Cómo superar los obstáculos y aumentar la productividad

Los datos obsoletos no pueden seguir el ritmo de las empresas modernas. Trabajar con datos en tiempo real aumenta la productividad y ayuda a tomar decisiones más rápidas y acertadas.

En última instancia, necesitas capacidades ágiles y receptivas para adaptarte a los posibles cambios de tu sector, ya sea para detectar cambios del mercado antes de que se produzcan o para anticiparte a las necesidades de los clientes.

Hay mucho que contar, así que vamos a empezar con nuestro primer "Caso de un líder de datos", protagonizado por la popular marca de estilo de vida Urban Outfitters. 

Lo cierto es que, ya sea un cuadro de mando de rendimiento de campaña, una previsión de ventas o una comprobación de inventario, si los datos no están actualizados, te llevarán por un camino incorrecto. Es ahí donde destaca la tecnología de captura de datos modificados: sincronizar todo tu ecosistema de datos para que los usuarios vean lo que está sucediendo ahora mismo, no lo que ocurrió la semana pasada.

Una vez que pones en orden el flujo de canales de datos, los mejores conocimientos aparecen de la nada, ¿verdad? ¡No es así! El último paso consiste en asegurarse de que los conocimientos lleguen al lugar adecuado, en el momento oportuno y que acceda a ellos la persona adecuada.

Si se hace correctamente y se integran con las últimas experiencias de IA, se pueden detectar patrones con mayor eficacia, tomar mejores decisiones y optimizar los procesos en tiempo real. Piensa en las alertas, los conocimientos predictivos y las recomendaciones personalizadas a los que tendrás acceso con un esfuerzo manual mínimo. Esto agilizará tu trabajo y mejorará tu toma de decisiones, permitiéndote centrarte en lo que realmente importa.

En general, recuerda que: cuando los objetivos son aumentar la productividad y agilizar el GTM, la analítica no es una acción aislada. Se trata de un proceso siempre activo, inteligente y democratizado que implica a todos, no solo a los expertos en datos e IA.

Va en serio. Imagina que participas en un documental sobre naturaleza: una colmena es una máquina bien engrasada de producir miel, porque las abejas comparten un mismo objetivo y cada una de ellas desempeña un papel importante y productivo. Tus datos deben ser como una colmena: unificados, independientemente del número de fuentes, y en perfecta colaboración. Entonces, ¿cómo pones los datos a producir? Echemos un vistazo a otro caso de un líder de datos para inspirarnos. 

Aunque Intuit ha renovado sus operaciones de analítica con un portal web unificado, los cuadros de mando y elementos similares son solo el principio de la conversación. De hecho, la mayoría de empresas líderes en datos llevan años haciéndolo. El siguiente paso idóneo consiste en desarrollar más las propias capacidades con productos de datos. 

Los productos de datos son activos de datos altamente fiables, reutilizables y consumibles, diseñados para solucionar retos empresariales específicos de un dominio y ayudar a las organizaciones a liberarse de los silos de datos aislados. Los productos de datos aportan responsabilidad, rendición de cuentas y confianza a los datos. Y al poner los datos a disposición de todos, desde usuarios de negocio hasta analistas de datos e ingenieros, ayudan a las personas a aplicar la IA donde realmente se necesita, aligerando la carga de trabajo de todos los usuarios y liberando nuevas oportunidades de crecimiento.

En un entorno unificado utópico, ya no hay aplicaciones desconectadas, conocimientos desalineados, tiempo perdido en trabajo duplicado ni retrasos para hacer que los datos sean útiles, solo una colaboración clara y basada en los datos en toda tu organización que permite al personal moverse a toda velocidad. Sin dudas. Solo decisiones. 

Y a medida que mejoran la unificación, la accesibilidad y la productividad, se puede ver una mejora natural en la forma en que los equipos comprenden, exploran y usan los datos (lo que se denomina "alfabetización de datos").  

Asimismo, dado que la IA impulsará gran parte de la gestión de los datos, es fundamental asegurarse de que nuestro personal comprenda los conceptos básicos de la IA, incluidas sus limitaciones y tenga las habilidades necesarias para usar herramientas basadas en AI de manera correcta y eficaz. Centrarse en esta combinación de alfabetización de IA y habilidades de IA interpersonales ayudará a impulsar la adopción y la facilidad de uso. Con el tiempo, nuestro equipo descubrirá nuevas formas de usar la IA, rastrear el rendimiento y tomar decisiones mejor fundamentadas.  

Vale la pena mencionar que aunque la IA y el aprendizaje automático pueden aumentar mucho la productividad, lo que de verdad nos permitirá trabajar juntos y triunfar es el elemento humano. 

El poder de la IA para transformar la eficacia y la claridad de los datos es innegable. Pero no sirve de nada centrarse únicamente en la tecnología sin ayudar a tu personal a adoptarla. Si conviertes una cultura de trabajo inteligente en parte de tus soluciones de datos y analítica, puedes crear una cultura basada en la IA que se puede fomentar en toda la organización. 

Eso es lo que Transbank logró en el tercer y último caso de líder de datos de la parte 1. 

Lo que antes era el reino exclusivo de los desarrolladores y programadores se ha convertido en un lugar donde casi todo el mundo puede participar. Tal y como Transbank ha demostrado, las plataformas de datos sin código y de bajo código ponen la IA a disposición de cualquier miembro de tu organización que trabaje con datos, desde los expertos en datos sénior hasta empleados júnior. Las interfaces intuitivas ofrecen a los usuarios un enfoque sencillo y visual para crear flujos de trabajo de datos. Con una experiencia de usuario sencilla podemos conectar los datos, limpiarlos y enviarlos donde sea necesario con unos pocos clics. 

Gracias a ChatGPT de OpenAI, a estas alturas la mayoría de la gente ya está familiarizada con las herramientas de IA generativa. Pero en entornos de trabajo, es asombroso lo que se puede conseguir simplemente creando un prompt inteligente. A lo largo de todo el proceso de datos, la IA se ocupa de las tareas más ingratas, como el diseño de canales, la generación de scripts y la generación de conocimientos. También se puede mejorar la productividad del personal agilizando tareas complejas que requieren esfuerzo manual y conocimientos técnicos, lo que supone derribar la barrera de las capacidades de analítica avanzada. 

Este enfoque nuevo y simplificado de la analítica permite a los equipos trabajar más rápido, lanzar productos antes, establecer clientes objetivo con mayor precisión, ajustar las estrategias sobre la marcha e incluso simplificar la gestión de datos mediante la automatización. En conjunto, se crea un intercambio mutuo en el que la IA consigue que los conocimientos sean más accesibles, sencillos y útiles, sin necesidad de ser un experto en IA. 

Antes de terminar esta parte sobre productividad, no podemos dejar de hablar del miembro más reciente del equipo, la IA agéntica. La IA agéntica es el mejor aliado para eliminar las barreras a la adopción de la IA. Logra llevar la IA generativa a otro nivel al gestionar procesos de recogida, limpieza y análisis de datos que requieren mucho tiempo y numerosos pasos (es decir, las cuestiones en las que la automatización tradicional se suele atascar). Puede leer datos de texto, como el análisis de opiniones o sentimientos, y generar informes en un lenguaje sencillo. Incluso evita tener que esperar a que un especialista en datos o un programador genere los conocimientos.  

Y dado que la IA agéntica es más autónoma, libera a tu personal para que pueda centrarse en tareas más estratégicas y creativas.

Gen AI is very important, but agentic AI is beyond that. Every organization can unlock exponential growth; You unlock a different pace of agility and innovation.

Ritu Jyoti

Group VP/General Manager | IDC

Alcanzar niveles de productividad altos no tiene por qué ser un quebradero de cabeza diario. Los datos son el eje de una organización más productiva que no deja de tomar decisiones acertadas. Por eso, tanto si ya estás preparado para la IA como si aún estás planificando tu ruta, es hora de adoptar la velocidad, el trabajo en equipo y el poder de la IA. Tu empresa será más ágil y adaptable, y estará preparada para el futuro.