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Hoy en d\u00eda, la empresa basada en datos implica para cada empleado un acceso f\u00e1cil e inmediato a los datos para una toma de decisiones r\u00e1pida y precisa. Sin embargo, la transici\u00f3n hacia un uso tan generalizado requiere un cambio cultural, la integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas modernas en GenAI y una gesti\u00f3n rigurosa del cambio.<\/p>\n
Hacer que los datos sean accesibles para todos con una plataforma de an\u00e1lisis tradicional es dif\u00edcil porque la creaci\u00f3n de paneles de control suele ser compleja y requiere mucho tiempo para que cada empleado tenga acceso. Si bien los an\u00e1lisis proporcionan resultados muy confiables, acceder a ellos no siempre es f\u00e1cil. Aqu\u00ed es donde la IA generativa (GenAI) tiene un papel real que desempe\u00f1ar. Combinado con an\u00e1lisis 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 elecci\u00f3n: tablas, res\u00famenes en lenguaje natural, gr\u00e1ficos\u2026 Las posibilidades son ilimitadas.<\/p>\n
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 l\u00ednea, se basa en respuestas basadas en GenAI.<\/p>\n
Tambi\u00e9n son necesarias salvaguardias adicionales, particularmente en t\u00e9rminos de la explicabilidad de la IA. Debe permitir que todos comprendan c\u00f3mo la IA llega a sus conclusiones y el uso \u00e9tico de la IA. Tantas garant\u00edas que las organizaciones deben integrar, en funci\u00f3n de sus necesidades espec\u00edficas, en la formaci\u00f3n de sus empleados.<\/p>\n
Seg\u00fan un reciente estudio de Gartner sobre Principales tendencias en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial para 2030<\/a> : \u201cLos l\u00edderes actuales en an\u00e1lisis de datos se enfrentan a la dif\u00edcil tarea de rastrear e integrar nuevas tecnolog\u00edas… La IA se ha convertido en una tecnolog\u00eda indispensable para el \u00e9xito empresarial. Las capacidades y, en particular, la influencia y popularidad de GenAI est\u00e1n cambiando los m\u00e9todos de trabajo de los empleados, los m\u00e9todos de colaboraci\u00f3n entre equipos y el flujo de procesos. Estrat\u00e9gicamente, la IA est\u00e1 preparada para transformar ciertas industrias y ahora es una preocupaci\u00f3n importante para las juntas directivas, ya que determinar\u00e1 el \u00e9xito o el fracaso de una empresa. \u00bb<\/p>\n Los mejores casos de uso son aquellos en los que los empleados de primera l\u00ednea dependen de datos de m\u00faltiples 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.<\/p>\n Estos perfiles no suelen ser analistas de datos sino expertos en ventas minoristas. Sin un importante trabajo de integraci\u00f3n y an\u00e1lisis realizado entre bastidores por parte de TI, estos datos son muy dif\u00edciles de correlacionar y utilizar para la toma de decisiones oportuna. Sin embargo, la integraci\u00f3n de an\u00e1lisis basados \u200b\u200ben IA en sus flujos de trabajo permite a los comerciantes utilizar GenAI para optimizar la reposici\u00f3n de inventario haciendo preguntas en lenguaje natural sobre niveles de inventario, pron\u00f3sticos de ventas, plazos de entrega de proveedores y datos hist\u00f3ricos. Esto permite a los comerciantes ahorrar tiempo, reducir los costos de inventario y tomar decisiones r\u00e1pidas basadas en datos, mejorando la eficiencia operativa, la satisfacci\u00f3n del cliente y el crecimiento de los ingresos en la industria minorista que cuenta con muchos recursos.<\/p>\n La transformaci\u00f3n 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 transformaci\u00f3n es extremadamente compleja, costosa y lleva a\u00f1os lograrla. Tambi\u00e9n 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 informaci\u00f3n precisa necesaria para tomar decisiones.<\/p>\n Las nuevas tecnolog\u00edas, impulsadas por potentes modelos de datos, identifican palabras clave en las principales aplicaciones o clientes de correo electr\u00f3nico nativos para mostrar mapas de an\u00e1lisis contextuales relevantes para los flujos de trabajo actuales. Permiten a las organizaciones integrar datos y an\u00e1lisis directamente en sus aplicaciones sin necesidad de programaci\u00f3n. Luego, los usuarios pueden obtener respuestas en tiempo real se\u00f1alando palabras clave en un navegador web, escaneando un c\u00f3digo de barras en un dispositivo m\u00f3vil o haciendo clic en un correo electr\u00f3nico para obtener datos relevantes, en contexto y en su flujo de trabajo habitual.<\/p>\n Estas tecnolog\u00edas modernas tambi\u00e9n se integran con la IA para realizar consultas en lenguaje natural, profundizar en los datos para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n o incluso desencadenar acciones en otra aplicaci\u00f3n, todo sin salir de la aplicaci\u00f3n actual. Este es un gran cambio en la optimizaci\u00f3n del acceso a datos y aplicaciones empresariales, a una fracci\u00f3n del costo y el tiempo que llevar\u00eda un proyecto de transformaci\u00f3n de datos tradicional para lograr el mismo resultado.<\/p>\n 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 intuici\u00f3n, sino en datos concretos, lo que permite tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y justas. Esta transformaci\u00f3n tiene un enorme impacto en todo el negocio. Seg\u00fan un Estudio McKinsey<\/a>las empresas que implementaron una estrategia de crecimiento basada en datos vieron su indicador financiero EBITDA (beneficios antes de intereses, impuestos, depreciaci\u00f3n y amortizaci\u00f3n) aumentar entre un 15 y un 25%. Este estudio se centr\u00f3 \u00fanicamente en la organizaci\u00f3n de ventas. Sin duda, el impacto ser\u00e1 a\u00fan mayor cuando todos los empleados tengan acceso inmediato a informaci\u00f3n basada en datos.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\nOtras tecnolog\u00edas de una empresa basada en datos<\/h2>\n