La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías que más están utilizando las empresas ahora para la recolección de datos, pero ¿cómo analizarla de manera óptima? En ENTER.CO te contamos cuáles son esas siete herramientas que te pueden ayudar a potenciar ‘la data analytics’. Esta tecnología de análisis de datos permite que las empresas tomen decisiones un 30 % más eficientes, automatizando hasta el 60 % de tareas repetitivas, lo que reduce costos en un 25 % y aumenta la productividad en un 40 %.
Según Federico Hernández, CPO y cofundador de la academia de tecnología Henry, la IA aplicada a áreas como marketing, recursos humanos, manufactura y cadena de suministro es fundamental. En marketing, la personalización de campañas mejora en un 50 %, gracias a la segmentación precisa y el análisis de comportamiento de los clientes.
Por otro lado, en recursos humanos, la IA optimiza en un 70 % los procesos de selección y retención de talento mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. La manufactura también se beneficia con un mantenimiento predictivo que reduce los tiempos de inactividad y los costos de reparación hasta en un 40 %. Finalmente, en la cadena de suministro, la IA permite una predicción más exacta de la demanda, mejorando la eficiencia en un 30 %.
Hérnandez nos compartió las siete herramientas de IA que te ayudarán a potenciar la data analytics de tu empresa:
Te puede interesar: ¿Sabías que puedes migrar la telefonía de tu empresa a la nube? Estas son las ventajas
Las siete herramientas de IA para potenciar la data analytics
H2O.ai: con capacidades avanzadas de machine learning, H2O.ai predice comportamientos y tendencias en grandes volúmenes de datos.
DataRobot: automatiza la creación de modelos predictivos, lo que facilita el análisis de datos a usuarios no técnicos.
MonkeyLearn: utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para transformar textos en datos procesables, ayudando en la toma de decisiones.
Trifacta: especializada en la limpieza de datos, Trifacta agiliza el trabajo de preparación para los analistas, garantizando precisión en el análisis.
Tableau: con IA integrada, Tableau recomienda representaciones visuales óptimas para los datos, mejorando su interpretación.
Knime: permite a los usuarios crear flujos de trabajo de análisis sin necesidad de programar, lo que democratiza el acceso al análisis de datos.
Google Cloud AI: sus modelos de IA preentrenados procesan grandes volúmenes de datos de manera eficiente, ideal para empresas que manejan big data.
Esta integración de herramientas de IA representa un cambio estratégico para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un entorno donde el análisis de datos es clave para el éxito empresarial.
Imagen: Luke Chesser
