Escrito por: Sara Lozano, Business Intelligence Consultant en Raona y Sergi Castañé, Data Science Analyst en Raona
En la última década, las organizaciones han invertido de manera masiva en disponer de herramientas de análisis de datos. Sin embargo, la mayoría aún sigue atrapada en una fase descriptiva: obtienen cifras que apuntan resultados, paneles que les muestran qué ha pasado e informes que se quedan en ese “qué”. El verdadero salto competitivo está en ir más allá: comprender el “por qué de lo sucedido” y convertir ese conocimiento en decisiones que transformen y hagan crecer el negocio.
Por supuesto, el análisis descriptivo es necesario, pero insuficiente. Saber que las ventas crecieron un 5% o que el stock bajó en un 10% sirve de poco si no entendemos las causas. Las empresas que realmente progresan en análisis de datos —por ejemplo, utilizando herramientas como Power BI— dejan de limitarse a mirar cifras pasadas y comienzan a explorar patrones, relaciones entre departamentos y dinámicas de mercado.
De este modo, el dato deja de ser una foto estática y se convierte en una película que explica conexiones: cómo afecta el marketing a la logística, qué papel juegan los precios en la rotación de inventario, o de qué forma una tendencia en consumo anticipa la necesidad de ajustar operaciones. Ahora bien, para lograr este cambio no basta con disponer de tecnología; se requieren capacidades humanas como la curiosidad y el pensamiento crítico. No es suficiente con consumir gráficos; hay que cuestionar, conectar y traducir la información en decisiones alineadas con la estrategia corporativa.
Precisamente, uno de los errores más frecuentes en business intelligence es diseñar dashboards centrados en los KPIs corporativos y no en la rutina de las personas que los usan. El resultado son paneles muy completos, pero poco útiles. Frente a ello, la clave está en el data storytelling desde la experiencia de usuario (UX). No se trata solo de mostrar gráficas atractivas, sino de crear recorridos que acompañen al trabajador según su forma real de operar: ¿Qué consulta cada día el equipo comercial? ¿Qué necesita revisar la dirección en sus reuniones mensuales? ¿Qué dato debe aparecer primero para dar contexto al resto? Responder estas preguntas y adaptar los dashboards a los hábitos de trabajo permite reducir la fricción y acelerar la toma de decisiones.
Y si queremos pasar a la inteligencia artificial, conviene detenerse primero en la base: la calidad del dato. Para que la inteligencia artificial funcione, las empresas necesitan invertir en procesos de datos sólidos, una semántica clara y modelos bien organizados. Solo así la tecnología puede multiplicar el pensamiento crítico humano, ofreciendo respuestas confiables, activando flujos automatizados o anticipando escenarios con rigor. De esta forma, la confianza en la IA parte de la credibilidad en los propios datos. Y esto no es solo una cuestión técnica: es un principio de gobernanza que afecta a toda la organización.
A partir de ahí surge otro aspecto clave: decidir qué tareas deben automatizarse y cuáles requieren criterio humano. La línea divisoria es clara: todo aquello que sea repetitivo, operativo y de bajo valor añadido —actualizaciones de stock, reportes rutinarios o cálculos recurrentes— debería automatizarse cuanto antes. En cambio, las decisiones que exigen análisis crítico, creatividad o visión estratégica, como interpretar contextos complejos, liderar cambios o identificar nuevas oportunidades, deben seguir estando en manos de las personas. Así, la automatización libera tiempo y energía para que el talento humano se concentre en lo que realmente genera valor.
En un mercado cada vez más dinámico, la ventaja competitiva no solo está en decidir bien, sino en decidir rápido y en el momento adecuado. Cuando la información llega en tiempo real y en el formato correcto, los equipos pueden anticipar movimientos de la competencia, ajustar campañas comerciales sobre la marcha o prever la demanda con mayor precisión.
En definitiva, en un mundo saturado de datos, gana quien sabe qué medir, qué mostrar y qué automatizar con agentes inteligentes. Los datos solo tienen valor si están bien estructurados; los cuadros de mando solo importan si se usan de verdad; y el business inteligence solo cobra vida cuando se traduce en decisiones que mueven la aguja del negocio. Porque, al final, el futuro no pertenece a las empresas que más información almacenan, sino a aquellas que logran convertir los datos en inteligencia práctica. Pasar del “qué ocurrió” al “por qué ocurrió y qué hacemos ahora” es, sin duda, el verdadero salto hacia una gestión más ágil, estratégica y diferencial.
