Los negocios se parecen mucho a los deportes. Construyes el mejor equipo posible y lo pones en el campo de juego con lo que esperas que sea una estrategia ganadora. Pero, como dijo una vez Sir Alex Ferguson, «parte de la búsqueda de la excelencia implica eliminar tantas sorpresas como sea posible porque la vida está llena de lo inesperado». La cuestión es que las cosas cambian y, a veces, es necesario adaptar la estrategia para ganar.
En los últimos años, adaptarse a una cascada interminable de desafíos y crisis ha sido la norma, no la excepción, para las empresas. Pero adaptarse a las nuevas realidades y tomar el control de nuevas oportunidades es cada vez más vital, y de vez en cuando es importante que las empresas reflexionen, evalúen y mejoren la forma en que se adaptan al cambio.
En el deporte, este ajuste puede implicar cambios tácticos o sustituciones. En el ámbito empresarial, gira en torno a la toma de decisiones informadas basadas en los datos disponibles. datos. Y ahora que la mayoría de las empresas están impulsadas por la tecnología, la cantidad de datos en el mundo está creciendo exponencialmente. En 2013 se conservaban alrededor de 4,4 zettabytes de datos en todo el mundo, pero algunas estimaciones indican que esa cifra aumentará a la alucinante cifra de 181 zettabytes de datos creados para 2025.
Esta inmensa y creciente montaña de datos plantea un obstáculo importante para las empresas que luchan por lograr agilidad empresarial. ¿Cómo puede mantenerse flexible en sus operaciones y toma de decisiones sin tener que controlar esos datos?
Director y Arquitecto de Soluciones en OpenText.
El auge del big data y el análisis impulsado por la IA en primer plano
La proliferación de datos no muestra signos de desaceleración, lo que enfatiza la necesidad de que las empresas adapten proactivamente sus enfoques para el almacenamiento, la protección y la utilización de datos. Fundamentalmente, la forma en que las empresas habilitan sus empleados acceder y obtener conocimientos de vastos conjuntos de datos debe ser más fluido. Es prácticamente imposible procesar y evaluar manualmente cantidades tan grandes de información, por lo que el análisis automatizado será esencial para desbloquear el valor de los datos en el futuro.
La analítica no es nueva, ni mucho menos. Pero las herramientas incluso del pasado más reciente no tenían el tipo de escalabilidad que se requiere ahora. Se están creando nuevos niveles de volumen y nuevos tipos de datos a una velocidad vertiginosa, por lo que, para que las empresas sigan siendo competitivas, necesitarán herramientas que tengan incorporada esa elasticidad y crecimiento inherentes.
Es importante arrojar luz sobre los diferentes tipos de herramientas analíticas que pueden preparar el análisis de datos, como los métodos descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos. En particular, AI-motorizado analítica Las herramientas están teniendo un momento en este momento y seguramente se volverán más rápidas, más inteligentes y más precisas a medida que crezcan sus conjuntos de datos de entrenamiento. Pero este tipo de herramientas de análisis ya no son sólo una consideración para el futuro.
Tomemos como ejemplo la industria manufacturera. La IA se ha fusionado con la analítica para permitir a las empresas manufactureras crear una visión general de todos sus datos, ya sean estructurados o no estructurados, históricos o en tiempo real. Luego, esto se reúne en conocimientos prácticos para informar la implementación de procesos de fabricación avanzados, como fábricas inteligentes, gemelos digitales y cadenas de suministro autónomas.
Las empresas manufactureras pueden utilizar estas tácticas para evitar que sus planes se vean descarrilados por el proverbial puñetazo en la boca. Los gemelos digitales se pueden utilizar para simular diversos escenarios y las empresas pueden adaptar sus planes en función del resultado de cualquier número de simulaciones sin tener que esperar a que algo salga mal.
Y no hay ninguna razón por la que otras industrias no puedan cosechar también los beneficios. Los análisis impulsados por IA se pueden utilizar para optimizar la gestión de riesgos en finanzas o personalizar cliente ofertas en el comercio minorista, por nombrar solo dos de los innumerables casos de uso. Ahora que estamos en el mundo del big data, los análisis potentes pasarán a primer plano a lo grande en todo el espectro de los negocios.
Hacer que la agilidad sea central en la estrategia empresarial
Todos estos son puntos clave de discusión que deberían permanecer en la agenda de las empresas. El análisis impulsado por IA debe ser un componente central de la estrategia de agilidad más amplia de cualquier empresa y debe implementarse con el objetivo de preparar el negocio para el futuro.
Aprovechar los análisis impulsados por la IA para ofrecer información procesable exactamente cuando se necesita puede no ayudarnos a predecir el futuro con exactitud, pero es crucial para el éxito a largo plazo a medida que los datos continúan aumentando en volumen y tipo.
Así como los equipos deportivos o los individuos deben adaptarse en el juego, eligiendo cuándo atacar o cuándo reforzar la defensa, las empresas deben ser tácticamente ágiles. Los entrenadores y jugadores más famosos de cualquier deporte parecen tener una habilidad casi divina para triunfar, pero en realidad simplemente están tomando decisiones en la fase de juego basadas en un análisis táctico informado y en la experiencia. Ese análisis y capacidad de adaptarse a circunstancias cambiantes es lo que se esconde detrás de su éxito.
Las empresas deben volverse igualmente ágiles o quedarse atrás. Ya sea para mantener los datos a salvo de ciberataques o mejorar las experiencias de los clientes, la agilidad está en el centro de todas las prioridades comerciales. Es el momento adecuado para que provoquemos un cambio tangible en la forma en que abordamos el futuro, y el análisis impulsado por la IA estará en el centro de ello.
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