Cada vez más, las empresas buscan extraer valor del volumen de datos generado por su trato con los clientes, no solo para mejorar su relación con ellos, sino también para optimizar la toma de decisiones. Con la llegada al mercado de los Millennials y la Generación Z (quienes interactúan con las marcas casi exclusivamente a través de los medios digitales), las compañías procuran utilizar soluciones de aprendizaje automatizado (Machine Learning – ML, por sus siglas en inglés) e inteligencia artificial (IA) en sus canales con el fin de recopilar información para desarrollar productos que atiendan mejor a esos clientes.
Sin embargo, aunque mucho se habla sobre estas tecnologías avanzadas, pocos analizan los recursos básicos de una plataforma de toma de decisiones. Esos recursos constituyen los verdaderos pilares del proceso de análisis y son esenciales para el éxito de cualquier proyecto, por lo que deben considerase al elegir una solución. A continuación, abordo cuatro recursos fundamentales que son relevantes para las empresas de cualquier tipo o tamaño.
- Datos y modelos analíticos
Obviamente, el primer recurso son los datos, la recopilación de información dentro de la empresa. Por lo general, este proceso está relacionado con los modelos analíticos, es decir, la clasificación de los datos con base en un pensamiento lógico y racional. Estos modelos son el fundamento del proyecto para gestionar la variedad – muchas veces desconectada – de modelos no gobernados, la plataforma necesita ser capaz de estandarizar la manera en que se desarrollarán y evolucionarán a lo largo del tiempo.
La solución también debe monitorear automáticamente el desempeño de los modelos y emitir alertas cuando se desgasten. Con visibilidad total del ciclo de vida de cada modelo en toda la empresa, los gerentes de riesgos pueden incluso administrarlos de forma más precisa y proporcionar la información necesaria para fines de cumplimiento y regulación.
- Ejecución de los servicios de flujo de trabajo
Como siguiente paso tenemos la ejecución de los servicios, es decir, la aplicación de los modelos analíticos. Una plataforma de toma de decisiones generalmente tiene la capacidad de ejecutar servicios, aunque es necesario verificarlo, pues una cosa es desarrollar el modelo y otra es ejecutarlo. Muchas veces, ese proceso lo realizan áreas diferentes de la empresa (un área desarrolla el modelo analítico y otra lo coloca en producción), ya que se utilizan distintos lenguajes para escribir el modelo y para ejecutarlo.
Asimismo, una plataforma debe incorporar necesariamente un flujo de trabajo, y la flexibilidad de este es decisiva. El hecho de que se pueda alterar el orden de un flujo de trabajo al invertir o reutilizar partes de él en el desarrollo de otro producto (o en la optimización de uno existente) puede marcar la diferencia entre una plataforma y otra, pues de eso depende el tiempo de comercialización; es decir, la rapidez con la se introduce una novedad en el mercado. Este factor puede determinar la continuación —o no— de un proyecto de análisis para toma de decisiones.
- Seguimiento con reglas de decisión
Tenemos también el seguimiento, que es la capacidad de monitorear y explicar todas las etapas del proceso de análisis. Hoy, muchas empresas están adoptando soluciones de ML e IA, pero pocas saben que una decisión tomada con base en esas tecnologías debe explicarse. La plataforma tiene que decir por qué una propuesta fue cancelada para que la propia empresa trabaje en esas decisiones, o incluso para los organismos gubernamentales. En ese sentido, el proceso de seguimiento es muy importante.
Las reglas de decisión son una manera de definir el rumbo de la empresa. Es necesario que la solución ofrezca altas velocidades de procesamiento de decisiones para cualquier cantidad de reglas y cualquier nivel de complejidad. Además, es sumamente importante que la plataforma permita desarrollar aplicaciones nuevas con un lenguaje de reglas similar al que utilizan las personas en sus negocios, a fin de reducir los errores o malos entendidos cuando se intenta transformarlo en código. En este caso, el “código” requiere ser un lenguaje de negocios y no de tecnología. Y la tecnología debe poder implementar lo que los negocios necesitan, en el momento que lo necesitan.
- Experiencia de usuario (GUI)
Por último, tenemos la experiencia de usuario. Es fundamental que la plataforma cuente con una interfaz gráfica de usuario (GUI, por sus siglas en inglés) que contenga no solo la información ingresada por el usuario, sino también la información de los propios clientes. Además, esa interfaz debe ser intuitiva, transparente y fácil de usar. Esto es esencial en el caso de, por ejemplo, las aplicaciones y los sitios web que muchas veces son claros para la empresa, pero no brindan una buena experiencia al usuario final.
En conclusión, la plataforma adoptada desempeñará un papel primordial en el análisis de datos para la toma de decisiones, ya que atenderá las necesidades reales y específicas de la empresa para garantizar el éxito de la iniciativa. Un proyecto —y una solución— que considere estos aspectos se hallará en el camino correcto hacia el cumplimiento de sus objetivos.
Rodrigo Camargo, Consultor de FICO
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