Con 30 años de operaciones, CALA Analytics, ofrece soluciones en análisis predictivo e inteligencia artificial.
“En la medida en que los datos tienen algo que contar, generan toda la información para la inteligencia artificial (IA). El siguiente paso es saber qué preguntar y la IA imaginará la próxima y puede hacerlo bien, pero puede equivocarse, dependiendo del contexto y los datos. Lo que estamos viendo es que con la IA se está avanzando en estructura, redacción (prompt) pero no se está yendo al mundo del modelo analítico para realmente tomar decisiones fundamentadas”, comentó Sergio Gutiérrez, presidente de CALA Analytics.
La empresa, que cuenta con oficinas en Colombia, México, Perú y Ecuador, realizó su evento de relacionamiento CALA Nights, en el cual, además de hablar de tendencias, destacó sus tres pilares: desarrollo de capacidades analíticas, consultoría para resolver problemas concretos y la implementación de herramientas adecuadas.
“Hacemos modelamiento en muchas plataformas, pero lo que hemos visto es que cuando se necesita automatizar las tareas, eso se puede realizar en cualquier plataforma; pero cuando tengo que atender preguntas que están cambiando constantemente, ahí sí debemos tener herramientas de SPSS en la nube para que puedan correr a la par de los datos y, de esa manera, podemos integrar el mundo del análisis puntual con las tareas propias de desarrollar automatizaciones al interior de cada nube con SPSS”, explicó el CEO.
El ejecutivo enfatizó en que la gestión de datos se ha quedado como el proceso de gestión de datos en la operación, pero cuando se va a hacer analítica y modelamiento se necesita gestión de datos con entornos, reglas y procesos diferentes. “Nosotros asesoramos en cómo crear esos depósitos de información, cómo escoger entre los diferentes motores cuál es el mejor y conveniente para cada cliente, para poder hacer un análisis, bien sea de la investigación o automatización de los modelos”.
CALA trabaja con los sectores financieros, retail, gobierno, telecomunicaciones, educación. “Todos tienen datos y proveemos la gestión para hacer analítica. La diferencia es cómo hago las preguntas más profundas. La analítica revisa cargas muy grandes de datos y, por eso, debo tener arquitectura diferente y una consultoría que permita ir más allá del dato de IA a la toma decisiones basada en modelos que le dan inteligencia al negocio”, concluyó Sergio Gutiérrez.
