Cómo se aplican la Inteligencia Artificial y el análisis de datos en los Negocios

La IA está transformando la forma en que se entienden los mercados, se optimizan los procesos y se desarrollan productos o servicios. Aprende cómo dominarla.

¿Sabías que muchas decisiones en los negocios actualmente se toman gracias a la Inteligencia Artificial y al análisis de datos? En un entorno donde los cambios son constantes, las organizaciones necesitan actuar con rapidez, precisión y seguridad.

Esta nota es ideal para quienes desean comprender cómo funciona la IA, qué tipos existen, cómo se entrena un modelo de aprendizaje automático, por qué los datos son fundamentales y cómo empezar a aplicar estas tecnologías, incluso sin conocimientos técnicos.

La Inteligencia Artificial y toma de decisiones

La inteligencia artificial está modificando la forma en que las organizaciones toman decisiones. Tradicionalmente, estas se basaban en la experiencia del equipo o en análisis limitados. Con la IA, es posible procesar grandes volúmenes de información en poco tiempo y detectar patrones que serían difíciles de identificar para una persona.

¿Qué significa tomar decisiones con IA? Significa utilizar sistemas capaces de aprender a partir de datos históricos para sugerir acciones, automatizar tareas o predecir resultados.

Por ejemplo:

• Ofrecer productos personalizados según el perfil del cliente.
• Detectar fraudes financieros en tiempo real.
• Anticipar fallas en maquinaria para evitar interrupciones.

✅La IA aporta velocidad, exactitud y escalabilidad. Y lo más importante: ayuda a anticiparse a los desafíos antes de que ocurran.

La Automatización con Inteligencia Artificial es la habilidad más demandada. Estudia AI Automation en Henry y aprende a diseñar sistemas que trabajan por ti y transformar la eficiencia de cualquier negocio.

Tendencias tecnológicas en el 2025

La consultora Gartner identifica cada año las principales tecnologías emergentes. Este año, algunas de las más destacadas en el campo de la Inteligencia Artificial son:

• IA generativa: sistemas capaces de crear textos, imágenes, sonidos o código a partir de ejemplos previos.
• Plataformas de gobernanza de IA: herramientas para asegurar un uso responsable, legal y ético de la inteligencia artificial.
• Seguridad contra la desinformación: tecnologías que ayudan a detectar y frenar la propagación de contenido falso o manipulado.
• Computación espacial y mejora neurológica: tecnologías que conectan el cuerpo y la mente humana con dispositivos digitales para mejorar la experiencia y la capacidad de procesamiento.
• Sinergia humano-máquina: colaboración fluida entre personas y sistemas inteligentes, donde la tecnología se integra de manera casi invisible en las actividades cotidianas.

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial es una rama de la informática cuyo objetivo es crear sistemas capaces de imitar ciertas capacidades humanas como razonar, tomar decisiones, aprender o generar contenido. Se aplica en muchos sectores: desde la industria hasta la atención al cliente, la salud o el comercio electrónico.

Dentro de la inteligencia artificial existen subcampos. Uno de los más conocidos y utilizados en el mundo empresarial es el aprendizaje automático o Machine Learning.

📊 Aprendizaje automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático permite que los sistemas aprendan automáticamente a partir de datos, sin necesidad de ser programados específicamente para cada tarea.

🔸¿Cómo funciona?

1. Recolección de datos: se obtienen registros históricos como ventas, comportamiento de clientes, formularios, etc.
2. Preparación de datos: se corrigen errores, se completan valores faltantes y se organiza la información.
3. Selección del algoritmo: se elige el modelo que mejor se adapte al problema (como elegir una receta).
4. Entrenamiento: se “enseña” al sistema usando los datos históricos.
5. Evaluación: se prueba su rendimiento con información nueva.
6. Implementación: se aplica el modelo en un entorno real.

🔸Tipos de algoritmos

• Árboles de decisión: clasifican los datos con preguntas encadenadas.
• Regresión lineal o logística: predicen valores o probabilidades.
• Máquinas de vectores de soporte (SVM): separan categorías de datos complejos.
• Clustering: agrupan elementos similares.
• Redes neuronales: simulan el funcionamiento del cerebro humano mediante capas de procesamiento.
  

🧠 Tipos de aprendizaje en Machine Learning

Los algoritmos pueden aprender de distintas formas según el tipo de datos disponibles:

🔸Aprendizaje supervisado

Se utilizan datos con etiquetas. Por ejemplo, imágenes clasificadas como “gato” o “perro”. El modelo aprende a reconocerlas a partir de esos ejemplos.

🔸Aprendizaje no supervisado

No hay etiquetas. El sistema identifica patrones por su cuenta. Por ejemplo, agrupando clientes según sus hábitos de consumo.

🔸Aprendizaje por refuerzo

El modelo toma decisiones, recibe una recompensa o penalización, y mejora con la experiencia. Es común en videojuegos o sistemas autónomos como los vehículos sin conductor.

Aplica en Henry y conviértete en el experto en AI Automation que tu industria está buscando.

Algoritmos explicados con ejemplos

Algunos de los algoritmos más utilizados en IA pueden entenderse mejor con ejemplos prácticos:

• Regresión lineal: permite predecir una variable (como las ventas) en función de otra (como la inversión en publicidad).
• Árbol de decisión: toma decisiones como un cuestionario, por ejemplo, al evaluar si una persona califica para un préstamo.
• Clustering: agrupa datos similares, como clientes con patrones de compra comunes.
• Redes neuronales: simulan el funcionamiento del cerebro humano y permiten resolver problemas complejos como reconocimiento de voz, imágenes o texto.

Inteligencia Artificial Generativa

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que no solo analiza datos, también los utiliza para crear contenido nuevo.

A través de modelos avanzados, puede generar:

• Textos: como artículos, resúmenes, correos electrónicos o descripciones de productos.
• Imágenes: a partir de indicaciones escritas.
• Música y sonidos: incluyendo voces sintéticas realistas.
• Código: automatizando partes del desarrollo de software.

Se utiliza en áreas como marketing, diseño, programación, producción audiovisual y atención al cliente.

Datos: el oxígeno de la IA

Los datos son el insumo principal de cualquier sistema de inteligencia artificial. Sin datos de calidad, los modelos no pueden aprender ni mejorar.

• Para el año 2035 se estima que se generarán más de 2.100 zettabytes de información.
• La clave no es solo recolectar datos, sino organizarlos, procesarlos y transformarlos en conocimiento útil.
• Contar con datos actualizados, relevantes y confiables es fundamental para tomar mejores decisiones.

Cultura data-driven

Contar con una cultura data-driven no solo mejora la calidad de las decisiones, sino que también impulsa resultados reales.

Estudios indican que las empresas orientadas a datos:

• Son 23 veces más propensas a adquirir nuevos clientes, porque logran segmentar mejor, personalizar sus campañas y responder con mayor rapidez a las necesidades del mercado.
• Son 6 veces más rentables que las que no adoptan este enfoque, gracias a una asignación más eficiente de recursos y una mejor previsión de riesgos y oportunidades.
• Tienen 19 veces más posibilidades de ser rentables a largo plazo, porque identifican tendencias, mejoran procesos y eliminan lo que no genera valor.

👉¿Cómo desarrollar una cultura data-driven?

Pasar a una cultura orientada a datos requiere acciones concretas en varios niveles de la organización:

1. Definir metas y métricas claras

Todo cambio comienza con claridad. Las organizaciones deben establecer objetivos específicos y traducirlos en métricas concretas (por ejemplo, tasa de conversión, nivel de satisfacción del cliente, eficiencia operativa, etc.). Esto permite evaluar el progreso y tomar decisiones basadas en resultados reales.

2. Contar con infraestructura tecnológica adecuada

No es posible trabajar con datos si no existen sistemas que los recojan, almacenen, procesen y visualicen.

Esto incluye:

• Bases de datos centralizadas.
• Herramientas de análisis (como Power BI, Google Data Studio, Tableau).
• Dashboards automáticos que muestren información clave en tiempo real.

3. Fomentar la alfabetización digital y analítica

Toda la organización —no solo el equipo técnico— debe entender los fundamentos del análisis de datos. Capacitar a colaboradores en lectura de gráficos, interpretación de métricas y pensamiento crítico es clave para democratizar el acceso a la información y lograr decisiones descentralizadas pero informadas.

4. Automatizar procesos mediante soluciones de IA

La automatización permite procesar más datos en menos tiempo y con mayor precisión. Por ejemplo:

• Alertas automáticas ante anomalías.
• Reportes periódicos programados.
• Recomendaciones de acción generadas por modelos predictivos.

5. Fomentar una cultura de prueba y aprendizaje

Una empresa data-driven no teme equivocarse: prueba, mide y mejora constantemente. Se adoptan prácticas como los A/B tests para validar hipótesis antes de lanzar nuevos productos, campañas o procesos internos.

Aprende AI Automation en Henry y conviértete en el profesional que transforma datos en decisiones automatizadas.

Implementación práctica: el pipeline de datos

Un pipeline de datos es la secuencia de pasos que siguen los datos desde su origen hasta su transformación en información útil para la toma de decisiones.

Etapas clave:

1. Recolección: desde plataformas digitales, sensores, formularios, entre otros.
2. Almacenamiento: en bases de datos locales o en la nube.
3. Procesamiento: para limpiar y preparar los datos.
4. Integración: unificación de diferentes fuentes de datos.
5. Modelado: aplicación de algoritmos de IA para analizar los datos.
6. Visualización: presentación de resultados mediante gráficos, tableros o informes.
7. Decisión: utilización de esos resultados para definir acciones concretas.
   

Herramientas aplicadas en Google Sheets

Existen herramientas que permiten aplicar inteligencia artificial sin necesidad de programar, directamente desde una hoja de cálculo de Google Sheets:

🔸SimpleML for Sheets: Es un complemento gratuito que permite realizar predicciones, detección de anomalías, relleno automático de datos faltantes y regresiones lineales

🔸GPT for Sheets: Conecta Google Sheets con modelos de lenguaje como ChatGPT para redactar respuestas automáticas, generar texto y analizar contenido de forma automatizada.

🔸Apps Script: Es el lenguaje de programación de Google Workspace que permite automatizar tareas dentro de Google Sheets y conectar con otras herramientas.

Aplicaciones reales

La inteligencia artificial ya se aplica en cientos de contextos. Algunos ejemplos:

• Atención al cliente con chatbots disponibles las 24 horas.
• Segmentación de audiencias para campañas de marketing personalizadas.
• People Analytics para agilizar los procesos de selección de personal.
• Reconocimiento de patrones de consumo que permite optimizar promociones o gestionar inventarios.

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una tendencia para convertirse en una habilidad indispensable. Lo crucial no es la teoría, sino la capacidad de empezar a aplicar soluciones basadas en datos y construir una mentalidad ágil.

Si quieres ir más allá de la lectura y dominar la AI Automation, en Henry te ofrecemos el camino: formación 100% práctica, mentoría de la industria y la experiencia en proyectos reales que necesitas para trabajar en tecnología.

No te quedes al margen de la transformación. La era de la automatización ya comenzó. Aplica en Henry y transforma tu futuro ahora.