¿Qué es la inteligencia de decisiones?

La inteligencia de decisiones es la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, junto con herramientas de fusión de datos, visualización, y colaboración; para aumentar y mejorar la toma de decisiones. El objetivo no es reemplazar a los humanos, sino empoderarlos para que tomen decisiones más rápidas y precisas. Las plataformas de inteligencia de decisiones proporcionan a los usuarios una visión holística y accesible de todos los datos de su organización, y ofrecen información procesable que sería prácticamente imposible de obtener a través del análisis manual.

¿Por qué es importante la inteligencia de decisiones?

Si bien la idea de aprovechar los datos para tomar mejores y más informadas decisiones no es nueva, con las capacidades cada vez más sofisticadas de los actores maliciosos, y los desafíos de la tecnología en constante evolución, la capacidad de tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos nunca ha sido más relevante. Las fuerzas del orden, la seguridad nacional y demás personal gubernamental deben tomar decisiones críticas en situaciones complejas e inciertas. Frente a una sobrecarga de información, se ha vuelto prácticamente imposible fusionar y dar sentido a todos los datos disponibles, para evaluar los riesgos potenciales y combatir las amenazas.

Las herramientas tradicionales de analítica se limitan a resumir las tendencias o a proporcionar información que no es procesable. Cuando se implementan soluciones de analítica más potentes en la organización, estas herramientas a menudo solo están disponibles para un grupo limitado de científicos de datos o expertos técnicos. Uno de los principios clave de la inteligencia de decisiones es la democratización de los datos: hacer que los datos y la información analítica sean accesibles, tanto para los expertos técnicos, como para los no técnicos, incluidos los analistas, investigadores y los responsables de la toma de decisiones. La democratización de los datos permite al analista hacer preguntas, desafiar ideas y hacer uso de la información basada en datos, en lugar de confiar en las tendencias históricas o en los instintos para tomar decisiones clave.

¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia de decisiones?

Hoy en día, las organizaciones policiales, de seguridad y del sector público tienen acceso a cantidades masivas de datos, y deben tomar decisiones cada vez más complejas. Los sistemas donde se encuentra la información, las herramientas de analítica, y el personal habilitado para analizar los datos tienden a estar aislados, lo que provoca retrasos que consumen mucho tiempo y lagunas críticas en la información cuando los datos no se comparten con prontitud, o incluso no son compartidos en absoluto. Como resultado, la toma de decisiones se caracteriza por ineficiencias, señales de alerta perdidas y análisis sesgados. 

La inteligencia de decisiones puede ayudar a traducir los datos en información procesable, de forma rápida y a escala, y ofrecer esa información de manera oportuna al personal que toma decisiones estratégicas, tácticas y operativas.

Los beneficios incluyen:

• Visión general completa de todos los datos disponibles, incluidos los datos no estructurados
• Automatización de la tediosa y lenta correlación y el análisis manual de datos
• Descubrir patrones y conexiones ocultos, detectar anomalías y predecir tendencias
• Minimizar el análisis sesgado y los puntos ciegos del pensamiento crítico
• Permitir el trabajo colaborativo y el intercambio de información sin problemas
• Reducción del trabajo pendiente de TI con análisis e informes de autoservicio

¿Qué son las plataformas de inteligencia de decisiones?

Las plataformas de inteligencia de decisiones permiten a las organizaciones gestionar, fusionar y analizar datos de prácticamente cualquier fuente, y están diseñadas para escalar fácilmente a volúmenes de Big Data. Las plataformas de inteligencia de decisiones aprovechan tecnologías clave, como la fusión de datos, el aprendizaje automático y la IA, así como herramientas de colaboración y visualización de datos.

A la hora de implementar plataformas de inteligencia de decisiones, no es aconsejable adoptar un enfoque único para todos. Si bien las soluciones genéricas y las tecnologías de IA tienen capacidades poderosas, es más probable que un enfoque vertical, específico de la industria, para la inteligencia de decisiones conduzca a resultados exitosos. Este enfoque específico de la industria es más efectivo, ya que las organizaciones pueden beneficiarse de soluciones adaptadas a sus fuentes de datos, investigaciones y casos de uso únicos.

¿Cuáles son las capacidades clave de las plataformas de inteligencia de decisiones?

Las mejores plataformas de inteligencia de decisiones proporcionan capacidades clave que incluyen:

• Ingesta, almacenamiento y gestión de prácticamente todos los tipos de datos, a través de conectores prediseñados, API o carga por parte de usuarios, capaces de escalar sin problemas a volúmenes de Big Data
• Fusión de todos los datos, incluidas las fuentes estructuradas y no estructuradas, en una vista unificada
• Creación automática de perfiles holísticos y de múltiples fuentes para todas las entidades relevantes
• Enriquecimiento con IA para extraer información de datos no estructurados, incluidos texto, audio, imagen y vídeo
• Exploración de datos y consultas ad-hoc a través de paneles y widgets visuales, como mapas de calor, líneas de tiempo y análisis de vínculos, lo que permite a los usuarios ver un resumen de alto nivel y profundizar en datos granulares
• Permisos detallados para mantener restringidas las fuentes de datos, las investigaciones o los documentos confidenciales, además del gobierno de datos, incluidas las capacidades de auditoría y procedencia de datos
• Modelado dinámico de datos con la flexibilidad de modelar y agregar nuevas fuentes de datos sin codificación, con el fin de satisfacer las cambiantes necesidades de análisis e investigación
• Información analítica automatizada, generada por modelos de aprendizaje automático, como la puntuación de amenazas, la predicción de similitudes y las relaciones inferidas
• Intercambio de información y colaboración fluida dentro de los equipos y entre organizaciones, utilizando espacios de trabajo de investigación, mensajería y pizarra digital

¿A quién van dirigidas las plataformas de inteligencia de decisiones?

Las grandes empresas del sector privado están adoptando cada vez más la inteligencia de decisiones para optimizar los procesos comerciales, incluidos los precios, la gestión de inventarios, la planificación de la cadena de suministro, la fabricación y mucho más. Según la firma de investigación Gartner, el 33% de las grandes organizaciones estarán utilizando la inteligencia de decisiones en sus procesos de toma de decisiones en 2023.

Las organizaciones gubernamentales, como las fuerzas del orden, los servicios de inteligencia, la seguridad nacional y las agencias de aduanas, también se beneficiarán de la adopción de la inteligencia de decisiones.

• Los analistas e investigadores utilizan la inteligencia de decisiones para llevar a cabo investigaciones, análisis de inteligencia y evaluación de riesgos.
• Los responsables ejecutivos de la toma de decisiones utilizan la inteligencia de decisiones para comprender las tendencias estratégicas, tomar decisiones clave con respecto al enfoque de la organización, y optimizar la planificación de la fuerza laboral y los recursos..
• Los científicos e ingenieros de datos utilizan la inteligencia de decisiones para desarrollar nuevos modelos de aprendizaje automático que se adaptan a las fuentes de datos, las investigaciones y los casos de uso de la organización.

Las plataformas de inteligencia de decisiones se pueden implementar en un centro de fusión dedicado, con analistas de inteligencia de todas las fuentes, o se pueden implementar para el uso de toda la organización por parte de varios equipos de una institución.

¿Cómo se utiliza la inteligencia de decisiones para las investigaciones y el análisis de inteligencia?

La inteligencia de decisiones permite a los analistas e investigadores realizar análisis de inteligencia y realizar investigaciones de manera más rápida y efectiva en todos los dominios, incluidas las investigaciones de delincuencia organizada, tráfico de drogas, delitos financieros, terrorismo y delitos cibernéticos. Ya sea que se trate de investigaciones criminales o de inteligencia, la inteligencia de decisiones puede ayudar a los analistas e investigadores de muchas maneras, generando nuevas pistas de investigación, ayudando a priorizar qué sospechosos investigar, siguiendo el rastro del dinero, entendiendo la estructura de las organizaciones criminales, terroristas, y más.

¿Cómo se utiliza la inteligencia de decisiones para la gestión de riesgos?

Al reemplazar los sistemas obsoletos de evaluación de riesgos con plataformas avanzadas de inteligencia de decisiones, las organizaciones gubernamentales pueden mejorar la aplicación de la normativa aduanera y fiscal, y pueden adoptar un enfoque más eficiente y específico, lo que lleva al descubrimiento de más infracciones. Con una mejor gestión de riesgos, las organizaciones pueden detectar de manera más efectiva la evasión fiscal, el lavado de dinero, el fraude aduanero y el contrabando, y pueden impulsar la recaudación de ingresos, optimizar las operaciones y aumentar las tasas de resolución de casos.

¿Cómo aprovecha la inteligencia de decisiones la fusión de datos?

Las organizaciones gubernamentales tienen acceso a una multitud de datos de fuentes desconectadas y aisladas, tanto internas como externas. Estas fuentes pueden incluir datos estructurados, como registros de población, registros fiscales, registros de cruces fronterizos, transacciones financieras, antecedentes penales y más. También incluyen datos no estructurados, incluidos informes policiales, informes de agentes de campo, informes de inteligencia y contenido de redes sociales y web, los cuales llegan en varios formatos, incluidos archivos de texto, audio, imágenes, videos y bitácoras de dispositivos.

Las plataformas de inteligencia de decisiones aprovechan la tecnología de fusión de datos para permitir que las organizaciones consuman el conjunto de datos dispares y aislados, los agreguen en un grupo de datos unificado y organicen los datos en un formato uniforme que se pueda consultar fácilmente. Luego, a través del proceso de resolución de entidades, todos los puntos de datos relevantes que pertenecen a la misma entidad se igualan y fusionan. La fusión de datos en entidades permite a los usuarios acceder fácilmente a un perfil holístico y de múltiples fuentes para cada entidad, ya sea un sospechoso, una organización, un vehículo, una cuenta bancaria, un envío, etc., y ver las relaciones entre las entidades.

¿Cómo aprovecha la inteligencia de decisiones la visualización de datos?

Las plataformas de inteligencia de decisiones aprovechan las herramientas y widgets de visualización de datos, incluido el análisis de vínculos, mapas de calor, líneas de tiempo y más, para consultar y explorar datos complejos de una manera intuitiva y fácil de usar. Los analistas e investigadores pueden ver fácilmente las tendencias de alto nivel y las métricas agregadas, y profundizar en una vista granular de los datos con un solo clic.

¿Cómo aprovecha la inteligencia de decisiones el aprendizaje automático?

La inteligencia de decisiones aprovecha los modelos de aprendizaje automático para sacar a la luz patrones de forma eficaz y predecir tendencias, accediendo así a hallazgos que los analistas e investigadores probablemente habrían pasado por alto.

El aprendizaje automático puede utilizar algoritmos no supervisados, lo que implica buscar y descubrir patrones en los datos, sin necesidad de que un humano defina qué buscar con anticipación. Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden hacer predicciones basadas en datos históricos, sin que un humano le diga al modelo cómo proporcionar dichas predicciones.

Ambas capacidades pueden aportar información valiosa para las investigaciones, el análisis de inteligencia y la gestión de riesgos. Por ejemplo, cuando se investiga un incidente, como un atentado con bomba o un incendio provocado, los eventos con características similares pueden ser expuestos automáticamente al investigador, quien luego puede examinar si están relacionados y si los mismos actores maliciosos estuvieron involucrados.

¿Cómo aprovecha la inteligencia de decisiones el análisis predictivo?

La inteligencia de decisiones aprovecha el análisis predictivo para hacer predicciones y modelar resultados probables, lo que permite a los investigadores y analistas tomar decisiones más precisas. El análisis predictivo utiliza algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático supervisado para identificar la probabilidad de resultados futuros en función de datos históricos. Esto permite a los investigadores y analistas adoptar un enfoque más proactivo y basado en datos para la toma de decisiones, al predecir las respuestas a preguntas como:

• ¿Dónde es probable que se produzca el próximo ataque?
• ¿Qué seguidores al perfil de un grupo extremista radical son propensos a llevar a cabo ataques violentos?
• ¿Qué agentes o empresas de importación/exportación son susceptibles de incurrir en fraude aduanero?
• ¿Qué viajeros que ingresan a un país tienen probabilidades de quedarse más tiempo del permitido por sus visas, contrabandear o participar en el tráfico de drogas?

¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia de decisiones y la IA?

La inteligencia de decisiones es la aplicación práctica de la inteligencia artificial (IA) a procesos específicos de toma de decisiones, junto con la visualización de datos, la fusión de datos, las herramientas de colaboración y otras tecnologías. Un sistema de IA puede ir más allá de la analítica tradicional haciendo suposiciones de forma autónoma, consultando datos, realizando pruebas, aprendiendo de los datos y optimizando los procesos, todo ello sin intervención humana.

Las plataformas de inteligencia de decisiones aprovechan la IA de numerosas maneras, que incluyen la extracción de inteligencia de archivos de texto, audio, imagen y video. Los motores impulsados por IA pueden realizar la detección de rostros, el reconocimiento de rostros, el etiquetado de objetos, la transcripción de contenido de audio a texto y la detección de relaciones inferidas por imágenes.

El dominio de la IA es amplio y abarca el aprendizaje automático, los sistemas tradicionales basados en reglas, las diferentes técnicas de optimización, el procesamiento del lenguaje natural y las tecnologías de gráficos. La inteligencia de decisiones aprovecha el concepto de IA compuesta, que es la aplicación combinada de diferentes técnicas de IA para mejorar la eficiencia del aprendizaje, incluida la capacidad de resolver una amplia gama de preguntas de investigación e inteligencia. Un enfoque vertical de la IA, que es específico de la industria y del dominio, en última instancia tendrá más éxito en el logro de los resultados deseados para una organización. Con este enfoque, las organizaciones aprovechan las soluciones adaptadas a sus fuentes de datos, investigaciones y casos de uso únicos, en lugar de depender de tecnologías y plataformas genéricas.

¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia de decisiones y la ciencia de datos?

Las plataformas de inteligencia de decisiones pueden empoderar a los equipos de ciencia de datos al proporcionarles un conjunto unificado de todas las fuentes de datos relevantes y una plataforma en la que pueden probar, ajustar y ejecutar de manera flexible nuevos modelos de aprendizaje automático que se adapten a las fuentes de datos, los tipos de investigación y los casos de uso únicos de la organización.

Las plataformas de inteligencia de decisiones abarcan la funcionalidad de las soluciones multi-persona de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) que proporcionan las herramientas y los entornos de prueba que necesitan los equipos expertos en ciencia de datos para su trabajo especializado, al tiempo que brindan una experiencia de usuario low-code/no-code a usuarios no técnicos que tienen una experiencia limitada en ciencia de datos, pero tienen una experiencia significativa en la materia y requieren la capacidad de analizar datos y acceder a información analítica.

¿Cómo acelera la inteligencia de decisiones la gestión de riesgos aduaneros y las investigaciones?

La inteligencia de decisiones puede proporcionar una ayuda valiosa a los investigadores y analistas que participan en la gestión de riesgos e investigación aduanera. Las plataformas de inteligencia de decisiones permiten a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos que probablemente no podrían tomar utilizando reglas comerciales y motores de evaluación de riesgos obsoletos. A su vez, las decisiones basadas en datos conducen a un aumento de la recaudación de ingresos aduaneros, una mejor detección del fraude aduanero y el contrabando, y la optimización del proceso de despacho de aduanas.

¿Cómo acelera la inteligencia de decisiones las investigaciones de fraude financiero y de lucha contra el blanqueo de capitales?

La inteligencia de decisiones puede ayudar a las agencias gubernamentales a acelerar las investigaciones contra el lavado de dinero, el fraude y la evasión fiscal. Con la capacidad de analizar volúmenes masivos de diversas fuentes de datos, las plataformas de inteligencia de decisiones pueden sacar a la luz automáticamente actividades sospechosas, detectar anomalías y revelar conexiones ocultas entre empresas, personas y cuentas financieras, con el fin de ayudar a los analistas e investigadores a descubrir delitos financieros y rastrear a los principales responsables.

¿Cómo acelera la inteligencia de decisiones las investigaciones criminales?

Aprovechar una plataforma de inteligencia de decisiones puede acelerar el trabajo de los investigadores y analistas que llevan a cabo una investigación criminal. Las plataformas de inteligencia de decisiones pueden permitir a los organismos encargados de hacer cumplir la ley resolver los casos más rápidamente, predecir las tendencias delictivas con mayor precisión y detectar posibles amenazas. Las plataformas de inteligencia de decisiones permiten a las autoridades adoptar un enfoque policial basado en la inteligencia, adoptando una toma de decisiones apoyada en datos, en lugar del instinto o prácticas obsoletas.

¿Cómo acelera la inteligencia de decisiones las investigaciones de terrorismo?

Las agencias de Seguridad Nacional a menudo se ven abrumadas con datos cuando realizan investigaciones de terrorismo, ya que los extremistas y los actores maliciosos utilizan métodos cada vez más sofisticados para el reclutamiento, la recaudación de fondos y las comunicaciones. Las plataformas de inteligencia de decisiones permiten a los analistas e investigadores hacer frente a la sobrecarga de información y extraer información crítica de grandes cantidades de datos, con el fin de identificar posibles amenazas terroristas, calificar a los sospechosos en función del nivel de riesgo, desarrollar perfiles completos de los sospechosos y generar nuevas pistas de investigación.

¿Cómo acelera la inteligencia de decisiones las investigaciones de narcotráfico?

Las organizaciones encargadas de hacer cumplir la ley que luchan contra el tráfico de drogas deben descubrir y desbaratar las redes transfronterizas de actividades delictivas a lo largo de toda la cadena de suministro, desde el abastecimiento de materias primas hasta la producción de drogas ilícitas, la distribución del producto final y el blanqueo de capitales. Las plataformas de inteligencia de decisiones permiten a las autoridades fusionar datos de fuentes aisladas, emplear el aprendizaje automático para descubrir conexiones ocultas entre personas, grupos delictivos, empresas ficticias, cuentas bancarias y otras entidades, así como mapear la estructura organizacional y líderes clave.

Más información sobre la plataforma de inteligencia de decisiones NEXYTE

NEXYTE es una plataforma de inteligencia de decisiones creada para agencias gubernamentales que permite a los investigadores y analistas tomar decisiones más rápidas y precisas. NEXYTE permite a las autoridades evaluar rápidamente los riesgos, realizar investigaciones, mitigar amenazas, impulsar la recaudación de ingresos y optimizar los recursos en múltiples dominios y tipos de investigaciones, incluidos el crimen organizado, el crimen financiero, el delito cibernético, las aduanas y el terrorismo, todo en una sola plataforma.  

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