Los 10 hábitos de AI más exitosos en materia de Data AI en las entidades públicas

No es ningún secreto que dirigir una oficina data inteligencia en una entidad gubernamental es una tarea difícil.

Esta función se enfrenta a numerosas presiones, tanto internas (principalmente en torno a data , la calidad y la preparación tecnológica data ) como externas (principalmente en materia de cumplimiento normativo). Aunque la data no es la «propietaria» de los data, suele actuar como «custodia» y se espera que facilite el flujo de información y la creación de valor en la organización. De hecho, los ministros y los líderes de las organizaciones gubernamentales miden en última instancia el éxito de sus oficinas data inteligencia por el grado en que la información adecuada está disponible para los responsables de la toma de decisiones y las partes interesadas adecuadas en el momento oportuno.

Además, este trabajo no viene con un manual de instrucciones y depende en gran medida del contexto: lo que suele funcionar en un ministerio de gran envergadura puede fracasar fácilmente en organismos reguladores más pequeños.

Sin embargo, gracias a nuestra colaboración con organismos públicos, hemos identificado diez prácticas que distinguen a AI exitosos data AI de las entidades públicas del resto.

Los líderes eficaces data inteligencia reconocen que lo que no se puede medir, no se puede gestionar, por lo que desarrollan AI Data AI que se ajustan a los objetivos generales de la entidad gubernamental para garantizar la pertinencia, evitar la redundancia y maximizar el impacto. Colaboran estrechamente con los equipos de planificación estratégica para identificar formas de recopilar data indicadores clave de rendimiento (KPI) complejos y sus factores determinantes subyacentes. Además, comunican con claridad cómo AI impulsan los resultados en áreas clave como los servicios al ciudadano, las finanzas públicas y el desarrollo económico. Por último, revisan de forma proactiva y periódica el impacto y la alineación de data en relación con la estrategia general.

Los líderes eficaces data inteligencia adoptan una mentalidad de servicio hacia sus partes interesadas, tanto internas como externas, y las tratan como clientes. Comprenden las necesidades y los retos de sus partes interesadas y se coordinan continuamente para abordarlos de forma conjunta. Además, lanzan productos y servicios de autoservicio que facilitan, e incluso democratizan, el acceso a data la inteligencia basándose en derechos predefinidos. Buscan de forma proactiva opiniones y comentarios para evaluar la satisfacción de las partes interesadas y mejorar la oferta de servicios.

Los mejores responsables data inteligencia saben que invertir en herramientas o plataformas inadecuadas puede acarrear errores costosos y limitar la escalabilidad. En primer lugar, llevan a cabo una evaluación de necesidades y un análisis de mercado para adaptar las tecnologías a los objetivos y necesidades de la organización. Involucran a equipos multifuncionales en el proceso de selección tecnológica para garantizar la usabilidad y la compatibilidad. Crean arquitecturas modulares y escalables para mitigar los riesgos de dependencia. Por último, prueban las herramientas mediante implementaciones a pequeña escala antes de su implantación en toda la organización.

Los altos directivos saben muy bien que data el motor de la inteligencia empresarial, el aprendizaje automático y Inteligencia Artificial. Identifican los data para la toma de decisiones y las operaciones, y se esfuerzan por recopilarlos, ya sea a partir de sistemas y fuentes primarias, bases de datos de alta calidad, data secundarios o fuentes de acceso público. Crean data centralizados para facilitar la localización de los conjuntos de datos existentes y establecen claramente la titularidad y la responsabilidad de cada data .

Los mejores líderes son conscientes de que data mala data socava la confianza y conduce a una toma de decisiones errónea. Por ello, establecen controles y verificaciones data . Analizan en profundidad las causas fundamentales de los problemas data y buscan soluciones a largo plazo. Además, apoyan a sus equipos en la implementación de controles de calidad automatizados para garantizar la exactitud, la exhaustividad y la puntualidad de los datos, y definen normas empresariales y técnicas para evaluar la coherencia, la validez y la integridad. Asimismo, crean un equipo específico data para abordar de forma continua las deficiencias en materia de calidad.

Los mejores líderes data inteligencia reconocen que una conclusión bien elaborada tiene el poder de facilitar considerablemente la toma de decisiones. Por lo tanto, comprenden que su función no es meramente técnica e invierten en comprender y estructurar los problemas empresariales. Los mejores líderes llegan incluso a buscar de forma proactiva soluciones creativas aprovechando data la inteligencia, y las comparten con las partes interesadas. Presentan sus soluciones mediante una narrativa convincente y logran resultados duraderos.

Los líderes de éxito son conscientes de que su fortaleza depende de la de los miembros más débiles de su equipo. Dada la complejidad de AI relacionadas con data AI , es imprescindible contar con un conjunto de habilidades diversas y un enfoque flexible. Por ello, estos líderes contratan a los mejores profesionales en data , ingeniería, análisis y diseño. Implantan modelos de trabajo ágiles que permiten un desarrollo iterativo y una entrega más rápida de los casos de uso, al tiempo que fomentan una cultura de aprendizaje mediante la mejora de las competencias y la certificación.

Los líderes más destacados son conscientes de que una gestión proactiva garantiza el cumplimiento de la normativa y minimiza los riesgos. Por ello, involucran a los equipos de ciberseguridad, privacidad y cumplimiento normativo desde las primeras fases del diseño de los proyectos, incorporando los principios de seguridad y privacidad desde el diseño en todos AI . Además, mantienen una documentación exhaustiva para garantizar la preparación ante auditorías y utilizan herramientas que permiten realizar comprobaciones automáticas de cumplimiento con respecto a los marcos normativos del sector, así como a las normativas y estándares de las administraciones locales.

Los mejores líderes evalúan primero si existe una carencia real de capacidades o recursos. De hecho, saben que las marcas por sí solas, sin la experiencia adecuada, no servirán de mucho para resolver los problemas fundamentales. Por ello, son selectivos a la hora de elegir socios y solo recurren a aquellos que realmente pueden subsanar esas carencias concretas. Además, se aseguran de contar con mecanismos sólidos de transferencia de conocimientos y supervisan y evalúan continuamente a sus socios en función de su experiencia, su adecuación cultural y los logros alcanzados hasta la fecha.

Los altos directivos saben que la visibilidad ante la dirección garantiza una inversión continua y el apoyo de los niveles superiores. Por ello, establecen un calendario de reuniones informativas con la dirección para destacar los hitos clave y el retorno de la inversión. Presentan casos prácticos y organizan jornadas de demostración para mostrar los productos que han tenido éxito. Además, comparten lo que ha funcionado y lo que no. Por último, cuantifican los resultados (por ejemplo, ahorro de costes, reducción de tiempos) y los vinculan a los objetivos estratégicos.

El papel de los responsables data inteligencia en las entidades públicas es cada vez más crucial para el éxito general de la organización. Al adoptar estos diez hábitos, AI data AI rompen las barreras de la gobernanza tradicional y ofrecen resultados significativos y cuantificables tanto para la administración como para la ciudadanía. La verdadera medida del éxito no reside solo en la sofisticación de la tecnología, sino en su capacidad para resolver problemas reales, reforzar la confianza de la ciudadanía y allanar el camino hacia una administración más inteligente y ágil.