El Augmented Analytics es una herramienta que integra inteligencia artificial con análisis y aparece como una solución capaz de transformar la información en decisiones más claras y acertadas.
Realizar un buen análisis de datos es lo que separa a las empresas que avanzan de las que se quedan atrás. Hoy, las compañías lidian con montañas de información y buscan cómo sacarles jugo para tomar decisiones que realmente importen. Y este desafío puede ser superado por el Augmented Analytics.
Su importancia queda plasmada en los números. Mordor Intelligence estima que el mercado de esta herramienta alcanzará un valor de 29,81 mil millones de dólares en 2025 y se proyecta que crecerá a una tasa compuesta anual (CAGR) del 28,09% hasta llegar a los 102,78 mil millones para 2030.
Este crecimiento refleja una adopción acelerada de herramientas que integran capacidades de IA en las plataformas tradicionales de inteligencia empresarial. El auge de la adopción de Augmented Analytics resalta la necesidad de comprender cómo estas tecnologías pueden implementarse de manera efectiva en las empresas.
Índice de temas
¿Qué es Augmented Analytics y por qué está revolucionando el análisis de datos?
Augmented Analytics surgió como una respuesta estratégica al crecimiento exponencial de los volúmenes de datos y a la presión por tener que tomar decisiones cada vez más rápidas y mejor fundamentadas.
Además, de acuerdo a la Facultad de Negocios de la Ohio University, este tipo de herramientas son capaces de asistir en la preparación de datos y en la generación de insights
En su versión más simple, esta herramienta consiste en integrar las siguientes tecnologías con herramientas analíticas tradicionales para potenciar, automatizar y democratizar el análisis de datos:
- Inteligencia artificial.
- Aprendizaje automático (machine learning).
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Además, esta tecnología va más allá de los paneles de control convencionales, ya que habilita a los usuarios no técnicos (como analistas de negocio o ejecutivos) a:
- Interactuar con la información.
- Hacer preguntas en lenguaje natural.
- Recibir visualizaciones automáticas.
- Recomendaciones de acción.
Todo esto sin depender exclusivamente de un equipo de ciencia de datos.
¿Por qué está revolucionando el análisis de datos?
- Automatización de tareas complejas: tradicionalmente, preparar datos, calibrar modelos, corregir errores, realizar segmentaciones y visualizaciones demandaba mucho trabajo técnico. Con Augmented Analytics, muchas de estas tareas se automatizan o se facilitan gracias al ML.
- Acceso ampliado al análisis: al incorporar interfaces de lenguaje natural, los chatbots o asistentes pueden interpretar preguntas comunes y cualquier usuario de negocio puede interactuar con los datos.
- Insights más profundos y oportunos: el uso de IA y ML habilita a estas plataformas para descubrir patrones, anomalías y relaciones que quizá un analista humano tardaría más en identificar o que pasarían desapercibidas.
- Democratización de la analítica: La Institución de Ingeniería y Tecnología (IET) destaca que este enfoque, además de acelerar la toma de decisiones, también impulsa una cultura de datos más inclusiva, en la que la interpretación y el uso estratégico de la información dejan de depender exclusivamente de los especialistas técnicos.
- Transformación del rol del analista: en lugar de ejecutar tareas repetitivas, el analista puede enfocarse en interpretar los resultados, generar estrategias derivadas y colaborar más directamente con las áreas de negocio. Esto aporta un valor más estratégico al trabajo de análisis.
¿Qué diferencia al Augmented Analytics del Business Intelligence tradicional?
La distinción entre Business Intelligence (BI) y Augmented Analytics (AA) es fundamental para entender cómo las empresas están evolucionando.
La principal diferencia entre ambas radica en, según el reporte “Análisis aumentado impulsado por IA: una transformación digital” publicado por los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) de Estados Unidos , que el uso de inteligencia artificial hace posible que los sistemas detecten correlaciones y causalidades no evidentes para el ojo humano, además de su capacidad para generar explicaciones narrativas en lenguaje natural.
El analista deja de ser un mero intérprete de datos históricos y pasa a convertirse en un validador de modelos predictivos.
| Aspecto | BI tradicional | Análisis aumentado (AA) |
|---|---|---|
| Proceso | Manual y técnico | Asistido por IA y automatización |
| Velocidad | Lento (días o semanas) | Rápido (minutos u horas) |
| Acceso | Solo analistas | Cualquier usuario |
| Tipo de análisis | Descriptivo (qué pasó) | Predictivo (qué puede pasar) |
| Interacción | Dashboards fijos | Consultas en lenguaje natural |
| Enfoque | Diagnóstico | Decisión proactiva |
Enfoque tecnológico
- Business Intelligence: es un proceso manual y que depende de los especialistas técnicos.
- Augmented Analytics: automatiza las siguientes etapas del flujo de datos: preparación de datos, descubrimiento de patrones, generación de narrativas, recomendaciones de acción.
BI actúa como historiador (¿qué pasó?), mientras que AA es más rápido, profundo y orientado hacia lo que puede pasar.
Tiempo al insight
- Business Intelligence: tomar respuestas puede tardar días o semanas debido a la preparación manual de datos, diseño de informes y tablero.
- Augmented Analytics: gracias a la automatización y al uso de IA, el tiempo para obtener insights se reduce drásticamente a minutos u horas en lugar de días.
Para un ejecutivo, esto significa tomar decisiones más ágiles, basadas en datos actualizados, en lugar de esperar al informe mensual.
Accesibilidad
- Business Intelligence: la mayor parte del trabajo es realizado por el equipo de TI o analistas de datos. Los usuarios de negocio consumen los informes, pero no siempre participan en su generación.
- Augmented Analytics: se busca que usuarios no técnicos puedan hacer preguntas en lenguaje natural, explorar datos sin depender de un equipo técnico, y recibir visualizaciones o narrativas de forma instantánea.
Esto favorece una cultura de datos más amplia dentro de la empresa, ya que habilita a que más personas “hablen con los datos”.
Naturaleza del análisis
- Business Intelligence: se centra en análisis descriptivo: “esto pasó”, “así estamos”, y se basa en datos históricos.
- Augmented Analytics: añade análisis más profundos, como detección de anomalías, análisis de causalidad (por qué cambió), predicción y hasta recomendaciones (qué podríamos hacer).
Con AA se puede pasar de un enfoque de ver qué pasó a anticipar qué puede pasar.
Interfaz de usuario
- Business Intelligence: la interacción es mediante dashboards, informes estáticos, filtros pre-definidos, cuyo diseño y mantenimiento necesitan de intervención técnica.
- Augmented Analytics: la experiencia incorpora interfaces conversacionales, natural language queries, narrativas generadas automáticamente, visualizaciones sugeridas por la plataforma.
AA reduce la barrera técnica para que los negocios aprovechen los insights.
Gobernanza y escalabilidad
- Business Intelligence: suele implicar alta dependencia de especialistas, múltiples solicitudes ad hoc al equipo de TI, mantenimiento de dashboards y reportes fijos. Esto puede generar cuellos de botella.
- Augmented Analytics: al automatizar la preparación de datos, la detección de patrones y la presentación de resultados, se reduce la carga operativa del equipo de datos y se puede escalar la analítica a más usuarios y escenarios.
Además, la gobernanza puede integrarse para permitir el autoservicio sin perder control.
Complementariedad, no reemplazo
Es importante destacar que no se trata de que el Business Intelligence quede obsoleto, sino que el Augmented Analytics complementa y extiende su alcance. Las herramientas de BI siguen siendo útiles para informes estables y dashboards ejecutivos. La clave está en evaluar cuándo aplicar BI tradicional y cuándo aprovechar AA.
¿Por qué importa esta diferencia para los negocios?
- Permite mejorar la velocidad de toma de decisiones.
- Facilita la mayor adopción de la analítica por parte del negocio.
- Ayuda a pasar de la reacción al modelo proactivo, para anticipar riesgos y oportunidades en lugar de diagnosticarlos solo después.
- Contribuye a optimizar costos operativos del equipo de analítica.
- Se mejora la alineación entre datos y estrategia.
¿Cómo funciona el análisis aumentado en entornos empresariales?
En la práctica, Augmented Analytics es un flujo de capacidades (y de tecnologías) que se integran en la plataforma de datos de una empresa para acelerar y ampliar lo que los usuarios pueden hacer con la información.
Este es el paso a paso de qué hace cada capa y cómo interactúan entre sí:
Ingesta e integración de datos (fuente única de verdad)
Antes de cualquier insight, la plataforma debe acceder a datos limpios y confiables, desde:
- Fuentes transaccionales.
- CRM.
- Logs.
- APIs.
- Data lakes.
- Archivos planos.
Las soluciones modernas incluyen conectores automáticos y detección de esquema para mapear tablas y columnas sin intervención manual. Esto reduce la fricción al incorporar nuevas fuentes a análisis.
Preparación de datos aumentada
Aquí entra la primera gran diferencia con el proceso manual tradicional, la herramienta usa:
- Algoritmos para perfilado automático.
- Detección de valores faltantes.
- Unificación de formatos.
- Detección de outliers.
- Sugerencias de transformaciones (ejemplo: esta columna parece fecha, entonces proponemos normalizarla).
Muchas plataformas ofrecen transformaciones one-click o generación automática de pipelines de preparación. Esto reduce drásticamente el tiempo que tardaba un equipo en preparar datasets listos para análisis.
Descubrimiento automático de patrones e insights
Una vez los datos están modelados, la plataforma ejecuta técnicas de ML/estadística para detectar correlaciones, segmentos, tendencias y anomalías sin que el usuario lo pida explícitamente.
Ejemplo: detección de un pico atípico en devoluciones de una línea de producto o la identificación de variables que explican una caída de ventas. Estas detecciones suelen venir con explicaciones: “la probabilidad subió 12% en X segmento por tal motivo”.
AutoML y modelado guiado
Para analíticas predictivas, las plataformas incorporan AutoML:
- Selección automática de algoritmos.
- Validación cruzada.
- Ajuste de hiperparámetros.
- Ranking de modelos según métrica (precisión, AUC, MAE, etc.).
El resultado es un modelo listo para predecir sin que el usuario haya escrito código. Algunas herramientas también permiten exportar el pipeline para producción o convertirlo en una API.
Interacción en lenguaje natural y generación de narrativas
Las interfaces conversacionales y el NLP habilitan a que un gerente formule preguntas en lenguaje cotidiano (ejemplo: ¿qué zona tuvo menor conversión este trimestre?) y reciba respuestas en texto + gráfica. Además, muchas plataformas generan narrativas automáticas que explican los hallazgos en frases comprensibles. Esto facilita la comunicación con stakeholders no técnicos.
Sugerencias de visualización
La plataforma también propone la visualización más adecuada y crea dashboards dinámicos que resaltan lo más importante. Esto evita que usuarios elijan representaciones inadecuadas y acelera la comprensión de los resultados.
Alertas, acciones y embebido en procesos
Los insights no deben quedarse en un dashboard. Augmented Analytics se conecta con sistemas operativos (CRM, ERP, herramientas de marketing) para disparar alertas automáticas, campañas personalizadas o workflows.
Ejemplo: un modelo detecta un segmento con alta probabilidad y automáticamente dispara una campaña de retención.
Gobernanza y control humano
Las empresas deben mantener control en:
- Gestión de acceso.
- Linaje de datos (qué transformaciones se hicieron).
- Métricas aprobadas.
- Revisión de modelos.
Las plataformas de Augmented Analytics incluyen catálogos de datos y explicaciones para que analistas y compliance puedan validar resultados.
Ejemplo práctico
¿Qué tecnologías hacen posible el Augmented Analytics?
Augmented Analytics es menos una única herramienta y más una capa tecnológica que integra varias familias de tecnologías para automatizar, ampliar y comunicar el trabajo analítico.
Qué hace cada una y por qué es importante:
Machine Learning y AutoML
El corazón del Augmented Analytics son los modelos de machine learning que detectan patrones y generan predicciones entre variables. Sobre esa base, AutoML posibilita que los equipos creen modelos predictivos sin programar cada paso, lo que acelera la entrega de modelos listos para producción.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
NLP se divide aquí en dos piezas:
- NLU (entendimiento del lenguaje natural): para que los usuarios formulen consultas en lenguaje cotidiano.
- NLG (generación de lenguaje natural): para convertir hallazgos numéricos en explicaciones legibles.
Juntas hacen posible que un gerente pregunte “¿por qué bajaron las ventas en julio?” y reciba una narrativa con gráficos y causas probables.
Preparación e integración de datos automatizada
Antes de analizar hay que preparar:
- Perfiles automáticos de tablas.
- Detección de tipos.
- Limpieza sugerida.
- Unificación de formatos.
- Generación automática de pipelines.
Las plataformas modernas incorporan conectores pre-construidos (APIs, CRM, logs, data lakes) y algoritmos que proponen transformaciones one-click. Esto reduce el tiempo que los equipos dedican a tareas repetitivas de ingeniería de datos.
IA explicable y herramientas de interpretabilidad
Para que los usuarios confíen en las recomendaciones es imprescindible saber por qué un modelo sugiere algo. Los frameworks de explainability (SHAP, LIME y variantes empresariales) y algunos módulos que generan explicaciones en lenguaje natural pueden:
- Auditar modelos.
- Detectar sesgos.
- Cumplir requisitos regulatorios o de compliance.
MLOps / AI Ops
MLOps/AI Ops unifica despliegue, versionado, monitorización y gobernanza de modelos. En entornos empresariales, el pipeline de Augmented Analytics necesita que los modelos se actualicen con nuevos datos, que su rendimiento sea vigilado y que existan controles de acceso y rollback.
Sin esta herramienta, los modelos se quedan en pruebas y no entregan valor sostenido.
¿Qué beneficios estratégicos ofrece el Augmented Analytics en empresas B2B?
Augmented Analytics está transformando la forma en que las empresas B2B gestionan y aprovechan sus datos. Gracias a esta herramienta, las compañías tienen la posibilidad de obtener insights más rápidos, precisos y accionables, lo que se traduce en ventajas competitivas.
- Toma de decisiones más rápidas y precisas: la automatización de la preparación y análisis de datos permite a las empresas B2B reducir el tiempo necesario para obtener insights.
- Mejora en la eficiencia operativa: Augmented Analytics ayuda a optimizar procesos internos, desde la gestión de inventarios hasta la cadena de suministro. Esto conduce a una mayor eficiencia operativa y reducción de costos.
- Personalización de la experiencia del cliente: esta herramienta segmenta clientes de manera más precisa e identifican sus necesidades y comportamientos específicos. Esto posibilita la creación de ofertas y estrategias de marketing personalizadas.
- Identificación proactiva de riesgos y oportunidades: las empresas pueden anticipar riesgos potenciales, como fluctuaciones en la demanda o problemas en la cadena de suministro.
- Democratización del análisis de datos: habilita a los usuarios sin formación técnica profunda a interactuar con los datos para obtener insights valiosos.
- Mejora en la gobernanza y seguridad de los datos: asegura la calidad, seguridad y cumplimiento regulatorio. Esto reduce riesgos asociados a la gestión de datos y fortalece la confianza en los procesos analíticos.
- Ventaja competitiva sostenible: las empresas B2B pueden diferenciarse en el mercado mediante decisiones más informadas y estrategias basadas en datos.
¿Qué sectores en América Latina ya están adoptando el Augmented Analytics?
En América Latina, la adopción de Augmented Analytics está ganando terreno en diversos sectores debido a la necesidad de digitalización y eficiencia operativa.
Servicios Financieros y Fintech
El sector financiero es uno de los principales impulsores de la adopción de tecnologías de análisis avanzado en la región.
Algunas instituciones financieras y empresas fintech están implementando soluciones de Augmented Analytics para mejorar algunos aspectos, como:
- Detección de fraudes
- Evaluación de riesgos crediticios
- Personalización de servicios.
Estas herramientas posibilitan a las empresas analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Comercio electrónico y retail
Las empresas de comercio electrónico y retail están utilizando Augmented Analytics para:
- Optimizar la gestión de inventarios.
- Prever la demanda de productos.
- Personalizar las experiencias de compra.
Gracias al análisis de los patrones de comportamiento de los consumidores, las compañias del sector pueden ofrecer recomendaciones más precisas y mejorar la eficiencia de sus operaciones.
Manufactura
El análisis aumentado en el sector manufacturero se emplea para:
- Predecir fallas en equipos.
- Optimizar procesos de producción.
- Gestionar eficientemente la cadena de suministro.
Logística
En logística, se utiliza para mejorar las rutas de distribución y reducir costos operativos. Estas aplicaciones contribuyen a una mayor eficiencia.
Salud
El sector salud está adoptando Augmented Analytics para:
- Analizar grandes volúmenes de datos de pacientes.
- Identificar patrones en enfermedades.
- Mejorar la precisión de los diagnósticos.
Estas herramientas también se utilizan para personalizar tratamientos y prever brotes de enfermedades.
Educación
En el ámbito educativo, se están implementando soluciones de inteligencia artificial para:
- Personalizar el aprendizaje.
- Analizar el rendimiento de los estudiantes.
- Mejorar la calidad educativa.
Estas iniciativas buscan adaptar la enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes y optimizar los recursos educativos.
Energía
El sector energético está utilizando Augmented Analytics para:
- Optimizar la generación y distribución de energía.
- Prever demandas.
- Detectar fallas en infraestructuras críticas.
Además, se emplea para analizar datos relacionados con la sostenibilidad y el impacto ambiental, apoyando la transición hacia fuentes de energía más limpias y eficientes.
Sector público
Algunos gobiernos en América Latina están adoptando tecnologías de análisis avanzado para:
- Mejorar la gestión pública.
- Optimizar la asignación de recursos.
- Detectar fraudes en programas sociales.
- Analizar datos relacionados con la seguridad, el tráfico y otros servicios públicos.
Esto mejora la eficiencia y transparencia gubernamental.
¿Qué desafíos técnicos y organizacionales plantea su implementación?
A pesar de ofrecer numerosas ventajas, la implementación del Augmented Analytics también presenta desafíos técnicos y organizacionales que las empresas deben abordar para garantizar una adopción exitosa.
| Tipo de barrera | Descripción |
|---|---|
| Calidad y gobernanza de los datos | Datos incompletos o mal gestionados pueden generar insights erróneos. Se requiere una gobernanza sólida para asegurar confiabilidad. |
| Integración con infraestructuras existentes | La falta de interoperabilidad entre sistemas dificulta la implementación y puede generar silos de información. |
| Escalabilidad | Las soluciones deben adaptarse al crecimiento de los volúmenes de datos sin afectar el rendimiento. |
| Resistencia cultural | Los empleados pueden percibir la tecnología como una amenaza. Es clave promover una cultura abierta al cambio. |
| Preocupaciones éticas y de privacidad | Los algoritmos pueden reproducir sesgos o vulnerar la privacidad si no se aplican políticas claras de supervisión. |
| Desarrollo de competencias | La falta de habilidades analíticas limita el valor del Augmented Analytics. Es esencial capacitar al personal. |
Calidad y gobernanza de los datos
La efectividad de esta herramienta depende en gran medida de la calidad de los datos utilizados. Los datos incompletos, inconsistentes o mal gestionados pueden generar insights erróneos. Establecer prácticas robustas de gobernanza de datos es fundamental para mitigar este riesgo.
Incluso en el sector público, los desafíos de adopción y escalabilidad del Augmented Analytics se repiten con patrones similares a los del ámbito privado. Según el informe “El progreso y la promesa del análisis empresarial federal” del Gobierno de Estados Unidos, muchas agencias federales aún se enfrentan a obstáculos como:
- Fragmentación de herramientas.
- Silos de información.
- Dificultad de traducir los datos en decisiones accionables.
Además, en este estudio se destaca que los mayores avances se dan cuando las instituciones adoptan una estrategia integral de datos, impulsada por políticas claras de gobernanza y la estandarización de procesos analíticos.
Integración con infraestructuras existentes
Integrar herramientas de Augmented Analytics con los sistemas y plataformas preexistentes puede ser complejo y costoso. La falta de interoperabilidad entre tecnologías puede generar silos de información y dificultar la obtención de insights coherentes.
Por este motivo, es importante seleccionar soluciones que ofrezcan capacidades de integración flexibles y planificar cuidadosamente el proceso de implementación.
Resistencia cultural
A menudo, la adopción de nuevas tecnologías enfrenta resistencia por parte de los empleados, sobre todo si perciben amenazas a sus roles o carecen de confianza en las herramientas propuestas. Para superar esta barrera, es fundamental fomentar una cultura organizacional abierta al cambio y demostrar los beneficios tangibles del Augmented Analytics en la práctica.
Preocupaciones éticas y de privacidad
El uso de algoritmos avanzados en el análisis de datos plantea interrogantes éticos, como la posible perpetuación de sesgos o la falta de transparencia en las decisiones automatizadas. Además, la recopilación y procesamiento de grandes volúmenes de información personal necesita cumplir con regulaciones de privacidad y protección.
Las empresas deben implementar políticas claras y mecanismos de supervisión para garantizar un uso ético y legal de la tecnología.
Escalabilidad
A medida que las empresas crecen, sus necesidades analíticas se vuelven más complejas. Las soluciones de Augmented Analytics deben ser escalables para manejar volúmenes crecientes de datos sin comprometer el rendimiento. Es esencial seleccionar plataformas que ofrezcan opciones de expansión modular y soporte para cargas de trabajo intensivas.
Desarrollo de competencias
La efectividad de esta herramienta depende de la capacidad de los usuarios para interpretar y actuar sobre los insights generados. La falta de habilidades analíticas puede limitar el impacto de la herramienta. Es necesario invertir en programas de formación y desarrollo de competencias para empoderar a los empleados en el uso de estas tecnologías.
¿Cómo puede su empresa comenzar a implementar Augmented Analytics de forma efectiva?
Implementar Augmented Analytics de manera efectiva necesita de un enfoque estratégico.
Definir objetivos claros y alineados con el negocio
Antes de iniciar la implementación, es fundamental establecer objetivos específicos que estén alineados con las prioridades estratégicas de la empresa. Esto implica identificar áreas donde el análisis de datos puede generar un impacto, como:
- Mejora de la eficiencia operativa.
- Optimización de la experiencia del cliente.
- Identificación de nuevas oportunidades de negocio.
Una planificación adecuada asegura que los esfuerzos estén dirigidos a generar valor tangible.
Evaluar y preparar la infraestructura de datos
La calidad y accesibilidad de los datos son esenciales para el éxito de Augmented Analytics. Para esto, es necesario realizar:
- Auditoría de los sistemas de gestión existentes.
- Identificar fuentes de datos relevantes
- Garantizar que los datos estén limpios, actualizados y estructurados.
Además, se debe considerar la integración de plataformas con las infraestructuras tecnológicas actuales, como:
- Bases de datos.
- Sistemas de gestión empresarial (ERP).
- Plataformas de inteligencia empresarial (BI).
Seleccionar las herramientas adecuadas
La elección de las herramientas debe basarse en las necesidades específicas de la empresa, la facilidad de uso para los usuarios finales y la capacidad de integración con los sistemas existentes.
Es recomendable optar por soluciones que ofrezcan funcionalidades como:
- Procesamiento de lenguaje natural.
- Análisis predictivo.
- Visualización avanzada.
- Automatización de tareas analíticas.
Además, se debe evaluar la escalabilidad y flexibilidad de la plataforma para adaptarse al crecimiento futuro de la empresa.
Capacitar a los usuarios
Para maximizar el impacto de Augmented Analytics, es fundamental capacitar a los empleados en el uso de las nuevas herramientas y fomentar una cultura orientada al análisis de datos. Esto incluye proporcionar formación en técnicas de análisis de datos, interpretación y toma de decisiones basada en evidencia. Además, se debe promover la colaboración entre departamentos para compartir conocimientos y mejores prácticas.
Implementar proyectos piloto y escalar progresivamente
Es recomendable iniciar con proyectos piloto en áreas específicas para probar la efectividad de las herramientas y ajustar los procesos según sea necesario. Estos proyectos deben tener:
- Objetivos claros.
- Métricas de éxito definidas.
- Un equipo responsable de su ejecución.
Una vez que los proyectos piloto demuestren resultados positivos, se puede proceder a escalar la implementación a otras áreas de la empresa.
Establecer mecanismos de retroalimentación
La implementación de Augmented Analytics debe ir acompañada de procesos de monitoreo y evaluación para medir su impacto e identificar áreas de mejora. Esto incluye:
- Recopilación de retroalimentación de los usuarios.
- Análisis de indicadores clave de rendimiento (KPI).
- Realización de ajustes en las estrategias y herramientas utilizadas.
La mejora asegura aprovechar al máximo las capacidades de esta herramienta para adaptarse a los cambios del entorno empresarial.
Desde IT Masters Mag observamos que el auge de Augmented Analytics refleja un cambio profundo en la cultura de datos empresarial. No se trata solo de automatizar análisis, sino de ampliar la capacidad de los equipos para interpretar información crítica y tomar decisiones con mayor precisión.
Las organizaciones que ya integran estas herramientas combinan velocidad analítica, calidad de datos y enfoques más maduros de gobernanza, tres factores que hoy marcan la frontera entre proyectos que escalan y aquellos que se quedan en piloto.
