¿Cuál es la estrategia de Qlik en relación con la inteligencia artificial?
Para Qlik no es algo nuevo, llevamos años trabajando con Inteligencia Artificial, y contamos con un amplio historial en el que ofrecemos a nuestros clientes diferentes capacidades de esta tecnología. Los clientes de analítica de Qlik levan tiempo utilizando nuestro LLM y el Insight Advisor, un asistente basado en IA, que les proporciona respuestas con texto y contenido visual en hasta diez idiomas. Los conectores OpenAI de Qlik, que lanzamos a principios de este año, trasladan las capacidades de la IA generativa a la analítica de Qlik, mejorando las funcionalidades de chat para enriquecer la experiencia de usuario. Así que, a diferencia de muchos competidores que se apresuran a ofrecer soluciones de IA, nosotros llevamos haciéndolo bastante tiempo.
Además, acabamos de anunciar Qlik Staige, nuestro conjunto integral de soluciones que va a ayudar a que las organizaciones saquen todo el partido de la IA de manera segura y confiable. Este lanzamiento nos sirve para recordar al mercado todo lo que llevamos trabajado con esta tecnología, a la vez que planteamos cómo nuestro portfolio va a ayudar a transformar las organizaciones de nuestros clientes con IA.
Con Qlik Staige estamos demostrando nuestro compromiso con la innovación constante en este campo. Esto incluye las nuevas capacidades que estamos ofreciendo, como la nueva variedad de análisis de datos que hemos incorporado. Tenemos planificada una hoja de ruta ambiciosa en cuanto a capacidades de IA y anunciaremos más novedades en los próximos meses.
¿Cómo la están aplicando en su gama de productos?
Con Qlik Staige nos comprometemos con los clientes a que la IA segura y gobernada se añada a todo lo que ya hacen con Qlik. Al hacer de la IA una parte fundamental de todas nuestras soluciones y capacidades, los clientes podrán innovar con seguridad y avanzar más rápido, porque saben que nuestros productos están diseñados para ayudarles a afrontar los riesgos del mercado y despejar las dudas que les surjan en cuanto a confianza y gobernanza.
¿Qué aporta Qlik Staige a los negocios?
Más allá de las tecnologías y las soluciones, lo que Qlik Staige aporta realmente a las empresas es confianza.
Nuestros clientes están deseando desplegar IA generativa e IA tradicional de forma más rápida y a gran escala, pero están preocupados por el riesgo y la seguridad de los datos. Buscan un socio de confianza que pueda enseñarles dónde y cómo empezar, y cómo hacer que se desarrolle rápidamente dentro de su negocio de forma segura. También quieren sacar partido a todo el trabajo previo que ya han realizado para construir una plataforma analítica moderna, y no tener que trasladar los datos a otro lugar para aprovechar las capacidades que ofrece esta tecnología.
Al hacer de la IA una parte fundamental de todas nuestras soluciones y capacidades, los clientes podrán innovar con seguridad y avanzar más rápido, porque saben que nuestros productos están diseñados para ayudarles a afrontar los riesgos del mercado y despejar las dudas que les surjan en cuanto a confianza y gobernanza.
Con Qlik Staige, estamos demostrando a los clientes y al mercado que entendemos esas preocupaciones y que tenemos la experiencia, las tecnologías y los conocimientos que necesitan para avanzar más rápido y con más confianza con la Inteligencia Artificial.
¿Qué ventajas supone introducir machine learning en la analítica de datos?
Hoy en día, las empresas disponen de muchísimos datos, y su volumen aumenta a cada minuto que pasa. Ni siquiera el analista de datos más experimentado puede seguir el ritmo del volumen que llega a la empresa a través de procesos manuales o automatizados. Al aplicar el aprendizaje automático y la IA a estas cantidades masivas de datos, se ayuda tanto a estos expertos como al resto del personal de la empresa a ver insights ocultos que pueden influir en la cuenta de resultados. El aprendizaje automático también juega un papel muy importante a la hora de hacer predicciones y escenarios hipotéticos para tomar mejores decisiones con mayor rapidez. Esto ayuda a las empresas a mantener el ritmo en el mundo actual, en el que las cosas cambian constantemente y la competencia nunca duerme.
Desarrollar una IA de confianza es clave, ¿cómo es posible lograrlo?
Creemos que para que la IA ofrezca los mejores resultados hay que empezar por los datos. Si los datos con los que se alimenta un sistema o aplicación de IA no están consolidados, controlados y son de alta calidad, los resultados que proporcione serán incompletos o incluso erróneos, lo que podría dar lugar a malas decisiones y a un impacto negativo en el negocio. Contar con una estrategia de datos moderna, con tecnologías que garanticen la calidad, la seguridad y la gobernanza de los datos, es imprescindible para cualquier empresa que desee adoptar la IA. Muchas de las principales organizaciones con las que trabajamos están desplegando arquitecturas de datos, respaldados por tecnologías de integración de datos, calidad de datos y gobernanza, en apoyo de sus estrategias de IA, para abordar directamente estas cuestiones.
¿Está de acuerdo con la famosa carta de expertos que pidieron parar el desarrollo de la inteligencia artificial y estudiar sus consecuencias antes de que sea demasiado tarde?
Lo interesante de la conversación actual en torno a la IA es que la tecnología existe desde hace años en forma de reconocimiento de patrones. La IA ya forma parte de nuestra vida cotidiana en nuestros asistentes de voz y en webs como Amazon, así que hay ejemplos reales de que la IA tiene un efecto positivo para la sociedad.
Pero lo que es diferente hoy en día son las grandes capacidades de cálculo y la mejora de los algoritmos, junto con la facilidad de uso de aplicaciones como ChatGPT. Esto ha creado una fiebre mundial por ir deprisa, y en esa fiebre no se están teniendo plenamente en cuenta algunas preocupaciones fundamentales en torno a la privacidad y la propiedad de los datos. Eso es en gran parte lo que está provocando los recientes conflictos sobre la propiedad intelectual, y es probable que veamos más en el corto plazo.
No creo que debamos (ni siquiera que podamos) detener el desarrollo de la IA. Pero creo que debe hacerse de forma responsable. Aunque la regulación está llegando para hacer frente a cómo se está aprovechando esta tecnología y cómo se acceden y utilizan los datos, esto llevará tiempo. Nosotros, como líderes del sector, tenemos que dar un paso al frente y demostrar un compromiso responsable para comercializar estas tecnologías de forma ética.
El potencial de la IA es muy grande, así que las compañías van a seguir moviéndose en este camino. Lo importante es contar con políticas claras y respaldarlas con la tecnología adecuada para garantizar que los datos se utilicen de forma segura y responsable. Por ejemplo, las organizaciones deben reflexionar detenidamente sobre cómo utilizan las plataformas abiertas y qué datos comparten fuera de su organización. Si no se dispone de una gobernanza sólida, los riesgos y la seguridad serán reales.
¿Cómo ve el futuro de la analítica de datos fusionada con la IA generativa?
Para mí, la IA generativa es sólo una parte de las capacidades que tiene esta tecnología para que las organizaciones saquen el mayor partido a sus datos, combinándola con la analítica. Existen casos de uso concretos en áreas como el análisis de opiniones en la relación con los clientes, donde la IA generativa se integra con la analítica para ofrecer experiencias más personalizadas que mejoren la fidelidad. O en la atención sanitaria, donde el uso de un chat de IA generativa puede ayudar a los proveedores a explorar y gestionar mejor la agenda y el número de pacientes para reducir las cancelaciones y garantizar que aquellos de mayor gravedad reciban la atención oportuna. Estamos empezando a ver cómo la IA generativa y la analítica crearán más valor, y me hace especial ilusión ver cómo los clientes aplican esta combinación para innovar en sus negocios.
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