En el panorama empresarial en constante evolución de hoy, los motores de decisión se están volviendo cada vez más importantes para que las organizaciones se mantengan competitivas. Al aprovechar los motores de decisión, las empresas pueden tomar decisiones más rápidas y mejores basadas en sus datos, lo que les permite aprovechar oportunidades evitando errores costosos. Con el poder de la tecnología de motores de decisión, las empresas pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de datos, procesar algoritmos complejos y tomar decisiones informadas en tiempo real.
En esta publicación de blog, cubriremos los siguientes temas
¿Qué es un motor de decisión?
Los beneficios de los motores de decisión para las empresas
Los inconvenientes de los motores de decisión convencionales
Los 5 pilares de los motores de decisión modernos
Cómo los motores de decisión están transformando industrias
¿Qué es un motor de decisión?
Un motor de decisión es un sistema que puede tomar decisiones basado en entradas de datos. Ayuda a las organizaciones a analizar de manera eficiente y rápida grandes volúmenes de datos, procesar algoritmos complejos y tomar decisiones informadas en tiempo real. Esta tecnología es útil para muchas aplicaciones como servicios financieros, atención médica, detección de fraudes, segmentación de clientes, automatización de marketing y más.
Los motores de decisión proporcionan a las organizaciones las herramientas necesarias para analizar efectivamente datos de múltiples fuentes y extraer información de ellos. Al utilizar algoritmos de decisión y tecnologías de inteligencia artificial (IA), los motores de decisión son capaces de tomar decisiones rápidamente basadas en los datos que reciben. Este proceso de toma de decisiones brinda a las organizaciones perspectivas que se pueden usar para tomar decisiones informadas, lo que lleva a una mayor eficiencia, mejor toma de decisiones y mejor experiencia del cliente.
En el corazón de la tecnología de motores de decisión se encuentra un algoritmo de toma de decisiones. Este algoritmo se usa para analizar datos de numerosas fuentes, que pueden incluir datos de clientes, datos históricos o tendencias del mercado en tiempo real. A través de un proceso de análisis e inferencia, los motores de decisión utilizan estos datos para tomar decisiones basadas en parámetros predefinidos.
Beneficios de los motores de decisión para las empresas
La tecnología de motores de decisión puede proporcionar numerosas ventajas a las empresas que la aprovechan. Un beneficio importante es la capacidad de tomar decisiones rápidamente y con precisión, eliminando la necesidad de procesos de toma de decisiones manuales que pueden ser lentos y a menudo inexactos. Además, los motores de decisión se pueden personalizar fácilmente para proporcionar capacidades de toma de decisiones para tareas o escenarios específicos.
Esta personalización permite que los motores de decisión reflejen mejor las cambiantes necesidades de las empresas, así como sus requisitos únicos de toma de decisiones. Adicionalmente, los motores de decisión pueden analizar grandes cantidades de datos en un período corto, permitiendo a las organizaciones descubrir rápidamente ideas valiosas de sus datos.
Inconvenientes de los motores de decisión convencionales
Los motores de decisión convencionales fueron diseñados en torno a abstracciones de nivel inferior, lo que lleva a varios inconvenientes relacionados con la sobrecarga de ingeniería, el rendimiento y el tiempo de iteración lento.
Alta sobrecarga de ingeniería
Construir una abstracción de nivel inferior como un motor de reglas simples a menudo significa que los usuarios finales de un motor de decisión, los analistas empresariales y los científicos de datos, requieren recursos de ingeniería costosos para diseñar y desplegar flujos de trabajo de decisión de extremo a extremo. Esto incluye integrar las fuentes de datos adecuadas y escribir nuevas reglas, probar nuevos modelos de decisión mediante A/B testing, ponerlos en vivo, y monitorear su desempeño. Esta dependencia de la ingeniería no es ideal para los equipos de negocio y resulta en una propuesta costosa para la empresa.
Rendimiento
Los motores de decisión convencionales fueron diseñados únicamente para expresar flujos de trabajo de decisiones, pero no para procesar grandes cantidades de datos que alimentan cada flujo de trabajo de decisión. Esto lleva al procesamiento de datos de manera por lotes, impactando negativamente el tiempo de respuesta y la eficiencia.
Velocidad de iteración lenta
Los motores de decisión convencionales carecen de integraciones predefinidas con las fuentes de datos adecuadas, desde herramientas CRM hasta herramientas de marketing y bases de datos internas. La ausencia de integraciones automáticas predefinidas con las fuentes de datos adecuadas a menudo significa un gasto significativo de tiempo en la conexión de datos para descubrir nuevos vectores de decisión. Junto con la falta de automatización sin código, esto significa un retraso de semanas o meses para responder a las necesidades empresariales que evolucionan rápidamente. Este tiempo de respuesta lento resulta en altos costos de oportunidad para la empresa.
Falta de capacidades avanzadas de prueba
Los motores de decisión convencionales carecen de capacidades avanzadas de prueba. Desplegar rápidamente y con precisión nuevos modelos de decisión requiere la capacidad de probar exhaustivamente esos modelos. Es necesario aplicar una variedad de metodologías de prueba, desde pruebas unitarias hasta backtesting y A/B testing. La ausencia de tales capacidades de prueba modernas perjudica significativamente la capacidad del usuario para desplegar nuevos modelos de decisión de manera rápida y precisa.
Los 5 pilares de los motores de decisión modernos
Capacidades de integración de datos incorporadas
Los datos son la base de la toma de decisiones. La necesidad central de la toma de decisiones moderna es una plataforma que integre datos provinentes de una variedad de fuentes, ofrezca una manera fácil de procesar y agregar datos, y lo haga de manera continua a medida que se generan nuevos datos.
Aplicación de reglas y Aprendizaje Automático
El camino de la toma de decisiones moderna a menudo comienza con reglas centradas en heurísticas y avanza hacia una aplicación extensa del Aprendizaje Automático. El ajuste de reglas puede funcionar bien para incorporar ciertas señales de alta confianza, pero puede no ser suficiente para discernir nuevos patrones multidimensionales. A medida que las necesidades de negocio evolucionan, las reglas y los umbrales correspondientes deben adaptarse rápidamente también. Aquí es donde entra el Aprendizaje Automático (ML) para la toma de decisiones. Los modelos de ML son efectivos para discernir patrones de fraude utilizando un gran número de señales complejas y relacionadas. Por lo tanto, una combinación de reglas y ML es una estrategia efectiva para aumentar la precisión de la toma de decisiones.
Análisis de datos en tiempo real e integración con toma de decisiones
Existe una brecha clara en el mercado de motores de decisión; los motores de decisión convencionales no soportan la capacidad de analizar y visualizar datos para encontrar nuevos vectores de decisión y decidir inmediatamente sobre ellos. Sin embargo, para aumentar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, se necesitan tanto capacidades de análisis de datos como de toma de decisiones. Los datos que se usaron para encontrar un nuevo vector de decisión también deberían usarse para tomar decisiones sobre él.
El mejor software de detección de fraude integra análisis de datos en tiempo real y visualización con flujos de trabajo de decisión, permitiéndote:
buscar a través de los registros de actividad
segmentar y visualizar patrones de datos
usar las señales de decisión descubiertas de los procesos anteriores para entrenar modelos de ML y ejecutar reglas
Automatización sin código
La automatización sin código es la base de los motores de decisión modernos y libera al personal de negocios como analistas y científicos de datos de escribir código y depender de la ingeniería para las necesidades básicas de toma de decisiones diarias.
Pruebas avanzadas
De la misma manera que nunca despliegas aplicaciones de software sin probarlas, rara vez deseas implementar un nuevo cambio en tus modelos de decisión ML o reglas sin saber cómo se desempeñarán en la práctica. Esta capacidad de probar con precisión unitarias, hacer backtesting y A/B testing de nuevas decisiones es sorprendentemente difícil de construir y rara vez está disponible en el software convencional de detección de fraude.
Los mejores motores de decisión integran datos históricos con datos en tiempo real, te permiten ejecutar pruebas unitarias, realizar backtesting ejecutando reglas y modelos de ML en datos pasados, así como, permitirte simular pruebas A/B para validar el cambio e iterar sobre él.
Cómo los motores de decisión están transformando industrias
Los motores de decisión tienen una variedad de aplicaciones en diferentes industrias como servicios financieros, seguros, atención médica, retail y más.
Motores de decisión para la detección de fraudes
Los motores de decisión también tienen una variedad de aplicaciones en la detección de fraudes. Al analizar los datos recopilados de la actividad de los usuarios, los motores de decisión pueden identificar rápidamente comportamientos sospechosos y alertar a las organizaciones de posibles actividades fraudulentas. Esto ayuda a las organizaciones a protegerse contra pérdidas financieras causadas por fraude y a reducir el tiempo dedicado a la investigación manual.
Motores de decisión para la evaluación crediticia
La tecnología de motores de decisión también está jugando un papel significativo en la evaluación de crédito. Al aprovechar los motores de decisión, los prestamistas pueden evaluar rápida y precisamente el riesgo de prestar a un posible prestatario. Los motores de decisión brindan a los prestamistas profundos conocimientos sobre el historial crediticio del prestatario, lo que les permite tomar decisiones informadas sobre la concesión de crédito y la configuración de los términos del préstamo. Esta tecnología no solo mejora la toma de decisiones sino que también ayuda a los prestamistas a hacer un mejor uso de sus recursos, lo que en última instancia conduce a mayores ganancias.
Motores de decisión para seguros
Los motores de decisión también están revolucionando la industria aseguradora. Al utilizar motores de decisión, las aseguradoras pueden tomar decisiones rápidamente sobre el procesamiento de reclamaciones y el servicio al cliente. Esta tecnología también permite a las aseguradoras analizar grandes volúmenes de datos para extraer conocimientos del comportamiento y las preferencias de los clientes, con el fin de crear ofertas más personalizadas. Además, la tecnología de motores de decisión se puede usar para la gestión de riesgos, permitiendo a las aseguradoras identificar y gestionar riesgos de manera más efectiva.
Motores de decisión para retail
En el sector minorista, los motores de decisión pueden utilizarse para analizar rápidamente los datos de los clientes y segmentar a los clientes en diferentes categorías. Esto permite a las empresas comprender mejor las necesidades de sus clientes y adaptar ofertas relevantes en consecuencia. Al aprovechar la tecnología de motores de decisión, los minoristas pueden crear experiencias de compras personalizadas para sus clientes, lo que conduce a mayores tasas de conversión y una mayor satisfacción del cliente. Los motores de decisión también pueden utilizarse para automatizar campañas de marketing, permitiendo a las empresas llegar rápida y eficazmente a los clientes adecuados con el mensaje correcto.
Motores de decisión para atención médica
En el sector de la salud, los motores de decisión pueden utilizarse para ayudar a tomar decisiones informadas sobre el cuidado del paciente y mejorar sus operaciones. Al aprovechar algoritmos de decisión y tecnologías de inteligencia artificial (IA), los motores de decisión pueden analizar rápidamente datos de múltiples fuentes y extraer información de ellos. Este proceso de toma de decisiones proporciona a las organizaciones información que puede utilizarse para una mejor toma de decisiones, lo que lleva a mejores resultados para el paciente y ahorros de costos.
La tecnología de motores de decisión puede usarse para muchas aplicaciones de atención médica, como análisis predictivo, sistemas de apoyo a la decisión, programas de gestión de enfermedades y toma de decisiones médicas.
Motores de decisión para marketing
En marketing, los motores de decisión se están convirtiendo en una herramienta invaluable para que las empresas automaticen sus campañas y entreguen mensajes personalizados a sus clientes. Los motores de decisión pueden ayudar a los especialistas en marketing a segmentar su base de clientes según preferencias e intereses para dirigirse mejor a ellos con ofertas y promociones relevantes. Además, los motores de decisión pueden usarse para optimizar el momento de las comunicaciones, permitiendo que las empresas envíen mensajes en los momentos más efectivos para sus clientes. Con los motores de decisión, las empresas también pueden utilizar análisis predictivos para anticiparse a las necesidades y comportamientos de los clientes, permitiéndoles personalizar sus campañas para un máximo impacto.
Los motores de decisión se han convertido en una parte central de los negocios digitales
La tecnología de motores de decisión ha revolucionado la toma de decisiones para organizaciones en una variedad de industrias. Al aprovechar la tecnología de motores de decisión, las empresas pueden analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones informadas en tiempo real. Los motores de decisión pueden usarse para una variedad de aplicaciones como detección de fraudes, segmentación de clientes, automatización de marketing y más. Mientras que los motores de decisión permiten que las empresas tomen decisiones mejores de manera más rápida, todavía existen ciertos inconvenientes en los motores de decisión convencionales. Las limitaciones de los motores de decisión convencionales incluyen: escalabilidad limitada; falta de precisión debido a procesos manuales; y dificultad para mantenerse al día con las necesidades y preferencias cambiantes de los clientes. Para superar estos problemas, las organizaciones necesitan adoptar los cinco pilares de los motores de decisión modernos: integración y análisis avanzados en tiempo real, automatización sin código, pruebas avanzadas e inteligencia artificial (IA). Al aprovechar el poder de estos cinco pilares, los motores de decisión pueden proporcionar a las organizaciones una mayor comprensión de sus datos y ayudarlas a tomar decisiones más informadas de manera rápida y precisa.
