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La propuesta se basa en el uso de técnicas avanzadas de
análisis de datos, como el aprendizaje profundo y el procesamiento del
lenguaje natural, para extraer información valiosa de grandes conjuntos de
datos empresariales. Esta información se muestra en un tablero que brinda una
vista completa del desempeño de la empresa en términos de ventas, finanzas,
recursos humanos y más. La presente propuesta será de interés para las
empresas que buscan mejorar su capacidad para tomar decisiones informadas y
basadas en datos. Al utilizar herramientas de inteligencia artificial, como
el análisis profundo de datos, las empresas pueden obtener información
relevante a partir de grandes conjuntos de datos que, de otro modo, serían
difíciles de analizar de manera efectiva.
Palabras claves: “Inteligencia
Artificial”, “Análisis de datos profundo” y “Dashboard Gerencial”
Abstract
The companies are increasingly interested in using
artificial intelligence tools to analyze large amounts of data and obtain
valuable information for decision-making. One such tool is deep data
analytics, which uses machine learning algorithms to analyze large data sets
and uncover complex patterns and relationships. The purpose of this article
is to provide recommendations for creating admin dashboards with in- depth
data analysis. A management dashboard is a tool that gives managers and
executives a real-time overview of business performance to make informed and
quick decisions.
The proposal is based on the use of advanced data analysis
techniques, such as deep learning and natural language processing, to extract
valuable insights from large enterprise data sets. This information is
displayed on a dashboard that provides a complete view of the company's performance
in terms of sales, finances, human resources, and more. This proposal will be
of interest to companies seeking to improve their ability to make informed
and data-based decisions. By using artificial intelligence tools such as deep
data analytics, companies can derive relevant insights from large data sets
that would otherwise be difficult to analyze effectively.
Keywords: “Artificial intelligence”,
“Deep data analysis” y “Dashboard”
Introducción
En la actualidad exponencialmente los datos generados
abundan y estos son generados en su mayoría por las empresas, esto tiene como
resultado que se requiera resolver eficientemente el hecho de procesar la
información.(Carvalho, Santos, & Cortez, 2019). Esta información, que
nunca se deja de generar y almacenar, comprende material en bruto que merece
ser procesado para lograr obtener hallazgos. A su vez, la inteligencia
artificial y el análisis profundo de datos corresponden a ser tecnologías
clave para abordar estos desafíos y mejorar la toma de decisiones informadas
(Alpaydin, 2020). Este artículo presenta un tablero de administración basado
en un análisis de datos en profundidad para ayudar a los gerentes y
directores a comprender el perfil de desempeño de la empresa en tiempo real.
El análisis profundo de datos es una rama de la inteligencia
artificial que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar
grandes conjuntos de datos y encontrar patrones y relaciones complejas,
extrayendo así información valiosa para la toma de decisiones (Zhang, Lemoine
y Choo, 2018). Las técnicas de aprendizaje profundo y PNL son muy útiles para
el análisis y síntesis de grandes cantidades de datos (Devlin, Chang, Lee y
Toutanova, 2019). La propuesta que se presenta en este estudio consistirá en
la creación de un dashboard o tablero que brindará una imagen de las
características clave acerca de los usuarios de una organización.
En lo que respecta a paneles de gestión basados en
inteligencia artificial, su desarrollo y aplicación; pueden mejorar
significativamente la capacidad de las empresas para tomar decisiones
informadas basadas en datos (Côrte-Real, Oliveira y Ruivo, 2020). Por tanto,
la propuesta podría ser interesante para organizaciones que quieran sumarse a
la tendencia de herramientas de inteligencia artificial y análisis profundo
de datos para optimizar la toma de decisiones y aumentar su competitividad en
el mercado actual.
El objetivo de la presente investigación es evaluar la
eficacia del empleo de una herramienta de inteligencia artificial para la complementa
información valiosa no implicada durante la creación de un dashboard que
permitirá a su vez tomar decisiones clave.
La toma de decisiones ágiles es imperativa en un mundo que
constantemente cambia y a la vez almacena mucha información. Por ello, la
carrera para el logro de objetivos empresariales es aún más desgastante, si
bien no se considera implementar herramientas de tecnología acorde al ritmo
vertiginoso del mundo y según las necesidades particulares de cada organización.
Ante esta constante exigencia de innovación, muchas veces las herramientas de
inteligencia puede optimizar tiempo y reducir la brecha de error humano
mediante el hallazgo y aporte de información clave que no tomamos en cuenta
por la operatividad diaria en la que estamos involucrados.
Esta investigación tiene como objetivo develar las
implicaciones de la elaboración de un dashboard y el aporte del uso de una
herramienta de inteligencia artificial como parte del desarrollo del mismo.
Considerando que ChatGPT se liberó aproximadamente en noviembre del año 2022,
existe poca literatura sobre específicamente el empleo de esta herramienta en
material de análisis de datos para un dashboard gerencial, el presente
estudio mostrará los hallazgos y busca revelar a los tomadores de decisiones
empresariales que apuesten por el uso ético de herramientas de inteligencia
artificial para el proceso de análisis de datos, así que con la visión más
amplia de su propia información puedan tomar decisiones más precisas y ágiles.
Si bien el análisis de datos es fundamental para la toma de
decisiones, el uso conjunto de IA podría acelerar los procesos y facilitar la
identificación de tendencias y patrones y además de incluir información
adicional convincente que pudo haberse pasado por alto durante el desarrollo
del tablero o dashboard.
Marco teórico
Transformación Digital
La transformación digital se basa en la información y en la
conectividad instantánea más allá de las fricciones del espacio y las
fronteras. Unos límites que se despliegan tanto hacia lo micro, decodificando
la información más allá de lo nano (genómica), como hacia lo más distante
(piénsese en los exoplanetas). La transformación digital está impactando en
la economía como un Tornado EF5 (4) (Maney, 2016) al permitir la
consolidación de procesos y mercados globales hiper-conectados y casi en
tiempo real.
La transformación digital nos permite obtener información
relevante, ya que en la actualidad estamos conectados instantáneamente con el
mundo y sus movimientos. Una de tantas limitantes que se tenía anteriormente,
era la cantidad, información, sin uso. Antes el mundo se movía con el
desarrollo de los sistemas de información, pero después de unos años Atrás en
el tiempo empezaron a tener dificultades porque las bases se empezaron a
llenar de información. La manipulación de los sistemas y los datos nos
permiten tener una consolidación de procesos y estar hiperconectados en
tiempo real.
La actual transformación digital está realizando conexiones
infinitas ciberespacios basas en al menos lo siguientes aspectos:
●
Datos: Es la parte en donde se captura, se
procesa y se realiza análisis de la información obtenida a través de
diferentes tipos de mecanismos, ya sean estos sensores u otro sistema de
recopilación de información en donde se muestre la actividad humana (única o
colectiva), las maquinas, los diferentes elementos de cadena de valor dentro
de la organización ya sean servicio, atención o bien el mismo proceso de
elaboración de conocimiento.
●
Almacenamiento de información en la nube
●
Inteligencia, o creación de un algoritmo de la
información en la cual se genera conocimiento y entornos digitales
inteligentes que si es el caso aprenden de la propia acumulación de
información.
●
Conectividad: A través de protocolos de internet
por donde se envían y circulan cantidades inmensas y crecientes exponenciales
de datos e información.
●
Interacción e integración: En esta apartado es
donde los sistemas de información se interconectan entre sí con el hombre y
sus actividades, como por ejemplo los sistemas ciberfisicos (robots, y robots
colaborativos con otros robots y personas)
Los procesos indicados anteriormente nos dan una idea acerca
del desarrollo de una serie de tecnologías digitales fundamentales que, como
decíamos antes, está transformando la forma de producir, consumir y
relacionarnos en la sociedad actual.
Análisis de datos y la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial (IA), un concepto que ha sido
considerado y estudiado por expertos durante décadas y utilizados por
empresas, esta presenta de muchas maneras diferentes en la sociedad.
Perfecciono un cambio revolucionario en la forma de ser del pueblo junto a
varios subcampos. Y las empresas se adaptan a los cambios, perciben. Así,
dentro del el aprendizaje automático se convierte en uno de la aliada a la
hora de procesar grandes cantidades de información de datos e identificar
patrones mediantes algoritmos especializados con el fin de obtener
información útil para la toma determinada de decisiones. Por lo tanto, el
desarrollo tecnológico y la innovación están disponibles en nuevas
herramientas de código abierto para analizar datos y están disponibles para
los humanos y así obtener tecnología de inteligencia artificial para que las
empresas puedan comenzar a prepararse y desarrollar nuevos esquemas.
Los clientes alrededor del mundo se están volviendo
digitales, por ende la inteligencia artificial, Deep Mmachine Learning (ML) y
sus tipos de entrenamiento se utilizan para realizar casos prácticos tales
como:
●
Algoritmos de decisión
●
Los bosques de aleatorios
●
Configuración de procesamiento
El análisis del datset o datos sé descargar y se lo entrega
a una inteligencia artificial como un primer acercamiento para la creación y
generación del algoritmo. La técnica y la intención de analizar datos
conllevar en sí varios problemas a la hora de decisiones, cuál sería nuestro
mejor modelo a utilizar.
Se optó por tener como herramienta de Inteligencia
artificial basada en texto, Chat GPTla cual es una herramienta desarrollada
desde el 2015 que es producto de alimentación a base de grandes datos por
ello su funcionamiento es similar pero superior al de un asistente virtual
(National Geographic España, 2023)
Metodología
El presente estudio es de tipo experimental, ya que parte de
determinar la base de datos con la que se contó, la cual corresponde a una
tienda de venta de carros y motos, el cual emplea Excel en la nube para
alojar toda la información. Se procede a analizar la información que contiene
la base de datos en donde contamos con diferentes tablas tales como: Ventas,
Detalle, Orden, Producto, Cliente.
La metodología para la relación de estas tablas, partimos
del modelo estrella en donde nuestro eje principal será la tabla de ventas.
Ilustración 1. Modelo estrella
Para la visualización de la información utilizaremos Power
Bi la cual es una herramienta importante en el mercado en el análisis de
datos profundos.
Ilustración 2. Previsualización del programa
Power Bi
Para metodologías de Machine Learning, se utilizó scripts en
Python (ilustracion 2) para determinar diferentes tipos de viabilidades, como
patrones en la compra de los clientes y un sistema adicional de recomendación
de compra con base en las compras anteriores realizadas por las personas.
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