IA en análisis de datos y desarrollo de software: aplicaciones prácticas para empresas
En Cloud Levante lanzamos una encuesta en LinkedIn para conocer los principales usos de la IA en el trabajo. Los resultados mostraron un empate entre análisis de datos (33 %) y programación y desarrollo (33 %), seguidos de redacción y contenido (17 %) y automatización de tareas (17 %).
Aunque la encuesta contó con una participación limitada, nos sirve como punto de partida para profundizar en dos aplicaciones: utilizar la IA para obtener información útil a partir de los datos y emplearla para desarrollar software de forma más eficiente.
Veamos qué permiten hacer estas tecnologías, cómo se utilizan y qué debemos tener en cuenta para obtener resultados fiables.
IA para el análisis de datos: convertir información en decisiones
Las empresas generan datos constantemente a través de sus sistemas de facturación, CRM, ERP y herramientas de gestión. Sin embargo, disponer de esa información no significa poder aprovecharla.
La IA permite consultar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y realizar previsiones. Estas son tres de sus aplicaciones más útiles.
1. Consultar información con lenguaje natural
Obtener información de una base de datos suele requerir conocimientos de SQL, el lenguaje utilizado para realizar consultas, o depender de informes previamente configurados.
La IA puede facilitar este proceso convirtiendo preguntas habituales en consultas estructuradas.
Por ejemplo, un responsable comercial podría preguntar:
«¿Qué productos han reducido sus ventas durante los últimos tres meses y en qué regiones se ha producido la mayor caída?»
Un sistema conectado a los datos empresariales podría identificar la información necesaria, generar la consulta correspondiente y presentar los resultados en una tabla o gráfico.
Esto facilita el acceso a los datos sin necesidad de conocer cómo están organizadas las bases de datos.
Definir correctamente indicadores como ventas netas, devoluciones o periodos de comparación. Si la IA interpreta mal estos conceptos, puede generar una consulta técnicamente válida, pero con resultados incorrectos.
2. Detectar anomalías antes de que se conviertan en problemas
Los modelos de detección de anomalías permiten identificar comportamientos que se alejan de los patrones habituales. Por ejemplo:
Estos modelos no determinan necesariamente qué ha causado el problema, pero ayudan a identificar dónde investigar. Para evitar falsas alarmas, es importante considerar factores como la estacionalidad, las promociones o los cambios de actividad.
3. Predecir la demanda y planificar recursos
Los modelos predictivos utilizan datos históricos para estimar escenarios futuros.
Imaginemos una empresa que necesita decidir cuánto inventario comprar para el próximo mes. Un modelo puede analizar las ventas anteriores, las promociones, los festivos y los plazos de reposición para generar previsiones de demanda por producto.
Estas estimaciones pueden utilizarse para planificar compras y reducir el riesgo de quedarse sin existencias o acumular inventario innecesario.
Las previsiones no son certezas. Deben contrastarse con resultados reales y evaluarse periódicamente para comprobar si siguen siendo fiables.
IA en programación y desarrollo: escribir código es solo una parte
En desarrollo de software, la IA puede ayudar a generar funciones, investigar errores, crear pruebas y comprender aplicaciones existentes. Su utilidad no debe medirse únicamente por cuánto código produce, sino por si ese código funciona correctamente, es seguro y resulta fácil de mantener.
1. Generar código a partir de requisitos
Los asistentes de programación pueden transformar instrucciones en una primera implementación. Por ejemplo:
«Crea una API que reciba pedidos, compruebe que los productos existen, valide las cantidades y devuelva un error cuando falte información obligatoria».
La IA puede proponer la estructura de la API, las validaciones y las funciones necesarias.
Esto permite acelerar prototipos y tareas repetitivas, pero el código generado necesita revisión. Aspectos como permisos, tratamiento de errores y protección de datos deben comprobarse antes de utilizarlo en producción.
2. Encontrar errores y mejorar el rendimiento
La IA también puede analizar fragmentos de código y registros de ejecución para identificar posibles causas de un fallo.
Supongamos que una aplicación tarda demasiado en mostrar una lista de clientes.
Un asistente podría detectar que el sistema realiza una consulta adicional a la base de datos por cada cliente, un problema conocido como N+1 queries. A partir de ahí, podría proponer una consulta más eficiente que recupere la información relacionada en menos operaciones.
Para confirmar que la solución funciona, es necesario comparar el tiempo de respuesta y el número de consultas antes y después del cambio.
La IA ayuda a encontrar y proponer soluciones. Las pruebas permiten comprobar su eficacia.
3. Crear pruebas automatizadas
Una aplicación puede funcionar correctamente en situaciones habituales y fallar cuando recibe datos inesperados. La IA puede ayudar a generar pruebas que comprueben diferentes escenarios.
Por ejemplo, para una función que calcula descuentos, puede proponer verificaciones que confirmen que:
- Un descuento del 10 % se aplica correctamente.
- No se aceptan porcentajes negativos cuando están prohibidos.
- El importe final nunca es inferior a cero.
- Los cálculos monetarios utilizan la precisión adecuada.
Estas pruebas facilitan la detección de errores cuando se modifica el software. Sin embargo, los resultados esperados deben partir de requisitos verificados. De lo contrario, la IA podría generar una función incorrecta y pruebas que validen ese mismo error.
Cuando el análisis de datos y el desarrollo de software se combinan
Una de las aplicaciones más interesantes aparece cuando ambas disciplinas forman parte de una misma solución.
Pensemos en una empresa de distribución que quiere mejorar su gestión de inventario.
El resultado es una aplicación que conecta información, análisis y operaciones en un mismo proceso.
No todas las partes necesitan IA generativa: las previsiones pueden realizarse con modelos estadísticos, las reglas de reposición pueden programarse de forma convencional y un asistente de IA puede facilitar la consulta de resultados.
La clave está en utilizar cada tecnología donde realmente aporta valor, sin añadir complejidad innecesaria.
Qué tener en cuenta antes de aplicar IA en una empresa
Antes de incorporar IA al análisis de datos o al desarrollo de software, conviene comprobar cuatro aspectos:
Para empezar, lo más útil es seleccionar un proceso concreto y establecer cómo se medirá la mejora.
Por ejemplo, comprobar si un asistente de análisis responde correctamente a preguntas comerciales previamente definidas o si una herramienta de programación permite ampliar las pruebas automatizadas sin aumentar los errores.
Conclusión: de utilizar IA a integrarla correctamente
El análisis de datos y la programación representan dos formas complementarias de aprovechar la inteligencia artificial.
La primera permite consultar información, identificar anomalías y realizar previsiones. La segunda ayuda a desarrollar, comprobar y mantener aplicaciones. Cuando ambas se combinan, es posible construir soluciones que no solo muestran información, sino que también ayudan a utilizarla en los procesos diarios de una empresa.
Eso sí, el valor de la IA no está en generar más respuestas o más código, sino en conseguir resultados fiables, verificables y útiles para una necesidad concreta.
En Cloud Levante ayudamos a las organizaciones a integrar datos, inteligencia artificial y desarrollo de software en soluciones adaptadas a sus procesos, desde la preparación de la información hasta su puesta en funcionamiento.