De reportar a decidir cómo evolucionar hacia analytics prescriptivo con IA
Muchas empresas dominan el reporting, pero siguen tomando decisiones a ciegas. El siguiente salto es claro: usar analytics e IA para decidir mejor, más rápido y con más impacto en el negocio.
Durante años he visto lo mismo en muchas empresas: montones de informes, excels y dashboards que explican muy bien qué ha pasado, pero que no ayudan a decidir qué hacer ahora. Es como conducir mirando solo por el retrovisor.
La buena noticia es que hoy tenemos la capacidad de ir mucho más allá. El analytics ha evolucionado desde el enfoque puramente descriptivo hasta modelos prescriptivos que no solo predicen escenarios, sino que recomiendan acciones concretas apoyadas en inteligencia artificial.
En OLab Data acompaño a empresas en este camino: pasar de “reportar” a “decidir mejor y más rápido con datos”. En este artículo te cuento cómo veo esa evolución, cuáles son sus etapas, qué oportunidades abre la IA y qué papel juega el Chief Data Officer (CDO) en todo esto.
Las 4 etapas de la evolución del analytics
En los proyectos que trabajo, casi siempre identifico cuatro niveles de madurez analítica. No son compartimentos estancos, pero ayudan a entender dónde está una organización y hacia dónde puede evolucionar.
1. Analytics descriptivo: “qué ha pasado”
Es el punto de partida habitual:
- Informes históricos y excels exportados de los sistemas transaccionales.
- Dashboards en herramientas de BI (ventas, márgenes, stock, etc.).
- Visión agregada por periodo, canal, país, categoría…
Un ejemplo típico: un cuadro de mando de ventas mensuales por canal y por país que responde preguntas como “¿cuánto vendimos el mes pasado?” o “¿cómo vamos vs. objetivo?”. Es imprescindible, pero se queda corto si lo que queremos es tomar decisiones proactivas.
2. Analytics de diagnóstico: “por qué ha pasado”
El siguiente paso es intentar explicar las causas:
- Segmentación por cliente, producto o región.
- Análisis de correlaciones y patrones.
- Comparaciones entre períodos, promociones, equipos comerciales…
Aquí ya pasamos de “hemos caído un 10 % en ventas” a “hemos caído un 10 % en estos productos, en estas zonas y por estos motivos (roturas, precios, competencia, promociones mal enfocadas…)”. Este nivel ya permite conversaciones más profundas con negocio y abre la puerta a actuar de forma más dirigida.
3. Analytics predictivo: “qué va a pasar”
Cuando la empresa confía en los datos y tiene una base mínima, aparece el siguiente nivel: predecir. Aquí entra el machine learning:
- Modelos de previsión de demanda.
- Probabilidad de abandono de clientes.
- Proyección de ventas por canal o categoría.
El objetivo ya no es solo entender, sino anticiparse y preparar decisiones con tiempo.
4. Analytics prescriptivo: “qué debo hacer”
Es el nivel donde muchas empresas todavía no han dado el salto, y donde más potencial veo. El analytics prescriptivo no solo predice qué puede pasar, sino que propone acciones concretas:
- Optimizar rutas logísticas.
- Ajustar precios de forma dinámica por canal o segmento.
- Definir qué producto priorizar para cada cliente o punto de venta.
- Recomendar el siguiente mejor paso en una campaña comercial o de marketing.
Cómo acelera la IA esta evolución
La IA no sustituye al analytics, lo potencia. En la práctica, cuando incorporas IA a los procesos analíticos, sueles ganar en tres dimensiones:
Capacidad de procesar muchas más variables y fuentes de datos, con ventanas de tiempo más cortas y ciclos de actualización frecuentes.
Recomendaciones casi en tiempo real y posibilidad de automatizar decisiones en escenarios bien acotados (precios, inventario, asignación de recursos…).
Donde antes había un analista revisando informes y proponiendo acciones con días de retraso, ahora puedes tener un sistema que:
- Recibe datos de forma continua.
- Predice impactos probables sobre KPIs clave.
- Sugiere (o ejecuta) la mejor decisión disponible según los objetivos de negocio.
Oportunidades que veo con IA y analytics prescriptivo
1. Optimización operativa
En sectores como retail, distribución o industria, el enfoque prescriptivo ayuda a:
- Ajustar inventarios por tienda, almacén o región.
- Reducir roturas de stock y sobreinventario.
- Priorizar qué productos mover, dónde y cuándo.
La IA combina históricos, estacionalidad, comportamiento de clientes y restricciones logísticas para recomendar decisiones que antes se tomaban a base de intuición o experiencia individual.
2. Personalización en marketing y ventas
En el ámbito comercial y de marketing, el enfoque prescriptivo permite:
- Recomendar qué campaña lanzar a qué segmento.
- Sugerir el siguiente mejor producto para cada cliente.
- Optimizar el mix de canales según comportamiento real (email, llamadas, redes, etc.).
Desafíos que me encuentro en la transición
1. Integración de datos en tiempo (casi) real
Para que un sistema prescriptivo tenga sentido, los datos no pueden llegar con semanas de retraso. Es necesario:
- Arquitecturas que soporten flujos de datos continuos.
- Tecnologías de streaming o mecanismos equivalentes.
- Un diseño sólido de integración entre sistemas transaccionales, DWH, modelos de IA y herramientas de visualización.
Si los datos llegan tarde, las decisiones también.
2. Calidad y gobierno del dato
La IA no arregla datos malos. Si faltan campos clave, hay incoherencias o no hay claridad sobre definiciones de negocio, los modelos van a devolver resultados pobres o decisiones engañosas.
Por eso, antes (o en paralelo) a hablar de prescriptivo, insisto en trabajar:
- Modelo de datos sólido.
- Definiciones de negocio claras y compartidas.
- Gobernanza mínima: propietarios del dato, calidad y procesos de validación.
3. Adopción y cultura
Muchos bloqueos no son técnicos, son culturales:
- Desconfianza hacia “lo que dice el modelo”.
- Miedo a perder control sobre la decisión.
- Preferencia por seguir haciendo las cosas “como siempre”.
- Explicar cómo funcionan los modelos sin tecnicismos innecesarios.
- Demostrar con casos concretos que las recomendaciones aportan valor.
- Mantener a las personas en el bucle de decisión, especialmente al principio.
- Decisiones clave documentadas con datos de soporte.
- Uso habitual de dashboards y modelos en comités de negocio.
- Revisión periódica de modelos y supuestos, no solo de informes.
El rol del CDO en esta evolución
El Chief Data Officer (CDO) es, o debería ser, la figura que orquesta esta transformación. Desde mi punto de vista, su rol pasa por:
- Definir la visión de datos y analytics de la compañía: hacia dónde queremos evolucionar (descriptivo, diagnóstico, predictivo, prescriptivo).
- Alinear la analítica con la estrategia de negocio: priorizar casos de uso y áreas de impacto.
- Seleccionar y coordinar herramientas y plataformas, desde BI hasta IA, con foco en interoperabilidad y escalabilidad.
- Impulsar la ética y el uso responsable de la IA: transparencia, sesgos, explicabilidad e impacto en personas y procesos.
- Acompañar el cambio cultural: formación, comunicación y generación de confianza en las decisiones basadas en datos.
Sin ese liderazgo, es fácil que la analítica prescriptiva se quede en pilotos aislados, sin impacto real en la operativa ni en la estrategia.
Ejemplos de uso que ya vemos en el mercado
Aunque cada empresa tiene su contexto, hay patrones que se repiten:
- Grandes plataformas digitales y e-commerce utilizan analytics prescriptivo para optimizar sus cadenas de suministro y ajustar inventarios, transportes y tiempos de entrega de forma continua.
- En el sector salud, distintos hospitales utilizan modelos para anticipar admisiones, dimensionar recursos (camas, personal, quirófanos) y mejorar la planificación.
No se trata de copiar lo que hacen las grandes, sino de adaptar los principios a la realidad de cada organización.
Conclusión: ¿te quedas en lo básico o das el salto?
La evolución hacia analytics prescriptivo apoyado en IA no es una moda, es un cambio de fondo en la forma de gestionar el negocio:
- Pasar de mirar solo el pasado a decidir sobre el futuro.
- Pasar de discutir opiniones a contrastar decisiones con datos.
- Pasar de informes estáticos a recomendaciones accionables.
Mi objetivo con OLab Data es precisamente ayudar a empresas que todavía están en fases descriptivas o diagnósticas a avanzar hacia modelos más predictivos y prescriptivos, siempre con sentido de negocio y con la cultura de la organización en el centro.