Este es el mensaje de un artículo reciente. En una era de transformación digital, las organizaciones de todo el mundo están reconociendo el papel fundamental de los datos para impulsar la innovación y lograr el éxito empresarial.
Sin embargo, la calidad de los datos debe ser la base de iniciativas digitales eficaces.
Campbell enfatiza que un enfoque de “datos primero” es esencial para garantizar el éxito de los esfuerzos de transformación digital, como la integración de la IA en el flujo de trabajo. Destaca la necesidad crítica de que las organizaciones aborden la calidad, el tamaño y el alcance de los datos al principio del viaje de transformación, en lugar de hacerlo como una ocurrencia tardía.
Los avances en IA y el creciente interés de la comunidad empresarial por innovar mediante la integración de nuevos modelos de IA generativos en diversas áreas confirman aún más la necesidad de contar con buenos datos. Como destaca Campbell, sin datos de alta calidad, la IA puede generar resultados sesgados, orientación inútil y recomendaciones incorrectas.
Para garantizar que la IA (y las innovaciones digitales en general) sean beneficiosas para las organizaciones, los datos utilizables y de alta calidad son un buen punto de partida. La fortaleza de los datos digitales estructurados se traduce en desbloquear todo el potencial de las tecnologías emergentes como la IA para lograr el éxito a largo plazo.
Adoptar un enfoque de transformación digital centrado en los datos
La mayoría de las organizaciones actuales (93% según un estudio) han adoptado o planean adoptar una estrategia de transformación digital. Esta estrategia debe lograr dos cosas: debe acelerar el proceso y también respaldar mejores resultados comerciales.
Para lograr esto, necesita un enfoque que dé prioridad a los datos. Esto no sólo ayudará a garantizar el éxito de los esfuerzos actuales de transformación digital, sino que también preparará a su organización para proyectos futuros. Entonces, ¿cuál es este enfoque? ¿Y por qué es tan crucial?
Un enfoque basado en los datos es la base necesaria
Una parte principal de esta estrategia implica comenzar con el trabajo de datos antes de sumergirse en la fase de diseño real de un proyecto. La mayoría de las transformaciones hacen lo contrario. Lamentablemente, a veces las organizaciones no abordan la calidad, el tamaño y el alcance de sus datos antes de embarcarse en actividades de transformación.
La limpieza de datos debería comenzar realmente entre seis y ocho meses antes de su diseño global. No lo encuentres simplemente; corríjalo en los sistemas existentes y verá beneficios tanto ahora como en el futuro. En el pasado, era extremadamente difícil comenzar a trabajar con datos sin completar el diseño global, pero hoy ese ya no es el caso. Hay herramientas modernas disponibles que le permiten comenzar el trabajo con los datos de antemano y limpiar los datos existentes.
Los datos deben ser adecuados para cumplir la promesa de los proyectos de transformación digital e impulsar un valor real. Ninguna organización se ha lamentado jamás: «Comenzamos a limpiar los datos demasiado pronto».
Cuando los datos no son el núcleo
Si estás atravesando una transformación digital, también debes realizar una transformación de datos. No abordar los datos con antelación puede provocar retrasos, análisis poco fiables, sobrecostos e incluso fracasos. Para el próximo año, según un informe reciente de McKinsey, las organizaciones desembolsarán alrededor de 100 mil millones de dólares en migraciones de datos desperdiciados.
A continuación, se muestra un ejemplo del mundo real de una gran empresa manufacturera con la que trabajé. El jefe de la cadena de suministro de la empresa sabía que la empresa había logrado avances significativos en innovación. Sin embargo, después de múltiples adquisiciones y esfuerzos de escalamiento, necesitaban someterse a una transformación digital para respaldar estos esfuerzos y el crecimiento continuo. Después de hablar con consultores, pasar a SAP S4/Hana parecía el enfoque correcto. Sin embargo, el jefe de la cadena de suministro dudaba porque sentía que si iniciaba el proceso ahora, fallaría y le dirían que se debía a sus datos. Los datos debían abordarse primero, no después y, en su caso, no en conjunto.
Con demasiada frecuencia, los líderes de TI clasifican las complejidades de la gestión de datos como responsabilidad de la unidad de negocios y no obtienen la prioridad que merecen. Estas complejidades limitan la agilidad, aumentan el riesgo y reducen las capacidades de innovación de una organización. Una encuesta realizada por Enterprise Strategy Group y HPE encontró que para el 74% de los participantes, mantener sus procesos de gestión de datos actualizados con el ritmo cada vez mayor de los negocios era una lucha constante.
Otro obstáculo puede ser que el trabajo con datos se vea principalmente como un desafío técnico. Sin embargo, cada problema empresarial es un problema de datos, por lo que abordar estos proyectos requerirá experiencia empresarial además de técnica.
Centrarse en la calidad y la aceptación del líder
El éxito de las iniciativas de IA de una empresa depende de buenos datos. Según una encuesta, el 87% de los líderes de TI y análisis dijeron que los avances en IA hacen que la gestión de datos sea una alta prioridad; El 92% dijo que la necesidad de datos confiables es mayor que nunca.
Por lo tanto, las claves del éxito con la IA son comenzar a trabajar con los datos antes de que comience el proyecto de transformación digital y hacer de los datos de alta calidad el objetivo principal. Esto es fundamental para las organizaciones que desean utilizar la IA generativa para innovar e generar valor. La transformación de datos es transformación digital. Sin datos de alta calidad, las organizaciones pueden terminar enfrentando desafíos como resultados sesgados, “orientaciones” inútiles y recomendaciones incorrectas. Cualquiera de estos tiene el potencial de dañar la reputación de su marca, o algo peor.
Seguir estas mejores prácticas ayudará a su organización a mantenerse a la vanguardia. Según el informe de Enterprise Strategy Group y HPE mencionado anteriormente, los líderes que dan prioridad a los datos llegan más rápido al mercado. Cualquier líder que haya pasado por múltiples transformaciones digitales dirá cuando se le pregunte sobre el poste más largo de la tienda: «Siempre se trata de los datos».
Sin embargo, el 37% de los participantes en otro estudio culpó a los directores ejecutivos y juntas directivas de obstaculizar el proyecto de transformación digital de una empresa. El equipo ejecutivo senior quedó en segundo lugar con un 32%. Por lo tanto, es vital asegurarse de que los líderes estén totalmente de acuerdo antes de iniciar una iniciativa de transformación que dé prioridad a los datos.
Poner los datos primero
La transformación digital requiere transformación de datos. Con un enfoque que da prioridad a los datos, los líderes y sus equipos priorizan la limpieza de datos antes de que comience el esfuerzo de transformación digital. Debido a que los líderes crean la mayoría de los obstáculos que afectan estos esfuerzos, es fundamental garantizar que todos estén involucrados desde el principio.
Una vez que se haya establecido la aceptación, haga de los datos de alta calidad su objetivo. Si sus datos son de mala calidad, pueden producirse numerosos resultados que perjudiquen la reputación y el negocio. Y habrás perdido mucho tiempo, dinero y esfuerzo en el proceso.
Una estrategia que dé prioridad a los datos será cada vez más necesaria a medida que se afiancen tecnologías nuevas y emergentes como la IA generativa. Dado que la IA debe tener datos de alta calidad para funcionar correctamente, los datos incorrectos también pueden poner en peligro sus proyectos de IA generativa. Ahorre a su organización mucho trabajo y gastos tomándose el tiempo para poner los datos en primer lugar.