Protege el futuro de la estrategia de inteligencia artificial de su empresa: Cómo una base de datos sólida puede sentar las bases para la innovación sostenible

El ritmo acelerado de la innovación ha dejado a los líderes empresariales con dolor de cabeza en los últimos años, y ha sido un desafío mantenerse al día con la multitud de nuevas capacidades que están llegando al mercado. Justo cuando las empresas creen que están por delante del juego, un nuevo anuncio amenaza con dividir la atención y descarrilar el progreso. Eso ha llevado a la C-Suite a pensar a más largo plazo con sus estrategias digitales y a fortalecer su capacidad para la innovación sostenible.

El concepto de innovación sostenible es diferente a la sostenibilidad en sí (que a menudo se ocupa del impacto climático), y es más bien un reconocimiento de que la tecnología emergente requiere el ecosistema adecuado para prosperar. En otras palabras, la transformación digital no se trata solo de adquirir tecnología disponible ahora, sino también de establecer una base de datos sólida para estar en posición de adquirir cualquier tecnología que venga a continuación. Esa base es la raíz de la innovación en sí, y permite a las empresas construir un modelo de análisis en la parte superior (con inteligencia artificial integrada) para proporcionar información que impulse el cambio. Este tipo de entorno es a menudo el origen del principio bien conocido de “Fallar rápido. Aprender rápido.” porque da espacio a los equipos para experimentar y probar nuevas ideas.

A medida que el entusiasmo por la inteligencia artificial y la GenAI se vuelve de la experimentación a la ejecución, las empresas están protegiendo sus inversiones al crear una capa de datos robusta y bien arquitectada que sea accesible, organizada y estructurada para resistir la prueba del tiempo.

Abordar la brecha de datos

Mientras que la tecnología más atractiva orientada al cliente es la que atrae todos los titulares, es el análisis de datos detrás de escena lo que es el verdadero caballo de batalla de la inteligencia artificial/GenAI. La mayoría de los líderes entienden esto por ahora, pero los programas de inteligencia artificial y los esfuerzos de recopilación de datos pueden seguir paralelos entre sí, donde los datos se acumulan en un lugar antes de ser alimentados a los programas de inteligencia artificial. En lugar de ver su programa de datos y los procesos de inteligencia artificial/GenAI como dos iniciativas separadas, los dos esfuerzos deben estar vinculados para asegurarse de que los datos estén organizados correctamente y estén listos para ser consumidos. Es decir, mientras puede haber grandes cantidades de datos disponibles, los líderes necesitan considerar cuánto de ellos es realmente utilizable para impulsar sus proyectos de inteligencia artificial. La realidad es que no mucho. De alguna manera, las organizaciones están duplicando esfuerzos al mantener los datos y la inteligencia artificial separados, y alinearlos más juntos puede ser un factor clave para mejorar la eficiencia, reducir costos y optimizar operaciones.

Según BCG, las empresas que han invertido tiempo en fusionar sus programas de datos y de inteligencia artificial desde el principio han experimentado un crecimiento desproporcionado en comparación con sus pares. Después de todo, las empresas no pueden tener desarrollo de inteligencia artificial sin arreglar los datos primero, y los líderes se están alejando del grupo al utilizar sus capacidades más maduras para idear, priorizar y asegurar la adopción de usos más diferenciados y transformadores de los datos y la inteligencia artificial. Como resultado, las empresas que han vinculado los datos al desarrollo de la inteligencia artificial tienen cuatro veces más casos de uso escalados y adoptados en todo su negocio que los rezagados en datos y inteligencia artificial, y para cada caso de uso que implementan, el impacto financiero promedio es cinco veces mayor.

Para fortalecer su base de datos, comience por hacerse algunas preguntas clave

Recuerde, la capacidad de levantar y transferir datos (ya sea en el sitio o a través de la migración a la nube) no es lo mismo que hacer que estén listos para la inteligencia artificial. Para asegurarse de que los datos estén preparados para ser consumidos (es decir, para ser analizados para obtener información de inteligencia artificial), las empresas necesitan considerar primero algunas preguntas importantes:

• ¿Cómo se alinean nuestros datos con resultados comerciales específicos? Los modelos de inteligencia artificial necesitan datos curados, relevantes y contextualizados para ser efectivos. En las primeras etapas, las empresas deben cambiar su mentalidad de cómo se adquieren y almacenan los datos, a cómo se utilizarán para la toma de decisiones impulsada por la inteligencia artificial dentro de funciones específicas. Cuando las empresas diseñan casos de uso específicos mientras almacenan y organizan sus datos, pueden ser más fácilmente accesibles cuando llega el momento de desarrollar nuevos procesos como la inteligencia artificial, la GenAI o la inteligencia artificial agente.
• ¿Qué obstáculos están en nuestro camino? Cuando McKinsey encuestó a 100 líderes de la C-Suite en industrias de todo el mundo, casi el 50% tuvo dificultades para entender los riesgos generados por las transformaciones digitales y analíticas – por lejos el principal dolor de cabeza de gestión de riesgos. En la prisa por producir resultados, las empresas pueden sacrificar la estrategia por la velocidad. En cambio, los líderes necesitan estudiar cuidadosamente todos los ángulos, pensar en el futuro y tratar de mitigar cualquier riesgo potencial.
• ¿Cómo podemos optimizar nuestros datos para aumentar la eficiencia? A medida que la necesidad de datos se intensifica, es común que los gerentes se enfoquen solo en su propio departamento. Este tipo de pensamiento en silos conduce a la redundancia de datos y a velocidades de recuperación de datos más lentas, por lo que las empresas necesitan priorizar la comunicación y la colaboración entre departamentos desde el principio.

4 Mejores prácticas para desarrollar una base de datos sólida

Las empresas que invierten en su capa de datos hoy están sentando las bases para el éxito a largo plazo de la inteligencia artificial en el futuro. Aquí hay cuatro mejores prácticas para ayudar a proteger el futuro de su estrategia de datos:

1. Asegurar la calidad y el gobierno de los datos

• Establecer la genealogía de los datos, la gestión de metadatos y las comprobaciones de calidad automatizadas
• Aprovechar los catálogos de datos impulsados por la inteligencia artificial para una mejor descubierta y clasificación
• Simplificar la gestión de datos para garantizar la gobernanza sin problemas de datos estructurados y no estructurados, modelos de aprendizaje automático (ML), cuadernos, paneles y archivos

Un buen ejemplo de una empresa que utiliza activamente la inteligencia artificial para asegurar la calidad y el gobierno de los datos es SAP, que integra capacidades de aprendizaje automático dentro de su conjunto de gestión de datos para identificar y rectificar las inconsistencias de datos, mejorando así la calidad general de los datos y manteniendo sólidas prácticas de gobierno de datos en todas sus plataformas.

2. Fortalecer la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos

• Implementar Seguridad de confianza cero mediante la cifrado de datos en reposo y en tránsito
• Utilizar la detección de amenazas impulsada por la inteligencia artificial para identificar anomalías y prevenir violaciones
• Asegurar el cumplimiento de regulaciones globales como GDPR y CCPA, y automatizar los informes/auditorías utilizando la inteligencia artificial

Una empresa que está haciendo cosas innovadoras en la cadena de suministro digital y la gestión de riesgos de terceros es Black Kite. La plataforma de inteligencia de Black Kite proporciona rápidamente y de manera rentable información sobre terceros y cadenas de suministro, priorizando los hallazgos en un panel de control simplificado que los equipos de gestión de riesgos pueden consumir y cerrar brechas de seguridad críticas.

3. Explorar asociaciones estratégicas

• Evaluar las capacidades de análisis avanzado y estudiar cómo se desempeñan los datos existentes
• Buscar socios que puedan integrar la inteligencia artificial, la ingeniería de datos y el análisis en una plataforma fácil de gestionar

Algunas soluciones de socios basadas en la nube que pueden ayudar a estructurar los datos para el éxito de la inteligencia artificial son: (a) Databricks, que se integra con herramientas existentes y ayuda a las empresas a construir, escalar y gobernar los datos y la inteligencia artificial (incluyendo la GenAI y otros modelos de aprendizaje automático); y (b) Snowflake, que opera una plataforma que permite el análisis de datos y el acceso simultáneo a conjuntos de datos con latencia mínima.

4. Fomentar una cultura impulsada por los datos

• Democratizar el acceso a los datos mediante la implementación de herramientas de inteligencia artificial de autoservicio que utilicen consultas de lenguaje natural (NLQ) para hacer que los conocimientos de los datos sean accesibles
• Capacitar a los empleados en alfabetización de inteligencia artificial y datos, y capacitar a los equipos en procesos de gobernanza de datos y inteligencia artificial
• Fomentar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros y equipos comerciales para facilitar el intercambio de datos y generar información más holística

Un ejemplo destacado de una empresa que fomenta activamente una cultura impulsada por los datos que depende en gran medida de la inteligencia artificial es Amazon, que utiliza datos de clientes de manera extensiva para personalizar recomendaciones de productos, optimizar la logística y tomar decisiones comerciales informadas en todo su negocio, haciendo que los datos sean un pilar central de su estrategia.

Construyendo una base de datos para el futuro

Según una reciente encuesta de KPMG, el 67% de los líderes empresariales esperan que la inteligencia artificial transforme fundamentalmente sus empresas en los próximos dos años, y el 85% siente que la calidad de los datos será el mayor cuello de botella para el progreso. Eso significa que es hora de replantearse los datos en sí, centrándose no solo en el almacenamiento, sino también en la usabilidad y la eficiencia. Al ordenar sus bases de datos ahora, las empresas pueden proteger sus inversiones en inteligencia artificial y posicionarse para la innovación sostenible.