Este artículo explora las aplicaciones de datos más allá de la recopilación y la generación de informes esenciales, incluyendo herramientas como paneles de control, visualización de datos y tecnologías de IA de nivel básico. Con estas herramientas, las empresas pueden impulsar mejoras operativas, optimizar los servicios al cliente y crear una ventaja competitiva.

El poder de los paneles de control y la visualización de datos

En el mundo digital actual, donde los datos abundan, pero a menudo se infrautilizan, las empresas necesitan soluciones innovadoras para transformar información compleja en información práctica. Herramientas como los paneles de control y las plataformas de visualización de datos pueden ayudar a las empresas a identificar rápidamente tendencias y detectar anomalías y oportunidades.

La visualización de datos es la representación gráfica de la información mediante gráficos, tablas y mapas. Como plataforma personalizable que muestra diversos datos visuales en un solo lugar, los paneles permiten a las empresas supervisar los indicadores clave de rendimiento (KPI) en tiempo real, reduciendo la dependencia de informes estáticos y análisis manuales.

Por ejemplo, una firma de contabilidad puede usar un panel de Power BI para supervisar los plazos de auditoría, lo que garantiza que los equipos completen las revisiones de forma eficiente. En lugar de depender de informes estáticos, las empresas pueden obtener visualizaciones interactivas que identifican patrones de datos y destacan tendencias, áreas de bajo rendimiento y la dinámica de ingresos. Con estas herramientas que transforman los datos sin procesar en información práctica, los equipos de toda la organización están más preparados para implementar mejoras operativas.

Sin embargo, el análisis basado en IA ofrece a las empresas una perspectiva de futuro. Con esta tecnología, las empresas pueden ir más allá del análisis de datos históricos y aprovecharlos para predecir tendencias futuras y tomar decisiones proactivas.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para ganar eficiencia

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), también llamado reconocimiento de texto, es una tecnología que transforma datos en papel o imágenes a formato digital para su procesamiento y análisis. Esto resulta especialmente valioso para empresas que gestionan grandes volúmenes de facturas, contratos o notas manuscritas. La tecnología OCR puede ayudar a estas empresas a automatizar la extracción de datos, reducir los errores humanos y optimizar el cumplimiento normativo.

Por ejemplo, los minoristas pueden usar el OCR para escanear facturas y recibos, actualizando automáticamente el inventario y los precios sin necesidad de introducir manualmente los datos. Las empresas de logística pueden usarlo para extraer detalles de envíos de los documentos aduaneros, agilizar el despacho fronterizo y minimizar los cuellos de botella con el papeleo. El sector financiero puede automatizar el procesamiento de facturas extrayendo datos de cheques y digitalizando los estados financieros, reduciendo el trabajo manual propenso a errores humanos. En el sector sanitario, el OCR puede ayudar a convertir historiales clínicos, recetas y notas manuscritas de pacientes en historias clínicas electrónicas (HCE) estructuradas.

Herramientas de IA de nivel básico para una toma de decisiones más inteligente

Cuando se utiliza inteligencia artificial, el análisis de datos proporciona a las empresas una ventaja prospectiva, permitiéndoles ir más allá de los análisis pasados ​​para predecir tendencias y tomar decisiones proactivas.

Hoy en día, la tecnología de IA ya no es exclusiva de entusiastas y especialistas en tecnología. Incluso las empresas con poca experiencia en datos pueden implementar herramientas de IA básicas para optimizar sus operaciones. Por ejemplo, potentes algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar anomalías, predecir el comportamiento de los clientes y automatizar tareas rutinarias.

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que permite a las computadoras aprender sin necesidad de programación. Estos algoritmos identifican patrones dentro de conjuntos de datos, lo que permite a las computadoras realizar predicciones, automatizar tareas y mejorar con el tiempo sin intervención humana.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es uno de los campos de aprendizaje automático más utilizados. En el PLN, se entrena a las computadoras para comprender el lenguaje natural, tanto hablado como escrito por humanos.

Un algoritmo de aprendizaje automático analiza datos históricos para construir un modelo predictivo, generando pronósticos al introducir nuevos datos. La precisión de estas predicciones mejora con el volumen de datos disponibles, pero la calidad de estos también es esencial.

Estos algoritmos no son un desarrollo reciente; existen desde la década de 1950. Sin embargo, lo novedoso es la disponibilidad de una enorme cantidad de datos —también conocidos como Big Data— que se generan a diario en nuestro mundo digital. Esta enorme cantidad de datos impulsa complejos algoritmos de aprendizaje automático, lo que les permite aprender y mejorar los resultados que entregan a una velocidad y escala sin precedentes.

El aprendizaje automático ha estado cambiando o cambiará todos los sectores en un futuro próximo. Por ejemplo, un bufete de abogados puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural para analizar los resultados de casos anteriores y predecir la probabilidad de éxito de los casos de sus clientes. Las empresas también pueden usarlo para monitorizar las redes sociales y las opiniones de los usuarios, así como las respuestas y reseñas de los clientes. El aprendizaje automático también es la tecnología que impulsa los motores de recomendación y los chatbots. En el ámbito sanitario, estos algoritmos pueden entrenarse para analizar datos médicos, incluidas imágenes, con el fin de detectar marcadores específicos de enfermedad.

Desde la detección de fraudes en la banca hasta recomendaciones personalizadas en el comercio electrónico, Netflix y YouTube, el aprendizaje automático ayuda a las empresas a transformar datos en información y traducir esa información en acciones.

A medida que las empresas dependen más de decisiones basadas en datos, comprender las fortalezas y limitaciones de los algoritmos de aprendizaje automático se vuelve esencial.

Si bien estas herramientas ofrecen un potencial inmenso, no son infalibles: dependen de la calidad de los datos con los que están entrenadas y requieren una supervisión cuidadosa para evitar sesgos o errores.

Además, el factor humano en el análisis de datos sigue siendo esencial, especialmente al interpretar los resultados de los algoritmos. Por ejemplo, un caso bien documentado mostró que un algoritmo de aprendizaje automático aparentemente superaba a los médicos en el diagnóstico de tuberculosis mediante radiografías. Sin embargo, en lugar de analizar las imágenes, el algoritmo se basó en un patrón imprevisto: asociar máquinas de rayos X más antiguas (más comunes en países en desarrollo con tasas más altas de tuberculosis) con casos positivos, lo que generó resultados engañosos.

Estudio de caso: Uso del análisis de datos para detectar fraudes en la facturación sanitaria

Consideremos cómo el aprendizaje automático puede mejorar las operaciones de una organización de atención médica.

Un hospital regional contrató a HLB Mann Judd Australia (HLBMJ) para investigar posibles irregularidades en la práctica médica. El hospital colaboró ​​con el equipo de análisis de datos de HLBMJ para investigar estas inquietudes mediante un enfoque basado en datos.

El hospital necesitaba pruebas sólidas que sustentaran sus sospechas sobre la práctica irregular, manteniendo al mismo tiempo la confidencialidad. La investigación implicó la recopilación de datos de diversas fuentes, como registros de quirófano y sistemas de facturación de pacientes, lo que requirió la coordinación entre las partes interesadas con diferentes perspectivas y prioridades. Gestionar adecuadamente estas relaciones, preservando al mismo tiempo la integridad de la investigación, fue crucial para su éxito.

Con Alteryx, HLBMJ extrajo y depuró datos de diversos sistemas hospitalarios, garantizando la consistencia y la precisión. Se emplearon ecuaciones DAX para comparar el tiempo de quirófano registrado con el facturado, detectando discrepancias. Los paneles de Power BI permitieron a los administradores del hospital detectar patrones y anomalías en las prácticas de facturación. Las consultas diarias con el hospital garantizaron que la investigación se ajustara a sus necesidades y permitieron realizar ajustes en tiempo real.

El análisis de datos reveló que el médico había cobrado de más aproximadamente 1000 unidades durante un período de 12 meses, lo que representa una sobrefacturación de aproximadamente 36 000 dólares australianos. Como resultado, el hospital recuperó los pagos en exceso y rescindió el contrato con el médico. El hospital también implementó nuevas comprobaciones de validación de datos para evitar futuras discrepancias.

Fuente: HLB Global