Como ya sabemos, las compañías cuentan cada vez con un mayor volumen de datos y un mayor número de decisiones que tomar, sin contar que estas decisiones son cada vez más complejas e impactan directamente en la rentabilidad de la empresa.
Aunque los algoritmos de analítica predictiva, machine learning y demás técnicas de Inteligencia Artificial no son nuevos ni mucho menos, es ahora con el volumen de datos y la capacidad de procesamiento actuales cuando estamos pudiendo sacar un mayor provecho de ellas.
Por supuesto, una de las áreas de aplicación de técnicas analíticas de mayor interés para las compañías es la toma de decisiones empresariales. Tal y como cuenta decide4AI en su artículo “Aplicando Inteligencia Artificial a la toma de decisiones”, esta es una de las ramas principales de la Inteligencia Artificial, que se denomina Decision-Making AI.
La Decision-Making AI o Inteligencia Artificial para la toma de decisiones, incluye a su vez tres ramas: la gestión de la decisión, la optimización matemática y la analítica predictiva.
Estas técnicas analíticas pueden usarse por separado para apoyar la toma de decisiones. Por ejemplo, utilizar un modelo predictivo para en base a los datos pasados, tomar una nueva decisión sobre datos nuevos que el modelo nunca ha visto, con su correspondiente tasa de error. Pero también es posible integrar diferentes técnicas de Inteligencia Artificial para tratar de sacar el mayor potencial posible de cada una de ellas. Por ejemplo, utilizar algoritmos de Machine Learning para descubrir patrones claros de comportamiento, y llevarlos a un sistema de gestión de reglas para poder gestionar las decisiones de una manera ágil.
La integración de las diferentes técnicas de Inteligencia Artificial para la toma de decisiones empresariales es a lo que se denomina Digital Decisioning. De esta manera, podremos contar con las capacidades y beneficios de cada una de las tecnologías, en vez de sólo una.
Un sistema de Digital Decisioning se basa en 4 principios principales: la automatización de las decisiones; la predicción; la transparencia y la agilidad; y la mejora continua. Por eso utiliza técnicas analíticas como el Machine Learning y la optimización matemática para mejorar la predicción y precisión en la toma de decisiones, buscando el aprendizaje y la mejora continua, y usa las reglas de negocio para garantizar la agilidad, la transparencia y el cumplimiento.
Al centralizar todas las tomas de decisiones y combinar el análisis predictivo con las reglas de negocio y la capacidad de simulación en un sólo sistema, las organizaciones pueden mejorar la calidad de su toma de decisiones a lo largo del tiempo. Gracias a las ventajas que proporcionan las propias tecnologías que integra, como por ejemplo BRMS, los usuarios de negocio pueden controlar la toma de decisiones, definiendo y realizando simulaciones, y ajustando parámetros para diferentes escenarios. Así pueden modificar rápidamente las reglas y ver los cambios desplegados de manera inmediata, teniendo la flexibilidad de hacer ajustes a medida que las necesidades de la empresa cambian.
Resumiendo, a la hora de tomar decisiones empresariales, el verdadero potencial de las diferentes técnicas de Inteligencia Artificial se obtiene cuando todas ellas trabajan juntas. Por eso la disciplina de Digital Decisioning es el futuro en el ámbito de Decision-Making.
La compañía decide4AI tiene más de 12 años de experiencia en el desarrollo e implementación de Digital Decisioning y todas las técnicas analíticas y tecnologías que integra. Cuenta con numerosos casos de éxito en diferentes industrias y áreas de negocio, desde compañías de seguros o banca, hasta empresas de logística, retail o producción.
