Encuentra tu camino hacia una empresa impulsada por datos e IA

Actualmente, los datos encierran un potencial sin límites. Además de mejorar la eficiencia operativa y ahorrar costes, las organizaciones pueden monetizar sus datos y aprovecharlos para aumentar sus beneficios.

Ejemplos como Coca-Cola, que está utilizando sus datos para una gestión inteligente del crecimiento de los ingresos, lo que incluye la formulación de estrategias de segmentación y fijación de precios, mezcla de carteras y envases, promociones, etc. De hecho, se calcula que con este modelo de priorización inteligente consiguieron un crecimiento de los ingresos del 9% solo en el primer trimestre de 2023.

Sin embargo, para aprovechar los datos al máximo, las organizaciones tendrán que realizar cambios significativos en sus procesos de recopilación, almacenamiento, recuperación y gobernanza de datos. Además, con la llegada de la IA generativa, el poder de los datos se ha multiplicado. En este punto, llegamos al momento de hacernos una pregunta crucial: ¿Disponen las organizaciones de las bases de datos adecuadas para poder ampliar y producir sus iniciativas de GenAI y obtener valor de ellas?

Para dar respuesta a esta y otras preguntas, así como hacerte pensar sobre el estado actual de tus datos empresariales, analizamos las claves para conseguir una empresa impulsada completamente por los datos.

Según McKinsey, en 2030 muchas empresas se acercarán a la “ubicuidad de los datos”. Esta se traduce en que los empleados no solo tendrán a su disposición los datos más recientes, sino que los datos también estarán integrados en sistemas, procesos, canales, interacciones y puntos de decisión que impulsan acciones automatizadas.

Ejemplos como las tecnologías de detección cuántica, generarán datos más precisos y en tiempo real sobre el rendimiento de productos, desde automóviles hasta dispositivos médicos. Estos datos, analizados por las capacidades de IA aplicada, se utilizarán para recomendar y realizar actualizaciones de software específicas.

Algunas empresas ya están adoptando esta visión, pero en muchas organizaciones pocas personas entienden qué datos necesitan realmente para tomar mejores decisiones o comprenden las capacidades de los datos para obtener mejores resultados.

Para hacer realidad estas visiones de tecnología avanzadas, los líderes de datos deben impulsar a que la organización priorice los datos y la IA al tomar decisiones. Esto implica facilitar el uso de los datos (creando estándares y herramientas que faciliten el acceso a los datos), facilitar el seguimiento (dando transparencia a los modelos) y facilitar la confianza (protegiendo los datos con protocolos y medidas de seguridad).

Además, también deben adoptar una mentalidad de “todo, en todas partes, a la vez”, (como la película). Esto garantizará que los datos de toda la empresa se compartan y utilicen adecuadamente, como definir y comunicar claramente las estructuras de datos para que los equipos comprendan los estándares necesarios para un conjunto de datos determinado y establecer reglas de negocio claras.

El 65% de los encuestados por McKinsey afirma que sus organizaciones utilizan regularmente la IA en al menos una función empresarial, frente al tercio del año anterior. Esto se debe a dos características principales de las tecnologías más recientes: su facilidad de uso y su rápida proliferación.

El problema de esta adopción masiva es que muchas organizaciones utilizan las mismas herramientas o desarrollan capacidades similares, lo que se traduce en no generar una gran ventaja competitiva. Para cambiar esto y destacar, se debe tener un enfoque claro en las estrategias de datos que pueden generar una ventaja competitiva:

• Personalización de modelos con datos propios: el poder de los modelos LLM y SLM reside en la capacidad de la empresa para entrenarlos con sus propios conjuntos de datos y adaptarlos mediante ingeniería rápida y específica.
• Integración de datos, IA y sistema: el valor proviene de la eficacia con la que las empresas combinan e integran datos y tecnologías. La integración de casos de uso de IA puede generar capacidades diferenciadoras.
• Duplicar la apuesta por productos de datos de alto valor: la mayor parte del valor que una empresa puede obtener de los datos provendrá de entre cinco y quince productos de datos.

El entusiasmo alrededor de la IA de última generación ha hecho que los líderes de datos ya no tienen que imponer el valor de los datos, pero tienen problemas para gestionar la demanda. Para alcanzar la escala necesaria para operar negocios basados ​​en datos en 2030, los líderes de datos necesitarán un enfoque que acelere el impacto de los casos de uso, a la vez que busca la escalabilidad mediante una arquitectura que respalde a la empresa. Para lograrlo, los líderes de datos deben construir «vías de capacidad», que son componentes tecnológicos agrupados que habilitan capacidades que pueden utilizarse para múltiples casos de uso.

Un enfoque descentralizado dificultará la creación de rutas de capacidad que puedan utilizarse en toda la empresa, mientras que un enfoque más centralizado requiere una mayor inversión en capacidades de gobernanza y supervisión. La elección del hiperescalador, con su conjunto de herramientas y capacidades integradas, también influirá en el desarrollo de las rutas de capacidad.

La inteligencia artificial ha abierto el 90% de los datos no estructurados que les faltaban a las empresas. Pero esta cantidad de datos puede enriquecer enormemente las capacidades de las empresas, especialmente al combinarse o integrarse con otras fuentes de datos. Pero la escala y variedad de los datos no estructurados son un problema geométricamente más complejo. Por definición, son menos consistentes, menos disponibles y más difíciles de preparar y depurar, lo que se vuelve aún más complejo debido a la escala de los datos.

Para crear valor a partir de estos datos no estructurados se debe invertir más esfuerzo y tiempo, pues se deben llevar a cabo tareas de limpieza y etiquetado, poner foco en la privacidad y los sesgos, tener en cuenta el aumento de los costos de almacenamiento y redes cloud, o los procesos de conversión. Por ello, se debe invertir en el desarrollo de nuevas capacidades, como el procesamiento del lenguaje natural, así como probar y recalibrar continuamente los LLM a medida que se actualizan los modelos y las fuentes de datos correspondientes.

La capacidad de las empresas para convertir los datos en uno de sus pilares dependerá, en gran medida, del liderazgo. Para ello, las empresas deben encontrar líderes que sean competentes en tres áreas principales:

• Gobernanza y cumplimiento
• Ingeniería y arquitectura
• Valor comercial, con un enfoque en generar ingresos, crecimiento y eficiencia a partir de los datos

Será muy difícil encontrar un perfil que cumpla con todo lo anterior, pero los buenos líderes de datos pueden complementar sus equipos con personas que posean la combinación adecuada de habilidades o crear un comité operativo que represente cada área de capacidad.

Es importante contar con una buena hoja de ruta para transformar tu negocio en una empresa impulsada por los datos y la IA, pero estos son algunos de los pasos que te ayudará a ello:

• Crea tu Customer 360: imagina una visión unificada de cada interacción con el cliente, en todos los canales. Esta perspectiva 360 será la base de una estrategia de IA centrada en el cliente. Al centrar los datos del cliente, se consigue una comprensión más profunda de sus necesidades y preferencias, lo que permite personalizar experiencias y fortalecer relaciones.
• Unificar los datos en la nube: como hemos ido diciendo a lo largo del artículo, los datos son el motor de la inteligencia artificial, pero la dispersión de datos aislados entre departamentos dificulta su eficacia. Una nube de datos elimina estas barreras y crea una única fuente de información veraz y actualizada.
• Confiar en asistentes de IA: los asistentes de IA, como Copilot, son un gran aliado en las empresas, pues se integran a la perfección con los flujos de trabajo. Permite potenciar a los equipos con automatización inteligente e información en tiempo real, y se puede convertir en un arma muy potente en la toma de decisiones.
• Visualización de datos: esto es clave para aprovechar el poder de la IA, pues convierte conjuntos de datos complejos en imágenes claras y atractivas. Esto permite identificar patrones, tendencias y conexiones que podrían pasar desapercibidas en los datos sin procesar y que pueden integrarse con los flujos de trabajo existentes.
• Conectar al equipo con un espacio de trabajo digital: la colaboración es crucial en una empresa impulsada por datos e IA. Una vez que se obtiene la información generada por la IA, los equipos pueden reunirse para tomar decisiones decisivas sobre lo generado, por lo que es fundamental contar con la plataforma de trabajo adecuada para cada caso.

Siguiendo estos pasos, podrás encaminarte al sendero adecuado para construir y transformar tu empresa en una compañía impulsada por los datos y las últimas tecnologías.

Mediante la aplicación de mejores prácticas y soluciones mencionadas anteriormente, las empresas pueden abordar eficazmente los pain points relacionados con los datos, considerándolos de forma holística y aplicando un enfoque global que integre la gestión de datos, los análisis y las mejoras de procesos.

En Plain Concepts te ayudamos a formalizar la estrategia que mejor se adapte a ti y su posterior implantación tecnológica. Nuestros servicios de análisis avanzado te ayudarán a liberar todo el potencial de tus datos y convertirlos en información procesable, identificando patrones y tendencias que pueden condicionar tus decisiones e impulsar tu negocio.

Nuestro objetivo es abordar el reto de la estrategia digital y de datos desde un prisma empresarial con el que podrás obtener beneficios, usando un marco estructurado acorde con tus necesidades.

Con este enfoque, definimos la estrategia digital y de datos necesaria a través de un proceso de inmersión, madurez y consolidación, trabajando en la generación de beneficios a corto plazo que de credibilidad a esta estrategia.

1. Evaluamos el grado de madurez del dato de la compañía.
2. Identificamos los datos críticos que gestionar, controlar y explotar.
3. Establecemos casos de uso objetivos, centrados en generar beneficios a medio plazo y diseñar las iniciativas para implementarlas.
4. Generamos interés y compromiso en tu equipo a través de formación sobre la importancia y el potencial de la gestión basada en datos.

Si quieres empezar ya a convertir tus datos en información práctica gracias a las últimas tecnologías de arquitectura, almacenamiento y procesamiento de datos, ¡contacta con nuestros expertos y comienza ya tu transformación!