LA DATA SALUDABLE ES VITAL PARA UNA BUENA ESTRATEGIA

Entrevista para la Asociación de Marketing Digital y Data (AMDD) de Chile.

– ¿Cómo impacta la analítica avanzada a la propuesta de valor de las empresas?

– Recientemente leí un reporte del informe de The Adecco Group, que encuestó a 2.000 CEOs de Estados Unidos y Europa. El 61% de ellos considera que la Inteligencia Artificial (IA) es un elemento transformador para su industria. Sin embargo, solo el 11% de las empresas ha hecho progresos significativos en la integración.

Dado que el uso de analítica avanzada puede revolucionar toda la propuesta de valor de una compañía, la baja tasa de integración es preocupante. El uso apropiado puede mejorar la toma de decisiones, reducir costos y optimizar la asignación de recursos.

Por ejemplo, tenemos clientes que están usando analítica avanzada para anticipar fluctuaciones en el mercado y ajustar sus estrategias en consecuencia, optimizar el uso de sus activos reduciendo su huella de carbono y disminuyendo el consumo de energía, gestionando los riesgos intrínsecos de la operación para aumentar la seguridad de sus empleados y hasta siendo más eficientes y empáticos en la resolución de problemas de los clientes.

No existe un área de la cadena de valor que no pueda ser impactada por un mejor y más eficiente proceso de decisión.

Sin embargo, antes de los casos de uso se debe validar que exista data saludable y adecuada para la creación de modelos, y que exista un entorno en el que estos datos sean gobernables – una buena gobernanza de datos está en la base de esta pirámide de beneficios.

Desde la experiencia en Aurys Consulting, ¿cuáles son los principales desafíos que enfrentan las empresas al intentar integrar y aplicar tecnologías de analítica avanzada en sus operaciones y estrategias?

El principal desafío está en ver la integración de analítica como un programa o actividad aislada, o peor aún, como algo que solo involucra al equipo de TI.

En nuestra experiencia en Aurys Consulting, hemos identificado cinco grandes grupos de obstáculos que enfrentan diferentes industrias en cuanto a integración adecuada:

La resistencia interna al cambio: Esta se puede dar por desarrollar una robusta estrategia de gestión del cambio y formación continua para todos los niveles de la organización.

Desarrollo de una mentalidad analítica: En donde diferentes áreas deben ser entrenadas para leer y aplicar la información derivada de cualquier implementación.

1. Organización y cultura: Es fundamental preparar y adaptar la cultura y estructura internas de la organización para apoyar y acelerar la implementación.
2. Ecosistema: Se debe evaluar cuán efectivamente la organización colabora con socios externos, proveedores y clientes.
3. Estrategia: Es importante evaluar la claridad, coherencia y alineación de las iniciativas digitales de la organización con sus metas y objetivos empresariales generales- entender el ROI.
4. Tecnología: Es necesario analizar la infraestructura tecnológica existente, incluidos software, hardware y servicios en la nube, para determinar su idoneidad para respaldar iniciativas.
5. Operaciones: Se debe revisar la eficiencia y eficacia de los procesos y flujos de trabajo empresariales fundamentales en el aprovechamiento de tecnologías digitales.

– En este entorno tan dinámico, ¿qué deben y qué tienen que hacer las empresas y los colaboradores para asegurar que sus habilidades evolucionen a la par de las necesidades de la industria?

– En un entorno tan dinámico, tanto las empresas como los colaboradores deben afrontar un doble desafío: adaptar sus habilidades según las necesidades laborales y redefiniendo los requisitos de habilidades en el mercado laboral actual.

Según Oxford Economics, una firma global de análisis económico y pronósticos, “casi el 90% de los trabajos podrían verse afectados de alguna manera por la IA en la próxima década, lo que podría llevar a desplazamientos significativos en el empleo si no se gestionan adecuadamente”.

Ante este panorama, es imperativo que exista un compromiso bilateral entre las empresas y los colaboradores para desarrollar y mejorar constantemente sus habilidades.

La empresa debe implementar un programa personalizado de digital upskilling enfocado en habilidades técnicas específicas relacionadas con la IA y la automatización, y las habilidades blandas asociadas, como la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la colaboración en equipos virtuales.

Además, es fundamental que las empresas fomenten una cultura de aprendizaje continuo y resiliencia entre sus colaboradores.

Por su parte, los colaboradores deben comprometerse a ser gestores proactivos de su desarrollo. Participar de manera activa, a veces en tiempo personal, en actividades que salen de lo típico de su rol.

Todo esto crea las bases para un ambiente en el que la hiperpersonalización y la autogestión son clave, pero pueden transformar la cultura y eso puede convertirse en una nueva propuesta de valor para las empresas.

– ¿Cómo se puede garantizar que se está maximizando el ROI en la inversión en tecnologías de analítica avanzada?

– Maximizar el ROI en tecnologías de analítica avanzada requiere una alineación estratégica, una cultura de toma de decisiones basada en datos, el uso inteligente de la IA generativa para liberar el “tiempo de reflexión” de los empleados, y un enfoque de mejora continua para las inversiones.

El primer y mayor retorno en inversión está en devolver el tiempo de reflexión a la fuerza laboral humana.

Tradicionalmente, la analítica y la inteligencia artificial se centraban en funciones empresariales específicas, como marketing, atención al cliente y finanzas.

Aunque la IA y analítica avanzada acelerará estas funciones, abrirá nuevas posibilidades para funciones que antes tenían un uso limitado de datos y análisis, como recursos humanos, legal y administración que pasaban casi sin aflorar en datos, creando bosques datos.

La IA o la analítica avanzada puede hacernos cargo de tareas monótonas y repetitivas, dejando que los humanos manejen para la verdadera creatividad e innovación. Estos pasos, entre otros, son pasos que la prudencia ha significado hasta ahora.

Sin embargo, la evaluación adecuada de análisis de ROI se debe crear por grupos funcionales, entendiendo que cada área de la organización se beneficia de manera diferente de las tecnologías y comprueba si obtienen los retornos adecuados de cada iniciativa.

Este análisis debe ser polifacético e involucrar a todas las áreas de la empresa – CFO, CTO, marketing, RRHH.

Finalmente, estas métricas se deben establecer antes de comenzar cualquier proyecto. Según un estudio de Gartner: “el 67% de las organizaciones maduras en IA/analítica avanzada define métricas en la fase de ideación de cada caso de uso, en comparación con el 44% de las organizaciones menos maduras”.

(Nota publicada originalmente en AMDD)