Resumen

Resumen

  • Hoy en día muchas empresas pueden sentirse abrumadas por el volumen, velocidad y variedad de sus datos y encuentra difícil acceder a su valor.
  • Los data scientists pueden quedar atrapados y destinar todo su tiempo en la preparación de los datos y sentirse paralizados por el volumen de datos que hay que limpiar.
  • Los líderes del negocio deberían evaluar lo que se debe hacer con sus datos a través de todas las funciones– e identificar un área pequeña pero prioritaria dentro de su negocio.
  • Acá es donde se puede hacer un comienzo valioso y enfocado que permita ganar impulso, expandir gradualmente o replicar el enfoque en el tiempo.


Los proyectos de IA necesitan datos. No debe ser perfecto, pero debe tener suficiente calidad y consistencia para que emerjan patrones útiles. Sin embargo, muchas empresas están abrumadas por el volumen, la velocidad y la variedad de sus datos y se encuentran imposibilitados para acceder al real valor de sus datos. ¿Cómo deberíamos pensar la estrategia sobre la preparación de los datos para evitar potenciales parálisis por datos o exceso de ambición en proyectos de IA?

Mientras mejor son los datos, mejor es la IA. Pero para muchas empresas existe un problema:. 85% de sus datos son redundantes, obsoletos o triviales.

No es siempre fácil determinar dónde se encontrará el valor, pero para incluso entender el escenario, los datos deben estar limpios e integrados con el negocio. Es fundamental asegurar que los datos tengan una estructura y formato que permita obtener los datos necesarios para los modelos de IA.

Reestructurar los datos es una tarea que puede ser tanto mundana como enorme. Los números de teléfono, por ejemplo, deben estar formateados consistentemente, con espacios en los mismos lugares. O considera las direcciones: si una persona ha entregado su ciudad como “New York”, otra persona como “New-York”, y un tercero ha entregado “NYC”. Los modelos de IA presentarán éstas como tres entidades independientes a menos hayan sido entrenados para asociarlas.

Los líderes saben que deben usar sus datos para mantenerse competitivos, pero también saben que enfrentan una tarea monumental para limpiar los datos. Esto consume tiempo y recursos, y en muchos casos, no saben la mejor forma de enfrentarlo – lo que puede hacerlos sentir paralizados.

Poner a los data scientists en esta tarea no es siempre la mejor solución. Cuando son destinados a este propósito, su valioso talento suele quedar atrapado en “el calabozo de los datos” – destinando mucho tiempo en tareas tediosas para la preparaciones de datos y muchas veces sintiéndose paralizados por el volumen de datos que deben ser limpiados. Luego, muy poco tiempo es destinado para descubrir poderosos descubrimientos que pueden transformar sus negocios, crear nuevas experiencias de cliente, y mucho más – lo que, finalmente, es su principal objetivo.

Poner a los data scientists en esta tarea no es siempre la mejor solución. Cuando son destinados a este propósito, su valioso talento suele quedar atrapado en “el calabozo de los datos”.

Superando la parálisis, mientras se evita el exceso de ambición

Para obtener el mayor impacto desde los datos y buscar una transformación impulsada por éstos, las empresas querrán evitar esta parálisis y descubrir formas para avanzar en la agenda de la IA. Sin embargo, las empresas también necesitan considerar el riesgo de estrategias muy ambiciosas, que puede ser tan dañino como la parálisis de datos, como vemos en el siguiente ejemplo:

  • Desorden a gran escala. Una firma financiera tenía grandes operaciones en cinco países; sin embargo, ha gestionado la mayoría de sus operaciones desde una montaña de hojas de cálculo de Excel. Naturalmente, habían inconsistencias e ineficiencias a través de sus operaciones globales – su filial en un país, por ejemplo, no hacía seguimiento a sus clientes de la misma forma que una filial en otro país.
  • Cambio sin progreso. Un nuevo líder, un Chief Data Officer (CDO), ingresó recientemente a la compañía. El enfoque del CDO era combinar las hojas de cálculo – diez millones de ellas- en un solo gran data lake. Pero este enfoque era muy ciego, complejo e inmanejable. La firma gastó una cantidad de dinero significativa tratando de organizar y obtener valor de los datos pero no llegó a ninguna parte – asumieron mucho de forma muy rápida, y les faltó un enfoque enfocado y estratégico.
  • Ambiciones alcanzables. Cuando comenzamos a ayudar, en lugar de revolucionar todos los datos de la organización de una sola vez, encontramos la mejor estrategia para ver los puntos más críticos de la firma y sus unidades de negocio y geografías más valiosas. Esto nos ayudó a determinar dónde las mejoras en datos y la IA tendrían el mayor impacto. Enfocándonos a menor escala, pero en una transformación de alto valor aumentó la velocidad de los retornos y acelerará la transformación de la empresa a la larga. Ahora, hemos establecido un proceso repetible que ayuda a que las empresas repliquen rápidamente y escalen su transformación digital en otras áreas de su organización.
Las empresas también necesitan considerar el riesgo de estrategias muy ambiciosas, que puede ser tan dañino como la parálisis de datos.

Elige la priorización por sobre la perfección

Mi recomendación es evaluar lo que debe hacerse con sus datos a través de las funciones de negocio, pero luego aislar una pequeña área que sea una prioridad para la organización. Acá es donde puedes hacer un inicio valioso y enfocado y ganar impulso, con una mirada que expanda gradualmente o replique el enfoque a lo largo del tiempo.

Un negocio podría comenzar eligiendo, por ejemplo, los diez puntos críticos que deben ser mejorados, luego ordenarlos por ranking y descubrir que si se enfoca en sólo los dos primeros, puede lograr una mejora sustancial en una métrica clave. Encuentra un ejemplo como este en tu negocio y concéntrate en éste antes de moverse al siguiente punto crítico. De esta forma, aseguras éxitos tangibles en IA, con la confianza de los actores clave y estableces métodos que se pueden replicar y escalar.

Fernando Sinagra

Managing Director – líder de Applied Inteligence para Sudamérica Hispana

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