Escrito por Fabián García Pastor y Richard Benjamins
Poniendo los datos al mando
¿Cómo pueden los líderes guiar el camino hacia convertirse en una organización impulsada por datos?
Escrito por Richard Benjamins y Fabián García Pastor
Pocas empresas cuestionan el valor de los datos y de la inteligencia artificial (IA) para sus negocios. Muchas proclaman su aspiración de convertirse en una “organización impulsada por datos”. Sin embargo, a menudo hay cierta confusión sobre lo que realmente significa este concepto y cuál es la mejor manera de alcanzarlo.
Las organizaciones impulsadas por datos se definen fundamentalmente por dos características clave:
- Consideran los datos como un activo estratégico, no como un subproducto de sus operaciones.
- En estas organizaciones, la mayoría de las decisiones relevantes están informadas por conocimientos generados a partir de datos utilizando Inteligencia Artificial.
¿Por qué es importante ser impulsados por datos?
La razón principal es el enorme potencial que ofrecen los grandes datos y la IA para los negocios. Las oportunidades incluyen:
- Generar más ingresos (hacer más con lo mismo).
- Reducir costes (hacer lo mismo con menos).
- Crear nuevos modelos de negocio desde cero.
Además, no hacerlo puede significar quedarse atrás frente a la competencia.
Más allá de las oportunidades empresariales, también existen grandes beneficios sociales. Por ejemplo:
- Mejorar la monitorización y progreso hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.
- Responder a desastres naturales causados por el cambio climático.
- Aliviar la migración forzada.
- Combatir pandemias como la COVID-19 y futuras amenazas sanitarias.
Estas tecnologías no sólo son relevantes para el sector privado, sino también para gobiernos y administraciones públicas. Cada vez más gobiernos incorporan estas herramientas en sus programas tecnológicos, educativos, económicos y de sostenibilidad. En este contexto, la toma de decisiones basada en evidencia es una expectativa creciente frente a métodos tradicionales más subjetivos.
Desafíos del sector público
Sin embargo, el sector público enfrenta desafíos adicionales:
- En general, está más rezagado que el sector privado en la transformación digital, un requisito indispensable para emprender el viaje hacia ser impulsado por datos.
- No todos los responsables públicos adoptan los datos como fuente principal para la toma de decisiones. Desde una perspectiva cultural, esto es crucial: los datos son la base de la transparencia, pero también pueden revelar verdades que contradicen ciertas agendas políticas.
El viaje hacia ser impulsados por datos
Desde una perspectiva de liderazgo, convertirse en una organización impulsada por datos debe considerarse como un viaje progresivo y no como un destino final. Este viaje incluye:
- Explorar oportunidades.
- Consolidar los datos y transformar la organización.
- Obtener beneficios.
Cuanto más avanza una organización en este viaje, más puede transformar los datos en valor de forma escalable. En las etapas más avanzadas, se puede aprovechar completamente el aprendizaje automático y otras capacidades de la Inteligencia Artificial.
Fases del viaje impulsado por datos
El viaje comienza con una fase de exploración, donde la organización identifica problemas concretos, conocidos como “casos de uso”, que pueden beneficiarse del análisis de datos y la Inteligencia Artificial. Estos casos iniciales permiten mostrar el valor potencial de los datos en la solución de problemas como reducir la rotación de clientes o aumentar la efectividad de las campañas de marketing.
La siguiente fase es la de transformación, en la que la organización se prepara para tratar los datos como un activo estratégico y generar valor de forma sistemática. Esto incluye desmantelar silos de datos, establecer estrategias de adquisición de datos y seleccionar casos de uso con impacto significativo.
Una vez que la organización alcanza la fase impulsada por datos, muchas decisiones importantes se basan en conocimientos derivados de los datos, complementando la intuición y experiencia tradicional. En esta etapa, las organizaciones también exploran oportunidades para generar valor más allá de su propia industria.
Finalmente, en la fase de inteligencia artificial, se maximiza el valor de los datos mediante técnicas avanzadas como el aprendizaje automático y la automatización cognitiva. Esta etapa requiere un compromiso claro con la privacidad, la seguridad de los datos y la ética.
Lecciones para el uso responsable de los datos y la Inteligencia Artificial
Avanzar en el viaje hacia ser una organización impulsada por datos e Inteligencia artificial requiere tomar un gran número de decisiones. Sin embargo, muchas de estas decisiones suelen adoptarse de manera implícita o improvisada. Los líderes pueden acelerar este proceso al abordar estas decisiones de forma explícita, evaluando las distintas alternativas y sus respectivas ventajas y desventajas.
Las cinco dimensiones clave en la toma de decisiones
- Organización: Se centra en aspectos organizativos esenciales, como:
- ¿Dónde debe ubicarse el Chief Data Officer (CDO) en la estructura organizativa?
- ¿Cómo deben relacionarse los datos con el departamento de TI?
- ¿Debe integrarse la IA dentro de la estructura de datos o permanecer separada?
- ¿Cómo se medirá la madurez de los datos?
- ¿Cuál será la estrategia para la monetización externa de los datos?
- Negocios y finanzas: Incluye decisiones empresariales relacionadas con los datos y la IA, como:
- ¿Qué casos de uso de big data y IA se seleccionarán?
- ¿Cómo se medirá el impacto económico?
- ¿Cómo se financiará el viaje hacia ser impulsado por datos?
- ¿Cuál será la postura hacia los datos abiertos y las PYMEs?
- Tecnología: Aborda elecciones tecnológicas cruciales, tales como:
- ¿Se usarán soluciones en la nube o locales (on-premise)?¿El almacenamiento de datos será local o global?¿Se adoptará un modelo de datos unificado?
- ¿Dónde se realizarán los análisis: globalmente o localmente? – ¿Será necesaria una estrategia de recopilación de datos?
- Personas: Se centra en el desarrollo de competencias y perfiles adecuados, incluyendo:
- La democratización del acceso y uso de la IA más allá del equipo de datos.
- Herramientas para habilitar a empleados no técnicos en el uso de capacidades de IA, como aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.
También es fundamental superar la resistencia organizativa al cambio. Tradicionalmente, los datos se han gestionado en silos departamentales, lo que dificulta compartirlos y, en consecuencia, compartir poder. Una estrategia para superar esta barrera es identificar a un “campeón de datos” dentro de cada departamento y demostrar resultados prácticos que generen apoyo interno.
- Responsabilidad: Refleja la creciente expectativa de que la tecnología debe usarse de manera ética, evitando consecuencias negativas no intencionadas. Por ejemplo:
- Discriminación en algoritmos de reconocimiento facial.
- Sistemas de selección de personal que favorecen a un género sobre otro. – Decisiones opacas que carecen de supervisión humana adecuada.
El futuro del trabajo y de las organizaciones impulsadas por datos
Uno de los mayores temores asociados con la automatización impulsada por IA es la sustitución de mano de obra humana. Aunque algunos estudios sugieren que tareas específicas podrían ser automatizadas, otros destacan que los empleos completos rara vez lo serán, a menos que todas las tareas asociadas puedan realizarse automáticamente.
El impacto de la IA será inevitable, pero también traerá nuevas oportunidades laborales y transformará la naturaleza de los trabajos existentes. Aquellas tareas que requieren creatividad, interacción social y habilidades avanzadas son menos susceptibles de ser automatizadas, lo que resalta la importancia de empoderar a las personas para maximizar sus capacidades únicas.
Conclusión: hacia una colaboración humano-IA
Los líderes tienen un papel crucial en guiar a sus organizaciones hacia un futuro donde la IA y los datos potencien tanto la eficiencia como la creatividad humana. Este equilibrio entre tecnología y talento humano permitirá construir organizaciones más resilientes, adaptables y éticas. Con un enfoque adecuado, la relación entre la IA y la fuerza laboral no será competitiva, sino colaborativa.
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