¿Tu organización tiene más datos que nunca, pero menos respuestas claras para ayudarte a tomar decisiones?
Si es así, estás experimentando la tensión creciente que hay detrás del análisis de datos moderno.
Para muchos responsables de TI, el actual aluvión de datos (impulsado por el big data y el crecimiento de las plataformas de data analytics) ha hecho que sea difícil convertir información fragmentada en respuestas claras que permitan tomar decisiones estratégicas con rapidez, especialmente en ámbitos clave como la experiencia digital del empleado (DEX).
La mayoría de los líderes sienten esta presión desde tres frentes:
- Demasiados datos, atrapados en dashboards. La información crítica vive repartida entre los informes y herramientas, pero responder a una pregunta concreta sigue llevando horas o requiere abrir otro ticket.
- Respuestas lentas en entornos distribuidos. En equipos remotos e híbridos, los problemas de DEX pueden surgir con rapidez, pero cuando los informes se crean o se actualizan, la situación real ya ha cambiado.
- Presión para decidir sin claridad. La dirección espera decisiones rápidas y seguras, incluso cuando los datos están fragmentados, son difíciles de consultar o están bloqueados tras flujos de trabajo técnicos.
Esta guía ayuda a cerrar esa brecha entre datos y decisiones. Sigue leyendo para descubrir cómo la Inteligencia Artificial está transformando el análisis de datos en 2026 y cómo Flexxible convierte datos complejos en respuestas instantáneas que los responsables de IT pueden usar para hacer avanzar el negocio.
En esta guía veremos:
- ¿Qué es el análisis de datos en 2026?
- ¿Cuál es el propósito del análisis de datos en este momento?
- ¿Cómo será el análisis de datos impulsado por IA en 2026?
- Cómo convertir los datos en respuestas instantáneas con la nueva herramienta de informes con IA de Flexxible
La era de la IA ofrece oportunidades increíbles para los líderes de IT. Prueba la demo guiada de Flexxible y descubre cómo convertir los datos en informes instantáneos.
¿Qué es el análisis de datos en 2026?
El análisis de datos es el proceso de convertir información en bruto en algo que ayude a las empresas a entender qué está ocurriendo (y por qué) y a decidir qué hacer a continuación. Este enfoque es la base para que analistas y científicos de datos puedan transformar grandes volúmenes de información en conocimiento útil para la organización.
En la práctica, esto implica trabajar con datos estructurados procedentes de bases de datos, aplicaciones y sistemas digitales, y aplicar técnicas de análisis de datos para extraer patrones y tendencias, entre ellas:
- Análisis descriptivo: resume lo que ya ha ocurrido utilizando datos históricos
- Análisis exploratorio: identifica patrones, anomalías y relaciones que merece la pena investigar
- Análisis estadístico: aplica técnicas estadísticas para validar tendencias y medir su relevancia
Herramientas como Excel, Tableau y las plataformas de Business Intelligence ayudan a la visualización de datos, mientras que analistas de datos y científicos de datos los interpretan.
La era de la IA hará que el análisis de datos sea aún más crucial, al permitir que las organizaciones conviertan enormes volúmenes de información en decisiones más rápidas y seguras.
“Los datos son la columna vertebral del crecimiento y la optimización”, afirma Marco Costa, CEO de Exclaimer y miembro del Forbes Technology Council. “Las investigaciones muestran que el 49 % de los altos directivos cree que la analítica es un ‘factor clave para una mejor toma de decisiones’”.
De hecho, el reto no es acceder a los datos, sino traducirlos en resultados sobre los que los líderes puedan actuar. La investigación de Deloitte que se muestra a continuación refleja dónde ven hoy las organizaciones el verdadero valor del análisis de datos.
Los beneficios del análisis de datos según los líderes de IT
¿Cuál es el propósito del análisis de datos?
El propósito del análisis de datos es apoyar una mejor toma de decisiones basadas en datos y en información fiable que conduzcan a mejores decisiones: no solo explicar el pasado, sino guiar lo que ocurre a continuación para tomar mejores decisiones en contextos complejos y cambiantes.
Mientras que las técnicas analíticas describen cómo se examinan los datos, el propósito del análisis viene definido por las preguntas que los líderes necesitan responder. En la práctica, las organizaciones aplican el análisis de distintas maneras según la decisión que deban tomar.
- Análisis diagnóstico: se centra en entender por qué ocurrió algo
- Análisis predictivo: mira hacia adelante y utiliza datos históricos para anticipar resultados futuros
- Análisis prescriptivo: va un paso más allá y recomienda acciones basadas en escenarios probables
En conjunto, estos enfoques transforman el análisis en inteligencia que los responsables de IT pueden usar para anticipar resultados o identificar riesgos de forma temprana. Esto es especialmente importante en entornos complejos y cambiantes, como las operaciones en tiempo real, las plantillas híbridas o áreas como la cadena de suministro, donde las decisiones no pueden esperar a informes retrospectivos.
Aquí es donde se está produciendo un cambio real: conjuntos de datos más grandes y más entradas en tiempo real obligan a las organizaciones a ir más allá del reporting estático y a utilizar herramientas modernas de análisis de datos que les permitan actuar sobre los insights a medida que surgen.
¿Cómo será el análisis de datos impulsado por IA en 2026?
En 2026, el análisis de datos con IA ha abierto nuevas puertas para los líderes de IT, puertas que conducen a respuestas en tiempo real en lugar de informes con retraso.
En lugar de depender de dashboards estáticos, los equipos confían cada vez más en informes con IA que responden de forma dinámica a las preguntas que realmente necesitan resolver en cada momento.
Según Gartner, se espera que los agentes impulsados por IA resuelvan de forma autónoma el 80% de los problemas habituales de servicio antes de 2029 y reduzcan los costes operativos en un 30%. Ese mismo cambio está redefiniendo cómo las organizaciones analizan y utilizan sus datos.
De los dashboards a las preguntas que llevan a algún sitio
El análisis de datos tradicional sigue basándose en dashboards e informes predefinidos propios de la inteligencia empresarial, pero la IA cambia el flujo. Los equipos pueden hacer preguntas directas en lenguaje natural y recibir respuestas contextualizadas basadas en datos históricos, señales en tiempo real y grandes volúmenes de información procedentes de aplicaciones, dispositivos y, en algunos casos, redes sociales corporativas.
Lo más importante es que esas respuestas pueden refinarse, comprobarse y ajustarse a medida que surgen nuevas preguntas, sin tener que reconstruir los informes desde cero.
Análisis que reconoce problemas recurrentes
Los sistemas impulsados por IA aprenden de la recurrencia: detectan problemas que se repiten una y otra vez en distintos dispositivos o entornos mediante la detección de patrones y la exploración de datos. Esto facilita identificar dónde se está desperdiciando esfuerzo manual y dónde la automatización tendría un mayor impacto.
Cuando el insight se convierte en prevención
El machine learning (o aprendizaje automático) automatiza ya gran parte del proceso de análisis de datos, incluso en grandes conjuntos de datos, desde la correlación hasta la priorización. El siguiente paso es utilizar esos insights para definir acciones, lo que incluye probar respuestas, mejorarlas mediante iteraciones y, con el tiempo, aplicarlas de forma automática.
En este modelo, las alertas dejan de ser simples señales a las que reaccionar para convertirse en puntos de partida para la prevención.
En resumen, el análisis de datos impulsado por IA en 2026 es consciente del contexto y está diseñado para evitar que los mismos problemas se repitan.
Convierte los datos en respuestas instantáneas con la nueva herramienta de informes con IA de Flexxible
El verdadero valor del análisis de datos con IA aparece cuando el insight se traduce en acción, pero muchas organizaciones siguen teniendo dificultades para cerrar esa brecha. Las que lo consigan obtendrán una ventaja competitiva clave frente a sus rivales.
La nueva funcionalidad de reporting de Flexxible, Crear con IA - Informes, está diseñada para acortar esa distancia. Obtén informes personalizados de tu parque de dispositivos en segundos, utilizando lenguaje natural en lugar de consultas SQL o scripts.
De las correcciones manuales a respuestas listas para decidir
Cualquier responsable de IT conoce la frustración de tener muchos datos y aun así no poder responder a una pregunta sencilla.
Los problemas de espacio en disco son un ejemplo habitual: se activan alertas, se generan tickets, se aplican correcciones manuales y, unas semanas después, el mismo problema vuelve a aparecer. Los datos existen, pero convertirlos en decisiones informadas lleva demasiado tiempo.
La nueva capacidad de reporting con IA de Flexxible cambia esta dinámica. Cuando aparece una alerta crítica (por ejemplo, falta de espacio en disco en varios dispositivos), los equipos de IT ya no necesitan bucear entre dashboards, almacenes de datos o informes predefinidos.
En su lugar, pueden hacer una pregunta directa en lenguaje natural y recibir una respuesta clara y contextualizada, basada en grandes volúmenes de datos, tanto en tiempo real como históricos.
Haz una pregunta en lenguaje natural a la funcionalidad de IA de Flexxible
Obtén una respuesta en tiempo real para copiar un script de limpieza o crear un microservicio
“A las organizaciones no les falta información sobre su infraestructura”, explica Kilian Arjona, CTO de Flexxible. “El verdadero reto es convertir esos enormes volúmenes de datos en respuestas concretas cuando un líder de IT las necesita. Crear con IA - Informes cambia ese paradigma. Elimina la barrera entre tener una pregunta y obtener una respuesta, sin depender de que alguien la haya preconfigurado previamente”.
De las preguntas al insight, sin fricción
Gracias al reporting impulsado por IA, los equipos de IT pueden consultar su entorno sin necesidad de SQL, Python ni lenguajes de programación especializados.
Preguntas como “¿Qué dispositivos se quedan sin espacio en disco de forma recurrente?” o “¿Dónde están fallando las acciones de limpieza?” se traducen al instante en resultados estructurados, gracias a una combinación de minería de datos, limpieza de datos y visualización de datos que ocurre en segundo plano.
Y, lo más importante, esas respuestas no son estáticas. Pueden refinarse o ampliarse a medida que surgen nuevas preguntas. Así, el análisis se convierte en una parte activa del proceso de análisis de datos, no en un informe puntual.
Modifica o mejora tus microservicios fácilmente sobre la marcha
Cuando el insight se convierte en prevención
Una vez que los patrones están claros, Flexxible conecta directamente el insight con la acción. Mediante microservicios generados con IA y scripts de automatización con IA, tu equipo puede crear y perfeccionar respuestas automáticas (como la limpieza de disco) y vincularlas a condiciones que se activan automáticamente. Con el tiempo, los problemas recurrentes pasan de correcciones reactivas a prevención proactiva.
¿El resultado? Una toma de decisiones más sencilla a gran escala, menos problemas recurrentes y menos trabajo manual. Además, tendrás la tranquilidad de saber que los datos de tu organización no solo se analizan, sino que se convierten en información valiosa sobre la que puedes actuar.
¿Quieres descubrir cómo las herramientas de análisis de datos con IA pueden ayudar a crecer a tu organización? Prueba la demo guiada de Flexxible y comprueba lo fácil que es obtener los insights que necesitas.
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