La toma de decisiones basada en datos se vuelve real con la IA generativa

En la última década, muchas empresas han intentado transformarse en empresas basadas en datos. Sin embargo, sólo un pequeño porcentaje puede afirmar que ha logrado este objetivo. Según un informe de Harvard Business Review, no ha habido un aumento significativo en el porcentaje de ejecutivos que informan que sus empresas están impulsando la innovación empresarial con datos durante cuatro años.

Aunque actualmente las empresas se centran en utilizar la IA generativa para lograr eficiencia, este enfoque en el ahorro de costos cambiará. La tecnología tendrá un mayor impacto en el resultado final a través de:

• Permitir productos y servicios completamente nuevos
• Agregar más valor a los productos y servicios existentes

La evolución de la toma de decisiones basada en datos

El análisis de datos empresariales ha evolucionado enormemente desde el cambio de siglo. Al tomar decisiones, los ejecutivos han pasado de las intuiciones a modelos estadísticos básicos y, finalmente, a conocimientos sofisticados impulsados ​​por la IA, mientras avanzan hacia una mentalidad más basada en datos.

Esto fue acompañado por una creciente necesidad de cambiar hacia modelos de negocio con procesos más dinámicos respaldados por IA, que permitan a las empresas optimizar la eficiencia, ser más ágiles y aprovechar nuevas oportunidades de mercado.

La IA generativa es el avance tecnológico clave que las empresas necesitan para lograr este cambio. Proporciona a los líderes información procesable en tiempo real y, al mismo tiempo, ayuda a los equipos a ser más eficientes al automatizar partes de su trabajo, todo a través de una interfaz sencilla.

Análisis de datos generativos impulsados ​​por IA

Los modelos de IA generativa pueden procesar grandes cantidades de datos rápidamente, gracias a su capacidad de "aprender" tanto de datos estructurados como no estructurados.

Como resultado, las empresas ahora pueden alimentar todos sus datos al modelo, lo que ayuda a romper los silos de datos, pero también descubre nuevos conocimientos. Dado que el modelo tiene acceso a datos guardados en varios sistemas, puede revelar patrones que antes eran invisibles.

Además, mientras que los sistemas tradicionales de análisis de datos se centran en analizar el desempeño pasado y hacer predicciones basadas en él, los sistemas de inteligencia artificial generativa pueden ir un paso más allá. Estos modelos pueden crear nuevos datos "sintéticos" basados ​​en los patrones de los datos de los que aprendieron.

Estos nuevos datos permiten a las empresas generar escenarios futuros cambiando ciertas variables clave y luego planificar contingencias para cada uno. Por ejemplo, un minorista puede probar cómo funcionarían las diferentes versiones de un nuevo producto y luego elegir la mejor antes de lanzarlo al mercado.

Finalmente, la IA generativa permite una actualización total de los procesos existentes. Al permitir que la máquina se haga cargo del trabajo repetitivo y que requiere mucho tiempo, garantiza que su personal tenga tiempo para concentrarse en el trabajo que aporta más valor a su empresa.

Cambiar de mentalidad, cambiar de cultura

Todos hemos visto la amplia cobertura de la IA generativa y sus numerosos beneficios. Los directores ejecutivos de las grandes empresas de inteligencia artificial se han embarcado en una gira mediática, tratando de convencer a todos del gran futuro nuevo que traerán sus soluciones.

Como resultado del bombardeo mediático, muchas empresas informan que sus ejecutivos y personal están más abiertos a experimentar con IA y soluciones de datos en general. Este cambio de mentalidad es fundamental, ya que trae consigo un cambio en la cultura corporativa, algo que se ha informado repetidamente como uno de los mayores desafíos para la transformación basada en datos.

Dado que la IA generativa facilita el análisis de datos y la obtención de información, ha ayudado a personas de todos los niveles de la empresa a adoptar los datos. Al hacer que los datos sean más comprensibles y accesibles, la tecnología permite a las personas contribuir a decisiones y debates basados ​​en datos, independientemente de su formación técnica.

Cuando las personas se sienten incluidas de esta manera, aumenta su moral y compromiso, al mismo tiempo que aporta una variedad de perspectivas nuevas y diversas al proceso de toma de decisiones, lo que resulta en mejores decisiones para la empresa.

Además, los líderes que reconocen la importancia de la IA generativa están empezando a invertir en programas de educación de empleados a gran escala. La seguridad y la protección son una prioridad para las empresas en este momento, lo que garantiza que los equipos sepan cómo utilizar estos sistemas de forma segura y con el máximo impacto.

Al hacerlo, están fortaleciendo el impulso hacia una mentalidad más basada en datos en todos los niveles.

Mejores prácticas de IA generativa

La IA generativa es una tecnología transformadora y, como tal, conlleva una serie de riesgos y desafíos. Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos son una prioridad para muchos ejecutivos.

Las empresas que crean los modelos de IA más utilizados han invertido mucho en seguridad, especialmente en sus modelos empresariales. Sin embargo, esa es sólo la mitad de la historia.

Las empresas que compran estas soluciones deben asegurarse de utilizarlas correctamente y de que los datos que manejan se mantengan seguros en todo momento. Esto es especialmente crucial si las empresas manejan datos críticos de los clientes; por ejemplo, si un cliente puede pagar un producto a través de un asistente de compras generativo de IA.

Algunas mejores prácticas incluyen:

1. Anonimizar los datos del cliente
2. Utilizando únicamente modelos LLM probados y seguros
3. Capacitar a los empleados sobre cómo utilizar genAI de manera adecuada y responsable

Toma de decisiones basada en datos + IA: cómo empezar

En este momento, la mayoría de las empresas todavía están experimentando con casos de uso individuales centrados en pequeñas eficiencias. Sin embargo, las empresas que se consideran líderes del mercado ya están empezando a centrar sus esfuerzos de manera más integral, permitiendo que toda su organización disfrute de los beneficios.

Los líderes empresariales deberían empezar por formar un grupo de gobierno con personas de diferentes departamentos afectados por la IA generativa. Este grupo debe tener la tarea de diseñar, guiar y monitorear las iniciativas genAI y garantizar que sus aprendizajes se compartan con el resto de la empresa.

Aquí es donde el liderazgo debe tomar dos decisiones críticas. El primero se refiere a las asociaciones tecnológicas, ya que debe elegir una solución y un socio al que pueda confiar sus datos y los de sus clientes. Por otro lado, los líderes deben tomar decisiones estratégicas que guíen todo el esfuerzo, asegurándose de que la organización esté consciente de los detalles y sea capaz de manejar la situación.

Por último, céntrese en los casos de uso que proporcionen el mayor valor a su empresa. Hay muchos que suenan bien en teoría (y han funcionado de maravilla para otros), pero no tienen ninguna aplicación práctica para su contexto.

Al adoptar un enfoque estratégico e informado hacia la IA generativa, las empresas pueden convertirse en negocios verdaderamente impulsados ​​por datos para impulsar la innovación y el crecimiento.