La Inteligencia Artificial (IA) promete ser el gran acelerador del mundo de la analítica y el Business Intelligence (BI), ayudándonos en la automatización de procesos de extracción y transformación de datos (ETL) hasta la generación de tableros (dashboards) con visualizaciones sugeridas y análisis predictivos. Muchas plataformas como Qlik, Power BI y Tableau están incorporando IA para sugerir gráficos, identificar patrones y generar insights automáticos.

Sin embargo, este moderno y atractivo uso de la IA implica una pregunta crucial: ¿Nos está facilitando el análisis de datos o nos está volviendo menos analíticos?

En este artículo exploramos los riesgos del uso excesivo de la IA en el BI, cómo puede afectar nuestra capacidad de pensamiento crítico y qué hacer para evitarlo.

En la actualidad, el avance de la IA en lo relacionado a BI y analítica ha traído mejoras notables como:

• Automatización de ETLs: generando una reducción significativa del tiempo necesario para extraer, transformar y limpiar datos.

• Generación automática de visualizaciones: ofreciendo sugerencias basadas en patrones detectados en los datos.

• Análisis descriptivo y predictivo: identificando patrones y tendencias sin intervención de las personas.

Aunque estas capacidades permiten analizar datos más rápido, también pueden reducir la profundidad del análisis si no se complementan con la interpretación humana. Por ejemplo, un tablero generado con IA puede sugerir que una caída en ventas esté relacionada con un cambio en los precios, pero sin la intervención humana, la IA podría ignorar factores clave como estacionalidad, tendencias del mercado o cambios en el comportamiento del consumidor. La IA acelera el análisis, pero sin supervisión humana, puede generar conclusiones superficiales o engañosas, generando un dilema entre velocidad vs. profundidad.

En base a lo anterior, quiero compartir los riesgos potenciales que he identificado en relación al uso exagerado de la IA en el BI:

1. Pérdida de pensamiento crítico.- Antes, los analistas de datos tenían que formular preguntas clave, definir métricas y seleccionar visualizaciones adecuadas para construir reportes y tableros. Ahora, con la IA sugiriendo gráficos y KPIs, hay una tendencia a aceptar lo que la plataforma dice sin cuestionarlo. Por ejemplo, un software de BI con IA, puede sugerir una correlación entre dos variables, pero que no implique causalidad. Sin el análisis crítico del analista, podríamos tomar decisiones erradas basadas en relaciones espurias (asociación matemática entre dos o más variables que no tiene una conexión lógica, pero que puede parecer que la tiene).

2. Automatización superficial y sesgos ocultos.- Las herramientas de BI con IA están programadas para identificar patrones en los datos existentes, pero sin cuestionar si los datos son completos o representativos, generando posibles sesgos. Por ejemplo, un modelo de IA que analiza patrones de contratación podría sugerir que los empleados más exitosos provienen de ciertas universidades, ignorando otras variables clave como experiencia o habilidades.

3. Falsa sensación de precisión.- Los insights generados automáticamente pueden dar la impresión de que las decisiones están basadas en datos objetivos y precisos (generados bajo las mismas condiciones), cuando en realidad dependen de los datos de entrada, su calidad, contexto y cómo están configurados los modelos predictivos utilizados. Por ejemplo, una IA puede sugerir que el mejor mes de ventas es julio basándose en datos de los últimos tres años, pero si no considera efectos de la pandemia, cambios climáticos, modificaciones en la estrategia de marketing u otros, las conclusiones generadas pueden ser erróneas.

4. Reducción del esfuerzo cognitivo.- Si confiamos demasiado o a ciegas en la IA para hacer el trabajo analítico, dejamos de desarrollar habilidades esenciales como: la formulación de preguntas estratégicas, exploración de datos desde diferentes perspectivas, validación de supuestos, interpretación de contextos y la evaluación crítica de la información presentada. Por ejemplo, si un tablero nos da las respuestas automáticamente, los analistas pueden dejar de profundizar en los datos, limitando su capacidad de encontrar nuevas oportunidades de negocio.

A partir de estos riesgos, ¿podríamos afirmar que la IA no es buena para ser usada en el contexto del BI y la analítica? La respuesta es un rotundo NO, pero su uso irresponsable sí puede serlo. La IA no limita nuestra capacidad analítica por sí misma; lo peligroso es usarla como reemplazo del pensamiento crítico. La clave está en complementar la IA con el juicio humano, igual que un GPS no reemplaza al conductor, sino que lo guía.

Para aprovechar el potencial de la IA, sin comprometer el análisis de datos, podemos considerar las siguientes recomendaciones:

• Usar la IA como asistente, no como reemplazo: La IA debe ayudar a analizar, pero la interpretación final debe ser realizada por las personas.

• Fomentar el pensamiento crítico: Cuestionar y preguntarnos ¿Por qué la IA sugiere esto? ¿Tiene sentido en el contexto de análisis?

• No confiar ciegamente en correlaciones sugeridas por la IA: Siempre validar si existe causalidad o si hay otras variables influyentes.

• Capacitar a las personas: No basta con saber manejar herramientas; se necesita criterio analítico. No nos olvidemos de formar a las personas y fortalecer sus capacidades analíticas antes de brindarles las facilidades de la IA.

• Usar la IA para ganar eficiencia, no para evitar el análisis: Dejar que la IA realice tareas repetitivas, pero que las personas evaluen el análisis estratégico de los resultados.

La IA aplicada en soluciones de BI puede ser un gran aliado si se usa correctamente, pero también puede reducir nuestra capacidad analítica si confiamos en ella sin cuestionar sus resultados. La clave está en encontrar el equilibrio en su uso, asegurando que siga siendo una herramienta amplificadora para el pensamiento crítico y no un sustituto del mismo.

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