Con la llegada de la transformación digital y el crecimiento, cada vez más rápido, de la tecnología, muchas empresas se han estado adaptando a todos estos cambios rápidamente.

La necesidad de análisis de datos y el uso del Big Data para impulsar mejores decisiones comerciales ha existido siempre, pero hoy en día existe un reto importante en este campo, y es conseguir que el análisis de los datos sea rápido y que se actualice de forma continua y constante, aunque los datos sean muchos y diversos, y estén o no estén estructurados. Es aquí donde aparece el concepto de Inteligencia Continua (CI), diseñada para analizar todos tipo de datos en tiempo real.

Podría decirse que la transformación digital ha estado acercando, poco a poco, a las empresas a lo que significa operar en tiempo real. Pero no ha sido hasta la llegada de la pandemia de COVID-19 cuando se ha acelerado esta transformación hasta el punto de no retorno.

En esta nueva era, las empresas que tengan éxito serán aquellas que operen utilizando un modelo impulsado por software. Estas empresas reconocerán el poder de transformar enormes volúmenes de datos en conocimiento y en tiempo real, lo que las impulsará al éxito. La capacidad de hacer esto en tiempo real, de forma continua y en múltiples disciplinas funcionales, se encuentra en el corazón de la Inteligencia Continua.

¿Qué es la Inteligencia Continua?

La Inteligencia Continua es una herramienta en la que el análisis, en tiempo real, de todo tipo de datos se integra en las operaciones comerciales para determinar acciones que den respuesta a momentos y eventos comerciales.  Se trata de una solución fluida impulsada por Inteligencia Artificial que permite a una empresa aprovechar los datos de forma continua y detallada de todas las fuentes posibles.

La CI combina datos y análisis con procesos comerciales transaccionales y otras interacciones en tiempo real, aprovechando algunas tecnologías como la analítica aumentada, la optimización, el procesamiento de flujos, y el Machine Learning, lo que permite reducir la intervención humana durante todo el proceso.

Además, esta herramienta permite a las organizaciones entregar más rápidamente aplicaciones y servicios digitales confiables, protegerse contra las amenazas de seguridad y optimizar consistentemente sus procesos comerciales en tiempo real. Por otro lado, esto también permite a los empleados obtener desarrollo, TI y equipos de seguridad con todos los datos y la información necesaria para abordar los desafíos tecnológicos y de colaboración necesarios para sus empresas.

El auge de la Inteligencia Continua

Las organizaciones han estado buscando durante mucho tiempo la Inteligencia en tiempo real, y hasta ahora los sistemas estaban bastante limitados para poder hacerlo. Pero con la llegada de la nube, los avances en el software de transmisión y el crecimiento exponencial de los datos que se recogen gracias al Internet de las Cosas (IoT), estos sistemas se pueden implementar sin problemas a una escala mucho más amplia.

A esto se suma que la pandemia de COVID-19 ha provocado una discontinuidad empresarial en la que la transformación digital ha pasado de la evolución a la explosión de la noche a la mañana, duplicando, triplicando y cuadruplicando las cargas de trabajo de infraestructura y aplicaciones en la nube.

Esto ha dado pie a la necesidad de recopilar, indexar y analizar todos los datos en tiempo real, y, como consecuencia, al auge de la Inteligencia Continua (CI) y a su uso generalizado. De hecho, se estima que para 2022, más del 50% de los principales sistemas comerciales que se creen nuevos incorporarán CI para hacer uso de los datos en tiempo real para mejorar la toma de decisiones.

Además, diversas encuestas han revelado que el 88% de los ejecutivos de alto nivel dijeron que su empresa se beneficiará de la Inteligencia Continua. El 74% cree que la Inteligencia Continua ayudará a impulsar la velocidad y la agilidad de las empresas. El 76% indicó que es probable que empleen esta tecnología en los próximos 12 meses. Y el 62% cree que la Inteligencia Continua es un nuevo enfoque que muchas empresas deberán adoptar a medida que hagan más uso de su software para generar ingresos.

Beneficios de la CI

La Inteligencia Continua permite que las empresas puedan acceder de forma más rápida a toda la información, independientemente de que las fuentes de donde se extraen esos datos sean complejas, tengan mucho volumen o sean variadas. Y todo esto con el objetivo de cubrir las necesidades de los usuarios que cada vez más buscan que todo sea al instante.

A esto se suman otros beneficios que hacen que esta tecnología deba ser implementada en muchas empresas:

  • La Inteligencia Continua mejora la calidad y la precisión de una amplia variedad de decisiones operativas porque incorpora más tipos de datos confiables en los algoritmos que se utilizan para calcular decisiones.
  • Los sistemas pueden procesar grandes volúmenes de datos rápidamente, protegiendo a las personas de una posible sobrecarga. Pueden aplicar reglas y lógica de optimización para evaluar muchas más opciones de las que una persona podría considerar en el tiempo disponible.
  • Respaldada por tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), Machine-Learning (ML) y la Analítica Aumentada, la Inteligencia Continua también puede minimizar o incluso eliminar la intervención humana durante todo el proceso. El equipo de TI puede ahorrarse una avalancha de notificaciones que reciben todos los días de las herramientas de monitoreo.
  • Es un proceso sin interrupciones que extrae automáticamente datos de varias fuentes y permite a las empresas hacer uso de ellos cuando sea necesario.
  • CI se basa principalmente en la disponibilidad de los datos en tiempo real, lo que en sí mismo es un desafío para la mayoría de las organizaciones. Las empresas que recopilan grandes cantidades de datos a menudo carecen de un sistema que pueda aprovechar los datos para obtener información útil.
  • CI también ayuda con la ciberseguridad y la detección de fraudes. Una potencial amenaza a la seguridad puede pasar desapercibida para un profesional por varias razones. En cambio, un sistema de CI impulsado por IA y ML puede generar una respuesta proactiva adecuada a la amenaza y actuar en función de ella basándose en múltiples puntos de datos sin interrumpir las operaciones comerciales.
  • Se trata de una herramienta que está disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y durante todo el año, sin excepciones.
  • CI puede reconocer patrones de datos, ya que identificarlos y reconocerlos es parte del ML. CI abarca el conocimiento adquirido y el estudio de la información estadística. Ayuda a clasificar datos y a aplicar identificadores, desarrollar nuevos algoritmos y crear datos de prueba.

Tendencias que impulsan la inteligencia continua

Además de los beneficios que aporta esta tecnología, para comprender cómo la Inteligencia Continua ha surgido como un enfoque clave en este momento en particular, hay que examinar el contexto y las tendencias que sustentan el concepto.

La necesidad de Inteligencia Continua es el resultado de la convergencia de una variedad de tendencias que se han estado observando ampliamente en la industria durante muchos años.

La aceleración de la migración a la nube

Cada vez más las aplicaciones se alojan en la nube. Actualmente, el 75% de las aplicaciones están alojadas a través de tecnologías en la nube. Y este porcentaje solo seguirá creciendo.

A medida que las empresas se trasladan a la nube, los desafíos en cuanto a la gestión de los datos aumentan exponencialmente: las aplicaciones deben escalar para manejar cargas de trabajo más grandes, los problemas de seguridad deben identificarse y resolverse en tiempo real, y la funcionalidad de la aplicación debe evolucionar para anticipar y abordar los requisitos cambiantes del cliente.

La importancia del análisis en tiempo real

A medida que las empresas luchan, cada vez más, con la transformación digital, lo que ha surgido es la apreciación generalizada de la importancia del análisis de datos en tiempo real y el reconocimiento de que los conocimientos de estos análisis tienen un valor estratégico para toda la organización. De hecho, muchas empresas avanzadas en la nube están adoptando la analítica en tiempo real como clave para el éxito.

El auge de DevSecOps

El enfoque en el desarrollo de aplicaciones modernas significa que las empresas deben centrarse continuamente en ofrecer servicios digitales de alto rendimiento, escalables y que estén siempre activos. Estos servicios requieren arquitecturas modernas personalizadas: aplicaciones con nuevos niveles, nuevas tecnologías y microservicios que se ejecutan en plataformas en la nube.

La necesidad de administrar estas arquitecturas modernas de manera efectiva ha dado lugar a la práctica de DevSecOps que incorpora la seguridad como la principal preocupación y durante todo el ciclo de vida de la entrega del software.

La naturaleza efímera de las aplicaciones de hoy en día ha dejado ver que las soluciones tradicionales de supervisión, resolución de problemas y gestión de la seguridad se quedan cortas, y se requiere un enfoque alternativo, y la única forma de administrar este ciclo de vida es a través de una plataforma de Inteligencia Continua en la nube.

La consolidación del IoT

El uso de Inteligencia Continua (CI) junto con los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) cambiará significativamente la forma en que las empresas usan los análisis de IoT permitiendo que los análisis sean más avanzados y casi en tiempo real. Esto elevará el análisis de datos de IoT a niveles más altos que los operativos tradicionales y tendrán un impacto mayor en cuanto a la planificación estratégica y el cambio en la organización.

La adopción de CI para IoT tiene grandes implicaciones para los fabricantes, los operadores de cadenas de suministro, el transporte, organizaciones de mantenimiento y reparación, y mucho más.

El aumento de la importancia del 5G

A medida que aumenta el número de dispositivos de IoT implementados, las empresas necesitan una forma de acceder a los datos que generan estos dispositivos. El 5G aumentará en gran medida la cantidad de datos que se pueden enviar a la vez y la velocidad a la que se pueden enviar. Fundamentalmente, permitirá el uso de Internet de las Cosas y sensores inteligentes para aplicaciones convencionales.

Muchos analistas señalan la importancia del 5G para hacer uso de estos datos de IoT en aplicaciones de Inteligencia Continua. Y es que los servicios 5G ofrecen velocidades de transmisión de datos más altas (más de 1 gigabit por segundo) y baja latencia (hasta unos pocos milisegundos) en comparación con los servicios que hay hoy en día. Estas capacidades son esenciales en algunas aplicaciones de CI donde las decisiones basadas en datos analizados en tiempo real deben tomarse en milisegundos o minutos. Bombear más datos a velocidades más rápidas y reducir la latencia ayudará a mejorar el rendimiento de una aplicación de CI.

La Inteligencia Continua en las diferentes industrias

Muchas organizaciones de diferentes industrias están integrando la Inteligencia Continua en múltiples aspectos de sus operaciones. El desafío obvio en tales industrias es obtener acceso a datos personalizados cuyo uso se rige por regulaciones de privacidad. En tales aplicaciones, a menudo se necesitan procesos especiales para obtener acceso a esos datos, y se deben tomar medidas adicionales para garantizar que los datos permanezcan protegidos durante su uso.

Las organizaciones que consiguen dar solución a este problema pueden aplicar análisis predictivos e Inteligencia Artificial en los datos para obtener información en tiempo real sobre la que se pueden tomar acciones rápidas. Entre los ejemplos de CI en industrias se incluyen los siguientes:

Sector financiero

A medida que el volumen de transacciones financieras globales continúa creciendo, la detección del fraude, el lavado de dinero y el uso de información privilegiada se vuelve más desafiante. Las áreas en las que una aplicación de CI está teniendo mayor impacto son el monitoreo de transacciones y la gestión de alertas de sanciones, revisiones de actividad y modelos de fraude de pagos, así como la realización de investigaciones sobre actividades y entidades sospechosas.

En estas áreas, la Inteligencia Continua se implementa de diversas formas, incluidos los sistemas automatizados que utilizan Inteligencia Artificial para detectar transacciones sospechosas. CI también se utiliza en soluciones de RPA que imitan las acciones de los usuarios humanos para realizar tareas repetitivas y de gran volumen, lo que libera a los empleados para que se centren en tareas de mayor valor.

Sector Sanitario

Un ejemplo de aplicación de CI en el cuidado de la salud es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones en tiempo real sobre lo que es mejor para un paciente. El enfoque en dichas aplicaciones es brindar atención basada en valores que enfatice los resultados. Mediante el uso de análisis predictivos, las organizaciones brindan orientación personalizada en tiempo real a los pacientes en función de la salud y el historial del individuo.

Sector Retail

Muchos casos de uso de CI en el comercio minorista combinan datos de transmisión, como los flujos de la cantidad de clics, con historiales de compras detallados de los clientes y preferencias para ofrecer ofertas personalizadas, ya que las ofertas son más efectivas cuando se entregan en tiempo real.

Lo que se busca con CI es comprender mejor las necesidades de los clientes, brindarle una mejor experiencia y un mejor servicio cuando este cliente interactúa de algún modo con la empresa, ya sea entrando a la tienda física, visitando su sitio web o llamando al servicio de atención al cliente.

Quizás el aspecto más interesante sobre el uso de CI para mejorar la experiencia del cliente es que permite innovaciones que antes no eran posibles.

Sector Industrial

Una aplicación común de CI en el Sector Industrial es pasar del mantenimiento reactivo al mantenimiento proactivo utilizando análisis predictivos para ayudar a identificar posibles fallos en los equipos y así reducir el tiempo de inactividad. Otra aplicación es utilizar CI para optimizar el inventario de piezas de repuesto.

Con CI, por ejemplo, una planta industrial podría, en esencia, establecer un enfoque de cadena de suministro justo en el momento en el que las piezas se ordenan en función de la probabilidad de vida útil derivada del análisis predictivo de los datos de IoT, con el único objetivo de reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa.

Conclusiones

Lo que hace que la Inteligencia Continua (CI) sea una propuesta de valor tan convincente, a día de hoy, es que su eficacia no se ve afectada por la complejidad de los datos. Dadas sus capacidades de alta velocidad para analizar grandes volúmenes de datos y de cualquier número de fuentes, CI puede enriquecer mucho el entorno analítico de una organización.

CI trata los datos de una manera que la mente humana simplemente no puede procesar. Crea automáticamente historias de datos que se convierten en parte integral del proceso analítico. Esto ayuda a orientar la toma de decisiones.

Además, teniendo en cuenta el crecimiento del Internet de las cosas (IoT) y cómo la tecnología 5G recopila datos de forma todavía más rápida, el aumento de dispositivos conectados está creando un entorno rico en datos para que los sistemas de CI se beneficien. Las organizaciones ahora pueden interpretar datos casi en tiempo real, volviéndose más ágiles en el proceso.

En poco tiempo, es probable que las aplicaciones de Inteligencia Continua sustituyan una parte importante del análisis manual de datos que se realiza hoy en día. Y es que la Inteligencia Continua proporciona a las organizaciones de todos los sectores industriales una forma más eficaz de realizar análisis de datos.

Aquellas empresas mejor equipadas para despuntar y enfrentar los desafíos serán las que manejen los datos en tiempo real, y las operaciones comerciales exitosas en tiempo real serán aquellas que adopten la Inteligencia Continua como núcleo de la estrategia para acelerar la toma de decisiones, garantizar una ventaja competitiva y ofrecer grandes experiencias al cliente para tener un éxito sostenido.