Vídeo: ¿Cómo la IA se puede usar para procesar la sobrecarga de datos y tomar decisiones más inteligentes?
En noviembre, durante el SiGMA Europa Central en Roma, líderes del sector se reunieron para un panel de alto nivel impulsado por CEVRO titulado “La IA en la toma de decisiones: del exceso de datos a la información estratégica”. La conversación fue moderada por Krzysztof Szyszkiewicz, cofundador y socio de Valueships, una consultora boutique de pricing que trabaja ampliamente con estrategias impulsadas por la IA.
En el escenario lo acompañaron Michael Cutajar, fundador y director ejecutivo de Accora; Chaim Heber, fundador y director ejecutivo de Cevro AI; Mex Emini, director general de SiGMA Play; y Chavdar Trendafilov, director técnico de Cloud Office. En conjunto, exploraron cómo las organizaciones pueden pasar de la mera acumulación de datos a una inteligencia real y accionable.
De los datos a la información
La sesión arrancó con un baño de realidad. “Tenemos un 90% más de datos año tras año”, señaló Szyszkiewicz, preguntando a la audiencia cuántos sentían que estaban “sentados sobre una montaña de datos”, y casi todas las manos se levantaron.
Para Heber, el problema no es la recopilación, sino la claridad. “Recopilar los datos no es la clave. Hay que saber cuál es el resultado que se intenta lograr”, dijo, subrayando que la toma de decisiones empieza por la intención, no por los tableros.
Trendafilov coincidió y apuntó a los sistemas fragmentados como un gran obstáculo. “Muy a menudo tenemos silos de datos en diferentes lugares sin conectarlos ni utilizarlos”, explicó, defendiendo estrategias unificadas y tratando los datos como un producto, no como un subproducto.
Cómo estructurar el caos
En finanzas y contabilidad, la precisión no es negociable. Cutajar destacó el desafío de transformar insumos desordenados en inteligencia estructurada. “Convertir datos no estructurados en datos estructurados es el desafío número uno”, dijo, señalando que la IA aún se beneficia del criterio humano cuando el contexto no es claro.
Para la IA impulsada por la personalización, el contexto se vuelve todavía más crítico. “Si no se le da el contexto correcto, el agente de IA no puede actuar de forma adecuada”, explicó Heber. Elegir qué datos históricos importan y cuáles no es lo que separa la automatización útil del ruido.
Hay que medir lo que importa
Detrás de todo esto está la infraestructura. Trendafilov describió tres pilares: arquitectura, automatización y gobernanza. “Incluso si los datos están en silos, hay que saber dónde están y cómo utilizarlos”, dijo, remarcando que la resiliencia y la escalabilidad son ventajas estratégicas.
En materia de rendimiento, Emini instó a las empresas a replantear las métricas. “El tiempo de actividad no te hace avanzar; solo te mantiene a flote”, dijo, replanteando los KPI como indicadores de salud más que como motores de crecimiento. El panel coincidió en que el verdadero éxito se mide por el impacto real en el negocio.
En qué aspectos la IA impulsa la rentabilidad
El rol de la IA en la rentabilidad generó algunas de las intervenciones más fuertes. Emini compartió cómo la información impulsada por IA ayudaron a SiGMA Play a pivotear rápido en el mercado brasileño. “Antes de la IA, habrías gastado 2.000.000 de dólares en un proyecto de consultoría para aprender”, comentó Szyszkiewicz.
Del lado de los ingresos, Heber señaló el engagement hiperpersonalizado de los jugadores. “Estamos evitando la fuga de clientes y aumentando los ingresos con ofertas a medida”, dijo. Mientras tanto, Cutajar cuantificó las mejoras de eficiencia: tareas que llevaban más de un minuto de forma manual ahora se completan en menos de 15 segundos con IA.
La IA en la toma de decisiones
“Primero hay que enfocarse en el problema y después en la tecnología”, aconsejó Trendafilov. Si bien la hiperpersonalización y la estrategia asistida por IA van a seguir escalando, el consenso fue claro: los humanos deben mantener el control, especialmente en decisiones de alto impacto.
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