Cómo los datos, la IA y la automatización pueden transformar la empresa

Se espera que los líderes de datos actuales hagan que las organizaciones funcionen de forma más eficiente, mejoren el valor empresarial y fomenten la innovación. Su función se ha expandido de proporcionar business intelligence a la administración, a garantizar que los datos de alta calidad sean accesibles y útiles en toda la empresa. En otras palabras, deben asegurarse de que la estrategia de datos se alinee con la estrategia empresarial. Solo desde esta base los líderes de datos pueden fomentar una cultura basada en datos, donde toda la organización esté facultada para usar las tecnologías de automatización e IA para mejorar el retorno de la inversión (ROI). Estas áreas pueden transformar la empresa, desde el ahorro de costos hasta el crecimiento de los ingresos y la apertura de nuevas oportunidades de negocio.

Recopilar, organizar, gestionar y almacenar datos es un desafío complejo. Una arquitectura de datos adecuada para su propósito sustenta organizaciones eficaces basadas en datos. Impulsado por los requisitos del negocio, establece cómo fluyen los datos a través del ecosistema desde la recopilación hasta el procesamiento y el consumo. Las arquitecturas de datos modernas basadas en la nube soportan alta disponibilidad, escalabilidad y portabilidad; flujos de trabajo inteligentes, analytics e integración en tiempo real; y conexión a aplicaciones heredadas/existentes mediante API estándar. Su elección de arquitectura de datos puede tener un gran impacto en los ingresos y la eficiencia de su organización, y los costos de hacerlo mal pueden ser potencialmente sustanciales.

La arquitectura de datos adecuada puede permitir a las organizaciones equilibrar el costo y la simplicidad y reducir los gastos de almacenamiento de datos, al tiempo que facilita a los científicos de datos y a los usuarios empresariales el acceso a datos confiables. Puede ayudar a eliminar los silos e integrar combinaciones complejas de sistemas y aplicaciones empresariales para usar las inversiones existentes y planificadas. Y para aumentar el retorno de las inversiones en IA y automatización, las organizaciones deben considerar procesos, metodologías y herramientas automatizados que gestionen el uso de la IA por parte de una organización a través de la gobernanza de la IA.

Puede utilizar los datos para digitalizar completamente su organización con automatización e IA. El desafío es reunirlo todo e implementarlo en todas las líneas de negocio y TI.

Para las funciones de línea de negocio, estas son cinco capacidades clave a considerar:

1. Minería de procesos para identificar a los mejores candidatos para la automatización y escalar tus iniciativas de automatización antes de realizar inversiones
2. Automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar tareas manuales que consumen mucho tiempo
3. Un motor de flujo de trabajo para automatizar flujos de trabajo digitales
4. Gestión de decisiones operativas para analizar, automatizar y gobernar decisiones empresariales basadas en reglas
5. Gestión de contenido para gestionar el creciente volumen de contenido empresarial necesario para gestionar su negocio y respaldar las decisiones
6. Procesamiento de documentos para leer sus documentos, extraer datos y refinar y almacenar los datos para su uso

En lo que respecta a la digitalización de las TI, hay tres áreas de capacidad que deben evaluarse:

1. Observabilidad empresarial para mejorar la supervisión del rendimiento de aplicación y acelerar los procesos de CI/CD
2. Gestión de recursos de aplicaciones para ofrecer de forma proactiva los recursos informáticos, de almacenamiento y de red más eficientes a sus aplicaciones
3. IA para identificar de manera proactiva riesgos potenciales o señales de advertencia de interrupciones en todos los entornos de TI

Pero no se pueden ignorar los procesos y las personas. Si no infundes correctamente la IA en un proceso importante de una organización, puede que no tenga un impacto real. Deberías considerar infundir la IA en los procesos de adquisiciones, marketing, ventas y finanzas de la cadena de suministro, y adaptar los procesos en consecuencia. Y dado que las personas ejecutan los procesos, la alfabetización en datos es fundamental para las organizaciones basadas en datos, de modo que puedan usar y desafiar los insights que un sistema de IA puede proporcionar. Si los usuarios de datos no están de acuerdo o no entienden cómo interpretar sus opciones, es posible que no sigan el proceso. Esto puede ser un riesgo particularmente alto si se consideran las implicaciones que esto puede tener cuando se trata de cultivar una cultura de datos y ética de IA, y cumplir con los estándares de privacidad de datos.

Construir una organización basada en datos es una tarea multifacética que abarca TI, liderazgo y funciones de negocio. Pero los dividendos son inconfundibles. Establece el escenario para la automatización y TI en toda la empresa. Puede proporcionar una ventaja competitiva a las organizaciones en su capacidad para identificar rápidamente oportunidades de ahorro de costos y crecimiento, e incluso desbloquear nuevos modelos de negocio.