Su estrategia de datos tiene que incluir a todos

Si las últimas décadas han confirmado algo, es el poder de los datos, en sentido amplio para incluir las actividades relacionadas con pequeños datos, macrodatos, estadísticas, análisis e inteligencia artificial de los empleados de todos los niveles de sofisticación, para ayudar a las empresas a mejorar su rendimiento, de muchas maneras. En un extremo del espectro, la inteligencia artificial (IA), especialmente la IA generativa, promete transformar los negocios y, por lo tanto, suscita más entusiasmo. En el otro extremo, análisis básicos con pequeñas cantidades de datos son increíblemente eficaces a la hora de ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, controlar y mejorar los procesos empresariales, entender mejor a los clientes y mejorar los productos y servicios. Lea la prensa popular y llegará a la conclusión de que los datos, la analítica y la IA se están apoderando del mundo.

Sin embargo, aparte de para los nativos digitales, un análisis más profundo revela una realidad mucho más sombría. A pesar de la enorme inversión, las excelentes herramientas y un montón de analistas y científicos de datos cualificados, el progreso en La IA es lenta, cara e incierta. La mayoría de los modelos de ciencia de datos no son realmente desplegado en producción, sin arrojar ningún valor económico real. El tenencia de la mayoría de los directores de datos y análisis es tan corto que no es realista esperar que hagan mucho. «La gente común», los que no tienen datos en sus títulos, no saben lo que se espera de ellos y, a pesar de las afirmaciones en contrario, temen que la analítica y la IA cambien, o incluso eliminen, sus puestos de trabajo. La mayoría de las empresas evitan los pequeños datos, lo que se priva de beneficios empresariales más fáciles de obtener y de la oportunidad de desarrollar la fuerza organizativa necesaria para abordar problemas más difíciles.

Es muy fácil llamar a las «culturas basadas en los datos», pero en realidad definir y construir esas culturas va mucho más allá del alcance de la mayoría de los profesionales de datos. Datos de la encuesta sugiere que relativamente pocas empresas tienen culturas basadas en los datos. Por último, los niveles actuales de calidad de los datos simplemente no respaldan el análisis de datos o la ciencia a escala.

Es hora de nuevas ideas

Profundizando aún más, es fácil entender las causas fundamentales de estas decepcionantes realidades: las empresas básicamente han «incorporado los datos» a sus organigramas, nombran directores de datos y análisis, establecen centros de excelencia y contratan científicos de datos con un alto nivel de formación, y luego los dan a conocer con pocas directrices y poca supervisión. El hecho de que algunos tengan éxito es un testimonio de la tenacidad de unos pocos, que han superado los obstáculos organizativos contra todo pronóstico. Los líderes de datos no están ciegos ante los temas. Han contratado a expertos e ingenieros de datos para que los ayuden a superar los datos incorrectos y gerentes de producto para ayudar a conectarse mejor con la empresa. Aun así, todo parece un juego elaborado (y en gran medida inútil) de «golpear a un topo». Seguir por el camino actual es desafortunado.

Más bien, sugerimos que se necesita un «paradigma de gestión» de los datos completamente nuevo. Tal como se usa aquí, un «paradigma de gestión» encarna un lenguaje común, una visión holística de las formas en que los datos deben contribuir, una estructura organizativa claramente definida que muestre cómo se integran los datos en la organización, junto con funciones y responsabilidades claras para todos los involucrados. Con el tiempo, tiene que incorporar la cultura corporativa, las relaciones con las universidades y los vendedores, la política y cualquier otra cosa que promueva o frene el uso eficaz de los datos. El nuevo paradigma emplea un enfoque más generalizado e integrado para utilizar los datos, la analítica y la IA en la empresa.

Pero, ¿qué medidas deben tomar las empresas ahora para trabajar por un nuevo paradigma? ¿Cómo deberían pensar en integrar plenamente los datos en sus estrategias empresariales? ¿Qué objetivos deben perseguir y qué deben hacer inicialmente? Este artículo se basa en nuestra investigación sobre cientos de empresas y agencias gubernamentales que se enfrentan a estas cuestiones, en el trabajo con un par de docenas de ellas y en nuestra experiencia con otros paradigmas relevantes para proponer tres medidas interconectadas que las empresas deben tomar ahora.

Utilice un «nativo digital» como guía

En primer lugar, proponemos a Google como candidato, «Estrella Polar». Al fin y al cabo, los datos forman una parte tan importante de la corriente principal de Google que ni siquiera tiene un director de datos o análisis, aunque sí tiene un Director de decisiones, cuya misión principal es difundir la buena noticia sobre las decisiones basadas en los datos. Google fue pionero análisis de personas y es uno de los pocos que las operaciones legales hacen un uso extensivo de la analítica. La analítica y la IA están integradas en la mayoría de los productos y servicios de la empresa, y el CEO de la empresa declaró que «la IA sería lo primero» en 2016. Fue pionera en muchos de los enfoques utilizados en los sistemas de IA generativa actuales.

Otras empresas nativas digitales, como Meta/Facebook y Amazon, utilizan de forma igualmente generalizada la analítica y la IA, y nuestras investigaciones y consultorías en estas firmas sugieren que, a diferencia de las empresas más tradicionales, los líderes de datos no tienen que dedicar mucho tiempo a evangelizar sobre la importancia de estas herramientas, sino que simplemente se dan por sentadas y se ven como un elemento esencial de la cultura.

Algunas empresas tradicionales están adoptando enfoques similares, pero no los suficientes. En DBS Bank, por ejemplo, el banco más grande del sudeste asiático, El CEO Piyush Gupta argumenta que los futuros competidores del banco no son los bancos tradicionales, sino firmas nativas digitales como Alibaba, Tencent y Ant Financial. Para competir con esas empresas, cree, DBS debe recopilar, gestionar y analizar los datos tan bien o mejor que ellos. El banco ha contratado o formado a más de mil científicos e ingenieros de datos, ha desarrollado sus propias aplicaciones de IA, ha adoptado un amplio programa de alfabetización sobre IA y ha fomentado el desarrollo de casos de uso de la IA en todas las funciones y unidades empresariales.

Aprenda de otras funciones empresariales principales

En segundo lugar, para aquellos que consideren que la idea de seguir los ejemplos de Google o DBS es una colina demasiado empinada para subirla ahora mismo, un modelo a seguir a corto plazo que se encuentra en prácticamente todas las organizaciones es la organización financiera. Incluso las organizaciones sin fines de lucro y las agencias gubernamentales tienen grupos financieros. Según nuestra experiencia colectiva, creemos que las finanzas, quizás más que cualquier otra función, han logrado el objetivo de generalizarse.

Pasar a la corriente principal es la antítesis de ser un silo; significa integrarse plenamente en todos los aspectos de la organización. Tenga en cuenta los atributos de la mayoría de las organizaciones financieras:

• La organización financiera se considera claramente estratégica, ya que la mayoría de los consejos de administración tienen sus propios comités de finanzas y esperan informes financieros en cada reunión.
• El CFO suele estar en el «círculo íntimo» del CEO y participa prácticamente en todas las decisiones importantes.
• El mandato de los directores financieros tiende a ser mucho más largo que el de los directores de datos, lo que, como se ha indicado anteriormente, tiende a ser bastante breve. Además, la rápida rotación de los directores financieros envía una señal de advertencia a Wall Street.
• Los empleados de finanzas están integrados en prácticamente todos los centros, plantas operativas, divisiones, etc., y tienen al menos una línea punteada en las finanzas corporativas.
• Prácticamente todos los gerentes saben cómo realizar las tareas financieras básicas, como preparar un presupuesto, calcular el ROI, etc. La mayoría de los gerentes dedican mucho tiempo a tareas financieras.
• Las finanzas dejan claro lo que se espera, proporcionan las herramientas y los procesos que espera que la gente siga y supervisan el cumplimiento. Seguir los procedimientos financieros no es opcional.
• Las finanzas hacen todo lo posible para asegurarse de que los datos que utilizan y proporcionan son de una calidad extrema.

La lista anterior empieza por ver las finanzas como algo estratégico. Esto sería un importante paso adelante en la generalización de los datos. Si aprender de los datos y monetizarlos se consideran oportunidades estratégicas, la organización debería considerar cómo implementar cada uno de estos puntos para los datos.

Por último, haga que todos participen

Por último, sentimos una enorme simpatía por los altos directivos. Si bien el análisis de datos existe desde hace mucho tiempo, las tecnologías en sí mismas son abrumadoras y el bombo publicitario hace que parezca que implementarlas es mucho más fácil de lo que realmente es. Para agravar esto, la urgencia de hacerlo parece crecer exponencialmente. Es fácil para los empleados que no son técnicos perderse en la confusión. Sin embargo, tanto como datos confiables y una implementación tenaz de la tecnología, ¡son esenciales! Tenga en cuenta que ni siquiera los científicos de datos de élite pueden definir realmente un problema empresarial, entender los datos ni implementar un modelo en un proceso empresarial sin su ayuda. Tampoco puede realizar las mejoras necesarias en los datos.

Admito que somos optimistas con respecto a los datos a largo plazo. Vemos el potencial de reducir el trabajo pesado en miles de millones de puestos de trabajo, aumentar otros y crear puestos completamente nuevos y bien remunerados (somos igual de conscientes de los riesgos a la baja). Al mismo tiempo, creemos que las personas son inteligentes al tener miedo; al fin y al cabo, los trabajos de drogadicción ponen comida en la mesa para miles de millones de personas en todo el mundo. Obviamente, lo mejor sería que los altos directivos pudieran eliminar esos temores, pero creemos que es poco probable para la mayoría de las empresas. Aun así, aconsejamos a los altos líderes que reconozcan el miedo, del mismo modo que los altos líderes que no se toman en serio los datos muy pronto deberían tener un doble de miedo.

En cambio, recomendamos a los altos directivos que contraten al mayor número posible de personas normales para que participen en su esfuerzo de datos. Prácticamente todo el mundo puede traer datos pequeños y análisis básicos para mejorar el rendimiento de su equipo. Estos esfuerzos aumentan la habilidad y la confianza y, en conjunto, pueden marcar una verdadera diferencia. Y para muchas empresas, parecen ser un requisito previo para gestionar más datos y técnicas más avanzadas. Por último, mucha gente común encuentra que los pequeños datos les dan poder y, por lo tanto, están más que encantados de unirse a la diversión.

La urgencia está en orden

Las empresas pueden, por supuesto, gestionarse como quieran; aunque, por supuesto, deben esforzarse por hacerlo de manera que sea más fácil llevar a cabo su trabajo más importante. Al fin y al cabo, incluso la empresa más pequeña es un lugar complicado. Una implicación es que algunas cosas reciben más y mejor atención que otras. Hasta hace 10 años, la relativa falta de atención en torno a los datos tenía sentido, simplemente no estaba en la corriente principal ni tenía por qué estarlo. Esto tiene mucho menos sentido hoy en día. Ya no basta con contratar a directores de datos y análisis. Las empresas deben realizar algunos cambios importantes en los paradigmas de gestión de los datos y sus líderes más importantes deben liderar la lucha.