Por Jorge Collado, vicepresidente regional de ventas de Tableau, una compañía Salesforce.
La seguridad y la fiabilidad de los datos siempre han sido los pilares fundamentales de un programa de datos, pero los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) han hecho que estos componentes sean aún más importantes. Garantizar que la IA se alimente de datos precisos y completos es clave para aprovechar todo su potencial.
Los líderes analíticos y de TI son casi unánimes (92%): la necesidad de datos fiables es mayor que nunca. Sin embargo, a pesar de las auto-evaluaciones generalmente positivas de los líderes analíticos y de TI, nueve de cada diez líderes empresariales creen que deberían obtener aún más valor de sus datos.
Esto se desprende del informe State of Data and Analytics de Salesforce, una encuesta realizada a más de 10.000 líderes de análisis, TI y línea de negocio de todo el mundo que revela cómo, para hacer frente a los retos de precisión y seguridad de los datos, los líderes se están apoyando en la gobernanza y la cultura de datos.
La madurez de los datos es un precursor del uso eficaz de la IA
Desde la creación de contenidos hasta el desarrollo de software, los líderes empresariales están adoptando plenamente la promesa de la IA generativa. Los líderes técnicos afirman que la toma de decisiones y las operaciones son notablemente más rápidas. Los responsables de análisis y TI afirman que disponen de más tiempo para abordar retos estratégicos, en lugar de tareas rutinarias.
A pesar de su novedad, la IA generativa avanza rápidamente. Dada la dependencia de los resultados de la IA en la calidad de los datos subyacentes, no es de extrañar que casi nueve de cada diez responsables de análisis y TI afirmen que los nuevos avances en IA convierten la gestión de datos en una gran prioridad.
Aprovechar la IA generativa requiere datos completos, unificados y precisos. Pero siguen existiendo obstáculos que impiden a los responsables de TI a integrar estas capacidades en su actual pila tecnológica.
La madurez de los datos es uno de los pilares del éxito en la adopción de la IA. Las organizaciones con alta madurez de datos citan una infraestructura, estrategia y alineación superiores en comparación con las organizaciones de baja madurez de datos. En lo que respecta a la calidad de los datos, los encuestados con un alto nivel de madurez tienen el doble de probabilidades de disponer de los datos de alta calidad necesarios para integrar la IA con eficacia.
Estrategias conectadas como diferenciador de marca
Manejar los datos de la organización puede no resultar rentable hasta que las partes interesadas, empresariales y técnicas, se pongan de acuerdo sobre los objetivos principales.
Los directivos admiten que necesitan una mayor alineación. El 41% de los líderes de línea de negocio afirman que su estrategia de datos está parcial o totalmente alineada con los objetivos empresariales. Más de seis de cada diez responsables de análisis y TI desconocen la utilización de los datos por parte de los equipos de línea de negocio o la velocidad a la que se obtienen los conocimientos].
Compartir los indicadores clave de rendimiento (KPI) y aumentar el seguimiento de las métricas críticas podría significar dar un gran paso adelante. La calidad de los datos, su utilización, la gestión y los costos de los datos, la prestación de servicios de datos y el retorno de la inversión de las iniciativas de datos son todos relevantes.
Los departamentos más cercanos a los datos, como los equipos de datos y análisis, son los que más confianza tienen en la precisión de sus datos. Sin embargo, incluso estos equipos tienen margen de mejora.
La precisión de los datos -y la confianza en esta precisión- es un componente clave de los datos fiables, pero a medida que aumentan las oportunidades de integrar nuevas fuentes de datos y aprovechar las nuevas tecnologías, también lo hacen las vulnerabilidades.
Dado que el volumen y la complejidad de los datos van a aumentar sustancialmente, la armonización de los datos para ofrecer mejores experiencias a los clientes representa una oportunidad de ventaja competitiva.
La popularidad de las soluciones en la nube sugiere que las organizaciones busquen una mayor seguridad, así como la flexibilidad de adaptarse y elegir dónde residen sus datos, en lugar de quedar atrapadas en un único entorno.
Al establecer la gobernanza de los datos -fijar las normas o políticas por las que se recopilan, gestionan, almacenan, miden y comunican la información-, las empresas pueden sentar las bases del éxito de la IA con parámetros de acceso, precisión, privacidad, seguridad y retención de datos.
Cultura para maximizar el valor de los datos
Más allá de las soluciones técnicas, inculcar una cultura de datos es fundamental para impulsar la confianza en los datos y su adopción. Equipar a todos los miembros de una organización con conocimientos para abordar retos empresariales complejos ofrece resultados prometedores, desde una mayor productividad de los empleados y una mejor toma de decisiones hasta un mejor servicio al cliente.
La buena noticia es que los responsables de análisis y TI están tomando medidas. El 79% de los responsables de análisis y TI están invirtiendo más en herramientas de análisis y visualización de datos en comparación con el año pasado, y el 75% está invirtiendo más en la formación y desarrollo en comparación con el año pasado.
El aprovechamiento de soluciones no técnicas y fáciles de usar también garantizará que la toma de decisiones basada en datos se democratice en toda la organización.
Los líderes empresariales son casi unánimes: los datos y la analítica mejoran la toma de decisiones, siempre que los resultados de los datos sean precisos y accesibles. Pero liberar el valor de los datos no es tarea fácil. Puede que los responsables técnicos tengan mucho trabajo por delante, pero con el apoyo de la empresa en general, los beneficios de maximizar el valor de sus datos, que allana el camino para aumentar las capacidades de IA, merecen la pena.
