Bussines Analyics, Big Data e IA: Una combinación perfecta para potenciar la proyección laboral

La intersección de Bussiness Analytics y Big Data se ha visto potenciada por la aparición de un tercer actor: la IA. Los modelos LLM generativos y sus agentes han abierto un amplio abanico de posibilidades de aplicación a la hora de gestionar y analizar datos y diseñar planes accionables en función de estos análisis. Sin embargo, para poder dar sentido y aprovechar todo el potencial de estas tecnologías y herramientas, argumenta Roberto García Velado, experto de VIU, el factor decisivo es el humano. Pensamiento crítico, capacidad de análisis y decisión y habilidades comunicativas, entre otras, son las que diferencian un profesional capaz de marcar una diferencia real dentro de una empresa u organización, de uno que simplemente se dedique a gestionar aplicaciones y programas.

Para entender más en profundidad como interactúan todos estos factores y qué podemos hacer para convertirnos en ese profesional diferencial, le pedimos a Roberto García Velado que nos lo explicara. García Velado es Ingeniero en Electrónica, licenciado en Física y director del Máster en Business Analytics de VIU. 

P: ¿Por qué los datos se han convertido en un activo estratégico para las empresas y qué papel juega el Business Analytics para convertirlos en mejores decisiones?

R: Los datos se han convertido en un activo estratégico porque prácticamente cualquier actividad empresarial genera información que puede ayudarnos a entender mejor qué está ocurriendo: cómo compran nuestros clientes, dónde se producen ineficiencias, qué productos funcionan mejor o qué puede suceder en los próximos meses.

Pero acumular datos no significa necesariamente tomar mejores decisiones. El verdadero valor aparece cuando somos capaces de formular las preguntas adecuadas, analizar esa información y convertir los resultados en acciones concretas.

Ahí es donde entra el Business Analytics. Su función es precisamente conectar los datos con los problemas reales de negocio. Nos permite pasar de saber qué ha ocurrido, a comprender por qué ha ocurrido y, mediante técnicas predictivas y herramientas de Inteligencia Artificial, anticipar qué puede ocurrir y decidir cómo actuar.

Por eso, hoy resulta tan importante formar profesionales que no solo sepan trabajar con datos, sino que sean capaces de interpretarlos desde una perspectiva de negocio y utilizarlos para tomar mejores decisiones.

P: ¿Cómo se relacionan actualmente Business Analytics, Big Data e Inteligencia Artificial a la hora de resolver problemas reales de negocio?

R: Business Analytics, Big Data e Inteligencia Artificial son conceptos diferentes, pero cada vez están más relacionados cuando intentamos resolver problemas reales de negocio.

El Big Data nos proporciona tecnologías capaces de almacenar y procesar grandes volúmenes de información; la Inteligencia Artificial permite identificar patrones, realizar predicciones o automatizar determinadas tareas; y el Business Analytics conecta esas capacidades con una necesidad concreta de la organización.

Por ejemplo, una empresa puede disponer de millones de datos sobre ventas, clientes o logística. El verdadero reto no consiste simplemente en procesarlos o aplicar un algoritmo de Inteligencia Artificial, sino en determinar qué queremos mejorar: anticipar la demanda, reducir costes, detectar clientes con riesgo de abandono o mejorar una operación.

Por eso una de las capacidades más importantes del profesional actual es saber partir del problema de negocio y, a partir de ahí, decidir qué datos necesita y qué combinación de técnicas y herramientas puede ayudarle a resolverlo. No todos los problemas necesitan Big Data ni Inteligencia Artificial, saber cuándo utilizarlos también forma parte de una buena estrategia de Business Analytics.

P: ¿Qué conocimientos necesita hoy un profesional para ser capaz de transformar datos en decisiones y aportar valor real a una organización?

R: Hoy un profesional necesita combinar tres tipos de conocimientos:

En primer lugar, una base técnica suficiente para obtener, limpiar, analizar y visualizar datos, utilizando herramientas como Python, bases de datos, plataformas de Business Intelligence o técnicas de Machine Learning.

En segundo lugar, debe entender el contexto de negocio. Saber construir un modelo es importante, pero lo es todavía más saber qué problema estamos intentando resolver, qué indicadores son relevantes y cómo interpretar los resultados en función de los objetivos de la organización.

Y hay un tercer elemento que a veces se infravalora: la capacidad de comunicar. Un análisis aporta poco valor si sus conclusiones no pueden explicarse de forma clara a quienes tienen que tomar una decisión.

Precisamente ese perfil transversal es el que buscamos desarrollar en el Máster de Formación Permanente en Business Analytics de VIU: profesionales capaces de transformar datos en información relevante, aplicar soluciones analíticas a problemas reales y utilizar los resultados para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones.

P: Desde tu experiencia profesional y docente, ¿qué diferencia a un buen especialista en datos de un profesional capaz de utilizar esos datos para resolver problemas de negocio?

R: La principal diferencia está en el punto de partida. Un buen especialista en datos puede dominar herramientas, lenguajes o modelos analíticos, pero un profesional capaz de resolver problemas de negocio empieza por entender qué necesita realmente la organización.

Desde mi experiencia profesional y docente, el salto cualitativo aparece cuando la persona sabe formular bien el problema, identificar qué datos son relevantes, elegir la técnica adecuada y, sobre todo, interpretar el resultado en su contexto.

No se trata de aplicar el algoritmo más complejo, sino de utilizar la solución más útil. A veces será un modelo de Machine Learning mientras que otras puede ser un buen cuadro de mando, una segmentación o simplemente una visualización bien diseñada.

Ese enfoque es precisamente el que buscamos reforzar en el Máster en Business Analytics: profesionales que combinen competencia técnica con criterio, visión de negocio y capacidad para convertir un análisis en una decisión concreta.

P: ¿Qué competencias y herramientas debería dominar hoy un profesional de Business Analytics?

R: Un profesional de Business Analytics necesita conocer distintas herramientas, pero no creo que deba entenderse como una lista de tecnologías que hay que dominar desde el primer día. Lo importante es comprender para qué sirve cada una y aprender a utilizarlas progresivamente para resolver problemas concretos.

Python, SQL, la estadística o las bases de datos forman parte de esa base, junto con herramientas de Business Intelligence y visualización como Power BI. A medida que avanzamos aparecen también Machine Learning, Inteligencia Artificial, Big Data o tecnologías cloud.

Precisamente uno de los objetivos del Máster en Business Analytics de VIU es acompañar al estudiante en ese recorrido. Sabemos que los alumnos llegan con perfiles muy diferentes y que no todos parten del mismo nivel técnico, por lo que trabajamos desde los fundamentos y con un enfoque muy aplicado.

Además, hoy contamos con herramientas de Inteligencia Artificial que pueden actuar como auténticos asistentes para programar, generar consultas, interpretar resultados o comprender determinados conceptos estadísticos. Pero la finalidad no es que la IA piense por nosotros, sino que facilite el aprendizaje y permita concentrarnos cada vez más en lo verdaderamente importante: entender el problema, analizar correctamente los datos y utilizar los resultados para tomar mejores decisiones.

P: Más allá de la tecnología, ¿por qué son tan importantes el pensamiento crítico, la visión de negocio y la capacidad de comunicar los resultados de un análisis?

Porque la tecnología, por sí sola, no toma buenas decisiones. Podemos disponer de muchos datos, construir un modelo muy sofisticado o generar un cuadro de mando excelente y, aun así, llegar a conclusiones poco útiles si no sabemos interpretar correctamente lo que tenemos delante.

El pensamiento crítico nos permite cuestionar los datos, detectar posibles sesgos y valorar si los resultados tienen realmente sentido. La visión de negocio nos ayuda a entender qué problema queremos resolver y qué impacto puede tener una decisión. Y la capacidad de comunicar es fundamental para transformar un análisis técnico en un mensaje comprensible y accionable para quienes tienen que decidir.

En definitiva, el valor de un profesional de Business Analytics no está únicamente en saber utilizar determinadas herramientas, sino en saber hacer las preguntas adecuadas, interpretar las respuestas y comunicarlas de forma que puedan convertirse en decisiones.

Esa es también la filosofía que intentamos trasladar en el Máster de Formación Permanente en Business Analytics de VIU: formar profesionales capaces de recorrer todo el camino, desde los datos hasta la decisión, combinando competencias técnicas, criterio analítico y conocimiento del negocio.

P: En términos de empleabilidad, ¿qué tipo de roles profesionales emergen cuando se combinan la analítica de datos y la Inteligencia Artificial?

R: Cuando se combinan analítica de datos e Inteligencia Artificial aparecen perfiles cada vez más híbridos: analistas capaces de incorporar modelos predictivos, consultores de soluciones analíticas, especialistas en Business Intelligence y visualización, profesionales que automatizan procesos de análisis o perfiles que participan en proyectos de Machine Learning aplicado.

Pero, en términos de empleabilidad, creo que lo más interesante no es únicamente la aparición de nuevos puestos, sino cómo estas competencias están transformando profesiones que ya existían. Un profesional de marketing, finanzas, logística, operaciones o tecnología que conoce bien su negocio y además sabe utilizar datos e Inteligencia Artificial para analizar problemas y apoyar decisiones puede aportar un valor diferencial muy importante.

Por eso, una formación en Business Analytics no tiene por qué conducir únicamente a un puesto con la palabra “datos” o “IA” en el nombre. También puede servir para evolucionar dentro del propio ámbito profesional, asumir nuevas responsabilidades o participar en proyectos de transformación.

Ese es precisamente uno de los enfoques del Máster en Business Analytics de VIU: combinar capacidades analíticas y tecnológicas con el conocimiento del contexto empresarial, para que el estudiante pueda aplicar lo aprendido tanto en nuevos roles como en su propia trayectoria profesional, no solo ampliando sus competencias técnicas sino integrándolas con su experiencia previa para utilizarlas como una palanca de evolución profesional.

P: ¿Puedes poner algún ejemplo sencillo de un problema empresarial que hoy pueda resolverse combinando datos, analítica e Inteligencia Artificial?

R: Un ejemplo muy sencillo sería una empresa que necesita decidir cuánto producto debe tener disponible en cada momento. Si almacena demasiado, aumenta sus costes; si se queda corta, puede perder ventas y clientes.

Para resolver este problema podemos combinar datos históricos de ventas con información sobre precios, promociones, estacionalidad u otras variables relevantes. La analítica nos permite entender qué factores están influyendo en la demanda y, mediante modelos predictivos y técnicas de Inteligencia Artificial, estimar qué puede ocurrir en las próximas semanas.

Pero lo importante viene después: utilizar esa predicción para tomar una decisión concreta, por ejemplo, ajustar las compras, redistribuir el inventario o planificar mejor los recursos.

Este ejemplo resume bastante bien qué entendemos por Business Analytics: no aplicar Inteligencia Artificial simplemente porque dispongamos de ella, sino partir de un problema real, utilizar los datos y las herramientas adecuadas y convertir el resultado en una decisión que genere valor. Es precisamente ese recorrido completo el que intentamos trabajar con nuestros estudiantes en el Máster en Business Analytics de VIU.

P: Con la expansión de la IA generativa y la automatización, ¿cómo cambiará el trabajo del profesional de Business Analytics y qué habilidades serán más valiosas en los próximos años?

R: La Inteligencia Artificial generativa va a automatizar una parte importante de las tareas que hoy realiza un profesional de Business Analytics. Ya puede ayudarnos a generar código, construir consultas, explorar datos, crear visualizaciones o acelerar determinados análisis, y probablemente estas capacidades seguirán creciendo.

Pero creo que precisamente por eso van a adquirir todavía más valor aquellas habilidades que son más difíciles de automatizar: saber formular correctamente un problema, cuestionar la calidad de los datos, interpretar los resultados, entender el contexto de negocio y decidir qué información es realmente relevante.

El profesional del futuro probablemente dedicará menos tiempo a algunas tareas operativas y más a supervisar, interpretar y transformar los resultados generados con ayuda de la tecnología en decisiones útiles. La capacidad de trabajar junto a la Inteligencia Artificial será importante, pero también lo será saber cuándo confiar en ella y cuándo debemos cuestionar sus resultados.

Ese es también uno de los retos que planteamos en el Máster en Business Analytics de VIU: no formar únicamente usuarios de herramientas, sino profesionales capaces de adaptarse a tecnologías que van a seguir cambiando y mantener aquello que probablemente seguirá siendo diferencial: el criterio analítico, la visión de negocio y la capacidad de convertir datos en decisiones.