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Datos y análisis (D&A), el departamento que toda empresa debe reforzar

Dinamismo y diversidad, aumentar personal y decisiones e institucionalizar la confianza son las recomendaciones que los analistas de Gartner ofrecen a las empresas, que deben invertir en IA, en especialistas en los datos y en la seguridad de los mismos.

Inteligencia Artificial usuario

La inteligencia artificial (IA) es definida por los analistas de la consultora Gartner como la aplicación de análisis avanzado y técnicas basadas en la lógica, incluido el aprendizaje automático (ML), para interpretar eventos, respaldar y automatizar decisiones y tomar acciones. En la actualidad, a IA ahora generalmente implica un análisis probabilístico (combinando probabilidad y lógica para asignar un valor a la incertidumbre).

En base a esta definición, los investigadores de la prestigiosa consultora ven necesario que las organizaciones y empresas, a nivel mundial, aprovechen las tendencias tecnológicas y de gestión que ya están detectando en lo que al trabajo con los datos y el análisis de los mismos se refiere.

Así, según la investigación que hecha pública desde Stamford, hay tres imperativos que los responsables de los departamentos de D&A deben adoptar para impulsar la IA y las posibilidades que está ofrece en cualquier organización; activar el dinamismo y la diversidad, aumentar las personas y las decisiones e institucionalizar la confianza.

 

Activar la diversidad y el dinamismo

La pandemia de coronavirus y otros eventos globales recientes a gran escala crearon la urgencia de compartir datos para acelerar el valor empresarial digital público y comercial independiente e interrelacionado. Así, se prevé que las tendencias de 2022 en esta categoría incluyan la utilización de sistemas de IA adaptativos, la IA centrada en datos, la estructura de datos basada en metadatos y siempre compartir datos, porque impulsan el crecimiento y la innovación, al mismo tiempo que hacen frente a las fluctuaciones de los mercados globales.

Las innovaciones en la gestión de datos para IA, los enfoques automatizados y activos basados ??en metadatos y las competencias de intercambio de datos, todos basados ??en estructuras de datos, liberan todo el valor de esos datos y de su análisis. Uno de los ejemplos que se muestra desde la investigación realizada es la tendencia de "siempre compartir datos", un indicador de rendimiento clave de cara al negocio. Con esta tendencia se puede demostrar que las partes interesadas de una organización generan valor mediante su participación efectiva y el acceso a los datos correctos.

Cabe esperar, según la consultora, que la aplicación de métricas de confianza automatizadas en los ecosistemas de datos internos y externos reemplace a la mayoría de los intermediarios externos, reduciendo el riesgo de compartir datos a la mitad para el año 2026.

 

Aumentar personas y decisiones; el enfoque humano

Para que los responsables de la toma de decisiones entiendan lo que los datos les indican, los responsables de los departamentos de D&A deben poder ofrecer análisis de datos enriquecidos y contextualizados. Para ello hay que centrarse en la “alfabetización de los datos” para que no falle ni su escasez ni el talento analítico necesario. La alfabetización de datos, según Gartner, es “la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto, incluida la comprensión de las fuentes y construcciones de datos, los métodos analíticos y las técnicas aplicadas, y la capacidad de describir el caso de uso, la aplicación y el valor resultante”.

Además, la alfabetización de datos “es un componente subyacente de la destreza digital: la capacidad y el deseo de un empleado de utilizar la tecnología existente y emergente para impulsar mejores resultados comerciales” según describen en la consultora. Esto se traduce en la necesidad de que los y las empleadas sean alfabetizados en el análisis y el trabajo con los datos, porque las empresas que se ocupan de ese enfoque humano están demostrando tener más éxito a la hora de lograr sus objetivos comerciales estratégicos basados ????en datos declarados.

Un enfoque humano fomenta un aprendizaje digital más amplio, en lugar de simplemente ofrecer plataformas, conjuntos de datos y herramientas centrales. Por esa razón el análisis enriquecido del contexto en cualquier empresa, y la orientación de la D&A compuesta por negocios, centrada en decisiones y preocupada por el déficit de habilidades y la alfabetización, ya son tendencia durante 2022.

 

Institucionalizar la confianza con una IA más segura

La IA se está volviendo más generalizada, pero la mayoría de las empresas no pueden interpretar o explicar lo que hacen sus modelos, lo que genera una falta de transparencia y confianza. Las organizaciones no están preparadas para gestionar los riesgos de la rápida innovación de la IA y suelen tomar atajos en su  gobernanza, incluida la parte relativa a la seguridad. Esto, lógicamente, aumenta los resultados negativos, debido al mal uso de los modelos de IA, “como decisiones comerciales incorrectas o, lo que es peor, aquellas que afectan la vida o la muerte”, indica el informe.

A medida que las regulaciones de IA proliferan a nivel mundial, exigen ciertas prácticas auditables que garantizan la confianza, la transparencia y la protección del consumidor. Para 2026, Gartner prevé que las organizaciones que desarrollen IA confiable impulsada por un propósito verán que más del 75 % de las innovaciones de IA tendrán éxito, en comparación con el 40 % entre las que no lo hacen.



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