DataGPT ha irrumpido en el escenario tecnológico con una propuesta que promete facilitar la manera en que las empresas interactúan con sus datos. Olvídate de los informes rígidos y las interminables hojas de cálculo; aquí llega un analista de IA que comprende y responde en lenguaje natural.
Este analista de IA no es una simple interfaz de chat; es una combinación de procesamiento de lenguaje natural y un motor analítico propio de DataGPT. El motor es capaz de ejecutar millones de consultas y cálculos para ofrecer insights relevantes e impactantes para cualquier negocio.
Se instala en la empresa cliente accediendo a los datos que servirán como fuente. Una vez hecho, la interfaz proporciona un canal de entrada de información y uno de salida, con texto y gráficos para que sea fácil entender los datos.
El usuario plantea preguntas en lenguaje natural, como si estuviera conversando con un analista humano. Estas preguntas son procesadas por un motor analítico que busca coincidencias en el esquema de almacenamiento de datos. Posteriormente, un algoritmo de la API de Datos ejecuta tareas específicas para responder a la consulta del usuario. Todo esto se traduce en respuestas comprensibles y útiles para el usuario final.
DataGPT busca posicionarse como una solución integral que va más allá de las capacidades de las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial. Mientras que otras plataformas se centran en ofrecer modelos de lenguaje grande (LLM) con interfaces de datos simples, DataGPT combina la comprensión contextual con un análisis de datos profundo y lógico.
La velocidad y eficiencia son dos de los beneficios más tangibles. Según DataGPT, su base de datos en caché relámpago puede ejecutar consultas hasta 600 veces más rápido que las herramientas estándar de BI, reduciendo al mismo tiempo los costos de análisis en un 90%. Esto se traduce en un crecimiento potencial de ingresos de hasta un 15% y un ahorro de casi 500 horas cada trimestre para los equipos de datos.
Aunque DataGPT ya cubre un 80% de las preguntas relacionadas con datos, la empresa tiene planes de expansión. Se espera que incluyan capacidades como análisis de cohortes, pronósticos y análisis predictivo en su oferta.
Usos posibles
Una vez implantado DataGPT en una empresa, con acceso a los datos de la misma, los empleados pueden usar la plataforma para acceder a la información como si de un chat se tratara. Aquí tenéis algunos posibles usos:
- Análisis de Ventas: Los equipos de ventas pueden preguntar directamente sobre el rendimiento de productos específicos en diferentes regiones, permitiendo ajustes estratégicos en tiempo real.
- Gestión de Inventario: Los departamentos de logística pueden consultar el estado del inventario en múltiples ubicaciones, facilitando una mejor planificación y reducción de costos.
- Evaluación de Campañas de Marketing: Los especialistas en marketing pueden obtener insights rápidos sobre el ROI de diferentes campañas publicitarias, lo que ayuda a reasignar recursos de manera más eficiente.
- Control de Calidad: Los departamentos de calidad pueden hacer preguntas específicas sobre métricas como tasas de defectos o devoluciones, permitiendo una acción correctiva más rápida.
- Análisis de Comportamiento del Cliente: Los equipos de atención al cliente pueden entender mejor las tendencias y patrones en las interacciones de los clientes, lo que podría llevar a una mejora en la satisfacción del cliente.
- Gestión de Recursos Humanos: Los departamentos de RRHH pueden consultar sobre métricas como la rotación de empleados, el compromiso y la satisfacción laboral para implementar políticas más efectivas.
- Evaluación de Riesgos Financieros: Los equipos financieros pueden hacer preguntas sobre la exposición a diferentes tipos de riesgos, lo que permite una mejor gestión y mitigación.
- Optimización de la Cadena de Suministro: Los gerentes de la cadena de suministro pueden obtener información sobre cuellos de botella o ineficiencias en tiempo real, permitiendo una acción inmediata.
- Monitoreo de Métricas de Salud y Seguridad: En industrias como la manufactura, se pueden hacer consultas sobre incidentes de seguridad, tasas de accidentes y otros indicadores clave de rendimiento relacionados con la salud.
- Análisis de Tendencias de Mercado: Los analistas de mercado pueden utilizar DataGPT para obtener una visión rápida de las tendencias emergentes, lo que podría ser crucial para la toma de decisiones estratégicas.
- Analisis web: Imaginad que algo así estuviera con Google Analytics, podríamos preguntar de forma natural qué enlaces están teniendo más éxito, cuáles han evolucionado de forma firme con el tiempo, qué recomendaciones de contenido tendría y mucho más.
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