Un enfoque práctico del impacto empresarial de Data & AI | Diez tácticas probadas del campo de batalla.

En el panorama empresarial actual, en rápida evolución, la inteligencia data se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que quieren seguir siendo competitivas. Las organizaciones que no adoptan los modelos data-driven corren el riesgo de quedarse rezagadas con respecto a sus rivales al perder valiosas perspectivas y oportunidades de expansión, optimización e innovación. En resumen, aprovechar la inteligencia data para los negocios ya no es un lujo, sino una necesidad para la sostenibilidad y la evolución, y los líderes empresariales deben ser quienes encabecen la identificación, priorización y desarrollo de soluciones data e IA. En contra de la creencia común de que las partes interesadas de la empresa son meros “consumidores” de soluciones data, creemos que deberían liderar todo el proceso, apoyados por expertos en data y tecnología.

La mejor forma de realizar un análisis exhaustivo de la cadena de valor empresarial y de los procesos empresariales clave es que lo lleven a cabo las propias partes interesadas del negocio. Este análisis identifica las áreas en las que las soluciones data pueden impulsar un impacto empresarial significativo en forma de crecimiento de los ingresos, optimización de los costes, mejora de la experiencia del cliente o excelencia operativa. Durante este proceso, es esencial identificar las oportunidades de negocio que se alinean con la estrategia empresarial global de la empresa. Por ejemplo, el análisis de la cadena de suministro y sus ratios clave puede ayudar a identificar posibles lagunas e ineficiencias que pueden beneficiarse de la analítica y la inteligencia de data.

El objetivo no debe ser impresionar con una larga lista de soluciones data, sino identificar las áreas empresariales más críticas que pueden beneficiarse de los conocimientos data-driven. Al evitar la tentación de buscar demasiadas soluciones data, las organizaciones pueden mantenerse centradas y aumentar sus posibilidades de crear soluciones data de éxito. También es importante identificar las capacidades de valor añadido de las soluciones data más allá de la simple elaboración de informes. Aunque los informes son valiosos porque proporcionan un resumen del rendimiento empresarial, sólo ofrecen una visión retrospectiva de la data, dejando poco margen para el análisis y la toma de decisiones. Para aprovechar plenamente el poder de la data, las organizaciones deben identificar soluciones de data que proporcionen análisis de diagnóstico que identifiquen automáticamente las causas profundas del rendimiento y análisis predictivos que anticipen las tendencias futuras.

Antes de embarcarse en el desarrollo de una solución data, es vital realizar un estudio de viabilidad detallado que examine la disponibilidad y la calidad de las fuentes data necesarias, así como el coste de las tecnologías y los conocimientos necesarios para recopilar y procesar estas fuentes data. Esto incluye examinar los requisitos de hardware y software, así como las habilidades humanas necesarias para implementar y mantener la tecnología. Esto también ayuda a establecer unas expectativas realistas para las soluciones data que sean coherentes con la madurez de las fuentes, tecnologías y capacidades data requeridas.

Construir y escalar las soluciones data para las empresas requiere un nuevo modelo operativo -una AI Factory- formado por equipos de características dirigidos por expertos empresariales apoyados por científicos, ingenieros, analistas e ingenieros de software de data. Esta estructura de equipo garantiza que las soluciones data se construyan siempre con un objetivo empresarial en mente. Adoptar un proceso ágil de prueba y aprendizaje que intente construir un POC exitoso en un corto espacio de tiempo también es esencial para lograr un tiempo de construcción más rápido.

No todas las soluciones data tendrán éxito; algunas fracasarán, debido a limitaciones técnicas o data, a pesar de una cuidadosa planificación y ejecución. Es crucial que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirles de seguir adelante con futuros proyectos. En su lugar, las empresas deben centrarse en industrializar los casos de uso data que hayan tenido éxito, escalarlos a dominios data completos y optimizar sus algoritmos y fuentes data. Esto también incluye la supervisión y mejora continuas del caso de uso para garantizar que sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.

Proporcionar formación sobre la solución data y documentación de fácil uso para los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para la adopción generalizada de los casos de uso data. La mejor forma de lograr una adopción generalizada de las soluciones data por parte de los usuarios empresariales es hacer que éstos dirijan el proceso de desarrollo, integrar estas soluciones en el currículo de aprendizaje de la organización e incluir los KPI de adopción e impacto en los cuadros de mando de los usuarios empresariales. Al alinear los cuadros de mando de los usuarios empresariales con la estrategia data de la organización, las organizaciones pueden crear una cultura de toma de decisiones data-driven y garantizar que la adopción de soluciones data conduce a un impacto empresarial tangible.

Para lograr una mejora continua de las soluciones data, es vital recoger periódicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos y realizar los ajustes necesarios para optimizarlos. La metodología Scrum proporciona un enfoque eficaz para recopilar y aplicar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de las soluciones data deben registrar una retroalimentación continua sobre la precisión y facilidad de uso de las soluciones data, así como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisión del resultado de la solución, (2) ampliar sus características y funcionalidad, y (3) mejorar su usabilidad y experiencia de usuario.

Mantener fuentes data de alta calidad para las soluciones data es crucial para lograr resultados automatizados y precisos con una supervisión mínima. Para lograrlo, las organizaciones deben implantar un sólido marco de calidad data que aplique directrices y normas claras para la recopilación y transformación de data. Además, las organizaciones deben aplicar sólidas políticas de seguridad y privacidad data para un procesamiento data seguro y conforme a las normas. Este enfoque garantiza que la data de entrada sea precisa, actual y coherente, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo de procesamiento de la data.

Identificar los KPI comerciales u operativos que mejoran directamente con una solución data es esencial para medir su impacto empresarial. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una fórmula para medir el impacto incremental de la solución data en cada uno de estos KPI. Esta fórmula debe tener en cuenta la línea de base de estos KPI antes (o sin) la implantación de la solución data y compararla con el rendimiento de estos KPI después (o con) la implantación de esta solución, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber provocado este incremento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, deberá traducirse en términos financieros, como reducción de costes o aumento de ingresos. Por último, siempre se recomienda utilizar la medición automatizada del impacto empresarial de las soluciones data para garantizar una medición imparcial y oportuna del impacto empresarial.

“A medida que las organizaciones tratan de lograr resultados empresariales tangibles de sus inversiones en análisis data y artificial intelligence, es fundamental adoptar un enfoque centrado que construya las soluciones adecuadas y establezca las expectativas correctas. A través de este enfoque, los líderes empresariales encabezan el desarrollo de soluciones data e IA ‘para el negocio por el negocio’ - priorizando las soluciones de mayor impacto, construyendo POC rápidos con expertos en data, escalando las soluciones data que funcionan y aceptando el ‘fracaso’ en aquellas que no lo hacen. Hacer que los equipos empresariales dirijan todo el proceso garantiza la aceptación por parte del negocio y la adopción por diseño.”

Oussama Ahmad, socio consultor de Data

Los proyectos de aceleración Data han aumentado en la región MENA en los últimos años, a medida que las organizaciones adoptan el poder de la data para el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de la calidad de la data, especialmente con los sistemas heredados, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obstáculos. Crear las capacidades data adecuadas dentro de los equipos empresariales y el modelo operativo correcto es la forma más importante de garantizar el éxito de la implantación y adopción de las soluciones data y la consecución de un impacto empresarial tangible.”

Karim Hayek, Director Senior de Consultoría Data