A medida que aumentaba la demanda de datos en precios, ventas, operaciones y liderazgo, el modelo tradicional de BI de ANA Seguros se hizo más difícil de escalar. Los equipos dependían de desarrolladores especializados, paneles estáticos y procesos manuales para obtener respuestas. Con Databricks AI/BI y Genie, los analistas pueden crear sus propios productos de datos, los equipos de ventas pueden trabajar con información más reciente y los ejecutivos pueden ir más allá de los informes estáticos para hacer preguntas de seguimiento conversacionalmente.
Más allá de la BI estática y centralizada
ANA Seguros confió en una pila de análisis local basada en Oracle, SAS y Qlik. Oracle apoyaba la producción y el almacenamiento de datos, SAS apoyaba el análisis avanzado y Qlik servía como plataforma principal de inteligencia empresarial de la empresa. Muchos usuarios no podían acceder directamente a los datos del almacén y, en su lugar, realizaban análisis manualmente en Excel. Un equipo pequeño con experiencia especializada en Qlik también podía convertirse en un cuello de botella cuando los analistas necesitaban nuevos paneles de control.
Esas limitaciones eran especialmente visibles en los precios. ANA Seguros mantiene un catálogo exhaustivo de vehículos que ayuda a los equipos de ventas y agentes a encontrar la información que necesitan para preparar presupuestos de seguros. La actualización del catálogo tardaba aproximadamente dos horas y los datos se actualizaban semanalmente. Los informes ejecutivos también eran manuales, y los equipos tomaban capturas de pantalla de los paneles de control de Qlik y las distribuían por correo electrónico.
"Muchos usuarios no podían extraer datos del almacén de datos y tenían que realizar análisis manualmente en Excel. Con Databricks, los analistas pueden llegar a la fuente de la verdad más fácilmente y desarrollar sus propios paneles de control", dijo Rubén Berbena, Data Manager de ANA Seguros.
Cómo poner en práctica el autoservicio y el análisis conversacional
Con Databricks, los analistas y otros usuarios técnicos de negocio pueden acceder al estanque de la empresa y crear sus propios informes y canalizaciones utilizando Python y PySpark. En cuanto a precios, el equipo creó una serie de paneles de control de IA/BI para permitir a los usuarios filtrar el catálogo de vehículos por atributos, como tipo, categoría, año y modelo de vehículo. Genie mejora la experiencia al permitir a los usuarios hacer preguntas específicas cuando necesitan ayuda adicional para encontrar la información correcta sobre el vehículo.
ANA Seguros también utiliza Genie para análisis ejecutivos. El equipo desarrolló una función Genie, seleccionada por sus ingenieros de inmediato, para crear un informe mensual que contenía los indicadores clave de rendimiento de la empresa. El informe se revisa antes de distribuirse a la dirección de la empresa. El presidente y el presidente también utilizan Genie a través de Microsoft Teams y Genie One para hacer preguntas directamente, mientras que el director de TI de ANA Seguros utiliza un agente Genie especializado a través de Gemini Enterprise a través de MCP para preguntas comerciales.
"Se sorprendieron con las respuestas y con la facilidad con la que podían obtener información sobre la empresa", dijo Berbena.
Información más rápida crea impulso para una adopción más amplia de IA
El nuevo enfoque ya está produciendo mejoras mensurables. El proceso de catálogo de vehículos, que antes tardaba unas dos horas, ahora tarda unos minutos, mientras que sus datos se actualizan diariamente en lugar de semanalmente. ANA Seguros también ha reducido el tiempo necesario para replicar su almacén de datos en el lago Databricks de una ventana de procesamiento de cuatro horas a aproximadamente 12 minutos.
Los costos también han disminuido. ANA Seguros gastaba anteriormente alrededor de 2 millones de pesos anuales en su plataforma SAS. Según Berbena, su gasto anual en Databricks es ahora menos del 50 % de esa cantidad. Más de 20.000 miembros del equipo de ventas de la compañía también confían en los datos que se muestran a través de Qlik, que ahora utiliza Databricks como fuente. Mirando hacia el futuro, ANA Seguros está desarrollando una estrategia para experiencias Genie específicas de dominio en áreas como marketing, ventas y operaciones.
"Databricks ha sido como un nuevo comienzo para la empresa", dijo Berbena. "En un año, hemos progresado mucho y nos estamos moviendo hacia convertirnos en una compañía más basada en datos".
Preguntas frecuentes: ANA Seguros
ANA Seguros utiliza paneles de control de IA/BI para su catálogo de vehículos, que los equipos de ventas y agentes utilizan para preparar cotizaciones de seguros. Los analistas y otros usuarios técnicos de negocio también pueden crear informes y tuberías sobre el lago de la empresa.