Implementar analítica de datos
En la era digital, la información se ha convertido en el oro de las empresas. Sin embargo, no basta con tenerla, es necesario procesarla y transformarla en decisiones estratégicas que impulsen el crecimiento; es ahí donde entran en juego la analítica de datos y la inteligencia artificial (IA).
Estas herramientas disruptivas están transformando la forma en que las empresas operan y compiten. Pero su implementación trae consigo una serie de desafíos que deben ser objeto de revisión.
En este artículo, nos enfocaremos en 7 desafíos a la hora de implementar la analítica de datos e inteligengia artificial a nivel empresarial y cómo enfrentarlos.
1.- Comprensión de las Tecnologías
El primer desafío en la implementación de la IA y el Big Data en el contexto empresarial se encuentra en la misma esencia de estas tecnologías: su complejidad y el constante estado de evolución.
Para muchas empresas, comprender qué es la analítica de datos y la IA, cómo funcionan, qué pueden y no pueden hacer, es una tarea abrumadora. Estos conceptos a menudo se perciben como complicados y técnicos, requiriendo un nivel de conocimiento experto que puede estar fuera del alcance de muchos.
Además, la analítica de datos y la IA están en constante evolución, con nuevas técnicas, algoritmos y aplicaciones que surgen regularmente. Mantenerse al día con estas metodologías y avances puede ser una tarea a tiempo completo en sí misma.
Al respecto la firma de marketing tecnológico TechTarget sugiere que, ante un plan de implementación de IA y Big Data, las empresas deben:
- Definir claramente cómo se involucrarán cada uno de los perfiles dentro de la empresa
- Comprender limitaciones y con base en ello capacitar
- Desarrollar algunos casos de uso simples e involucrar usuarios.
2.- Validez y calidad de los datos
Otro desafío crítico en la implementación de la Analítica de Datos e Inteligencia Artificial es la recopilación y gestión de datos.
Al respecto, Steve Durbin director ejecutivo del Foro de Seguridad de la Información con sede en Londres en entrevista para Forbes, declaró:
Digamos que toma un pequeño subconjunto de datos, lo pasa por un modelo y obtiene un resultado. Pero, ¿Cómo determinar si las herramientas de Big Data e IA le están dando la información correcta o si está produciendo una estadística sesgada?
Los tomadores de decisiones empresariales deben tener muy presente que la analítica de datos y la IA requieren grandes cantidades de información de alta calidad para funcionar de manera efectiva.
Las empresas a menudo luchan con la tarea de recopilar estos datos, conocer muy bien las fuentes, asegurar su calidad, su validez, mantenerlos organizados y accesibles.
Es allí donde la calidad de los datos y la validez de las fuentes de información resultan cruciales, ya que los algoritmos de la IA aprenden de los datos que se les proporciona.
Si los datos son inexactos o están sesgados, los resultados serán igualmente inexactos o sesgados. Además, los datos deben ser mantenidos en una forma que sea accesible y útil para la analítica.
3.- Habilidades y Capacidades
En tercer lugar, está el desafío de reunir las habilidades y capacidades necesarias para implementar y utilizar estas tecnologías.
La analítica de datos y la IA requieren un conjunto de habilidades muy específicas, que incluyen programación, matemáticas aplicadas, estadísticas, aprendizaje automático, así como un conocimiento profundo del negocio y su industria.
Estas habilidades consolidadas en un perfil son muy demandadas y a menudo escasas, lo que puede hacer que sea difícil para las empresas contratar y retener al personal adecuado. Además, es necesario tener una estrategia clara y una visión de cómo se utilizarán estas tecnologías y qué beneficios se espera que aporten.
Al respecto, Mike O’Malley, vicepresidente de estrategia de SenecaGlobal alude lo fundamental de trabajar en acuerdos de servicio con el proveedor o consultor de estas tecnologías que incluyan la superación de cualquier brecha en el talento existente vía capacitación y/o certificaciones técnicas.
Más contexto sobre la Analítica de datos: Big Data en el Mundo Empresarial: Entendiendo la Revolución de los Datos.
4.- Retos de integración a la infraestructura actual
La implementación de analítica de datos e inteligencia artificial es la necesidad de una infraestructura tecnológica robusta y adaptable. Esta infraestructura, que incluye tanto hardware como software, debe ser capaz de gestionar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos complejos. A medida que las empresas se expanden y recopilan más datos, la escalabilidad de la infraestructura se convierte en una tarea que puede ser costosa, técnicamente desafiante y difícil de prever. Integrar la inteligencia artificial y la analítica de datos con los sistemas y aplicaciones empresariales existentes puede ser más complejo que pagar una suscripción y habilitar un par de usuarios.
Es necesario llevar a cabo un plan de integración que incluya:
- Una revisión de la infraestructura TI y sistemas de la empresa
- Valoración y jerarquización de requerimientos
- Configurar interfaces y desarrollos internos
- Considerar necesidades de almacenamiento de datos
- Implementar y entrenar modelos
- Muestreos de datos para ejecutar los modelos bajo criterios de confiabilidad
- Pruebas de efectividad y validez de las herramientas IA
- Además de la debida retroalimentación de cara a la mejora continua de las integraciones.
5.- Evitar salirse del presupuesto
Otro desafío muy común a la hora de implementar herramientas de inteligencia artificial y analítica de datos en las empresas, evidentemente, es el presupuesto.
Ello se debe a que muchos tomadores de decisiones subestiman métricas y las demandas de recursos informáticos o infraestructura, además de requerimientos de integración y capacitación, todo en la mayoría de los casos a falta de un plan.
“Cualquier implementación IA o Big Data más que grandes capitales ocupa visión”. Steve Durbin, director ejecutivo del Foro de Seguridad de la Información (ISF).
Y cuando se habla de claridad se habla de objetivos sensatos, métricas o KPIs precisos, definición de roles y acciones de seguimiento, sólo ello puede asegurar que las previsiones de presupuesto y tiempo no rebasen las expectativas.
6.- Cultura y Cambio Organizacional
“El éxito en las implementaciones de analítica de datos e inteligencia artificial, más que solo de hardware, infraestructura, software y aplicaciones depende de la gente y la cultura a su alrededor.”– Matthew Ariker de McKinsey.
La implementación de la analítica de datos y la IA no solo implica un cambio técnico, sino también un cambio cultural. Estas tecnologías requieren una cultura de la organización que valore y respalde el uso de los datos y la experimentación por arriba de sugestiones o prejuicios personales.
Se trata de un desafío especialmente grande en las empresas que han operado de manera tradicional por décadas y pueden resistirse a los cambios.
La resistencia al cambio puede provenir de los empleados que temen que su trabajo sea automatizado, o de los líderes que no comprenden completamente el valor de estas tecnologías.
Muchos de los desafíos de la implementación de la analítica de datos y la IA se abordan a través del conocimiento.
Conozca la diferencia entre los conceptos de analítica de datos versus minería de datos.
7.- Privacidad y Seguridad de los datos
Finalmente, pero no menos importante, entre los desafíos de la implementación de Big Data e IA en las empresas está la privacidad y seguridad de la información.
Con la recopilación de grandes volúmenes de datos, es esencial garantizar que se manejen de manera segura y que se respete la privacidad de los clientes empresariales o individuos.
Las empresas deben cumplir con las leyes y regulaciones de protección de datos, que están en constante evolución, como es el caso del Reglamento General de Protección de Datos Personales de la Unión Europea (RGPD), que ha servido de base para otras normativas en distintos países de habla hispana.
Los incumplimientos de la seguridad de los datos pueden tener consecuencias graves, que incluyen multas significativas y daños a la reputación de la empresa.
¿Cómo Enfrentar estos Desafíos?
Desconocimiento, prejuicios personales, calidad de las fuentes, problemas de integración y presupuesto pueden convertirse en barreras de entrada para el Big Data y la Inteligencia Artificial en las empresas .
A pesar de estos desafíos, hay varias formas en las que las empresas pueden trabajar para implementar la analítica de datos y la IA de manera efectiva.
La Formación
En primer lugar, es crucial la formación y la educación. Para la firma especializada en desarrollo de aplicaciones Neoteric Sp:
“La falta de conocimientos de IA dificulta su adopción, junto a otro error común causado por la falta de comprensión, como lo es trabajar hacia metas imposibles. ¿Cómo resolver este problema? Comience con la educación, y no se trata de convertir al personal en científicos de datos, se trata de valorar limitaciones existentes y trabajar de la mano del proveedor, partner habilitador o consultor”.
Las empresas deben invertir en la capacitación de su personal existente y en la contratación de expertos en estas áreas.
Un plan definido
En segundo lugar, las empresas deben tener una estrategia clara de datos e IA. Esto debe incluir una visión de cómo se utilizarán estas tecnologías, qué beneficios se espera que aporten, y cómo se medirán estos beneficios.
Además, las empresas deben trabajar para fomentar una cultura que valore y respalde el uso de los datos. Un eje de acción puede incluir la promoción de una mentalidad de «prueba y aprendizaje», en la que se anime a los empleados a experimentar y aprender de los errores.
Junto a todo lo dicho, las empresas deben tener políticas y procedimientos claros para la gestión de datos, para garantizar su seguridad y privacidad. Esto debe incluir medidas de seguridad sólidas, así como un enfoque proactivo para cumplir con las leyes y regulaciones de protección de datos.
El acompañamiento del proveedor
Finalmente, ya se ha mencionado antes, pero el papel del proveedor, habilitador o consultor de analítica de datos e implementaciones IA es vital, la empresa debe unir esfuerzos con un proveedor de experticia que vaya de la mano acompañando paso a paso.
Y de la mano de la implementación exitosa está el soporte, la capacitación, el intercambio de experiencias con los distintos roles o usuarios de las metodologías y modelos, los reportes y sus interpretaciones.
Retos al implementar Analítica de Datos e IA en las Empresas - Conclusión
Como se pudo apreciar a lo largo de esta entrega, el éxito en las implementaciones de analítica de datos y la IA está supeditado a una serie de desafíos para las empresas.
Sin embargo, con una estrategia clara, la educación adecuada, una cultura colaborativa y apoyo experto, estos desafíos pueden superarse con creces, permitiendo a las empresas aprovechar todo el potencial de estas tecnologías transformadoras.
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