¿Qué es el análisis de IA?

Esta guía detallada te introducirá en el análisis IA, destacará en qué se diferencia de los métodos analíticos tradicionales y explorará los elementos críticos y las ventajas que proporciona. También aprenderás sobre la evolución de los informes a través de la analítica de inteligencia artificial y su impacto potencial en diferentes sectores y funciones de trabajo, incluyendo sus notables beneficios para los centros de llamadas.

Al finalizar esta guía, entenderás en profundidad el papel de la analítica IA en la mejora del rendimiento empresarial y la elevación de los niveles de satisfacción del cliente.

¿Qué es el análisis de IA?

El análisis IA revoluciona la forma en que entendemos los grandes conjuntos de datos, utilizando el aprendizaje automático para discernir patrones, tendencias y relaciones cruciales sin intervención humana. Este enfoque innovador permite a las empresas tomar decisiones informadas y seguir procesos basados en datos, manteniéndose a la cabeza del mercado competitivo.

El aprendizaje automático, un elemento fundamental de la analítica de IA, es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender de la data digital de forma independiente, sin ser programados explícitamente. Emplea sofisticados algoritmos y modelos para descubrir patrones y predecir resultados, enriqueciendo el proceso de análisis de datos.

Este campo de la analítica se divide en varias categorías, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, cada una de las cuales ofrece aplicaciones únicas y presenta retos distintos.

Igualmente importante en el análisis de la IA es el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la tecnología que permite a los ordenadores interpretar y generar lenguaje humano. El PLN perfecciona la analítica de la IA analizando datos no estructurados, como texto, voz e imágenes, para extraer información valiosa. Esta tecnología incluye el sentiment analysis, que puede identificar los movimientos expresados por los interlocutores.

La PNL mejora aún más la experiencia del usuario gracias a las funciones de búsqueda en lenguaje natural, que permiten realizar consultas en lenguaje cotidiano y ofrecer respuestas precisas a partir de vastos conjuntos de datos.

Más allá del análisis, la analítica basada en IA emplea técnicas de visualización de datos para presentar los hallazgos de forma directa y cautivadora. Una visualización eficaz de la data ayuda a revelar patrones y anomalías, facilitando la comprensión y el intercambio de información en todos los procesos. Mediante funciones interactivas como filtros, controles deslizantes y diversos gráficos, los usuarios pueden adaptar la presentación de los datos a sus necesidades específicas.

¿Cuál es la diferencia entre el análisis de IA y el análisis tradicional?

El análisis de IA y el análisis tradicional tienen el objetivo común de analizar datos para fundamentar la toma de decisiones. Sus diferencias radican en áreas como el nivel de automatización, los tipos de data, las técnicas analíticas y la naturaleza de las cuestiones que abordan.

La analítica de IA destaca por su alto nivel de automatización y velocidad, capaz de digerir rápidamente grandes volúmenes de data. Esto facilita la obtención de información en tiempo real o casi real, sin intervención humana, dotando así a las empresas de la agilidad necesaria para tomar decisiones basadas en datos y mantenerse a la cabeza de la competencia. Por el contrario, la analítica tradicional tiende a un procesamiento de datos más lento, principalmente manual, lo que plantea el riesgo de perder oportunidades debido al retraso de la información.

En cuanto a los tipos de datos, la analítica de IA tiene la capacidad de gestionar formatos de datos estructurados y no estructurados, como texto, voz e imágenes, extrayendo información valiosa. Además, analiza eficazmente datos en tiempo real procedentes de fuentes como sensores, redes sociales y registros web. Sin embargo, la analítica tradicional se limita a los datos estructurados y a menudo tiene problemas con los formatos no estructurados. Necesitan que los datos se almacenen previamente en bases de datos o almacenes de datos para su análisis.

La metodología de estos procesos también difiere significativamente entre ambas. La analítica de IA emplea algoritmos sofisticados y modelos de aprendizaje automático para la identificación y predicción de patrones, utilizando métodos como la agrupación, la detección de anomalías, el procesamiento del lenguaje natural y la visualización de datos para mejorar la exploración y presentación de datos. La analítica tradicional, sin embargo, se basa en información digital estructurada y métodos estadísticos convencionales, como el análisis de regresión y correlación, adecuados para la interpretación de datos históricos y para abordar la investigación descriptiva y de diagnóstico.

Además, el alcance de las preguntas que cada una puede abordar varía; la analítica de IA es experta en abordar consultas predictivas y prescriptivas, ofreciendo previsiones y recomendaciones personalizadas basadas en datos y preferencias del usuario. La analítica tradicional se limita a responder «¿qué ha pasado?» y «¿por qué ha pasado?», centrándose en la información objetiva y la interpretación histórica, sin prever ni sugerir acciones.

Elementos clave del análisis de IA

El análisis de IA abarca una serie de componentes críticos, que van desde el origen de los datos y su preparación hasta el análisis sofisticado y la extracción de información. A continuación, profundizamos en cada uno de estos elementos integrales, explicando su papel en la eficacia de la analítica de IA.

Las fuentes de datos son la piedra angular de la analítica de IA y constituyen los distintos orígenes de la recopilación de esta información. Estas fuentes pueden caracterizarse como internas o externas, estructuradas o no estructuradas, así como estáticas o dinámicas. Abarcan una amplia gama de plataformas, incluidas, entre otras, bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, API, páginas web, plataformas de medios sociales y sensores. La diversidad, la calidad y el volumen de estas fuentes de datos influyen directamente en los resultados de los análisis de IA, lo que repercute en la precisión y fiabilidad de los resultados.

El proceso de preparación y recopilación de datos es el siguiente pilar de la analítica de IA. Abarca la agregación, depuración y amalgama de datos procedentes de fuentes dispares. Los retos de esta fase son múltiples, sobre todo cuando nos enfrentamos a grandes conjuntos de datos, una variedad de formatos y problemas relacionados con la calidad de los datos. La analítica de IA facilita este proceso mediante el empleo de algoritmos diseñados para evaluar, validar y refinar los datos. Estos sistemas proponen técnicas para mejorar los datos, como la eliminación de duplicados, anomalías o entradas que faltan.

El análisis de IA representa el tercer pilar, en el que se aplican técnicas y sistemas de IA para examinar e interpretarlos, extraer ideas y formular predicciones o recomendaciones. Este proceso aprovecha diversas disciplinas de la IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la minería de datos y la visualización de éstos.

• El machine learning dota a los ordenadores de la capacidad de aprender de los datos de forma autónoma, sin programación explícita.
• El procesamiento del lenguaje natural permite a los ordenadores comprender y generar lenguaje humano.
• La extracción de datos consiste en identificar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos.
• La visualización de datos facilita la representación de datos en formatos visuales o interactivos.

La culminación de la analítica de IA son las ideas y decisiones derivadas del análisis de datos. Estos conocimientos pueden responder a una amplia gama de preguntas, como las descriptivas (qué ha ocurrido), las de diagnóstico (por qué ha ocurrido algo), las predictivas (qué ocurrirá) y las prescriptivas (qué medidas deben tomarse). El análisis de IA se especializa en proporcionar información específica, pertinente y procesable, ayudando en última instancia a las organizaciones a aumentar su eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Utiliza la inteligencia conversacional de IA para profundizar en la información

Analiza todas las interacciones con los clientes, optimiza la formación e identifica las mejores prácticas.

Prueba Empower

Evolución del AI reporting

La elaboración de informes y reporting es un proceso vital que implica compartir información y conocimientos con las partes interesadas, incluidos inversores, reguladores, clientes y empleados. Sus objetivos varían desde informar y persuadir hasta cumplir las normas. Con el tiempo, la elaboración de informes ha evolucionado hacia diversos formatos, como cuadros de mando analíticos, estados financieros, informes anuales, comunicados de prensa y presentaciones.

La transformación de los informes se ha visto impulsada por los avances tecnológicos, los análisis y las expectativas cambiantes. Al principio, los informes eran un proceso manual y estático, basado principalmente en hechos pasados y documentos en papel. Su objetivo era proporcionar datos objetivos y cumplir las normas establecidas, aunque a menudo sufría retrasos, incoherencias y errores.

En cambio, los informes modernos han adoptado la automatización, volviéndose más dinámicos y orientados al futuro. Utiliza tecnologías de vanguardia como la inteligencia artificial (IA), la computación en la nube y el análisis de datos para mejorar el procesamiento y la presentación de los datos. El objetivo es proporcionar información práctica que facilite la toma de decisiones, caracterizada por una mayor puntualidad, precisión y fiabilidad.

La IA, en particular, ha transformado la elaboración de informes mediante:

• Generación de contenidos: La IA emplea la generación de lenguaje natural (NLG) para producir textos e imágenes coherentes a partir de datos, elaborando informes financieros, comunicados de prensa y artículos basados en diversas fuentes de datos y plantillas predefinidas. Además, puede generar contenidos visuales como gráficos e infografías para aclarar puntos clave.
• Análisis de datos: El aprendizaje automático y la extracción de datos aplicados por la IA permiten analizar conjuntos de informaicón digital compleja para descubrir patrones, tendencias y anomalías. Funciones como el sentiment analysis, la detección de anomalías y el análisis predictivo proporcionan información sobre datos procedentes de diversas fuentes, incluidas las redes sociales y los sensores.
• Mejora de la calidad: Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la validación de datos, la IA mejora la fiabilidad y la calidad de los contenidos al comprobar si hay errores ortográficos, gramaticales o de tono. También verifica la exactitud e integridad de los datos y detecta cualquier actividad fraudulenta.

La contribución de la analítica de IA en los centros de llamadas

El análisis de IA aumenta significativamente las capacidades del software call center para mejorar el servicio al cliente, el rendimiento de los agentes y la eficiencia operativa. Mediante la aplicación de un software avanzado de inteligencia conversacional, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento del habla y el aprendizaje automático, los call centers pueden agilizar y mejorar numerosas tareas, como el coaching, la transcripción de llamadas y el análisis de sentimientos, entre otras.

Un actor clave en este campo es Empower by Ringover, una herramienta de inteligencia de conversación de vanguardia. Empower by Ringover, que se integra perfectamente con Ringover y otras aplicaciones empresariales, proporciona transcripciones y resúmenes detallados de las llamadas. Identifica hábilmente los temas clave tratados y utiliza estadísticas y recomendaciones para elevar la calidad de la conversación.

Empower by Ringover ayuda a los centros de llamadas de varias maneras:

1. Mejorar la satisfacción del cliente: Al analizar los sentimientos y emociones expresados tanto por los clientes como por los agentes, Empower by Ringover ofrece consejos prácticos para mejorar la dinámica de comunicación. Detecta signos tanto de satisfacción como de insatisfacción, incluyendo cumplidos, quejas o peticiones, y proporciona información y alertas en tiempo real tanto a los agentes como a sus supervisores.
2. Aumento de la productividad de los agentes: Empower by Ringover agiliza los flujos de trabajo posteriores a la llamada, como el resumen de llamadas, la actualización de bases de datos de herramientas CRM y la organización de acciones de seguimiento. También proporciona métricas clave del rendimiento de las llamadas, como el tiempo de conversación, los periodos de silencio, las interrupciones y el uso de palabras clave, lo que ayuda a los agentes a perfeccionar sus habilidades de comunicación y su eficiencia.
3. Ampliación de las operaciones: Diseñado para gestionar grandes volúmenes de llamadas y conjuntos de datos, Empower by Ringover ofrece información e informes inmediatos. Su capacidad para integrarse con una amplia gama de herramientas y plataformas, incluidos ATS como Bullhorn, Vincere, Recruit CRM, etc., facilita la sincronización y la colaboración de equipos sin esfuerzo.

Conclusión

El análisis de IA te permite procesar y analizar eficientemente grandes conjuntos de datos, extraer información significativa y tomar decisiones basadas en datos. Además, mejora el servicio al cliente, la productividad de los agentes y la eficacia operativa general.

Para aprovechar al máximo las capacidades de la analítica de IA y revolucionar tu negocio, considera la posibilidad de adoptar Empower de Ringover. Esta herramienta de inteligencia conversacional se integra a la perfección con Ringover, entre otras plataformas empresariales, y ofrece transcripciones y resúmenes de llamadas esclarecedores, identificación inmediata de temas y calidad de conversación enriquecida a través de análisis detallados y recomendaciones procesables.

Empieza hoy mismo a transformar las operaciones de tu empresa con una prueba gratuita de Empower by Ringover y experimenta de primera mano la diferencia que puede marcar en la consecución de tus aspiraciones.

FAQs sobre análisis IA

¿Qué es la IA en el análisis?

El análisis mediante IA consiste en aplicar sistemas y algoritmos de inteligencia artificial para automatizar el análisis de datos, descubrir ideas y generar predicciones o recomendaciones. Esta innovación puede reducir significativamente los costes, aumentar la precisión de los análisis y mejorar la calidad de las decisiones de las empresas.

¿Qué hace un analista de IA?

Un analista de IA se especializa en aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para examinar e interpretar conjuntos de datos digitales complejos. Estos profesionales apoyan una mejor toma de decisiones e impulsan la eficiencia operativa a través de sofisticados análisis y técnicas estadísticas. También se encargan de transformar los conocimientos basados en datos en planes estratégicos que impulsen el crecimiento empresarial y fomenten la innovación.

¿Qué IA puede analizar los datos?

La IA utiliza una amplia gama de algoritmos y sistemas para analizar, comprender y extraer conclusiones de conjuntos de datos extensos e intrincados. Entre las principales herramientas de IA empleadas en el análisis de datos se incluyen ChatGPT, Empower by Ringover, Tableau, Power BI, Microsoft Excel, Jupyter AI, Polymer, MonkeyLearn, Qlik Sense y Kanaries RATH.

¿Cuál es la diferencia entre el análisis de datos y la IA?

La principal diferencia entre la analítica de datos y la IA radica en su enfoque y sus capacidades: la analítica de datos pretende analizar datos históricos para discernir ideas y orientar las decisiones. Por el contrario, la IA se adentra en el terreno de la suposición, el aprendizaje y la predicción, ofreciendo ideas y recomendaciones que superan la capacidad humana. Mientras que el análisis de datos proporciona un análisis descriptivo basado en hechos pasados, la IA es prescriptiva y sugiere acciones futuras óptimas.