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«Las personas son el núcleo de cualquier transformación. Los programas data que tienen éxito se centran en gran medida en crear y mejorar las capacidades humanas que potencian su capacidad para tomar decisiones utilizando data AI. Se trata tanto de un ejercicio técnico como de un cambio cultural. Implica adoptar nuevas formas de trabajar, cuestionar el statu quo y sustituir la toma de decisiones basada en la intuición por una data. En Artefact, nos centramos en impulsar este cambio de forma gradual y sostenible para nuestros clientes».
Rahul Arya, director ejecutivo y socio gerente, ARTEFACT EAST
1 – El desarrollo de data debe estar impulsado por la empresa y destinado a la empresa
En el panorama empresarial actual, en rápida evolución, data se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que desean seguir siendo competitivas. Las organizaciones que no adoptan modelos data corren el riesgo de quedarse atrás respecto a sus rivales al perder valiosos conocimientos y oportunidades de expansión, optimización e innovación. En resumen, aprovechar 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 impulsen la identificación, priorización y desarrollo de AI data AI . Contrariamente a la creencia común de que las partes interesadas de las empresas son meros «consumidores» de data , creemos que deben liderar todo el proceso, con el apoyo de expertos data tecnología.
2 – Para identificar las data «adecuadas» es necesario realizar un análisis en profundidad de la cadena de valor y los procesos empresariales
El análisis exhaustivo de la cadena de valor empresarial y de los procesos clave de negocio lo realizan mejor las propias partes interesadas de la empresa. Este análisis identifica aquellas áreas en las que data pueden generar un impacto significativo en el negocio, ya sea en forma de crecimiento de los ingresos, optimización de costes, mejora de la experiencia del cliente o excelencia operativa. Durante este proceso, es esencial identificar oportunidades de negocio que se alineen con la estrategia empresarial global Compañia. Por ejemplo, el análisis de la cadena de suministro y sus ratios clave puede ayudar a identificar posibles deficiencias e ineficiencias que puedan beneficiarse del data y la inteligencia data .
3 – Dar prioridad a unas pocas data es lo que, en última instancia, tendrá un mayor impacto en el negocio
El objetivo no debería ser impresionar con una larga lista de data , sino identificar las áreas de negocio más críticas que pueden beneficiarse de los conocimientos data. Al evitar la tentación de buscar demasiadas data , las organizaciones pueden mantener el enfoque y aumentar sus posibilidades de crear data exitosas. También es importante identificar las capacidades de valor añadido de data más allá de la simple generación de informes. Si bien los informes son valiosos para ofrecer un resumen del rendimiento empresarial, solo proporcionan una visión retrospectiva de data, lo que deja poco margen para el análisis y la toma de decisiones. Para aprovechar al máximo el poder de data, las organizaciones deben identificar data que ofrezcan análisis diagnósticos que identifiquen automáticamente las causas fundamentales del rendimiento y análisis predictivos que anticipen las tendencias futuras.
4 – Para evaluar la viabilidad de data es necesario comprender a fondo data y las tecnologías
Antes de embarcarse en el desarrollo de una data , es fundamental realizar un estudio de viabilidad detallado que analice la disponibilidad y la calidad de las data necesarias, así como el coste de las tecnologías y los conocimientos especializados requeridos para recopilar y procesar dichos data . Esto incluye examinar los requisitos de hardware y software, así como las competencias humanas necesarias para implementar y mantener la tecnología. Esto también ayuda a establecer expectativas realistas para data que sean coherentes con la madurez de las data , las tecnologías y las capacidades necesarias.
5 – Para crear data de manera eficiente se necesita una AI escalable y un proceso de desarrollo ágil
La creación y el desarrollo data para las empresas requieren un nuevo modelo operativo —una AI »— compuesto por equipos funcionales dirigidos por expertos en el negocio y respaldados por data , ingenieros, analistas e ingenieros de software. Esta estructura de equipo garantiza que data se desarrollen siempre teniendo en cuenta un objetivo empresarial. La adopción de un proceso ágil de «prueba y aprendizaje», que busca crear una prueba de concepto (POC) satisfactoria en un plazo breve, también es esencial para acelerar los tiempos de desarrollo.
6 – Aceptar que algunas data fracasarán, y ampliar y mantener las que funcionan
No todas data tendrán éxito; algunas fracasarán, debido a data técnicas o data , a pesar de una planificación y ejecución minuciosas. Es fundamental que las organizaciones reconozcan que el fracaso es una parte natural del proceso de desarrollo: no debe disuadirlas de emprender proyectos futuros. En cambio, las empresas deben centrarse en industrializar los casos data exitosos, ampliarlos a data completos y optimizar sus algoritmos y data . Esto también incluye la supervisión y mejora continuas del caso de uso para garantizar que siga satisfaciendo las necesidades de los usuarios empresariales.
7 – Compartir conocimientos es necesario, pero no suficiente para lograr una amplia adopción data
Impartir formación data y proporcionar documentación fácil de usar a los usuarios empresariales es necesario, pero no suele ser suficiente para lograr una adopción generalizada de los casos data . La mejor forma de lograr una adopción generalizada de data por parte de los usuarios empresariales es haciendo que los propios usuarios lideren el proceso de desarrollo, integrando estas soluciones en el plan de formación de la organización e incluyendo indicadores clave de rendimiento (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 data de la organización, las empresas pueden crear una cultura de toma de decisiones data y garantizar que la adopción de data genere un impacto empresarial tangible.
8 – La mejora de data es un proceso continuo; es fundamental dar prioridad a las mejoras que realmente importan
Para lograr una mejora continua de data , es fundamental recabar periódicamente los comentarios de los usuarios empresariales, evaluar sus necesidades y requisitos, y realizar los ajustes necesarios para optimizarlas. La metodología Scrum ofrece un enfoque eficaz para recopilar e implementar mejoras de forma iterativa e incremental. Los usuarios de data deben aportar comentarios de forma continua sobre la precisión y la facilidad de uso de data , así como sobre las mejoras necesarias en los procesos empresariales. Es importante (1) implementar mejoras que aumenten la precisión de los resultados de la solución, (2) ampliar sus características y funcionalidades, y (3) mejorar su usabilidad y la experiencia del usuario.
9 – Mantener una gestión sólida de data garantiza resultados precisos con un mínimo de supervisión
Mantener data de alta calidad para data es fundamental para obtener resultados automatizados y precisos con una supervisión mínima. Para lograrlo, las organizaciones deben implementar un marco sólido data que aplique directrices y normas claras para data y la transformación data . Además, las organizaciones deben aplicar políticas estrictas data y privacidad data para garantizar data seguro y conforme data . Este enfoque garantiza que data de entrada data precisos, actuales y coherentes, lo que reduce el riesgo de errores y mejora la eficiencia general del flujo data .
10 – Para hacer un seguimiento del impacto empresarial de data , es necesario definir indicadores clave de rendimiento (KPI) de impacto directo y cuantificar el impacto empresarial incremental.
Identificar los indicadores clave de rendimiento (KPI) comerciales u operativos que mejoran directamente gracias a una data es esencial para medir su impacto en el negocio. Una vez identificados estos KPI, el siguiente paso es desarrollar una fórmula para medir el impacto incremental de la data en cada uno de ellos. Esta fórmula debe tener en cuenta el valor de referencia de estos KPI antes (o sin) la implementación de la data y compararlo con el rendimiento de estos KPI después (o con) la implementación de dicha solución, teniendo en cuenta otros factores que puedan haber contribuido a este aumento. Una vez calculado el impacto incremental en cada KPI, este debe traducirse en términos financieros, como la reducción de costes o el aumento de los ingresos. Por último, siempre se recomienda utilizar la medición automatizada del impacto empresarial de data para garantizar una medición imparcial y oportuna de dicho impacto.
«Dado que las organizaciones buscan obtener resultados empresariales tangibles de sus inversiones en data e Inteligencia Artificial, es fundamental adoptar un enfoque específico que permita crear las soluciones adecuadas y establecer unas expectativas realistas. Mediante este enfoque, los líderes empresariales impulsan el desarrollo de AI data AI «para el negocio y por el negocio»: dando prioridad a las soluciones más impactantes, creando pruebas de concepto rápidas con data , ampliando data que funcionan y aceptando el «fracaso» de aquellas que no lo hacen. El hecho de que los equipos empresariales lideren todo el proceso garantiza la aceptación y la adopción por parte de la empresa desde el principio».Oussama Ahmad, socio Data
En los últimos años, los proyectos Data han experimentado un auge en la región de Oriente Medio y Norte de África, a medida que las organizaciones aprovechan el potencial de data impulsar el crecimiento empresarial. Aunque persisten ciertos retos, como el mantenimiento de data —especialmente en los sistemas heredados—, las organizaciones buscan activamente soluciones para superar estos obstáculos. Desarrollar las data adecuadas data dentro de los equipos empresariales y establecer el modelo operativo adecuado es la medida más importante para garantizar la implementación y adopción exitosas de data , así como la consecución de un impacto empresarial tangible.Karim Hayek, director sénior Data
