La inteligencia artificial (IA) y el big data están revolucionando la forma en que las empresas toman decisiones. Al analizar grandes conjuntos de datos, las empresas pueden obtener información valiosa sobre sus clientes, sus operaciones y el mercado en general. Esta información puede utilizarse para tomar mejores decisiones sobre cómo asignar recursos, lanzar nuevos productos y servicios, y mejorar la eficiencia operativa.
En una reciente conferencia impartida por Elena Gil Lizasoain, Directora de la Unidad de Negocio de IA y Big Data de Telefonica Tech en la escuela de negocios Instituto de Empresa (IE), se destacaron los siguientes puntos clave sobre el uso de la IA y el Big Data para la toma de decisiones empresariales:
- La IA y el Big Data pueden ayudar a las empresas a adaptarse a las nuevas demandas de los usuarios, que son cada vez más impacientes, exigentes, están conectados 24×7 y están empoderados.
- Las empresas deben convertirse en empresas nativas digitales que estén centradas en los datos, y utilicen la IA y el Big Data para mantenerse por delante de la competencia.
- Algunos de los principales casos de uso en las empresas proporcionan un aumento de los ingresos, la mejora de la eficiencia operativa y la reducción del riesgo.
- La IA y el Big Data pueden utilizarse para combinar información del dominio público con la propiedad intelectual interna de las empresas.
- Las empresas deben evitar adoptar la IA y el Big Data demasiado rápido, darse por vencidas demasiado pronto, quedarse rezagadas o mantener la misma tecnología durante demasiado tiempo.
- Algunas de las principales barreras para la adopción de la IA y el big data son la cultura y el talento (conocimiento híbrido), la ruptura de los silos entre las unidades de negocio y los departamentos, la privacidad y la seguridad, la ética y los procesos.
Elena Gil también compartió algunos ejemplos de cómo empresas como Telefónica y Ferrovial están utilizando la IA y el Big Data para mejorar sus negocios. Telefónica, por ejemplo, está utilizando la IA y el big data para mejorar el scoring de crédito para terminales, el marketing inteligente, la prevención de pérdida de clientes, el desarrollo de nuevos servicios y la planificación de redes.
Ferrovial , por su parte, está utilizando la IA y el IoT para la gestión de flotas, el seguimiento de la identificación móvil y la extracción, anonimización, extrapolación y agregación de datos para el transporte, el comercio minorista y el turismo.
En conclusión, la IA y el Big Data son herramientas poderosas que pueden ayudar a los CIOs de las empresas a tomar mejores decisiones y mejorar su rendimiento empresarial. Sin embargo, es importante que las empresas adopten estas tecnologías de forma selectiva y estratégica, teniendo en cuenta sus objetivos comerciales específicos y los desafíos que enfrentan.
Consejos para la adopción exitosa de la IA y el big data en las empresas:
- Ser selectivo en los casos de uso. No es necesario adoptar la IA y el Big Data para todo. Las empresas deben centrarse en los casos de uso que tienen el mayor potencial de impacto en sus negocios.
- Contar con el patrocinio de la alta dirección. La adopción de la IA y el Big Data requiere un compromiso de toda la organización, empezando por la alta dirección.
- Vincular la adopción a un retorno de valor a corto plazo. Las empresas deben elegir casos de uso que puedan generar un retorno a corto plazo (quick wins), para demostrar el valor de la IA y el Big Data al resto de la organización.
- Crear una cultura de datos. Las empresas deben crear una cultura en la que los datos sean valorados y utilizados por todos los empleados para tomar mejores decisiones.
- Invertir en talento. Las empresas necesitan invertir en talento con las habilidades necesarias para adoptar e implementar la IA y el Big Data.
- Gestionar los riesgos. Las empresas deben gestionar los riesgos asociados a la adopción de la IA y el Big Data, como la privacidad y la seguridad.
Siguiendo estos consejos, las empresas pueden aumentar sus probabilidades de éxito en la adopción de la IA y el Big Data para mejorar su rendimiento empresarial.