Tres formas de prosperar en un mundo cada vez más automatizado

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Para ser innovador hoy día hay que conocer bien el mercado y estar al día de los cambios tecnológicos que surgen constantemente. Pero, más que nunca, ser innovador significa tener información y saber manejarla, es decir, una buena formación en gestión de datos, porque eso es lo que nos dará la capacidad de poder elegir y aplicar lo mejor en nuestra organización En este sentido sucede que, demasiadas veces, empresas y fabricantes de tecnología se están focalizando más en construir una infraestructura de datos en sí misma que en implantar las herramientas necesarias para lograr los resultados de negocio deseados.

Efectivamente, la gestión de datos continúa siendo esencial para que cualquier iniciativa de business intelligence y de analytics tenga éxito, pero centrarse solo en las aptitudes técnicas no será suficiente para permanecer por delante de la competencia. Según predice Gartner, “para 2022 las gestiones manuales de datos se habrán reducido en un 45% gracias a la incorporación del machine learning y a una gestión automatizada de los servicios. Y ya en 2023 esa automatización en la gestión e integración de los datos basada en inteligencia artificial reducirá la necesidad de profesionales especializados de TI en un 20%”.

Sin embargo, precisamente al integrar inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) a nuestros procesos de datos, será cuando estos profesionales de TI podrán aportar a sus empresas su capacidad para impulsar el negocio gracias a sus habilidades tecnológicas. Porque esa integración acelerará enormemente el time-to-value en el uso de la tecnología, y sin una aproximación experta, equilibrada y orientada al negocio, las empresas se quedarán atrás. El acceso al conocimiento ya no es suficiente, las organizaciones y los tomadores de decisiones necesitarán saber cómo manejar de los datos y las analíticas para poder actuar, sobre esa información y con ella en sus manos, de la manera más eficiente.

Aquí proponemos algunas claves que nos pueden servir para integrar los requerimientos del negocio y de la tecnología y así seguir siendo relevantes mientras el mercado cambia y las organizaciones automatizan muchos de sus negocios y procesos de datos.

  1. Tomar elecciones tecnológicas basándose en las necesidades del cliente: Los clientes esperan que el servicio y las interacciones con sus proveedores sean sencillas y sin interrupciones indeseadas. Ya que cada vez hay una mayor integración de IA y ML dentro de los procesos de datos, el simple hecho de conocer a un cliente ya no es suficiente. Es fundamental entender cómo los datos pueden añadir valor a su experiencia, y ésta es la forma en que el especialista de TI puede destacar dentro de su organización.
  2. Entender lo que el valor empresarial significa para la organización: El concepto de valor empresarial puede ser distinto según el grupo o departamento dentro de la organización, pero hay puntos en común: la necesidad de un acceso a los datos sólido, la alfabetización o formación en datos y los resultados estratégicos de negocio. Entender cómo los datos se interrelacionan y cómo pueden ser aprovechados es cada vez más esencial. La necesidad de cohesión entre negocio y tecnología ha sido algo confuso para muchas organizaciones durante años. Ahora, los profesionales de TI tienen la oportunidad de llenar ese hueco convirtiéndose en el puente entre ambos y mejorando la coherencia organizacional.
  3. Hacer que los datos sean relevantes: Justificar el valor de los proyectos de datos puede ser un reto, y otras iniciativas, como las relacionadas con el gobierno de datos, resultan difíciles de cuantificar. La realidad es que, en un mundo orientado a los datos que aplique inteligencia aumentada dentro de los procesos, esas dos partidas ya no serán algo ajeno al negocio. En vez de ser simplemente la fuente o el departamento que aporta las analíticas, los especialistas tecnológicos deberán impulsar la formación en datos en toda la organización para ayudar a hacer que éstos sean el punto central de la toma de decisiones.

En general, crear valor empresarial requiere un sólido conocimiento de los datos y de su manejo. Entender cómo se usan, qué tipos de datos son necesarios y cómo pueden ser consumidos de forma sencilla dentro de la organización es esencial en esta nueva realidad centrada en IA-ML y automatizada. Sin ello, cualquier inversión en datos es una mina de oro sin descubrir y de ella se obtendrá muy poco, o ningún resultado cuantificable de negocio.

De aquí en adelante, la formación en datos triunfará sobre las habilidades tecnológicas tradicionales (modelado de datos, limpieza de datos, carga de datos, diseño de algoritmos, etc.) porque los propios sistemas ofrecerán esas capacidades a la organización de manera intuitiva. Por tanto, el valor de aquí en adelante de los profesionales de TI será la forma en que interpretan e interaccionan con sus datos y sus herramientas tecnológicas con el objetivo de ofrecer valor empresarial y asegurar la formación en datos en toda la organización.

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7 Comentarios
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