Thomas H. Davenport
Stop Tinkering with AI
Cómo la IA ayuda a las empresas a rediseñar los procesos
8 estrategias para que los directores de datos creen (y demuestren) valor
Cómo la IA generativa está cambiando el trabajo creativo
Por qué su empresa necesita gestores de productos de datos
¿Sigue siendo científico de datos el trabajo más sexy del siglo XXI?
Cómo las empresas heredadas pueden cambiar a un modelo de plataforma
¿Por qué los directores de datos tienen tenencias tan cortas?
Sus cadenas de suministro de datos probablemente sean un desastre. He aquí cómo solucionarlos.
La IA puede ayudar a las empresas a utilizar nuevas fuentes de datos para Analytics
Las mejoras en la tecnología han cambiado drásticamente lo que puede hacer el análisis empresarial, pero los análisis predictivos y descriptivos todavía requieren tiempo, experiencia y montones de datos, y a menudo producen sólo conocimientos limitados. Sin embargo, la IA está haciendo posible que el análisis incorpore y procese automáticamente un contexto importante a partir de una amplia gama de fuentes, muchas de las cuales previamente habrían requerido a los analistas navegar por silos y catálogos mal mantenidos. Ahora, al igual que las aplicaciones de Google pueden decirle en función de su dirección de casa, entradas de calendario e información de mapa que es hora de salir al aeropuerto si desea tomar su vuelo, las empresas pueden aprovechar cada vez más la información contextual en sus sistemas empresariales.
Te han suspendido. ¿Ahora qué?
La transformación digital se reduce al talento en 4 áreas clave
Su organización necesita una estrategia de datos propietaria
Cómo los directores ejecutivos pueden liderar una cultura basada en datos
Mientras que las empresas de todo el mundo están tratando de hacer un uso más eficaz de los datos, los análisis y la IA, un impedimento clave está frenando a muchos de ellos: la falta de una cultura que realmente valore la capacidad de datos/análisis y la toma de decisiones superior que puede derivarse de ella. Además de tratar de convertir a un CEO pasivo o reacio, tres tipos de programas de cambio pueden mover una organización en la dirección correcta: programas educativos, liderando por ejemplo, y promociones y recompensas.
¿Le está pidiendo demasiado a su jefe de datos?
Qué proceso es la minería y por qué las empresas deben hacerlo
Durante mucho tiempo ha habido algunos desafíos fundamentales asociados con la gestión de los procesos de negocio. Pero una tecnología relativamente nueva e innovadora, la minería de procesos, tiene la capacidad de revitalizar la gestión de procesos en empresas donde ha permanecido en barbecho durante años. Un problema consiste en la creación de procesos de «estado actual», una descripción de cómo se está llevando a cabo un proceso de negocio en la actualidad. En la reingeniería de procesos de negocio, las organizaciones están principalmente interesadas en un proceso mejorado de «ser», por lo que a menudo tienen poco interés en explorar «tal cual» o cómo se lleva a cabo el proceso actualmente. El otro problema general con la gestión de procesos es la falta de conexiones entre los procesos institucionales y los sistemas de información institucional de una organización. Introduzca la minería de procesos. El software de minería de procesos puede ayudar a las organizaciones a capturar fácilmente información de los sistemas de transacciones empresariales y proporciona información detallada y basada en datos acerca del rendimiento de los procesos clave. Crea registros de eventos a medida que se realiza el trabajo: se recibe un pedido, se entrega un producto, se realiza un pago. Los registros hacen visible cómo está sucediendo realmente el trabajo mediado por computadora, incluyendo quién lo hizo, cuánto tiempo tarda y cómo se aparta del promedio. Los análisis de procesos crean indicadores clave de rendimiento para el proceso, lo que permite a una empresa centrarse en los pasos prioritarios para mejorar.
Creación de una cultura que abarque los datos y la IA
Por qué las empresas que esperan adoptar AI nunca se pongan al día
Mientras que algunas empresas —la mayoría de los grandes bancos, Ford y GM, Pfizer, y prácticamente todas las empresas de tecnología— están adoptando agresivamente inteligencia artificial, muchas no lo son. En cambio, están esperando que la tecnología madure y que la experiencia en IA esté más ampliamente disponible. Están planeando ser «seguidores rápidos», una estrategia que ha funcionado con la mayoría de las tecnologías de la información. Eso probablemente no funcionará. Puede tardar mucho tiempo en desarrollar e implementar completamente sistemas de IA, y hay pocos accesos directos a los pasos necesarios. Una vez que se han llevado a cabo con éxito, el escalamiento, particularmente si la empresa tiene un suministro abundante de datos y la ingeniería del conocimiento dominada, puede ser muy rápido. Para cuando un adoptante tardío haya hecho toda la preparación necesaria, los adoptantes anteriores habrán tomado una cuota de mercado considerable; podrán operar a costos sustancialmente más bajos con un mejor rendimiento. En resumen, los ganadores pueden llevarse todos y los adoptantes tardíos nunca se pongan al día.
Cómo domar la «expansión de la automatización»
Las empresas están siendo invadidas por herramientas de automatización. Decenas de proveedores ofrecen sistemas para automatizar diversas tareas y procesos de negocio, y un sinnúmero de empresas han desarrollado sus propias herramientas. Muchas de estas herramientas están creciendo y se superponen; esto se llama «expansión de la automatización». Hay varias maneras de controlar la expansión. Una es crear un sistema de clasificación para diferentes tipos de automatización y cómo los va a utilizar. Otra es crear un equipo organizativo dedicado para ayudar a las unidades y funciones de negocio a determinar qué tipo de herramienta de automatización se adapta mejor a sus necesidades. Sin embargo, una empresa gestiona la expansión de la automatización, es importante que los empleados sepan cuál es el plan para estas tecnologías, para aliviar los temores de que la automatización tome sus puestos de trabajo.
