El almacenamiento de datos dio origen a la inteligencia empresarial. Este fue un punto memorable que me planteó el analista Mike Ferguson cuando lo entrevisté para uno de nuestros artículos que celebraban el quincuagésimo aniversario de Computer Weekly. En 2016, dijo: “El almacenamiento de datos tenía que suceder y estaba absolutamente dirigido al mercado de la inteligencia empresarial. Hasta entonces, todo lo que teníamos eran esas hojas impresas en blanco y verde, arrojadas desde sistemas de bases de datos transaccionales, para informar”. En ese entonces, en los años 1990 y 2000, había una tríada en funcionamiento de almacenamiento de datos, ETL y software de inteligencia empresarial que significó un cambio radical en el análisis de datos. Estamos a solo dos años del sexagésimo aniversario de Computer Weekly, y se podría decir algo similar sobre lo que parece una nueva generación de inteligencia empresarial. Llámenlo como quieran. Neo-BI, tal vez, o inteligencia empresarial impulsada por IA generativa. Pero existe una homología lógica: así como el almacenamiento de datos fue para la inteligencia empresarial (pensemos en Cognos, Business Objects, Micostrategy, así como en proveedores relativamente nuevos como Qlik, Tableau y Thoughtspot), una década y media de almacenes de datos Hadoop, lagos de datos e incluso casas de lagos de datos son para una nueva generación emergente de BI y gestión del conocimiento. Impulsada por la IA generativa. Databricks ha optado por «AI/BI», como su término para un «nuevo tipo de inteligencia empresarial» que emana de su plataforma de datos. En su reciente Cumbre Data+AI (antes conocida como Spark Summit) en San Francisco, dio a conocer esto. Parte de eso es una interfaz conversacional «AI/BI Genie». El proveedor afirma que su producto «democratizará los análisis y los conocimientos para cualquier persona en una organización». En su cuenta, Databricks AI/BI presenta un par de experiencias complementarias: «Dashboards, una interfaz de poco código impulsada por IA para crear y distribuir tableros rápidos e interactivos; y Genie, una interfaz conversacional para abordar preguntas ad hoc y de seguimiento a través del lenguaje natural”. Se dice que ambos están impulsados ​​​​por un sistema de IA compuesto que «aprende continuamente del uso en toda la pila de datos de una organización, incluidas las canalizaciones ETL, el linaje y otras consultas». IA compuesta Por un «sistema de IA compuesto», el cofundador y director de tecnología de Databricks, Matei Zaharia, y sus co-pensadores se refieren a «un sistema que aborda tareas de IA utilizando múltiples componentes que interactúan, incluidas múltiples llamadas a modelos, recuperadores o herramientas externas. Por el contrario, un modelo de IA es simplemente un modelo estadístico, por ejemplo, un transformador que predice el próximo token en el texto». Y así como la inteligencia empresarial original entregaba datos en forma de informes a profesionales de negocios, en finanzas, RR.HH., operaciones, ventas, etc., la IA/BI está destinada a un amplio grupo de usuarios comerciales. Databricks es bien conocido por ser un proveedor técnico, fundado por académicos y amado por ingenieros de datos, ingenieros de operaciones de ML, científicos de datos y el resto: técnicos incondicionales. Ali Ghodsi, cofundador y CEO de Databricks, dijo en el comunicado de prensa que anunciaba AI/BI: «Una solución de BI verdaderamente inteligente necesita comprender la semántica y los matices únicos de una empresa para responder de manera efectiva a las preguntas de los usuarios comerciales. «Creemos que esto requiere un enfoque diferente a cómo se ha diseñado el software de BI en el pasado: uno que coloca un sistema de IA en el centro de la arquitectura y está diseñado para aprovechar las fortalezas de los sistemas de IA, así como complementar sus debilidades para abordar los desafíos de comprender y aprender estos matices. El lanzamiento de AI/BI es un paso hacia la construcción de un sistema de este tipo». En la misma declaración, Felix Baker, jefe de servicios de datos de Sega Europa, agregó su apoyo. «En Sega, nuestro objetivo es entretener al mundo con experiencias creativas e innovadoras, y la inteligencia de datos juega un papel importante para lograr ese objetivo. Estamos utilizando Databricks AI/BI para ayudar a los tomadores de decisiones a hacer preguntas ad hoc en tiempo real sobre el comportamiento del consumidor sin tener que depender de nuestros expertos en datos para construir paneles y consultas. Ahora los miembros de nuestro equipo pueden obtener información detallada sobre las ventas de juegos y los datos de juego simplemente preguntando en lenguaje natural. «AI/BI nos permitirá democratizar los datos, aumentar la productividad y mejorar la velocidad de la toma de decisiones basada en datos en Sega». En una conversación en el evento, Richard Tomlinson, director de marketing de productos en Databricks, me proporcionó un contexto para el producto que vale la pena reproducir. Dijo: «Estamos tratando de unir la inteligencia empresarial con la inteligencia artificial. Siempre hemos tenido una forma para que nuestros clientes hagan paneles de control ligeros en Databricks como parte de la oferta de SQL. Cada vez más clientes comenzaron a usarlo y les gustó, así que pusimos mucha ingeniería detrás de eso. «Luego, con la revolución Gen AI, comenzamos a pensar ‘¿qué pasaría si pudiéramos rediseñar y reiniciar la inteligencia empresarial desde cero usando LLM?’ «Genie, que es la interfaz similar a un chat, son cinco o seis LLM diferentes. Entonces, cuando haces una pregunta, lo primero que verás es que dice que está pensando, y eso es todos esos LLM teniendo una pequeña charla para averiguar la forma correcta de responder a la pregunta. Y la otra gran cosa al respecto es que lo hemos construido explícitamente para que cuando esté menos del 95% seguro de su respuesta, simplemente diga, ‘No sé. ¿Quieres explicármelo?’ Podría ser un concepto de negocio como churn que no conoce. Entonces le dices qué es, lo entiende y luego aplica esa lógica la próxima vez que se le pregunta». Databricks no está solo Uno de los usuarios con los que hablé, bajo condición de anonimato, fue positivo sobre Genie. «Todo el concepto de BI habilitada para IA ha sido el Santo Grial para nosotros durante un tiempo». También mencionó a otros proveedores que están en la misma pista. Porque Databricks no es el único en tratar de unir la inteligencia artificial, ya sea GenAI o IA clásica, con Business Intelligence. Recientemente hablé con Karel Callens, director ejecutivo y cofundador de Luzmo, una empresa de software de análisis integrado con sede en Bélgica. Su empresa ha presentado lo que llama «un componente de información de inteligencia artificial integrable que lleva la toma de decisiones basada en datos a la más amplia gama de usuarios finales». [Embedded] En cualquier flujo de trabajo, el componente reside dentro de las herramientas y aplicaciones en las que confían los usuarios, generando conocimientos empresariales que se adaptan al contexto y los objetivos de quien interactúa con los datos”. En la declaración que anuncia esto, Callens dijo: “El cambio de los marcos tradicionales de inteligencia empresarial (BI) a sistemas más dinámicos impulsados ​​por IA representa un salto transformador en la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones, pero para los trabajadores del conocimiento que se ahogan en un mar de herramientas y información, estos deben integrarse como parte de sus formas naturales de trabajo”. Punto de vista Toda la comunidad tradicional de Business Intelligence – ya sea Tableau de Salesforce o Thoughtspot o Qlik, y el resto – está pensando en líneas similares. Más importante aún, las organizaciones de usuarios están buscando ese “Santo Grial” de la Inteligencia Empresarial enriquecida por la IA clásica y generativa. Una investigación reciente de Enterprise Strategy Group profundiza en la convergencia emergente de IA y BI en este Informe de investigación: Desatando el poder de la IA en análisis e inteligencia empresarial. Los autores del informe, Mike Leone y Christian Perry, afirman: “Dado que el ritmo de cambio en el negocio a menudo eclipsa el ritmo al que se pueden recopilar y analizar los datos, las organizaciones necesitan ayuda para garantizar la entrega oportuna de información precisa basada en el estado actual del negocio. Al permitir a los usuarios acceder y analizar datos sin la necesidad de conocimientos especializados o experiencia en codificación, la IA está ayudando a democratizar el análisis para el negocio en general”. Los fundadores de Databricks han insistido constantemente en ese impulso fundamental para democratizar la analítica. Parece ser evidente en su producto AI/BI, pero, como diría el viejo cliché de los analistas, en términos de una población más amplia de usuarios empresariales que interactúen con él, el tiempo lo dirá. En algún contexto histórico, la modestia prohíbe recomendar ese artículo del quincuagésimo aniversario de CW, CW@50: Gestión de datos – Cinco décadas de prospección de valor empresarial. Brian McKenna es analista senior del Enterprise Strategy Group de TechTarget, que se centra en aplicaciones empresariales. Anteriormente, fue editor de ComputerWeekly. Enterprise Strategy Group es una división de TechTarget. Sus analistas tienen relaciones comerciales con proveedores.