Raising the quality of insights in agentic analytics

La inteligencia artificial generativa ha cambiado el análisis de datos en las empresas, permitiendo que más usuarios accedan a la información. La IA de agentes (sistemas que no solo analizan, sino que ejecutan tareas automáticamente) promete automatizar flujos de trabajo completos, pero la calidad de sus conclusiones actuales deja mucho que desear.

Según el reporte, menos del 50% de los análisis generados por agentes en las organizaciones encuestadas conducen a una mejora real en el negocio. Aunque los agentes son buenos describiendo lo que pasó, fallan al dar recomendaciones sobre qué acciones tomar (análisis prescriptivos), lo que puede causar daños financieros o de reputación si se toman decisiones basadas en datos erróneos.

El principal problema es la falta de contexto de negocio, citado por el 55% de los ejecutivos, seguido por la fragmentación o inaccesibilidad de los datos (45%). Además, el 52% de las empresas sufre de una sobrecarga de información: los agentes generan tantos análisis que los humanos no alcanzan a evaluarlos todos.

Para solucionar esto, las empresas están dejando de invertir solo en modelos de IA más grandes y están priorizando el fortalecimiento de la gobernanza de datos y la creación de 'capas semánticas' (estructuras que ayudan a la IA a entender el significado real de los datos de la empresa) para asegurar que los agentes sean realmente útiles.

Qué significa para una pyme colombiana y cucuteña: Si usted está empezando a usar herramientas de inteligencia artificial para analizar sus ventas o inventarios, no se deje deslumbrar solo por la novedad. El reporte advierte que la IA puede dar consejos equivocados si no tiene el contexto de su negocio. Antes de automatizar decisiones importantes (como compras de mercancía o cambios de precios) basándose en lo que diga un chat o un agente de IA, asegúrese de que sus datos estén organizados y limpios; de lo contrario, la herramienta le dará resultados que no sirven para mejorar su operación.