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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.
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