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¿Recuerda Business Objects? Si es así, puede que vea a dónde quiero llegar con esto. Nos dirigimos hacia un periodo en el que los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) capaces de construir software a nivel empresarial se convertirán cada vez más en productos básicos. Es una hazaña tecnológica impresionante, seguro, pero también es una potencial carrera hacia el fondo.
¿Por qué? Porque mientras todos están ocupados mostrando sus últimos trucos de salón de la IA, se están perdiendo la verdadera mina de oro: el propio data.
Desglosemos esto:
Considere este escenario en el mundo CPG: Tanto la empresa A como la empresa B tienen acceso al mismo LLM avanzado para la previsión de la demanda. La empresa A dispone de años de data de ventas limpio y armonizado, completo con información contextual sobre promociones, condiciones meteorológicas y sentimiento de los medios sociales. La empresa B tiene data dispersos e incoherentes almacenados en varios sistemas. ¿Qué empresa cree que podrá hacer predicciones más precisas?
La verdad es que sin un data correctamente depurado, armonizado y modelizado, las empresas no podrán sacar el máximo partido de la revolución de la IA. Puede que tenga una IA potente al alcance de la mano, pero si la alimenta con data de mala calidad, sólo conseguirá sacar conclusiones de mala calidad.
Por eso la verdadera carrera no consiste en ver quién puede implantar la IA más rápido, sino en ver quién puede poner su casa data en orden. Se trata de crear una infraestructura data robusta que pueda alimentar estas nuevas y potentes herramientas de IA. Porque al final, la IA es sólo el motor - su data es el combustible que la hace funcionar.
En el sector CPG, esto podría significar la diferencia entre:
Así que mientras sus competidores persiguen el último chatbot o la última herramienta de escritura con IA, recuerde: el valor real reside en su data. La pregunta es: ¿está preparado para desbloquearlo?
El viaje hacia el Data: la nueva frontera
Todos hemos oído hablar del “viaje al cloud”. Fue la palabra de moda du jour durante la mayor parte de una década. ¿Pero ahora? Nos embarcamos en una expedición aún más crítica: el viaje hacia el data.
No se trata de una tendencia tecnológica más. Es un cambio fundamental en la forma en que las empresas operan, innovan y compiten. Y si usted no está a bordo, podría encontrarse abandonado en el polvo.
¿Qué aspecto tiene este viaje en la práctica? Se trata de pasar de fuentes data dispares y aisladas a un ecosistema data unificado y accesible. Se trata de transformar la data en bruto en información procesable. Se trata de crear una única fuente de verdad que pueda impulsarlo todo, desde las decisiones operativas hasta las aplicaciones avanzadas de IA.
Para una empresa de bienes de consumo, esto podría significar integrar el punto de venta data con el análisis del sentimiento de las redes sociales, la información de la cadena de suministro y los comentarios de los clientes. Se trata de crear una visión holística de su negocio que le permita detectar tendencias, predecir la demanda e innovar productos más rápido que nunca.
La verdadera propuesta de valor: Es el Data, estúpido
Esta es la cuestión: la IA sólo es tan buena como el data en el que está entrenada. Puede tener la IA más sofisticada del planeta, pero si no está entrenada en su data empresarial específica, su valor para su empresa será limitado en el mejor de los casos.
La verdadera ventaja competitiva reside en liberar el valor de su data patentado. Se trata de crear un data platform robusto que pueda:
Aquí es donde la goma se encuentra con la carretera. Y déjeme decirle que no es fácil.
Desglosemos esto:
Agregación: En una empresa típica de CPG, data puede estar repartido entre sistemas ERP, plataformas CRM, herramientas de gestión de la cadena de suministro e innumerables hojas de cálculo Excel. Reunir todo esto es una tarea hercúlea, pero es esencial para obtener una imagen completa de su negocio.
Limpieza y normalización: El data en bruto es desordenado. Los distintos sistemas pueden utilizar formatos o convenciones de nomenclatura diferentes. Limpiar este data y normalizarlo es crucial para cualquier análisis significativo o aplicación de IA.
Accesibilidad: Data sólo es valioso si está en manos de personas que puedan utilizarlo. Esto significa crear interfaces y herramientas que permitan a los usuarios empresariales acceder y analizar data sin necesidad de un doctorado en informática.
Calidad, seguridad y conformidad: Un gran data conlleva una gran responsabilidad. Garantizar la exactitud de su data, protegerla de las infracciones y cumplir normativas como el GDPR no es negociable.
El reto: Algo más que tecnología
Aquí es donde muchas empresas tropiezan. Piensan que se trata de un reto puramente tecnológico. Pero no lo es. Es uno organizativo.
Entre en el concepto de malla data. En palabras de Zhamak Dehghani, creador del concepto de malla data “La malla Data es un enfoque sociotécnico descentralizado para eliminar la dicotomía de la data analítica y el funcionamiento empresarial”[^1].
En otras palabras, se trata de romper los silos, fomentar una cultura data-driven y capacitar a los expertos del sector para que se conviertan en productores y consumidores de data.
Esto requiere la implicación de toda la empresa. Requiere mejorar las cualificaciones de su plantilla. Y sí, exige una inversión tecnológica significativa.
Pero, ¿cómo se ve esto en la práctica? Imagine una empresa de bienes de consumo en la que:
Esta es la promesa de una malla data bien implementada. Pero llegar hasta ahí requiere algo más que nueva tecnología. Requiere un cambio fundamental en la forma en que pensamos y nos organizamos en torno a la data.
El camino a seguir: Ingeniería de plataformas y construcción de modelos
Entonces, ¿hacia dónde nos dirigimos a partir de ahora? En los próximos años, la atención debe centrarse directamente en la ingeniería y la construcción de modelos del data platform.
Esto significa:
Exploremos cada uno de ellos con más detalle:
Invertir en infraestructuras data: Esto va más allá de comprar la última tecnología. Se trata de crear una arquitectura escalable y flexible que pueda crecer con su negocio. Para una empresa de CPG, esto podría significar implementar sensores IoT en su cadena de suministro, establecer canalizaciones data en tiempo real desde los minoristas o crear un lago data central para todo su data histórico.
Desarrollando data governance: Un gran data conlleva una gran responsabilidad. Necesita políticas claras sobre el uso de data, normas de calidad y protocolos de seguridad. Esto es especialmente crucial en el sector CPG, donde usted trata con data sensibles de los clientes y secretos comerciales potencialmente valiosos.
Construcción y formación de modelos: Aquí es donde ocurre la magia. Entrenando modelos de IA en su negocio único data, puede crear herramientas predictivas que le den una ventaja real. Imagine una IA capaz de predecir las tendencias de los productos antes de que se produzcan, o de optimizar su estrategia de precios en tiempo real basándose en multitud de factores.
Fomentar la alfabetización data: Este es quizás el aspecto más desafiante pero también el más gratificante. Se trata de crear una cultura en la que todo el mundo, desde el director general hasta el personal de primera línea, comprenda el valor de data y sepa cómo utilizarlo en su trabajo diario.
Es mucho pedir, pero la alternativa es quedarse atrás en un mundo en el que el data es el nuevo petróleo, y la IA es el motor que funciona con él.
Lo esencial
La revolución de la IA no está llegando, ya está aquí. Los ganadores no vendrán determinados por quién tenga las demostraciones de IA más llamativas. Los verdaderos vencedores serán los que puedan aprovechar eficazmente su data para impulsar un valor empresarial real.
En el mundo de los bienes de consumo, esto podría significar la diferencia entre un lanzamiento de producto que se esfuma y otro que arrasa en el mercado. Podría ser la clave para optimizar su cadena de suministro para capear la próxima disrupción global. Podría ser lo que le permita personalizar las experiencias de sus clientes de un modo que sus competidores sólo pueden soñar.
Así pues, pregúntese: ¿Está preparado para el viaje hacia el data? Porque listo o no, ya ha comenzado. Las plataformas se están construyendo, los modelos se están entrenando y la carrera está en marcha. ¿Liderará usted el pelotón o jugará a ponerse al día?
