Gartner Data & Analytics Summit São Paulo: Mercado Livres AI og data-demokratisering i Brasil

Jeg hadde muligheten til å delta på Gartner Data & Analytics Summit i São Paulo, Brasil, fra 25. til 27. mars. Konferansen samlet bransjeledere, eksperter og praktikere for å diskutere de siste trendene, strategiene og beste praksisene innen data og analytikker. Brasils voksende betydning i AI-landskapet var tydelig gjennom hele arrangementet, med mange interessante foredrag og diskusjoner som fokuserte på AI-adoptsjon og innovasjon.

En av de interessante foredragene jeg deltok på, ble holdt av Eduardo Cantero Gonçalves, en senior Data Analytics-sjef i Mercado Livre (MercadoLibre (MELI )). Mercado Livre er et ledende e-handels- og finansteknologiselskap som har etablert seg som en dominerende aktør i den latinamerikanske markedet. Med operasjoner i 18 land, inkludert store økonomier som Brasil, Argentina, Mexico og Colombia, har Mercado Livre bygget opp et omfattende nettbasert handels- og betalingssystem. Selskapets sterke markedstilstedeværelse og omfattende brukerbase har posisjonert det som en leder i regionen.

Under sitt foredrag delte Gonçalves Mercado Livres bemerkelsesverdige reise i å demokratisere data og AI på tvers av organisasjonen, samtidig som de fremmet en sterk data-drevet kultur. Etterhvert som AI fortsetter å transformere industrier verden over, tilbyr Mercado Livres erfaring verdifulle lærdommer for organisasjoner som søker å utnytte kraften av AI og bygge en data-drevet kultur.

I denne artikkelen vil vi utforske de viktigste lærdommene fra Gonçalves’ foredrag, med fokus på selskapets tilnærming til data-demokratisering, å gi ikke-tekniske brukere mulighet til å bruke lavkode-AI-verktøy og å dyrke en data-drevet holdning gjennom hele organisasjonen.

Mercado Livres data-demokratiseringsreise

Mercado Livres reise mot data-demokratisering har vært en transformasjonsprosess som har endret selskapets tilnærming til data og AI. Gonçalves betonte viktigheten av å gå fra et sentralisert data-miljø til et desentralisert, og å gi teamene på tvers av organisasjonen mulighet til å få tilgang til og bruke data for beslutningstaking og innovasjon.

En viktig del av denne overgangen var utviklingen av interne data-verktøy. Ved å lage sine egne verktøy, kunne Mercado Livre tilpasse løsningene til sine spesifikke behov og sikre enkel integrasjon med sine eksisterende systemer. Dette tilnærmingen ga ikke bare større fleksibilitet, men også en følelse av eierskap og samarbeid blant teamene.

En av de mest betydelige milepælene i Mercado Livres data-demokratiseringsreise var innføringen av maskinlæringsverktøy designet for både data-vitenskapsmenn og forretningsbrukere. Gonçalves betonte viktigheten av å gi ikke-tekniske brukere mulighet til å utnytte kraften av AI og maskinlæring uten å være avhengig av data-vitenskapelige team. Ved å tilby lavkode-verktøy og intuitive grensesnitt, har Mercado Livre gitt forretningsbrukerne mulighet til å eksperimentere med AI og maskinlæring, og drive innovasjon og effisiens på tvers av ulike avdelinger.

Data-demokratiseringen og AI har hatt en dyptgående innvirkning på Mercado Livres drift og kultur. Den har fremmet en mer samarbeidsorientert og data-drevet miljø, der teamene kan enkelt få tilgang til og analysere data for å informere sine strategier og beslutningsprosesser. Denne skiftet har ikke bare forbedret operasjonell effisiens, men også åpnet opp nye muligheter for vekst og innovasjon.

Å gi ikke-tekniske brukere mulighet til å bruke lavkode-AI-verktøy

En av de viktigste høydepunktene i Mercado Livres data-demokratiseringsreise er deres fokus på å gi ikke-tekniske brukere mulighet til å bruke lavkode-AI-verktøy. Under sitt foredrag betonte Gonçalves viktigheten av å gi forretningsbrukerne mulighet til å eksperimentere med AI og maskinlæring uten å være avhengig av data-vitenskapelige team.

For å oppnå dette, utviklet Mercado Livre et internverktøy kalt “Data Switch”, som fungerer som en enkelt webportal for brukere til å få tilgang til alle data-relaterte verktøy, inkludert spørringsbyggere, dashboards og maskinlæringsverktøy. Denne sentraliserte plattformen gjør det enklere for ikke-tekniske brukere å utnytte AI- og maskinlæringsfunksjoner uten å ha omfattende programmeringskunnskaper.

Gonçalves nevnte spesifikt at Mercado Livre innførte lavkode-maskinlæringsverktøy for å gi forretningsbrukerne mulighet til å kjøre eksperimenter uavhengig. Ved å tilby intuitive grensesnitt og forhåndsbygde modeller, gjør disse verktøyene det mulig for domene-ekspertene å bruke sin kunnskap og innsikt til AI-drevne løsninger. Dette tilnærmingen demokratiserer ikke bare AI, men akselerer også innovasjon ved å gi flere mennesker i organisasjonen mulighet til å bidra til AI-initiativer.

Effekten av å gi ikke-tekniske brukere mulighet til å bruke lavkode-AI-verktøy har vært betydelig for Mercado Livre. Gonçalves noterte at selskapet så en betydelig økning i antall aktive brukere, data-lagring, ETL-jobber og dashboards etter innføringen av disse verktøyene.

Mercado Livres suksess i dette området tjener som en verdifull case-studie for andre organisasjoner som søker å demokratisere AI og gi sine arbeidstakere mulighet til å bruke lavkode-AI-verktøy. Ved å investere i lavkode-AI-verktøy og gi nødvendig opplæring og støtte, kan selskaper låse opp potensialet til sine ikke-tekniske brukere og fremme en kultur for innovasjon.

Å fremme en data-drevet kultur

I tillegg til å demokratisere data og AI-verktøy, erkjente Mercado Livre viktigheten av å fremme en data-drevet kultur på tvers av organisasjonen. Gonçalves betonte flere viktige initiativer som selskapet iverksatte for å dyrke en holdning som omfavner data- og AI-drevne beslutninger.

En bemerkelsesverdig skritt var opprettelsen av et dedikert Data Culture-område innen Mercado Livre. Dette teamet ble gitt ansvar for å fremme data-litteratur, gi opplæring og støtte data-drevne initiativer på tvers av organisasjonen.

For å måle suksessen til deres data-kultur-innsats, utviklet Mercado Livre et “Data Driven Index” som sporer brukerengasjement med data-verktøy. Denne indeksen gir en kvantitativ måling av hvor godt ansatte adopterer og bruker data i sin daglige arbeid. Ved å overvåke denne indeksen regelmessig, kan selskapet identifisere områder for forbedring og justere sine strategier etter behov.

En annen viktig initiativ var “Data Champions”-programmet, som hadde som mål å trene avanserte brukere som kunne multiplisere data-drevne kulturen på tvers av organisasjonen. Disse championene fungerer som ambassadører og mentorer, og fremmer beste praksis og hjelper kollegaer til å bruke data og AI-verktøy effektivt. Ved å gi en nettverk av championer, kunne Mercado Livre skalerer sine data-kultur-innsats og drive adopsjon på tvers av selskapet.

Lærdommer fra Mercado Livres erfaring

Mercado Livres reise i å demokratisere data og AI tilbyr verdifulle lærdommer for andre organisasjoner som søker å gå samme vei. En av de viktigste lærdommene fra Gonçalves’ foredrag var viktigheten av ledelsesstøtte i å fremme en data-drevet kultur. Å ha sterk støtte og forkjemper fra ledelsen er kritisk i å drive organisatorisk endring og sikre at data- og AI-initiativer får de nødvendige ressursene og prioritetene.

En annen viktig lærdom er verdien av å samarbeide med HR for å integrere data-drevne kulturen i ansatt-opplæring og utviklingsprogrammer. Ved å gjøre data-litteratur og AI-ferdigheter en del av ansatt-opplæringen, kan organisasjoner sikre at arbeidstakerne er godt utrustet til å bruke disse verktøyene effektivt. Mercado Livres samarbeid med HR hjalp dem til å skalerer sine data-kultur-innsats og gjøre det til en fundamental del av ansatt-utviklingen.

Til slutt betonte Gonçalves viktigheten av å kontinuerlig måle og iterere på data-drevne initiativer. Ved å spore nøkkel-målinger som Data Driven Index og regelmessig søke etter tilbakemeldinger fra ansatte, kan organisasjoner identifisere områder for forbedring og ta data-drevne beslutninger for å optimalisere sine strategier. Denne iterative tilnærmingen sikrer at data- og AI-initiativer forblir i tråd med forretningsmål og driver meningsfull innvirkning.

Som organisasjoner navigerer i utfordringene og mulighetene i AI-æraen, tjener Mercado Livres erfaring som en verdifull case-studie i å demokratisere data og AI samtidig som de fremmer en data-drevet kultur. Ved å gi arbeidstakere på alle nivåer mulighet til å bruke disse verktøyene og dyrke en holdning som omfavner data-drevne beslutninger, kan selskaper posisjonere seg for suksess i vår AI-drevne verden.

Livre’s erfaring tjener som en verdifull case-studie i å demokratisere data og AI samtidig som de fremmer en data-drevet kultur. Ved å gi arbeidstakere på alle nivåer mulighet til å bruke disse verktøyene og dyrke en holdning som omfavner data-drevne beslutninger, kan selskaper posisjonere seg for suksess i vår AI-drevne verden.