Estrategias de datos e IA para impulsar el futuro de la empresa

Las empresas que desean mantenerse competitivas y relevantes deben adoptar estrategias de datos e inteligencia artificial (IA). Estas tecnologías no solo optimizan las operaciones, sino que también abren nuevas oportunidades de crecimiento y innovación. Para hablar sobre ello, Byte TI, junto con Qlik, organizaron un encuentro que contó con la participación de Carlos Miranda, CIIO de Ferrovial; Esperanza Sánchez, CIO & CDO en Securitas Seguridad España; Manel Miranda, director de innovación de FCC; Fernando de Pablo, Director General de la Oficina Digital en Ayuntamiento de Madrid; David Gurumeta, Sales Executive de Qlik; Cristina Mielgo, Responsable de Prevención del Fraude de Banca Corporativa BBVA; Emilio Martín, Senior Data Science de Repsol; Francisco Borja Escalona, Chief Data Officer de Carrefour y Joaquín García de Francia, Enterprise Sales Director de Qlik

La recopilación y análisis de datos masivos permiten a las organizaciones obtener datos valiosos sobre un incontable número de elementos. Transformar a una empresa en una organización basada en el dato fomenta la toma de decisiones informadas en todos los niveles de la empresa.

La IA, por su parte, potencia la automatización de procesos, mejora la experiencia del cliente y facilita la predicción de tendencias futuras. Tecnologías como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural pueden aplicarse en áreas como servicio al cliente, gestión de inventarios y detección de fraudes. Para aprovechar al máximo estas tecnologías, las empresas deben invertir en infraestructura adecuada, formar a su personal en habilidades digitales y fomentar una mentalidad de innovación continua. Además, es crucial abordar los desafíos éticos y de privacidad asociados con el uso de datos e IA.

Cómo se define la estrategia de datos de la organizaciones

La estrategia de datos de cada compañía varía según las necesidades de su negocio. Por ejemplo, Esperanza Sánchez, CIO & CDO en Securitas Seguridad España explicó que en su caso “tenemos un plan integral que ha hecho que nos hayamos convertido en un data driven. En torno al dato se ha ido fraguando el plan. Llevamos años trabajando en distintos modelos y en torno a ellos el objetivo que perseguimos es el autoservicio, de tal forma que todos los modelos se puedan servir del dato”.

En este sentido, David Gurumeta, Sales Executive de Qlik, consideró que “el autoservicio tiene un riesgo que es la parte de la gobernanza porque el gobierno en este caso tiene sus riesgos”.

Cristina Mielgo, Responsable de Prevención del Fraude de Banca Corporativa en BBVA, sin embargo, consideró que “el autoservicio tiene sus riesgos pero da mucha potencia y mucha libertad. Toda nuestra plataforma de datos la tenemos con AWS, pero una vez que tienes los datos, tenerlos disponibles para que cualquier pueda tenerlos en cualquier momento te da unas capacidades brutales enormes. Eso sí: se necesita mucho gobierno del dato y mucho asesoramiento continuado para minimizar los riesgos de un mal uso”.

Sobre el tema del autoservicio, David Gurumeta explicó que “Qlik es una compañía de analítica, pero desde 2018 somos una compañía mas end to end. El tema del autoservicio forma parte de nuestro ADN y hemos visto que el autoservicio tiene que ir enfocado a dar una autonomía al usuario, pero con una gobernanza adecuada”.

Principales retos

Las compañías tienen diferentes desafíos por delante a la hora de gestionar los datos. Muchos de esos retos los han superado. Por ejemplo, Francisco Borja Escalona, Chief Data Officer de Carrefour explicó que “nuestro desafío es que ahora podemos decir a negocio que se han roto los silos y que pueden usar los datos. El autoservicio es fundamental, pero se necesita que los flujos de información se produzcan de forma continua. Es el momento de que la gente sea consciente de que los KPIs que definan tienen que estar de vuelta y estar al servicio de los demás”.,

En este sentido, Fernando de Pablo, Director General de la Oficina Digital en Ayuntamiento de Madrid, explicó que “son los responsables de las áreas las que tienen un conocimiento exacto de lo que significa cada dato. Los beneficios del autoservicio deben revertirse para beneficio de la organización”.

Cristina Mielgo consideró que la clave es que “no hay que pasar por una autorización para todo, ni dar libertad para todo. Dependerá del tipo del dato. Si se va a un modelo de autorización completo o de libertad completa, entonces tendremos una experiencia negativa”.

Las empresas que desean mantenerse competitivas y relevantes deben adoptar estrategias de datos e inteligencia artificial

Retos para implementar la cultura del dato

Implementar una cultura que gire en torno a los datos es una estrategia cada vez más extendida entre las organizaciones. Esa cultura debe impregnar casi todos los departamentos que conforman la organización. En este aspecto, Carlos Miranda de Ferrovial, CIIO de Ferrovial, explicó que “nosotros venimos de un mundo muy físico y para la empresa una parte muy importante es toda la extracción de datos que se produce, por ejemplo en una obra, y tenemos la sensación constante de que estamos dejando muchas cosas fuera. Al final creemos que nos falta esa necesidad real con que la persona real sepa que todo lo que hace genera datos e información importante. Luego está la parte de formación porque implementamos estrategias y aplicaciones y luego, no se usan. A nivel de herramientas somos punteros, pero vemos que las estadísticas de uso no son buenas por parte del usuario final, con lo que no podemos extraer datos”.

La portavoz de Securitas Seguridad explicó que “nosotros cambiamos el CRM y después de eso se hizo mucha formación para que la gente analizara los datos e hiciera limpieza. Ahora ha llegado copilot y vemos que los usuarios dicen que no funciona y no conocen que el problema son los datos”.

Con respecto a ello, Fernando de Pablo, incidió en que “es importante capacitar a las personas porque en ocasiones tengo la sensación de que nos piden que hagamos cosas que no somos capaces de hacer. Por eso la formación es muy importante”.

Manel Miranda, director de innovación de FCC, por su parte, consideró que “la gestión del cambio en los diferentes niveles, sobre todo en los intermedios, es importante. Pero además hay que tener en cuenta que tratamos con personas y esa información hay que gestionarla de forma eficiente”. Miranda añadió que “en el caso de copilot nosotros hemos empezado con proyectos muy simples y sencillos. Por eso creo que la estrategia debe pasar por empezar por herramientas más sencillas para que los empleados vayan cogiendo confianza”.

Emilio Martín, Senior Data Science de Repsol cree que “uno de los retos es que los negocios perciban valor y esto lo hemos intentado solventar en los últimos seis años poniendo a los clientes en el centro. Otro punto importante es el de trabajar con una cultura agile. Y finalmente, considero esencial que sean los negocios los que certifican los impactos y beneficios. Luego están los retos culturales. En Repsol hemos hecho programas de capacitación y también encuentros con proveedores para innovar y probar”.

David Gurumeta cree que el apartado más importante “es el gobierno del dato. Pero también lo es la calidad del dato porque, por ejemplo, si no hay un buen dato, la IA no tiene sentido. Y luego, otro de los retos más importantes está en el catálogo de dominios de datos, es decir la dispersión del dato, y que se sepa donde está cada dato y para qué sirve”.

Fernando de Pablo incidió en que “la calidad de la información es uno de los apartados más importantes. Hay temas de gobierno que no tienen que ver con las últimas tecnologías. La Agencia Tributaria, por ejemplo, ya lo trabajaba hace 30 años. La calidad del dato, todavía hay que conseguirla. Gastar recursos en la calidad es fundamental y en ocasiones no se hace. Es cierto que, a día de hoy, todos toman decisiones basadas en datos, por lo que es obligatorio tener entidades de control de la calidad porque si no tienes estas entidades, ¿como vas a ir a la IA, por ejemplo?”

Para Francisco Borja Escalona, “en sectores que tienen márgenes estrechos, la calidad de datos es mucho más importante. Estos márgenes estrechos hacen que las empresas que trabajan en este contexto, tengan una cultura de la calidad del dato mucho mayor que otro tipo de compañías”.

David Gurumeta explicó que “nosotros tenemos clientes que gracias a un uso del dato más efectivo, han logrado incrementar el margen de lo que venden. Hay herramientas que ayudan a mejorar tu situación financiera, simplemente analizando datos que te muestran que en un determinado aspecto estás trabajando mal”.

El papel de la Inteligencia Artificial

La IA va a tener un papel cada vez más importante en el negocio y la evolución de las empresas. Pero para ello, los datos son fundamentales. Tal y como describió Cristina Mielgo, “la IA sin el dato no resulta útil, pero el dato sin la IA, sí. Al final hay que esforzarse en tener el dato trabajado porque es lo que te va a permitir hacer cosas interesantes”.

Para Joaquín García de Francia, Enterprise Sales Director de Qlik, “la toma de decisiones basadas en datos, con el paso a la IA, pueda llevar a tener que desarrollar tu propia IA. Ya tuvimos el boom del Big Data y ahora estamos con la IA que me parece más complejo y que fue un elemento que ya costó desarrollarlo”.

Para el portavoz de Carrefour, “la gran diferencia es que la IA ha impactado a toda la sociedad y es algo que no se tiene que pilotar sólo desde el área de IT. La IA modifica la relación con los clientes y ¿quién sabe de la relación con los clientes? El área del cliente. Y es el que tendría que decidir, no IT. Así con el resto de departamentos de la organización”

Finalmente Esperanza Sánchez explicó que “la IA ayuda a la analítica, está en toda la cadena de la analítica, pero creo que es importante engancharlo con la IA responsable, y esto es un punto que hay que tener muy en cuenta y a la que le queda mucho camino por delante. Creo que con la IA estamos todavía en un estado embrionario. Ahora mismo, por ejemplo, el ROI de la inversión no está tan claro. Se supone que la IA está para que trabajes en cosas de mayor valor añadido, pero la realidad es que los ingresos que te produce actualmente no son tan relevantes”.