La inteligencia artificial aplicada a la toma de decisiones empresariales ha dejado de ser un privilegio reservado a los departamentos técnicos. Con el lanzamiento de Qlik Predict, la compañía estadounidense especializada en analítica e integración de datos da un paso más en su estrategia de democratización del machine learning.
La herramienta, presentada oficialmente el 13 de octubre en Madrid, permite a los equipos de negocio crear y aplicar modelos predictivos sin necesidad de conocimientos en programación, directamente sobre sus flujos de trabajo.
Según explicó Brendan Grady, vicepresidente ejecutivo de Qlik, la solución busca trasladar el potencial de la IA a los puntos donde realmente se toman decisiones. “Los clientes están pasando de proyectos piloto a resultados productivos a gran escala, con decisiones más rápidas, mayor claridad al rendir cuentas y un impacto medible”, afirmó durante la presentación.
Qlik Predict se apoya en Qlik Cloud y está diseñada para integrarse con las fuentes de datos empresariales ya existentes. Su propuesta combina modelado sin código, visualizaciones explicables basadas en SHAP (Shapley Additive Explanations) y una integración nativa en los procesos operativos. Esto permite, por ejemplo, configurar alertas automáticas o explorar escenarios hipotéticos sin salir del entorno de trabajo habitual.
Aunque la promesa de IA sin código no es nueva, la diferencia aquí radica en el enfoque de gobernanza y trazabilidad. La herramienta permite a los equipos de TI mantener el control sobre los modelos, asegurando cumplimiento normativo y capacidad de auditoría. En un contexto de creciente presión regulatoria sobre los sistemas de IA, este aspecto resulta especialmente relevante para sectores como el financiero o el sanitario.
De hecho, varias organizaciones ya están utilizando Qlik Predict en entornos de alta exigencia. Logistics Plus, proveedor global de servicios logísticos, ha reducido sus errores de envío del 20 % a menos del 1 %. Steinemann, especializada en procesamiento de carne, ha alcanzado una precisión superior al 90 % en sus previsiones de producción. Y Village Roadshow, grupo australiano de entretenimiento, optimiza sus niveles de personal y costes operativos con ayuda del sistema.
El caso de SLA Software Logistik Artland, proveedor de soluciones para la industria alimentaria, ilustra otro ángulo: la reducción de desviaciones de producción a tan solo un 1 %, un margen que puede marcar la diferencia en industrias de márgenes ajustados. Aunque los resultados varían según el sector y la calidad de los datos, el patrón común es la integración directa de la predicción en la operativa diaria.
Desde una perspectiva técnica, Qlik Predict no pretende competir con plataformas de desarrollo de modelos avanzados como AWS SageMaker o Azure ML. Su foco está en usuarios de negocio que necesitan respuestas rápidas y comprensibles, sin pasar por ciclos largos de desarrollo. En ese sentido, la herramienta se alinea con una tendencia más amplia en el mercado: la proliferación de soluciones low-code y no-code orientadas a acelerar la adopción de IA en entornos no técnicos.
Sin embargo, esta simplificación también plantea desafíos. La facilidad de uso puede llevar a una falsa sensación de seguridad en los resultados, especialmente si no se acompaña de una cultura de datos sólida. La propia Qlik intenta mitigar este riesgo mediante explicaciones visuales de los modelos y controles de gobernanza, pero el equilibrio entre accesibilidad y rigor técnico sigue siendo delicado.
En contraste con otras herramientas que ofrecen predicciones como un servicio externo, Qlik Predict apuesta por la integración nativa. Esto permite a las organizaciones no solo anticipar eventos, sino también actuar sobre ellos en tiempo real. La posibilidad de incorporar predicciones en cuadros de mando, alertas o simulaciones de escenarios amplía el alcance de la inteligencia artificial más allá del análisis descriptivo.
La estrategia de Qlik también responde a una presión creciente por parte de los clientes: convertir la IA en valor operativo tangible. En lugar de desarrollar modelos complejos que rara vez se implementan, muchas empresas buscan soluciones que puedan desplegarse de forma inmediata, con resultados visibles y medibles. En ese sentido, Qlik Predict parece posicionarse como una herramienta de transición entre el análisis tradicional y una inteligencia anticipativa más distribuida.
El movimiento encaja con la evolución del propio mercado de analítica empresarial. A medida que las organizaciones maduran en el uso de datos, el foco se desplaza del “qué ha pasado” al “qué va a pasar” y, más aún, al “qué debería hacerse ahora”. La predicción deja de ser un ejercicio aislado para convertirse en parte del ciclo operativo.
Qlik, con más de 40.000 clientes a escala global, ha construido su trayectoria en torno a la integración de datos y la analítica visual. La incorporación de capacidades predictivas sin código se inscribe en una tendencia más amplia del sector: herramientas de IA diseñadas para usuarios no técnicos, que obligan a las compañías a equilibrar accesibilidad, control y transparencia.
