Hoy en día, la empresa basada en datos implica para cada empleado un acceso fácil e inmediato a los datos para una toma de decisiones rápida y precisa. Sin embargo, la transición hacia un uso tan generalizado requiere un cambio cultural, la integración de tecnologías modernas en GenAI y una gestión rigurosa del cambio.
El desafío de la analítica para todos en la empresa
Hacer que los datos sean accesibles para todos con una plataforma de análisis tradicional es difícil porque la creación de paneles de control suele ser compleja y requiere mucho tiempo para que cada empleado tenga acceso. Si bien los análisis proporcionan resultados muy confiables, acceder a ellos no siempre es fácil. Aquí es donde la IA generativa (GenAI) tiene un papel real que desempeñar. Combinado con análisis y con salvaguardas efectivas, GenAI permite a todos los empleados interactuar en lenguaje natural con los datos correctos y obtener resultados en el formato de su elección: tablas, resúmenes en lenguaje natural, gráficos… Las posibilidades son ilimitadas.
Entre las salvaguardas de GenAI
GenAI necesita varias salvaguardas para garantizar que no invente puntos de datos. En particular, la gobernanza de datos es esencial para garantizar la confiabilidad de los datos cuando la toma de decisiones, desde la gerencia hasta los empleados de primera línea, se basa en respuestas basadas en GenAI.
También son necesarias salvaguardias adicionales, particularmente en términos de la explicabilidad de la IA. Debe permitir que todos comprendan cómo la IA llega a sus conclusiones y el uso ético de la IA. Tantas garantías que las organizaciones deben integrar, en función de sus necesidades específicas, en la formación de sus empleados.
Combinaciones ganadoras de análisis y GenAI
Según un reciente estudio de Gartner sobre Principales tendencias en análisis de datos e inteligencia artificial para 2030 : “Los líderes actuales en análisis de datos se enfrentan a la difícil tarea de rastrear e integrar nuevas tecnologías… La IA se ha convertido en una tecnología indispensable para el éxito empresarial. Las capacidades y, en particular, la influencia y popularidad de GenAI están cambiando los métodos de trabajo de los empleados, los métodos de colaboración entre equipos y el flujo de procesos. Estratégicamente, la IA está preparada para transformar ciertas industrias y ahora es una preocupación importante para las juntas directivas, ya que determinará el éxito o el fracaso de una empresa. »
Los mejores casos de uso son aquellos en los que los empleados de primera línea dependen de datos de múltiples fuentes para tomar decisiones teniendo en cuenta las condiciones cambiantes. El merchandising en el comercio minorista es un buen ejemplo. Para maximizar las ventas y optimizar el inventario diariamente, los comerciantes utilizan datos del punto de venta, ERP, operaciones de ventas y muchos otros sistemas.
Estos perfiles no suelen ser analistas de datos sino expertos en ventas minoristas. Sin un importante trabajo de integración y análisis realizado entre bastidores por parte de TI, estos datos son muy difíciles de correlacionar y utilizar para la toma de decisiones oportuna. Sin embargo, la integración de análisis basados en IA en sus flujos de trabajo permite a los comerciantes utilizar GenAI para optimizar la reposición de inventario haciendo preguntas en lenguaje natural sobre niveles de inventario, pronósticos de ventas, plazos de entrega de proveedores y datos históricos. Esto permite a los comerciantes ahorrar tiempo, reducir los costos de inventario y tomar decisiones rápidas basadas en datos, mejorando la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y el crecimiento de los ingresos en la industria minorista que cuenta con muchos recursos.
Otras tecnologías de una empresa basada en datos
La transformación digital, que sigue siendo un mercado enorme, es clave para llevar los entornos existentes a la era moderna de las aplicaciones en la nube en contenedores. Sin embargo, dicha transformación es extremadamente compleja, costosa y lleva años lograrla. También por estas razones, las empresas buscan mejorar el acceso a datos y aplicaciones aislados y reducir el tiempo que lleva cambiar entre docenas de aplicaciones para encontrar la información precisa necesaria para tomar decisiones.
Las nuevas tecnologías, impulsadas por potentes modelos de datos, identifican palabras clave en las principales aplicaciones o clientes de correo electrónico nativos para mostrar mapas de análisis contextuales relevantes para los flujos de trabajo actuales. Permiten a las organizaciones integrar datos y análisis directamente en sus aplicaciones sin necesidad de programación. Luego, los usuarios pueden obtener respuestas en tiempo real señalando palabras clave en un navegador web, escaneando un código de barras en un dispositivo móvil o haciendo clic en un correo electrónico para obtener datos relevantes, en contexto y en su flujo de trabajo habitual.
Estas tecnologías modernas también se integran con la IA para realizar consultas en lenguaje natural, profundizar en los datos para obtener más información o incluso desencadenar acciones en otra aplicación, todo sin salir de la aplicación actual. Este es un gran cambio en la optimización del acceso a datos y aplicaciones empresariales, a una fracción del costo y el tiempo que llevaría un proyecto de transformación de datos tradicional para lograr el mismo resultado.
El mayor beneficio de una estrategia basada en datos en todos los niveles es que todos dentro de la empresa toman decisiones basadas no en el instinto y la intuición, sino en datos concretos, lo que permite tomar decisiones más rápidas y justas. Esta transformación tiene un enorme impacto en todo el negocio. Según un Estudio McKinseylas empresas que implementaron una estrategia de crecimiento basada en datos vieron su indicador financiero EBITDA (beneficios antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización) aumentar entre un 15 y un 25%. Este estudio se centró únicamente en la organización de ventas. Sin duda, el impacto será aún mayor cuando todos los empleados tengan acceso inmediato a información basada en datos.