IQ4B: las PYMES pueden construir su estrategia IA desde Data Analytics

Entre los beneficios observados por IQ4B en proyectos con PYMES aparece una mayor visibilidad de las operaciones. En un caso, el análisis de ventas permitió relacionar productos, canales, sucursales y descuentos aplicados por vendedores, facilitando la identificación de dónde concentrar esfuerzos y contribuyendo a mejorar la eficiencia y los márgenes.

Otro proyecto utilizó información histórica y tendencias para realizar estimaciones relacionadas con cantidad de vehículos, modelos, kilometraje, demanda y gestión de flotas. A partir de estos datos, la organización pudo incorporar análisis de clientes, productos y sucursales, además de establecer objetivos de ventas y realizar un seguimiento de su evolución.

En otro escenario, el análisis de cobranzas permitió monitorear información sobre cuentas corrientes, vencimientos, remitos aprobados y todavía no facturados y valores en cartera. Esta visibilidad resulta especialmente relevante, según la experiencia presentada por IQ4B, para organizaciones que necesitan tomar decisiones sobre precios, recaudación y márgenes en contextos económicos cambiantes.

La calidad de los datos constituye uno de los principales límites para avanzar. La compañía destaca la importancia del descubrimiento de datos como parte de los proyectos de Data Analytics, ya que permite detectar inconsistencias o información incompleta en los sistemas de origen antes de incorporarla al entorno analítico.

Este punto adquiere especial relevancia frente al avance de la IA. Para IQ4B, la incorporación de inteligencia artificial y agentes de IA requiere una base de datos confiable sobre la cual construir análisis y automatizaciones. La práctica de Analytics puede funcionar así como una etapa fundacional para una estrategia posterior de IA.

La propuesta también contempla una evolución gradual. Una PYME no necesita contar desde el inicio con todos sus sistemas digitalizados para comenzar a trabajar con datos. La compañía plantea que un proyecto analítico puede acompañar el proceso de digitalización y crecer junto con la organización, incorporando nuevas fuentes, indicadores y capacidades predictivas a medida que aumenta la disponibilidad y calidad de la información.

Desde esta perspectiva, Data Analytics deja de ser una herramienta exclusiva de grandes compañías y se convierte en una práctica que las PYMES pueden incorporar progresivamente. El objetivo es construir una mayor capacidad analítica para transformar datos en decisiones y, sobre esa base, avanzar hacia aplicaciones de IA y agentes capaces de ampliar el valor de la información.