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¿Te acuerdas de Business Objects? Si es así, quizá entiendas a dónde quiero llegar. Nos adentramos en una etapa en la que los grandes modelos de lenguaje (LLM), capaces de crear software para empresas, se convertirán cada vez más en un producto básico. Sin duda, se trata de un logro tecnológico impresionante, pero también puede suponer una carrera hacia el abismo.
¿Por qué? Porque mientras todos están ocupados presumiendo de sus últimos trucos AI , se están perdiendo la verdadera mina de oro: los data .
Analicémoslo:
Imagina esta situación en el sector de los productos de gran consumo: tanto Compañia como Compañia tienen acceso al mismo modelo de lenguaje grande (LLM) avanzado para la previsión de la demanda. Compañia cuenta con años de data de ventas limpios y armonizados, que incluyen información contextual sobre promociones, condiciones meteorológicas y la opinión en las redes sociales. Compañia dispone de data dispersos e incoherentes data en diversos sistemas. ¿Qué Compañia podrá realizar predicciones más precisas?
La verdad es data , sin data depurados, armonizados y modelados, las empresas no podrán sacar el máximo partido a la AI . Puede que tengas una potente AI tu alcance, pero si le proporcionas data de mala calidad, solo obtendrás información de mala calidad.
Por eso, la verdadera carrera no consiste en quién es capaz de implementar AI rápido, sino en quién consigue poner en orden sus data . Se trata de crear una data sólida que pueda alimentar estas nuevas y potentes AI . Porque, al fin y al cabo, la AI más que el motor: tus data el combustible que la hace funcionar.
En el sector de los productos de gran consumo, esto podría suponer la diferencia entre:
Así que, mientras tus competidores se lanzan a por el último chatbot o herramienta AI , recuerda: el verdadero valor reside en tus data. La pregunta es: ¿estás listo para sacarle partido?
El camino hacia Data: la nueva frontera
Todos hemos oído hablar del «viaje a la cloud». Fue la palabra de moda durante casi toda una década. ¿Y ahora? Nos embarcamos en una aventura aún más crucial: el viaje hacia data.
No se trata simplemente de otra moda tecnológica más. Es un cambio fundamental en la forma en que las empresas operan, innovan y compiten. Y si no te subes al carro, podrías quedarte atrás.
¿Cómo se traduce todo esto en la práctica? Se trata de pasar de data dispares y aisladas a un data unificado y accesible. Se trata de transformar data brutos data información útil. Se trata de crear una única fuente de información fiable que sirva de base para todo, desde las decisiones operativas hasta AI avanzadas AI .
Para una Compañia del sector de bienes de consumo envasados (CPG), esto podría implicar integrar data de los puntos de venta data el análisis de la opinión en las redes sociales, la información de la cadena de suministro y los comentarios de los clientes. Se trata de crear una visión global de tu negocio que te permita detectar tendencias, predecir la demanda e innovar en productos más rápido que nunca.
La verdadera propuesta de valor: son los Data, estúpido
La cuestión es la siguiente: AI tan buena como los data con data entrenado. Puedes tener el modelo de lenguaje grande (LLM) más sofisticado del planeta, pero si no se ha entrenado con data específicos de tu negocio, su valor para tu empresa será, en el mejor de los casos, limitado.
La verdadera ventaja competitiva reside en aprovechar el valor de tus data propios. Se trata de crear una data sólida que permita:
Aquí es donde se pone a prueba todo. Y déjame decirte que no es nada fácil.
Analicémoslo:
Agregación: En una Compañia típica del sector de bienes de consumo envasados (CPG), data estar dispersos entre sistemas ERP, plataformas CRM, herramientas de gestión de la cadena de suministro e innumerables hojas de cálculo de Excel. Reunir toda esta información es una tarea titánica, pero resulta esencial para obtener una visión completa de su negocio.
Limpieza y estandarización: data brutos data desordenados. Los distintos sistemas pueden utilizar formatos o convenciones de nomenclatura diferentes. La limpieza data estandarización de estos data es fundamental para cualquier análisis significativo o AI .
Accesibilidad: Data solo Data valor si están en manos de personas que saben utilizarlos. Esto implica crear interfaces y herramientas que permitan a los usuarios empresariales acceder a data y analizarlos data necesidad de tener un doctorado en informática.
Calidad, seguridad y cumplimiento normativo: data gran data una gran responsabilidad. Garantizar la exactitud de los data, protegerlos frente a filtraciones y cumplir con normativas como el RGPD es imprescindible.
El reto: algo más que tecnología
Aquí es donde muchas empresas tropiezan. Creen que se trata de un reto puramente tecnológico. Pero no es así. Es un reto organizativo.
Aquí entra en juego el concepto de data ». Como afirma Zhamak Dehghani, creadora del concepto data »:Data es un enfoque sociotécnico descentralizado destinado a eliminar la dicotomía entre data analíticos data las operaciones empresariales».[^1]
En otras palabras, se trata de eliminar las barreras entre departamentos, fomentar una cultura data y capacitar a los expertos en la materia para que se conviertan en data y consumidores data .
Esto requiere el compromiso de toda la empresa. Implica mejorar las competencias de la plantilla. Y sí, exige una inversión tecnológica considerable.
Pero, ¿cómo se traduce esto en la práctica? Imagina una Compañia de bienes de consumo Compañia :
Esta es la promesa de una data bien implementada. Pero para llegar hasta ahí se necesita algo más que tecnología nueva. Se requiere un cambio fundamental en nuestra forma de concebir y organizar data.
El camino a seguir: ingeniería de plataformas y creación de modelos
Entonces, ¿qué hacemos ahora? Durante los próximos años, debemos centrarnos plenamente en la ingeniería data y la creación de modelos.
Esto significa:
Analicemos cada uno de ellos con más detalle:
Invertir en data : esto va más allá de la simple adquisición de la tecnología más reciente. Se trata de crear una arquitectura escalable y flexible que pueda crecer al ritmo de tu negocio. Para una Compañia de bienes de consumo envasados (CPG), esto podría suponer la implementación de sensores de IoT en la cadena de suministro, la configuración de data en tiempo real procedentes de los minoristas o la creación de un data centralizado para todos los data históricos.
Desarrollo data : data gran data una gran responsabilidad. Es necesario contar con políticas claras sobre data , normas de calidad y protocolos de seguridad. Esto resulta especialmente crucial en el sector de los productos de gran consumo, donde se maneja data confidencial de los clientes data secretos comerciales que pueden tener un gran valor.
Creación y entrenamiento de modelos: aquí es donde ocurre la magia. Al entrenar AI con data específicos de tu empresa, puedes crear herramientas predictivas que te proporcionen una ventaja competitiva real. Imagina una AI predecir las tendencias de los productos antes de que se produzcan, o AI optimizar tu estrategia de precios en tiempo real basándose en una gran variedad de factores.
Fomentar data : Este es quizás el aspecto más complejo, pero también el más gratificante. Se trata de crear una cultura en la que todos, desde el director general hasta el personal de primera línea, comprendan el valor de data sepan cómo utilizarlos en su trabajo diario.
Es una tarea difícil, pero la alternativa es quedarse atrás en un mundo en el que data el nuevo petróleo y AI el motor que los impulsa.
En resumen
AI no está por llegar: ya está aquí. Los ganadores no serán aquellos que tengan las AI más llamativas. Los verdaderos vencedores serán aquellos que sepan aprovechar eficazmente sus data generar un valor empresarial real.
En el sector de los productos de gran consumo, esto podría marcar la diferencia entre un lanzamiento de producto que fracasa y otro que arrasa en el mercado. Podría ser la clave para optimizar tu cadena de suministro y hacer frente a la próxima crisis mundial. Podría ser lo que te permita personalizar la experiencia de tus clientes de formas con las que tus competidores solo pueden soñar.
Así que pregúntate: ¿estás preparado para el viaje hacia data? Porque, estés preparado o no, ya ha comenzado. Se están creando las plataformas, se están entrenando los modelos y la carrera ya está en marcha. ¿Irás a la cabeza o tendrás que ir a la zaga?
