En la era de los datos, las empresas se enfrentan al desafío de analizar grandes cantidades de información para tomar decisiones estratégicas. Sin embargo, a menudo se pasan por alto correlaciones importantes que podrían marcar la diferencia en la eficiencia operativa y el ahorro de costos. Es aquí donde entra en juego el análisis aumentado.
El análisis aumentado es una tecnología que combina la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para ayudar a las empresas a descubrir patrones y relaciones ocultas en sus datos. A diferencia del análisis tradicional, que requiere que los analistas humanos realicen exploraciones manuales, el análisis aumentado utiliza algoritmos y modelos para explorar todas las posibles combinaciones y permutaciones de factores que impulsan los costos.
Un ejemplo destacado de los beneficios del análisis aumentado se dio en una compañía de seguros de salud en Estados Unidos. Tradicionalmente, la empresa había seguido la métrica de costos basada en la enfermedad de los pacientes: cuanto más enferma la persona, más costoso es el cuidado en términos de personal, equipos y otros factores. Sin embargo, al utilizar el análisis aumentado, descubrieron que los niños menores de 12 años eran los principales impulsores de costos. Esto se debía a que el contrato permitía a las compañías de ambulancias cobrar por persona en el vehículo, y los niños generalmente son acompañados por al menos un padre al hospital. Este hallazgo habría sido imposible de descubrir sin el análisis aumentado, ya que requería una exploración manual de relaciones desconocidas previamente.
Otro ejemplo interesante se dio en un desafío de análisis de datos sobre la crisis de opioides en Estados Unidos. Varios proveedores de software de análisis recibieron conjuntos de datos públicos y se les pidió que encontraran las ideas más importantes en esos datos. Solo una empresa de análisis aumentado, Stories.bi, logró generar automáticamente una lista de las tendencias más relevantes, incluyendo la ruta más peligrosa hacia el uso de heroína a través de recetas médicas específicas.
Estos ejemplos demuestran cómo el análisis aumentado puede revelar correlaciones y patrones ocultos que de otra manera pasarían desapercibidos. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y eficientes, lo que se traduce en un mayor rendimiento y ahorro de costos.
En resumen, el análisis aumentado está transformando la forma en que las empresas analizan sus datos. Ya no es suficiente confiar en métodos tradicionales de análisis, es necesario utilizar herramientas avanzadas que puedan descubrir correlaciones y patrones ocultos. El análisis aumentado es una poderosa herramienta que permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes y estratégicas, lo que las coloca en una posición de ventaja en el mercado actual.
