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No es ning\u00fan secreto que dirigir una oficina de data e inteligencia en una entidad gubernamental es un trabajo dif\u00edcil.<\/p>\n<\/div>
Esta funci\u00f3n se enfrenta a numerosas presiones, tanto internas (principalmente en torno a la disponibilidad del data, la calidad y la preparaci\u00f3n tecnol\u00f3gica) como externas (principalmente el cumplimiento). Aunque la oficina data no es la \u201cpropietaria\u201d del data, suele actuar como \u201ccustodio\u201d y se espera que facilite el flujo de informaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de valor en la organizaci\u00f3n. De hecho, los ministros y los dirigentes de las organizaciones gubernamentales miden en \u00faltima instancia el \u00e9xito de sus oficinas de data\/inteligencia por el grado en que la inteligencia adecuada est\u00e1 a disposici\u00f3n de los responsables de la toma de decisiones y de las partes interesadas en el momento oportuno.<\/p>\n<\/div>
Adem\u00e1s, el trabajo no viene con un manual de instrucciones y es muy contextual: lo que a menudo funciona para un gran ministerio puede fracasar f\u00e1cilmente en organismos reguladores m\u00e1s peque\u00f1os.<\/p>\n<\/div>
Sin embargo, a trav\u00e9s de nuestro trabajo con organizaciones gubernamentales, hemos identificado 10 pr\u00e1cticas que distinguen a los l\u00edderes exitosos en data e IA de las entidades gubernamentales del resto.<\/p>\n<\/div>
1) Se sincronizan con la estrategia empresarial m\u00e1s amplia<\/h2><\/div>Los l\u00edderes exitosos en data e inteligencia reconocen que lo que no se puede medir, no se puede gestionar, por lo que desarrollan iniciativas de Data e IA que se alinean con los objetivos generales de la entidad gubernamental para garantizar la relevancia, evitar la redundancia y maximizar el impacto. Colaboran estrechamente con los equipos de planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica para identificar formas de recopilar data sobre KPI desafiantes y sus impulsores subyacentes. Adem\u00e1s, comunican claramente c\u00f3mo las iniciativas de IA impulsan los resultados en \u00e1reas clave como los servicios al ciudadano, las finanzas p\u00fablicas y el desarrollo econ\u00f3mico. Por \u00faltimo, revisan de forma proactiva y regular el impacto y la alineaci\u00f3n de los proyectos data en relaci\u00f3n con la estrategia general.<\/p>\n<\/div>
2) Van m\u00e1s all\u00e1 para servir y colaborar con sus grupos de inter\u00e9s<\/h2><\/div>Los l\u00edderes eficaces de data e inteligencia adoptan una mentalidad de servicio hacia sus partes interesadas internas y externas, trat\u00e1ndolas como clientes. Entienden las necesidades y los retos de sus partes interesadas y se alinean continuamente sobre c\u00f3mo abordarlos juntos. Adem\u00e1s, lanzan productos y servicios de autoservicio que facilitan, e incluso democratizan, el acceso a la data y a la inteligencia bas\u00e1ndose en derechos predefinidos. Buscan proactivamente opiniones para medir la satisfacci\u00f3n de las partes interesadas y mejorar la oferta de servicios.<\/p>\n<\/div>
3) Son tecnol\u00f3gicamente agn\u00f3sticos pero deliberados en sus elecciones tecnol\u00f3gicas<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes en data e inteligencia comprenden que invertir en las herramientas o plataformas equivocadas puede conducir a errores costosos y a una escalabilidad limitada. Primero llevan a cabo una evaluaci\u00f3n de las necesidades y una exploraci\u00f3n del mercado para adecuar las tecnolog\u00edas a los objetivos y necesidades de la organizaci\u00f3n. Implican a los equipos interfuncionales en el proceso de selecci\u00f3n de la tecnolog\u00eda para garantizar la usabilidad y la compatibilidad. Construyen arquitecturas modulares y escalables para mitigar los riesgos de dependencia. Por \u00faltimo, ponen a prueba las herramientas con despliegues a peque\u00f1a escala antes de implantarlas en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
4) Dan prioridad a la adquisici\u00f3n, recogida y disponibilidad de data<\/h2><\/div>Los altos dirigentes saben muy bien que el data es el combustible para Inteligencia empresarial<\/a>, Aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>, e Inteligencia Artificial. Trazan el mapa de la data necesaria para la toma de decisiones y las operaciones y se esfuerzan por recopilarla, ya sea de sistemas y fuentes primarias, bases de data premium, asociaciones de data secundarias o fuentes disponibles p\u00fablicamente. Crean cat\u00e1logos data centralizados para que los conjuntos data existentes sean m\u00e1s descubribles y establecen una propiedad y una responsabilidad claras para cada fuente data.<\/p>\n<\/div>5) No toleran los problemas de calidad data<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes reconocen que una mala calidad data socava la confianza y conduce a una toma de decisiones err\u00f3nea. Por ello, establecen controles y comprobaciones de calidad data. Profundizan en la comprensi\u00f3n de las causas profundas de los problemas de calidad data y encuentran soluciones a largo plazo. Adem\u00e1s, apoyan a sus equipos en la aplicaci\u00f3n de controles de calidad automatizados para comprobar la precisi\u00f3n, la exhaustividad y la puntualidad, y definen normas empresariales y t\u00e9cnicas para evaluar la coherencia, la validez y la integridad. Adem\u00e1s, crean un equipo dedicado a la administraci\u00f3n de data para abordar continuamente las deficiencias de calidad.<\/p>\n<\/div>
6) \u201cResuelven problemas\u201d y aportan ideas valiosas<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes de data y de inteligencia reconocen que un insight bien elaborado tiene el poder de convertir la toma de decisiones en un proceso bastante sencillo. Por lo tanto, entienden que su papel no es s\u00f3lo t\u00e9cnico e invierten en comprender y estructurar los problemas empresariales. Los mejores l\u00edderes incluso encuentran proactivamente soluciones creativas aprovechando la data y la inteligencia y las comparten con sus interlocutores. Presentan sus soluciones con una narraci\u00f3n poderosa y ofrecen resultados duraderos.<\/p>\n<\/div>
7) Forman equipos \u00e1giles y multidisciplinares<\/h2><\/div>Los l\u00edderes de \u00e9xito reconocen que son tan fuertes como los miembros m\u00e1s d\u00e9biles de su equipo. Debido a la complejidad de las iniciativas de data e IA, contar con diversos conjuntos de habilidades y un enfoque receptivo son \u201cimprescindibles\u201d. Como resultado, estos l\u00edderes reclutan a los mejores talentos en ciencia, ingenier\u00eda, anal\u00edtica y dise\u00f1o data. Inculcan modelos de trabajo \u00e1giles para permitir un desarrollo iterativo y una entrega m\u00e1s r\u00e1pida de los casos de uso, al tiempo que promueven una cultura de aprendizaje a trav\u00e9s de la actualizaci\u00f3n de conocimientos y la certificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
8) Piensan en el cumplimiento y la gobernanza en la fase de dise\u00f1o, no despu\u00e9s o como un proyecto secundario<\/h2><\/div>Los l\u00edderes c\u00e9lebres entienden que una gobernanza proactiva garantiza el cumplimiento de las normativas y minimiza los riesgos. Como resultado, implican a los equipos de ciberseguridad, privacidad y cumplimiento en las primeras fases del dise\u00f1o del proyecto, integrando los principios de seguridad y privacidad por dise\u00f1o en todos los flujos de trabajo de la IA. Tambi\u00e9n mantienen una documentaci\u00f3n exhaustiva para garantizar la preparaci\u00f3n para las auditor\u00edas y aprovechan las herramientas para realizar comprobaciones automatizadas del cumplimiento de los marcos de la industria, as\u00ed como de los reglamentos y normas de los gobiernos locales.<\/p>\n<\/div>
9) Incorporan a los socios adecuados s\u00f3lo cuando y donde es necesario<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes eval\u00faan primero si existe un d\u00e9ficit real de capacidad o de recursos. De hecho, saben que los nombres de marca por s\u00ed solos, sin la experiencia adecuada, har\u00e1n poco para resolver los problemas fundamentales. En consecuencia, son selectivos a la hora de elegir a sus socios, incorporando s\u00f3lo a aquellos que realmente pueden abordar estas carencias espec\u00edficas. Adem\u00e1s, garantizan unos s\u00f3lidos mecanismos de transferencia de conocimientos y supervisan y eval\u00faan continuamente a sus socios en funci\u00f3n de su experiencia, ajuste cultural y logros hasta la fecha.<\/p>\n<\/div>
10) Muestran los logros al nivel C<\/h2><\/div>Los altos dirigentes saben que la visibilidad entre el conjunto de ejecutivos garantiza la inversi\u00f3n continuada y el apoyo de arriba abajo. Como resultado, crean una cadencia de sesiones informativas ejecutivas para destacar los hitos clave y el retorno de la inversi\u00f3n. Presentan estudios de casos de uso y llevan a cabo jornadas de demostraci\u00f3n para mostrar los productos de \u00e9xito. Adem\u00e1s, comparten lo que ha funcionado y lo que no. Por \u00faltimo, cuantifican los resultados (por ejemplo, ahorro de costes, reducci\u00f3n de tiempo) y los vinculan a los objetivos estrat\u00e9gicos.<\/p>\n<\/div>
El papel de los l\u00edderes de data e inteligencia en las entidades gubernamentales es cada vez m\u00e1s crucial para el \u00e9xito general de la empresa. Al adoptar estos diez h\u00e1bitos, los l\u00edderes de la data y la IA rompen los l\u00edmites de la gobernanza tradicional y ofrecen resultados significativos y cuantificables tanto para el gobierno como para el p\u00fablico. La verdadera medida del \u00e9xito no reside s\u00f3lo en la sofisticaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, sino en su capacidad para resolver problemas reales, mejorar la confianza p\u00fablica y allanar el camino hacia un gobierno m\u00e1s inteligente y \u00e1gil.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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2) Van m\u00e1s all\u00e1 para servir y colaborar con sus grupos de inter\u00e9s<\/h2><\/div>Los l\u00edderes eficaces de data e inteligencia adoptan una mentalidad de servicio hacia sus partes interesadas internas y externas, trat\u00e1ndolas como clientes. Entienden las necesidades y los retos de sus partes interesadas y se alinean continuamente sobre c\u00f3mo abordarlos juntos. Adem\u00e1s, lanzan productos y servicios de autoservicio que facilitan, e incluso democratizan, el acceso a la data y a la inteligencia bas\u00e1ndose en derechos predefinidos. Buscan proactivamente opiniones para medir la satisfacci\u00f3n de las partes interesadas y mejorar la oferta de servicios.<\/p>\n<\/div>
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4) Dan prioridad a la adquisici\u00f3n, recogida y disponibilidad de data<\/h2><\/div>Los altos dirigentes saben muy bien que el data es el combustible para Inteligencia empresarial<\/a>, Aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>, e Inteligencia Artificial. Trazan el mapa de la data necesaria para la toma de decisiones y las operaciones y se esfuerzan por recopilarla, ya sea de sistemas y fuentes primarias, bases de data premium, asociaciones de data secundarias o fuentes disponibles p\u00fablicamente. Crean cat\u00e1logos data centralizados para que los conjuntos data existentes sean m\u00e1s descubribles y establecen una propiedad y una responsabilidad claras para cada fuente data.<\/p>\n<\/div>5) No toleran los problemas de calidad data<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes reconocen que una mala calidad data socava la confianza y conduce a una toma de decisiones err\u00f3nea. Por ello, establecen controles y comprobaciones de calidad data. Profundizan en la comprensi\u00f3n de las causas profundas de los problemas de calidad data y encuentran soluciones a largo plazo. Adem\u00e1s, apoyan a sus equipos en la aplicaci\u00f3n de controles de calidad automatizados para comprobar la precisi\u00f3n, la exhaustividad y la puntualidad, y definen normas empresariales y t\u00e9cnicas para evaluar la coherencia, la validez y la integridad. Adem\u00e1s, crean un equipo dedicado a la administraci\u00f3n de data para abordar continuamente las deficiencias de calidad.<\/p>\n<\/div>
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7) Forman equipos \u00e1giles y multidisciplinares<\/h2><\/div>Los l\u00edderes de \u00e9xito reconocen que son tan fuertes como los miembros m\u00e1s d\u00e9biles de su equipo. Debido a la complejidad de las iniciativas de data e IA, contar con diversos conjuntos de habilidades y un enfoque receptivo son \u201cimprescindibles\u201d. Como resultado, estos l\u00edderes reclutan a los mejores talentos en ciencia, ingenier\u00eda, anal\u00edtica y dise\u00f1o data. Inculcan modelos de trabajo \u00e1giles para permitir un desarrollo iterativo y una entrega m\u00e1s r\u00e1pida de los casos de uso, al tiempo que promueven una cultura de aprendizaje a trav\u00e9s de la actualizaci\u00f3n de conocimientos y la certificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
8) Piensan en el cumplimiento y la gobernanza en la fase de dise\u00f1o, no despu\u00e9s o como un proyecto secundario<\/h2><\/div>Los l\u00edderes c\u00e9lebres entienden que una gobernanza proactiva garantiza el cumplimiento de las normativas y minimiza los riesgos. Como resultado, implican a los equipos de ciberseguridad, privacidad y cumplimiento en las primeras fases del dise\u00f1o del proyecto, integrando los principios de seguridad y privacidad por dise\u00f1o en todos los flujos de trabajo de la IA. Tambi\u00e9n mantienen una documentaci\u00f3n exhaustiva para garantizar la preparaci\u00f3n para las auditor\u00edas y aprovechan las herramientas para realizar comprobaciones automatizadas del cumplimiento de los marcos de la industria, as\u00ed como de los reglamentos y normas de los gobiernos locales.<\/p>\n<\/div>
9) Incorporan a los socios adecuados s\u00f3lo cuando y donde es necesario<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes eval\u00faan primero si existe un d\u00e9ficit real de capacidad o de recursos. De hecho, saben que los nombres de marca por s\u00ed solos, sin la experiencia adecuada, har\u00e1n poco para resolver los problemas fundamentales. En consecuencia, son selectivos a la hora de elegir a sus socios, incorporando s\u00f3lo a aquellos que realmente pueden abordar estas carencias espec\u00edficas. Adem\u00e1s, garantizan unos s\u00f3lidos mecanismos de transferencia de conocimientos y supervisan y eval\u00faan continuamente a sus socios en funci\u00f3n de su experiencia, ajuste cultural y logros hasta la fecha.<\/p>\n<\/div>
10) Muestran los logros al nivel C<\/h2><\/div>Los altos dirigentes saben que la visibilidad entre el conjunto de ejecutivos garantiza la inversi\u00f3n continuada y el apoyo de arriba abajo. Como resultado, crean una cadencia de sesiones informativas ejecutivas para destacar los hitos clave y el retorno de la inversi\u00f3n. Presentan estudios de casos de uso y llevan a cabo jornadas de demostraci\u00f3n para mostrar los productos de \u00e9xito. Adem\u00e1s, comparten lo que ha funcionado y lo que no. Por \u00faltimo, cuantifican los resultados (por ejemplo, ahorro de costes, reducci\u00f3n de tiempo) y los vinculan a los objetivos estrat\u00e9gicos.<\/p>\n<\/div>
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6) \u201cResuelven problemas\u201d y aportan ideas valiosas<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes de data y de inteligencia reconocen que un insight bien elaborado tiene el poder de convertir la toma de decisiones en un proceso bastante sencillo. Por lo tanto, entienden que su papel no es s\u00f3lo t\u00e9cnico e invierten en comprender y estructurar los problemas empresariales. Los mejores l\u00edderes incluso encuentran proactivamente soluciones creativas aprovechando la data y la inteligencia y las comparten con sus interlocutores. Presentan sus soluciones con una narraci\u00f3n poderosa y ofrecen resultados duraderos.<\/p>\n<\/div>
7) Forman equipos \u00e1giles y multidisciplinares<\/h2><\/div>Los l\u00edderes de \u00e9xito reconocen que son tan fuertes como los miembros m\u00e1s d\u00e9biles de su equipo. Debido a la complejidad de las iniciativas de data e IA, contar con diversos conjuntos de habilidades y un enfoque receptivo son \u201cimprescindibles\u201d. Como resultado, estos l\u00edderes reclutan a los mejores talentos en ciencia, ingenier\u00eda, anal\u00edtica y dise\u00f1o data. Inculcan modelos de trabajo \u00e1giles para permitir un desarrollo iterativo y una entrega m\u00e1s r\u00e1pida de los casos de uso, al tiempo que promueven una cultura de aprendizaje a trav\u00e9s de la actualizaci\u00f3n de conocimientos y la certificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
8) Piensan en el cumplimiento y la gobernanza en la fase de dise\u00f1o, no despu\u00e9s o como un proyecto secundario<\/h2><\/div>Los l\u00edderes c\u00e9lebres entienden que una gobernanza proactiva garantiza el cumplimiento de las normativas y minimiza los riesgos. Como resultado, implican a los equipos de ciberseguridad, privacidad y cumplimiento en las primeras fases del dise\u00f1o del proyecto, integrando los principios de seguridad y privacidad por dise\u00f1o en todos los flujos de trabajo de la IA. Tambi\u00e9n mantienen una documentaci\u00f3n exhaustiva para garantizar la preparaci\u00f3n para las auditor\u00edas y aprovechan las herramientas para realizar comprobaciones automatizadas del cumplimiento de los marcos de la industria, as\u00ed como de los reglamentos y normas de los gobiernos locales.<\/p>\n<\/div>
9) Incorporan a los socios adecuados s\u00f3lo cuando y donde es necesario<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes eval\u00faan primero si existe un d\u00e9ficit real de capacidad o de recursos. De hecho, saben que los nombres de marca por s\u00ed solos, sin la experiencia adecuada, har\u00e1n poco para resolver los problemas fundamentales. En consecuencia, son selectivos a la hora de elegir a sus socios, incorporando s\u00f3lo a aquellos que realmente pueden abordar estas carencias espec\u00edficas. Adem\u00e1s, garantizan unos s\u00f3lidos mecanismos de transferencia de conocimientos y supervisan y eval\u00faan continuamente a sus socios en funci\u00f3n de su experiencia, ajuste cultural y logros hasta la fecha.<\/p>\n<\/div>
10) Muestran los logros al nivel C<\/h2><\/div>Los altos dirigentes saben que la visibilidad entre el conjunto de ejecutivos garantiza la inversi\u00f3n continuada y el apoyo de arriba abajo. Como resultado, crean una cadencia de sesiones informativas ejecutivas para destacar los hitos clave y el retorno de la inversi\u00f3n. Presentan estudios de casos de uso y llevan a cabo jornadas de demostraci\u00f3n para mostrar los productos de \u00e9xito. Adem\u00e1s, comparten lo que ha funcionado y lo que no. Por \u00faltimo, cuantifican los resultados (por ejemplo, ahorro de costes, reducci\u00f3n de tiempo) y los vinculan a los objetivos estrat\u00e9gicos.<\/p>\n<\/div>
El papel de los l\u00edderes de data e inteligencia en las entidades gubernamentales es cada vez m\u00e1s crucial para el \u00e9xito general de la empresa. Al adoptar estos diez h\u00e1bitos, los l\u00edderes de la data y la IA rompen los l\u00edmites de la gobernanza tradicional y ofrecen resultados significativos y cuantificables tanto para el gobierno como para el p\u00fablico. La verdadera medida del \u00e9xito no reside s\u00f3lo en la sofisticaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, sino en su capacidad para resolver problemas reales, mejorar la confianza p\u00fablica y allanar el camino hacia un gobierno m\u00e1s inteligente y \u00e1gil.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
No es ning\u00fan secreto que dirigir una oficina de data e inteligencia en una entidad gubernamental es un trabajo dif\u00edcil. Este papel se enfrenta a numerosas presiones, tanto internas (principalmente en torno a la disponibilidad, calidad y preparaci\u00f3n tecnol\u00f3gica de la data) como externas (principalmente el cumplimiento de las normas). Aunque la oficina data no es la \u201cpropietaria\u201d del data, suele actuar como \u201ccustodio\u201d y se espera que facilite el flujo de informaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de valor en la organizaci\u00f3n. De hecho, los ministros y los dirigentes de las organizaciones gubernamentales miden en \u00faltima instancia el \u00e9xito de sus oficinas de data\/inteligencia por el grado en que la inteligencia adecuada est\u00e1 a disposici\u00f3n de los responsables de la toma de decisiones y de las partes interesadas en el momento oportuno.<\/p>","protected":false},"featured_media":301016,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21933],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301015","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-public-sector-non-profit","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301015","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301016"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301015"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301015"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301015"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Los mejores l\u00edderes en data e inteligencia comprenden que invertir en las herramientas o plataformas equivocadas puede conducir a errores costosos y a una escalabilidad limitada. Primero llevan a cabo una evaluaci\u00f3n de las necesidades y una exploraci\u00f3n del mercado para adecuar las tecnolog\u00edas a los objetivos y necesidades de la organizaci\u00f3n. Implican a los equipos interfuncionales en el proceso de selecci\u00f3n de la tecnolog\u00eda para garantizar la usabilidad y la compatibilidad. Construyen arquitecturas modulares y escalables para mitigar los riesgos de dependencia. Por \u00faltimo, ponen a prueba las herramientas con despliegues a peque\u00f1a escala antes de implantarlas en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
4) Dan prioridad a la adquisici\u00f3n, recogida y disponibilidad de data<\/h2><\/div>Los altos dirigentes saben muy bien que el data es el combustible para Inteligencia empresarial<\/a>, Aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>, e Inteligencia Artificial. Trazan el mapa de la data necesaria para la toma de decisiones y las operaciones y se esfuerzan por recopilarla, ya sea de sistemas y fuentes primarias, bases de data premium, asociaciones de data secundarias o fuentes disponibles p\u00fablicamente. Crean cat\u00e1logos data centralizados para que los conjuntos data existentes sean m\u00e1s descubribles y establecen una propiedad y una responsabilidad claras para cada fuente data.<\/p>\n<\/div>5) No toleran los problemas de calidad data<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes reconocen que una mala calidad data socava la confianza y conduce a una toma de decisiones err\u00f3nea. Por ello, establecen controles y comprobaciones de calidad data. Profundizan en la comprensi\u00f3n de las causas profundas de los problemas de calidad data y encuentran soluciones a largo plazo. Adem\u00e1s, apoyan a sus equipos en la aplicaci\u00f3n de controles de calidad automatizados para comprobar la precisi\u00f3n, la exhaustividad y la puntualidad, y definen normas empresariales y t\u00e9cnicas para evaluar la coherencia, la validez y la integridad. Adem\u00e1s, crean un equipo dedicado a la administraci\u00f3n de data para abordar continuamente las deficiencias de calidad.<\/p>\n<\/div>
6) \u201cResuelven problemas\u201d y aportan ideas valiosas<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes de data y de inteligencia reconocen que un insight bien elaborado tiene el poder de convertir la toma de decisiones en un proceso bastante sencillo. Por lo tanto, entienden que su papel no es s\u00f3lo t\u00e9cnico e invierten en comprender y estructurar los problemas empresariales. Los mejores l\u00edderes incluso encuentran proactivamente soluciones creativas aprovechando la data y la inteligencia y las comparten con sus interlocutores. Presentan sus soluciones con una narraci\u00f3n poderosa y ofrecen resultados duraderos.<\/p>\n<\/div>
7) Forman equipos \u00e1giles y multidisciplinares<\/h2><\/div>Los l\u00edderes de \u00e9xito reconocen que son tan fuertes como los miembros m\u00e1s d\u00e9biles de su equipo. Debido a la complejidad de las iniciativas de data e IA, contar con diversos conjuntos de habilidades y un enfoque receptivo son \u201cimprescindibles\u201d. Como resultado, estos l\u00edderes reclutan a los mejores talentos en ciencia, ingenier\u00eda, anal\u00edtica y dise\u00f1o data. Inculcan modelos de trabajo \u00e1giles para permitir un desarrollo iterativo y una entrega m\u00e1s r\u00e1pida de los casos de uso, al tiempo que promueven una cultura de aprendizaje a trav\u00e9s de la actualizaci\u00f3n de conocimientos y la certificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
8) Piensan en el cumplimiento y la gobernanza en la fase de dise\u00f1o, no despu\u00e9s o como un proyecto secundario<\/h2><\/div>Los l\u00edderes c\u00e9lebres entienden que una gobernanza proactiva garantiza el cumplimiento de las normativas y minimiza los riesgos. Como resultado, implican a los equipos de ciberseguridad, privacidad y cumplimiento en las primeras fases del dise\u00f1o del proyecto, integrando los principios de seguridad y privacidad por dise\u00f1o en todos los flujos de trabajo de la IA. Tambi\u00e9n mantienen una documentaci\u00f3n exhaustiva para garantizar la preparaci\u00f3n para las auditor\u00edas y aprovechan las herramientas para realizar comprobaciones automatizadas del cumplimiento de los marcos de la industria, as\u00ed como de los reglamentos y normas de los gobiernos locales.<\/p>\n<\/div>
9) Incorporan a los socios adecuados s\u00f3lo cuando y donde es necesario<\/h2><\/div>Los mejores l\u00edderes eval\u00faan primero si existe un d\u00e9ficit real de capacidad o de recursos. De hecho, saben que los nombres de marca por s\u00ed solos, sin la experiencia adecuada, har\u00e1n poco para resolver los problemas fundamentales. En consecuencia, son selectivos a la hora de elegir a sus socios, incorporando s\u00f3lo a aquellos que realmente pueden abordar estas carencias espec\u00edficas. Adem\u00e1s, garantizan unos s\u00f3lidos mecanismos de transferencia de conocimientos y supervisan y eval\u00faan continuamente a sus socios en funci\u00f3n de su experiencia, ajuste cultural y logros hasta la fecha.<\/p>\n<\/div>
10) Muestran los logros al nivel C<\/h2><\/div>Los altos dirigentes saben que la visibilidad entre el conjunto de ejecutivos garantiza la inversi\u00f3n continuada y el apoyo de arriba abajo. Como resultado, crean una cadencia de sesiones informativas ejecutivas para destacar los hitos clave y el retorno de la inversi\u00f3n. Presentan estudios de casos de uso y llevan a cabo jornadas de demostraci\u00f3n para mostrar los productos de \u00e9xito. Adem\u00e1s, comparten lo que ha funcionado y lo que no. Por \u00faltimo, cuantifican los resultados (por ejemplo, ahorro de costes, reducci\u00f3n de tiempo) y los vinculan a los objetivos estrat\u00e9gicos.<\/p>\n<\/div>
El papel de los l\u00edderes de data e inteligencia en las entidades gubernamentales es cada vez m\u00e1s crucial para el \u00e9xito general de la empresa. Al adoptar estos diez h\u00e1bitos, los l\u00edderes de la data y la IA rompen los l\u00edmites de la gobernanza tradicional y ofrecen resultados significativos y cuantificables tanto para el gobierno como para el p\u00fablico. La verdadera medida del \u00e9xito no reside s\u00f3lo en la sofisticaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, sino en su capacidad para resolver problemas reales, mejorar la confianza p\u00fablica y allanar el camino hacia un gobierno m\u00e1s inteligente y \u00e1gil.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
No es ning\u00fan secreto que dirigir una oficina de data e inteligencia en una entidad gubernamental es un trabajo dif\u00edcil. Este papel se enfrenta a numerosas presiones, tanto internas (principalmente en torno a la disponibilidad, calidad y preparaci\u00f3n tecnol\u00f3gica de la data) como externas (principalmente el cumplimiento de las normas). Aunque la oficina data no es la \u201cpropietaria\u201d del data, suele actuar como \u201ccustodio\u201d y se espera que facilite el flujo de informaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de valor en la organizaci\u00f3n. De hecho, los ministros y los dirigentes de las organizaciones gubernamentales miden en \u00faltima instancia el \u00e9xito de sus oficinas de data\/inteligencia por el grado en que la inteligencia adecuada est\u00e1 a disposici\u00f3n de los responsables de la toma de decisiones y de las partes interesadas en el momento oportuno.<\/p>","protected":false},"featured_media":301016,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21933],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301015","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-public-sector-non-profit","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301015","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301016"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301015"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301015"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301015"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Adem\u00e1s, apoyan a sus equipos en la aplicaci\u00f3n de controles de calidad automatizados para comprobar la precisi\u00f3n, la exhaustividad y la puntualidad, y definen normas empresariales y t\u00e9cnicas para evaluar la coherencia, la validez y la integridad. Adem\u00e1s, crean un equipo dedicado a la administraci\u00f3n de data para abordar continuamente las deficiencias de calidad.<\/p>\n<\/div> Los mejores l\u00edderes de data y de inteligencia reconocen que un insight bien elaborado tiene el poder de convertir la toma de decisiones en un proceso bastante sencillo. Por lo tanto, entienden que su papel no es s\u00f3lo t\u00e9cnico e invierten en comprender y estructurar los problemas empresariales. Los mejores l\u00edderes incluso encuentran proactivamente soluciones creativas aprovechando la data y la inteligencia y las comparten con sus interlocutores. Presentan sus soluciones con una narraci\u00f3n poderosa y ofrecen resultados duraderos.<\/p>\n<\/div> Los l\u00edderes de \u00e9xito reconocen que son tan fuertes como los miembros m\u00e1s d\u00e9biles de su equipo. Debido a la complejidad de las iniciativas de data e IA, contar con diversos conjuntos de habilidades y un enfoque receptivo son \u201cimprescindibles\u201d. Como resultado, estos l\u00edderes reclutan a los mejores talentos en ciencia, ingenier\u00eda, anal\u00edtica y dise\u00f1o data. Inculcan modelos de trabajo \u00e1giles para permitir un desarrollo iterativo y una entrega m\u00e1s r\u00e1pida de los casos de uso, al tiempo que promueven una cultura de aprendizaje a trav\u00e9s de la actualizaci\u00f3n de conocimientos y la certificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div> Los l\u00edderes c\u00e9lebres entienden que una gobernanza proactiva garantiza el cumplimiento de las normativas y minimiza los riesgos. Como resultado, implican a los equipos de ciberseguridad, privacidad y cumplimiento en las primeras fases del dise\u00f1o del proyecto, integrando los principios de seguridad y privacidad por dise\u00f1o en todos los flujos de trabajo de la IA. Tambi\u00e9n mantienen una documentaci\u00f3n exhaustiva para garantizar la preparaci\u00f3n para las auditor\u00edas y aprovechan las herramientas para realizar comprobaciones automatizadas del cumplimiento de los marcos de la industria, as\u00ed como de los reglamentos y normas de los gobiernos locales.<\/p>\n<\/div> Los mejores l\u00edderes eval\u00faan primero si existe un d\u00e9ficit real de capacidad o de recursos. De hecho, saben que los nombres de marca por s\u00ed solos, sin la experiencia adecuada, har\u00e1n poco para resolver los problemas fundamentales. En consecuencia, son selectivos a la hora de elegir a sus socios, incorporando s\u00f3lo a aquellos que realmente pueden abordar estas carencias espec\u00edficas. Adem\u00e1s, garantizan unos s\u00f3lidos mecanismos de transferencia de conocimientos y supervisan y eval\u00faan continuamente a sus socios en funci\u00f3n de su experiencia, ajuste cultural y logros hasta la fecha.<\/p>\n<\/div> Los altos dirigentes saben que la visibilidad entre el conjunto de ejecutivos garantiza la inversi\u00f3n continuada y el apoyo de arriba abajo. Como resultado, crean una cadencia de sesiones informativas ejecutivas para destacar los hitos clave y el retorno de la inversi\u00f3n. Presentan estudios de casos de uso y llevan a cabo jornadas de demostraci\u00f3n para mostrar los productos de \u00e9xito. Adem\u00e1s, comparten lo que ha funcionado y lo que no. Por \u00faltimo, cuantifican los resultados (por ejemplo, ahorro de costes, reducci\u00f3n de tiempo) y los vinculan a los objetivos estrat\u00e9gicos.<\/p>\n<\/div> El papel de los l\u00edderes de data e inteligencia en las entidades gubernamentales es cada vez m\u00e1s crucial para el \u00e9xito general de la empresa. Al adoptar estos diez h\u00e1bitos, los l\u00edderes de la data y la IA rompen los l\u00edmites de la gobernanza tradicional y ofrecen resultados significativos y cuantificables tanto para el gobierno como para el p\u00fablico. 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