Los procesos de creación de valor en las organizaciones pueden ser impulsados por la inteligencia analítica debido al uso exhaustivo de datos, los análisis estadísticos y cuantitativos, los modelos explicativos y de predicción, y la dirección y gestión basadas en hechos como motor de la toma de decisiones y de las acciones emprendidas (Davenport &. Harris, 2017) por los líderes.

El propósito de esta investigación es, por una parte, determinar el avance en la investigación de inteligencia analitica y por otro, cómo la aplicación de la inteligencia analitica aporta a la creación de valor en las organizaciones desde las decisiones, actividades y aplicaciones.

Para este estudio se ha realizado una revisión de literatura de investigaciones del periodo 2000-2023, que ha proporcionado una variedad de resultados y perspectivas, limitaciones y dificultades en la aplicación de la inteligencia analitica en las organizaciones y su fuente en la creación de valor.

Para lograr resultados relevantes en la creación de valor en las organizaciones, el despliegue de la inteligencia analítica requiere de la aplicación de herramientas, metodologías y modelos analíticos avanzados para transformar datos en conocimientos útiles y aplicables, que direccionan las decisiones estratégicas y operativas que soportan estos procesos. Es este artículo se exponen las aplicaciones, limitaciones y dificultades más relevantes.

En el ámbito de la creación de valor en las organizaciones existen múltiples decisiones y actividades que pueden ser cualificadas con base en las diversas aplicaciones de la inteligencia analítica, entre las cuales se destacan: 1) Toma de decisiones con base en hechos reales, 2) Optimización del uso de recursos y capacidades empresariales, 3) Aceleración de procesos de innovación y creación de valor, 4) Efectividad de las actividades de mantenimiento de maquinaria y equipos, 5) Fidelización de clientes, 6) Gestión efectiva de riesgos y 7) Mejorar la rentabilidad de las operaciones empresariales.

Por otra parte, una efectiva aplicación de la inteligencia analítica en las organizaciones requiere considerar las limitaciones y las dificultades que impactan la utilización y los respectivos resultados logrados. Entre las limitaciones con mayor impacto se encuentran: 1) calidad y cantidad de datos, 2) Facilidades tecnológicas, 3) disponibilidad de talento humano competente, 4) Cultura organizacional y 5) Explicabilidad de los resultados. Ahora bien, con relación a las dificultades es necesario considerar: 1) Complejidad y cantidad de los datos, 2) Explicabilidad de los modelos analíticos, 3) Políticas y regulación en el uso de datos, 4) Exceso de confianza en los datos y los procesos de análisis y 5) Protección de la privacidad de los datos.

El artículo se complementa con la formulación de estrategias para reducir las limitaciones y dificultades de la implementación de la inteligencia analítica para la creación de valor en las organizaciones.

Para contribuir en forma significativa a un buen desempeño competitivo de las organizaciones, la inteligencia analítica utiliza una gran cantidad de datos, emplean tecnología y herramientas de análisis avanzadas y aplican métodos estadísticos avanzados para desbloquear nuevas fuentes de valor (Davenport, 2018). Estos datos ofrecen a los líderes información relevante y pertinente para tomar decisiones informadas con base en hechos reales de manera que la formulación y despliegue de estrategia se fundamenta en datos obtenidos y procesados en forma sistemática. Así que, las operaciones empresariales se ejecutan a partir del análisis de información real.

Con relación a la optimización de recursos y capacidades empresariales, la inteligencia analítica permite que las organizaciones usen en forma efectiva y productiva los recursos y capacidades empresariales en los procesos de creación de valor, de manera que se beneficien todos los grupos de interés. Esto es posible porque la inteligencia analítica ofrece a las organizaciones el desarrollo de capacidades organizacionales que son difíciles de duplicar, únicas, adaptables a múltiples situaciones, competitivas y renovables (Davenport & Harris, 2017)

La Aceleración de los procesos de innovación y creación de valor en las organizaciones se logra al disponer de modelos estadísticos y matemáticos que permiten simular el comportamiento de las diferentes variables y factores que influyen en la innovación y creación de valor para dirigir y enfocar las acciones hacia el logro de los objetivos y resultados proyectados.

La Efectividad de las actividades de mantenimiento de maquinaria y equipos se logra mediante la inteligencia analítica a través de los datos que se generan en las hojas de vida de cada máquina y equipo de la organización y que debidamente estructurada, procesada y analizada permite emprender las acciones que aseguran una disponibilidad permanente para la ejecución de las operaciones empresariales.

La Fidelización de clientes se puede lograr en las organizaciones porque la inteligencia analítica a través de un adecuado proceso de recolección, procesamiento y análisis de datos relevantes y pertinentes sobre la percepción de las experiencias del cliente frente a los productos, servicios, procesos e interacciones con la organización generando información para una efectiva segmentación de clientes y consumidores.

La Gestión efectiva de riesgos aplicando la inteligencia analítica permite a las organizaciones una identificación temprana de los riesgos y la caracterización de los potenciales efectos en las operaciones empresariales, de manera que con esta información se pueden tomar decisiones y emprender acciones para potenciar los efectos positivos y atenuar los efectos negativos que contribuyan a la continuidad del negocio.

La inteligencia analítica contribuye a mejorar la rentabilidad de las operaciones empresariales en razón a que al procesar y analizar los datos y utilizar los resultados como soporte de los procesos decisionales y la ejecución de acciones que aseguren una óptima aplicación de los recursos y capacidades organizacionales para asegurar le mejores resultados posibles.

Desde las limitaciones, una de las que mayor impacto tienen las decisiones y las respectivas acciones la calidad y cantidad de datos es esencial para disponer de información relevante y pertinente que contribuya a mejores decisiones y acciones que impulsen los procesos de innovación y creación de valor en las organizaciones.

Las Facilidades tecnológicas existentes en las organizaciones pueden limitar las aplicaciones de la inteligencia analítica porque al carecer de la una adecuada infraestructura tecnológica avanzada que permita el procesamiento y análisis de los diferentes tipos de datos y una efectiva gestión de grandes volúmenes de cada tipología en tiempo real.

En atención a que la inteligencia analítica requiere profesionales expertos y capacitados en ciencia de datos, análisis y gestión de modelos estadísticos y matemáticos avanzados; por consiguiente, la falta de disponibilidad de talento humano competente constituye una limitación importante en los proyectos de inteligencia analítica en las organizaciones.

La ausencia de una Cultura organizacional orientada al uso de los datos como soporte de los procesos decisionales y las acciones enfocadas a la creación de valor genera resistencia en las personas con dificultades para el uso apropiado de los datos lo que genera barreras para la explotación del potencial de la inteligencia analítica.

Los resultados de la aplicación de los modelos matemáticos y estadísticos requieren de la interpretación para asegurar una adecuada aplicación en la explicación y comprensión de los diversos factores y variables y sus efectos en las decisiones y los procesos de creación de valor en las organizaciones.

Un elemento crítico en la utilización de la inteligencia analítica en las organizaciones corresponde a las dificultades. Entre ellas la complejidad y cantidad de datos que en cualquier sistema de inteligencia analítica es crítico disponer de datos precisos, completos y actualizados en el volumen y la calidad requeridos para garantizar la calidad de los resultados planeados y proyectados.

Además, es necesario entender los modelos analíticos disponibles y el respectivo potencial para apoyar los procesos decisionales y de creación de valor en las organizaciones; que implica entender las dificultades, limitaciones y facilidades de cada modelo y los requerimientos para una efectiva aplicación.

Otra dificultad, corresponde a las Políticas y regulaciones en el uso de datos que están relacionadas con la protección de datos personales, y la correspondiente implementación de los protocolos de seguridad y confidencialidad en la gestión y manejo de datos.

Un factor crítico corresponde a la excesiva confianza en los datos y los procesos de análisis, que pueden reemplazar el buen juicio y que todas las decisiones y acciones orientadas a la creación de valor se fundamentan en las probabilidades y tendencias del comportamiento de datos históricos, sin considerar información adicional sobe tendencias emergentes que puede mejorar los procesos decisionales.

Las dificultades a gestionar cuando se aplican sistemas de inteligencia analítica se complementan con la protección y privacidad de los datos, que tiene como propósito asegurar una gestión y gobernanza ética y transparente de los datos de los diferentes grupos de interés de la organización.