El «business intelligence» ha muerto, larga vida al «business intelligence»
La tecnología ya nos permite detectar anomalías, proyectar escenarios y recomendar ac.ciones en tiempo real. Lo que falta es un cambio de mentalidad
El «business intelligence» (inteligencia empresarial) tradicional dejó de ser suficiente. En un entorno donde la velocidad define la competitividad, ya no alcanza con mostrar datos: hay que interpretarlos, anticipar escenarios y actuar antes de que la crisis ocurra.
Durante años, el business intelligence (BI) fue sinónimo de control, análisis y visibilidad. Pero hoy podemos afirmar que el BI tradicional ha muerto. No porque haya dejado de funcionar, sino porque responde al problema equivocado. Su enfoque reactivo —mirar el pasado para explicar lo que ya ocurrió— resulta insuficiente en un contexto donde las decisiones deben tomarse en tiempo real para garantizar la continuidad operativa.
La irrupción de los modelos de lenguaje generativos (LLM, sigla en inglés) expuso algo fundamental: el contexto importa. No alcanza con visualizar los datos; hay que comprender qué significan y qué acción demandan. Podemos tener centros de monitoreo repletos de pantallas y «dashboards» (paneles de control) perfectos, pero si nadie sabe qué decisión tomar ante una tendencia, el valor del dato se evapora.
De mirar datos a entender escenarios
El problema nunca fueron los datos, sino nuestra manera de usarlos. El BI tradicional nos entrenó para observar indicadores que describen lo que está pasando, sin ayudarnos a entender qué pasará o cuándo intervenir.
De poco sirve saber que el tanque de combustible está al 85% si la próxima estación está a 400 kilómetros. El dato es correcto, pero no tiene contexto. Lo mismo ocurre en una planta industrial que monitorea niveles de insumo crítico: el dashboard puede mostrar información precisa, pero si nadie se pregunta «¿cuándo se agotará el tanque?» o «¿cuál es el último momento para actuar?», la crisis es inevitable. Los datos no mienten, pero tampoco avisan. El error está en delegar al usuario la interpretación de tendencias y la toma de decisiones.
De dashboards muertos a agentes vivos
Aquí surge la verdadera transformación: pasar de dashboards «muertos» a agentes «vivos». Los agentes impulsados por modelos de lenguaje no solo muestran qué está ocurriendo, sino que infieren lo que ocurrirá si la tendencia continúa y recomiendan acciones concretas para evitarlo.
No se trata de «chatear con los datos», sino de contar con sistemas que entiendan causalidades, detecten ventanas de acción y sugieran intervenciones en el momento oportuno. La diferencia no es tecnológica, sino filosófica:
- El dashboard tradicional externaliza datos y exige interpretación humana.
- El agente inteligente internaliza el contexto y externaliza recomendaciones.
Mientras más perfectos son nuestros dashboards, más ciegos nos volvemos ante lo inminente. Los LLM revierten esa lógica: son sistemas que no se callan cuando detectan que algo está por fallar.
Del cumplimiento técnico al compromiso estratégico
Históricamente, las áreas de sistemas y datos trabajaron bajo una lógica transaccional: «Negocio pide, sistemas entrega». Ese modelo ya no alcanza. Cumplir con lo solicitado —mostrar los datos— no tiene valor si el resultado final es una crisis evitable.
El nuevo paradigma implica que los equipos tecnológicos asuman un rol diferente: el de socios estratégicos de eficiencia, medidos no por la cantidad de dashboards entregados, sino por el «uptime» (tiempo de actividad) y la resiliencia que ayudan a sostener. Pasar del «hice lo que me pidieron» al «evité que esto pasara» es el cambio cultural más profundo que enfrenta hoy el ecosistema de datos.
Ernesto Mislej.
El futuro del BI: anticipar, no explicar
Los LLM no vienen a reemplazar al business intelligence, sino a darle nueva vida. A transformar el BI en una disciplina viva, capaz de anticiparse, contextualizar y actuar. La tecnología ya nos permite detectar anomalías, proyectar escenarios y recomendar acciones en tiempo real.
Lo que falta es un cambio de mentalidad: dejar de ver el dato como un espejo y empezar a verlo como una brújula. La pregunta final no es técnica, sino cultural: ¿Queremos seguir explicando por qué algo falló o mostrar cómo logramos evitarlo?
(*) Jefe de ciencia de datos y cofundador de 7Puentes.
