El auge de la analítica y la IA en las empresas

Unas pocas han servido de modelo para el resto. El crecimiento desbordado del Big Data terminó empujando a muchas empresas hacia la analítica, pero pocas entendían cuáles eran los procesos y la visión estratégica adecuada para ese nuevo paradigma. El uso de los datos pronto terminó creando una segmentación, que Deloitte emplea para valorar el nivel de madurez analítico. La escala IDO (insight-driven organization), permite entender en qué punto se encuentran las organizaciones con relación a su capacidad de tomar decisiones fundamentada en procesamientos innatos de datos. 

En abril de 2019 un estudio realizado a más de 1.000 ejecutivos de grandes compañías relacionadas con el uso total o parcial de la analítica, Analytics and AI-driven enterprises thrive in the Age of With, arroja unos resultados prometedores; tres cuartas partes de los entrevistados asegura que el nivel de madurez analítica de su organización ha incrementado en el último año y un 70% espera que las capacidades en este campo serán más importantes en los 3 próximos años. La proyección dibuja un porvenir en el que la analítica estará asociada a procesos críticos de las empresas, a soluciones de riesgo, a la gestión de la reputación, a la innovación de productos y servicios, y a expectativas de crecimiento.

Para que este supuesto se materialice, será necesario que las compañías acojan bajo su seno operativo a la Inteligencia Artificial. Sin esta, ni las herramientas necesarias, la condición absoluta de la escala IDO no se puede obtener. Y no solo eso. Siguiendo una lógica de suma cero, la integración de la analítica es un proceso transversal en el que, además de jugar un papel importante los mencionados medios, también actúan otros dos factores cruciales: el talento y la cultura. La gestión de este trinomio determinará el porcentaje de oportunidades que una compañía tiene para completar su transformación. 

1. Herramientas: solo el 67% de las empresas utilizan al menos una herramienta de gestión avanzada como SAS, un recurso de código libre como R, un lenguaje de programación como Python, o un software de Inteligencia Artificial. Los productos de Microsoft o IBM, más limitados, siguen siendo los de mayor penetración. Esto se traduce en una limitación de procesamiento analítico y en un criterio de tratamiento, lógicamente, sesgado. Así es como el 64% de las firmas siguen dependiendo de fuentes de datos externas para sus procesos.

2. Talento: ¿formar o contratar? Las empresas divergen en esa bifurcación, ignorando cuál debería ser el tema principal de la discusión: la ciencia de los datos. Para abarcar dicho campo, el estudio muestra que dos de cada tres compañías limita el entrenamiento a un grupo preseleccionado de empleados. Solo el 27% afirman implementar formación específica a toda la plantilla, entendiendo la necesidad de cultivar valores independientes de analítica a cualquier puesto. 

La realidad es que los silos se siguen imponiendo, y que la llamada “democratización de la ciencia de los datos” todavía se perfila como una utopía, a la que algunas corporaciones si han logrado engancharse. Siguiendo resultados, estas ya gozan de porcentajes de éxito empresarial espectaculares; un 88% superan las metas propuestas, frente al 61% de aquellas empresas ancladas en el fraccionamiento de formación.

3. Cultura: la autonomía solo es posible desde la experiencia compartida. La filosofía de empresa representa el factor más importante del trinomio a la hora de posicionarse en la escala IDO. Mientras las herramientas y el talento son facilitadores, la cultura es imperativa. Debe existir una voluntad real de actuar sobre los conocimientos derivados del análisis, para tomar decisiones, cambiar los procesos y adaptar los comportamientos basados en aptitudes fundamentadas en lugar de la intuición.  La teoría se apoya en empirismo; el 48% de las empresas más analíticas aseguran haber superado sus metas, frente al 22% cuya cultura es más endeble.

El matiz entre necesario y obligatorio es crítico para la madurez IDO. Es fácil confundir lo necesario con lo suficiente, pero construir herramientas y adquirir datos no es suficiente para alcanzar los niveles más altos de madurez. Redistribuir la responsabilidad de la analítica por toda la empresa y hacer de la recopilación de datos y de la toma de decisiones un deporte de equipo es crucial para llegar al éxito. Adquirir herramientas sin comprometer a los equipos no conducirá a mejores resultados. Se puede aprender pero debe florecer una proactividad todavía latente.