Autor: Ing. Jason Gabriel Acevedo E.
Ingeniería Industrial, M. Sc. Profesional CIEMI.
Del análisis al propósito estratégico
Vivimos en una era donde los datos fluyen en abundancia, las herramientas digitales están al alcance de todos y las organizaciones enfrentan una presión constante por tomar decisiones más rápidas, más precisas y más alineadas con sus objetivos estratégicos. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ya no es solo una tecnología emergente, es un habilitador esencial para el liderazgo empresarial y técnico.
Sin embargo ¿es suficiente con tener datos?, ¿basta con generar reportes, dashboards y presentaciones coloridas? La respuesta es no. Lo que las empresas verdaderamente necesitan es convertir datos en decisiones, y no en cualquier decisión, sino decisiones inteligentes, estratégicas y sostenibles. Aquí es donde entra en escena la inteligencia de decisión (ID), una práctica avanzada que combina ciencia de datos, modelado matemático, IA y pensamiento estratégico para guiar a las organizaciones hacia resultados medibles y optimizados.
En este primer artículo de una serie de tres entregas, abordaremos qué es (y qué no es) la inteligencia de decisión, sus disciplinas fundacionales, su estructura de trabajo y su aplicación práctica para ingenieros y profesionales de diferentes áreas.
¿Qué es y qué no es inteligencia de decisión?
Muchas organizaciones confunden la analítica con la inteligencia. Asumen que tener un tablero con gráficos es suficiente para orientar el rumbo de una empresa. Sin embargo, la inteligencia de decisión va mucho más allá, ya que no se limita a visualizar datos, sino que estructura un proceso continuo de análisis, predicción, prescripción y automatización que permite elegir la mejor acción posible en cada escenario.
¿Qué no es inteligencia de decisión?
- No es hacer reportes manuales en Excel.
- No es exportar tablas en Word.
- No es limpiar datos de manera aislada.
- No es una moda pasajera o una simple visualización bonita.
¿Qué sí es inteligencia de decisión?
- Es automatizar modelos matemáticos que se entrenan, maduran y evolucionan.
- Es formular problemas estratégicos, no solo buscar correlaciones.
- Es tomar decisiones basadas en datos, pero con visión de negocio y operación.
- Es integrar múltiples disciplinas y tecnologías con propósito.
En otras palabras, la ID es un ecosistema completo que permite transformar datos en decisiones de valor para la organización.
Las disciplinas que se combinan, el equipo ideal
Construir inteligencia de decisión no es tarea de una sola persona. Se requiere un equipo multidisciplinario que combine capacidades técnicas, estratégicas y de comunicación. Las tres grandes bases de la ID son:
- Matemáticas aplicadas
- Probabilidad y estadística.
- Álgebra lineal.
- Cálculo y ecuaciones diferenciales.
- Optimización e investigación de operaciones.
- Ciencia de datos
- Ingeniería de datos.
- Limpieza, exploración y transformación de información.
- Aprendizaje automático (supervisado y no supervisado).
- Visualización y comunicación de resultados.
- Inteligencia artificial
- Modelos de aprendizaje profundo.
- Reducción de dimensión.
- Aprendizaje por refuerzo.
- Generación automática de decisiones en tiempo real.
Por supuesto, todo esto necesita personas que lo integren. Un equipo ideal podría estar conformado por:
- Traductor de datos: conecta los hallazgos con el lenguaje del negocio.
- Ingeniero de datos: prepara y automatiza los pipelines1 de información.
- Científico de datos: entrena modelos y plantea hipótesis complejas.
- Analista de datos: explora, interpreta y comunica hallazgos.
La ingeniería tiene aquí un rol protagonista: se trata de diseñar sistemas, procesos y decisiones. La IA es el motor, pero el ingeniero es el conductor.
El proceso de la inteligencia de decisión
El camino para transformar datos en decisiones se puede resumir en cuatro etapas fundamentales:
- Definir
- Tomar decisiones prescriptivas.
- Automatizar acciones cuando sea posible.
- Acceder
- Identificar las fuentes relevantes (internas y externas).
- Validar la calidad y disponibilidad de los datos.
- Calcular
- Aplicar modelos matemáticos y estadísticos.
- Evaluar resultados y ajustar algoritmos.
- Presentar
- Visualizar información mediante dashboards interactivos.
- Facilitar la interpretación por parte de usuarios no técnicos.
Este proceso no es lineal. Se retroalimenta constantemente a partir de los resultados observados y los nuevos datos que ingresan al sistema. Es un sistema vivo, como la organización misma.
Casos de impacto: desde AT&T hasta la industria costarricense
La ID no es una teoría, es una práctica en crecimiento que ya transforma industrias. Los siguientes son algunos ejemplos:
- AT&T invirtió USD 181 mil millones en 2019 para integrar inteligencia artificial en su cadena de atención al cliente. Como resultado, redujo los tiempos de atención de 246 segundos a 115 segundos.
- KeyCorp y General Motors aplicaron modelos de simulación, teoría de colas y árboles de decisión para optimizar líneas de producción y servicios.
- En Costa Rica, empresas de los sectores salud y financiero están comenzando a aplicar técnicas de minería de datos, modelos de predicción de siniestros y automatización de underwriting con resultados prometedores.
No se trata solo de grandes corporaciones. Hoy, herramientas como Power BI, Python, SQL y plataformas de código abierto permiten que pequeñas y medianas empresas también accedan a este tipo de capacidades.
Aplicación práctica: ¿cómo comenzar con ID en mi organización?
Comenzar con inteligencia de decisión no requiere una revolución. Se puede iniciar con pequeños pasos, bien enfocados:
- Definir un problema claro de negocio: ¿Quiere optimizar tiempos de entrega?, ¿reducir pérdidas?, ¿predecir demanda?
- Identificar datos disponibles y vacíos de información: No hace falta tener big data, lo que se requiere es tener datos útiles y bien preparados.
- Formación o contratación de un equipo inicial: Un perfil técnico y un perfil de negocio es suficiente para comenzar.
- Aplicar modelos simples y validar sus resultados: Empezar con regresiones, clasificaciones, clustering o simulaciones.
- Comunicar bien los resultados: La visualización y la narrativa son claves para que otros se sumen al cambio.
- Iterar, aprender y escalar: No esperar la perfección para comenzar, hay que empezar, aprender y ajustar.
Conclusiones estratégicas
La inteligencia de decisión no es el futuro, es el presente de las organizaciones que están liderando en sus sectores. Su verdadero valor no está solo en los algoritmos, sino en la capacidad de tomar mejores decisiones a partir de evidencia, en lugar de usar la intuición.
Como ingenieros colegiados, tenemos la responsabilidad —y la oportunidad— de liderar este cambio, no para reemplazar lo que somos, sino para aumentar nuestro impacto profesional con herramientas modernas, enfoques integradores y pensamiento estratégico.
La pregunta no es si vamos a usar IA e inteligencia de decisión. La pregunta es
¿vamos a liderar con ella o a ser liderados por quienes sí la usen?
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Referencias
Acevedo Esquivel, J. G. (2022). Inteligencia de Decisión. https://repositorio.utn.ac.cr/items/02a0ded5-09a5-47ad-9c1f-f53ecf5974ac