(Información remitida por la empresa firmante)
Entrevista con José Luis Blasco, Analytics & Data Director en Clickedge
Madrid, 7 de febrero de 2025.- En un entorno digital donde cada decisión cuenta, la analítica se ha convertido en un aliado clave para las empresas que buscan mejorar su rendimiento y optimizar su inversión.*
Se habla con José Luis Blasco, Analytics & Data Director en Clickedge una agencia especializada en analítica con IA, para entender cómo la inteligencia artificial y los modelos de atribución están revolucionando la toma de decisiones.
¿Por qué se habla tanto de la inteligencia artificial en el ámbito de la analítica de datos?
Porque la cantidad de datos generados hoy supera la capacidad humana de analizarlos. Sin aplicar IA los analistas tenemos que invertir gran cantidad de horas en depurar y procesar los datos, con IA podemos procesarlos en tiempo real, identificar patrones y optimizar recursos de manera más eficiente.
Muchas empresas ya hacen análisis de datos, ¿qué aporta la IA que no hagan las herramientas tradicionales?
La IA no solo analiza lo que ha sucedido, sino que aprende y predice lo que sucederá. Mientras los métodos tradicionales muestran información estática, la IA, en cambio, identifica tendencias ocultas, anticipa comportamientos y recomienda acciones sin necesidad de que alguien programe cada paso , esto ayuda por ejemplo en los modelos de atribución
¿Por qué es clave elegir el modelo de atribución adecuado y cómo impacta en la estrategia de una empresa?
Porque no hay un modelo único que funcione para todas las empresas. La atribución no es solo repartir crédito entre canales, sino entender cómo influyen realmente en las conversiones según el ecosistema de cada negocio.
En Clickedge diseñamos modelos de atribución personalizados,adaptándonos a cada negocio según su ecosistema y necesidades, ya sea atribución lineal, machine learning o combinaciones específicas con envío de data al CRM. Más que buscar un modelo “perfecto”, el objetivo es elegir el que optimice mejor cada inversión.
Si la inteligencia artificial es tan poderosa, ¿es necesario tener un equipo experto o puede implementarla cualquier empresa?
Depende del nivel de madurez digital de cada empresa. No se trata sólo de adoptar una herramienta de IA, sino de comprender cómo se conecta con los objetivos del negocio. La tecnología por sí sola no resuelve problemas; hace falta una estrategia bien definida y un equipo capaz de interpretar los resultados. En muchas ocasiones, vemos empresas que invierten en herramientas avanzadas pero no obtienen el beneficio esperado porque no han optimizado la calidad de sus datos o porque no han alineado sus objetivos internos con el análisis de datos.
La clave está en construir una base sólida de datos, asegurarse de que la información es precisa y aprovechar la IA para generar insights accionables. En ese sentido, contar con un equipo que no sólo maneje la tecnología, sino que entienda el negocio, marca la diferencia.
¿Cómo puede una empresa saber si sus datos son de calidad antes de aplicar inteligencia artificial?
Es un paso esencial. Si la información que se recopila es incorrecta, incompleta o está mal estructurada, cualquier análisis basado en ella llevará a conclusiones equivocadas. Antes de aplicar inteligencia artificial, hay que verificar que los datos sean fiables, consistentes y representen fielmente la realidad del negocio.
Muchas empresas ven la IA como una solución mágica, pero si la información que alimenta los modelos no es precisa, los resultados serán inconsistentes, es necesario auditar siempre los datos y su calidad antes de analizar.
La inteligencia artificial y la analítica avanzada, ¿son sólo para grandes empresas o también benefician a negocios más pequeños?
El acceso a la analítica avanzada ya no es exclusivo de las grandes corporaciones. La tecnología se ha democratizado, y hoy en día incluso pequeñas y medianas empresas pueden aprovechar modelos de atribución y predicción para optimizar su inversión y mejorar su rendimiento.
Lo importante es adaptar la solución a la necesidad real del negocio. No todas las empresas necesitan un sistema complejo de machine learning, pero sí pueden beneficiarse de modelos de atribución más precisos, automatización de reportes o análisis predictivo para entender mejor a sus clientes y tomar decisiones informadas.
¿Qué tendencias en analítica e IA veremos en los próximos años?
Hay varias direcciones interesantes. Una de ellas es la ayuda en la generación de insights: en lugar de que los analistas tengan que buscar respuestas buceando mucho en los datos, los sistemas avanzados podrán proporcionar apoyo en tiempo real. También veremos un mayor enfoque en la privacidad y la ética de los datos, ya que la normativa sobre protección de la información seguirá evolucionando.
Otra gran tendencia será la integración de la IA con procesos de data para la generación de precios dinámicos en tiendas o los chatbot con IA que se van a convertir en grandes vendedores, todo esto mejorará las tasas de conversión y revenue que nosotros entendemos que debe ser el objetivo final de cualquier proyecto de analítica.
En resumen, la inteligencia artificial está redefiniendo cómo se interpretan los datos y cómo se toman decisiones estratégicas. Pero, como siempre, la clave seguirá estando en combinar tecnología, conocimiento del negocio y una estrategia bien estructurada.
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