La inteligencia artificial ya no es solo para gigantes tecnológicos. Hoy, empresas de todos los tamaños pueden integrar IA en sus procesos, especialmente a través del aprendizaje automático (machine learning), que permite crear modelos que aprenden de los datos para hacer predicciones.

¿Qué es Qlik AutoML y cómo funciona?

Qlik AutoML es una herramienta de aprendizaje automático automatizado (AutoML) que permite generar modelos predictivos sin escribir código. Está diseñada para integrarse fácilmente al entorno de Qlik y facilitar la toma de decisiones a partir de datos históricos, generando predicciones claras y accionables.

Ventajas del enfoque no-code en modelos predictivos

El enfoque no-code democratiza el uso de la IA. Permite que analistas, gerentes y otros perfiles de negocio generen insights avanzados sin depender de un equipo técnico. Esto acelera los procesos, fomenta la autonomía del equipo y reduce costos de implementación.

Casos de uso relevantes

Ventas: Predecir el churn de clientes o los productos con mayor demanda.

Marketing: Anticipar el éxito de campañas o segmentar audiencias.

Finanzas: Estimar ingresos futuros o detectar riesgos de impago.

Operaciones: Optimizar inventarios o prever fallas en procesos.

Requisitos y pasos para implementar Qlik AutoML

1. Contar con datos históricos relevantes y organizados.

2. Acceder a la plataforma Qlik con módulo AutoML.

3. Cargar los datos, definir la variable objetivo y dejar que el sistema entrene modelos.

4. Validar los resultados y exportar predicciones al entorno de Qlik Sense.

Mejores prácticas para adopción en equipos no técnicos

1. Comenzar con casos de uso simples y con impacto directo en el negocio.

2. Involucrar a los equipos desde el principio para generar confianza.

3. Capacitar en conceptos clave de IA y lectura de resultados predictivos.

4. Promover una cultura de experimentación basada en datos.

Conclusión

La inteligencia artificial ya no es un territorio exclusivo de expertos. Herramientas como Qlik AutoML permiten a las organizaciones comenzar a predecir el futuro de su negocio de manera accesible, práctica y sin complicaciones. Hoy, la pregunta no es si deberías usar IA, sino cuándo vas a empezar.