El imperativo del Cambio

Los ingredientes de la ventaja competitiva y la diferenciación tienden a evolucionar con el tiempo. A lo largo de la historia han incluido el acceso al capital, a las materias primas, a la mano de obra; se han basado en economías de escala y economías de alcance. En IDC, sostenemos que la nueva base para la diferenciación serán las economías de inteligencia. La próxima década verá una batalla por el futuro de la inteligencia que definimos como la capacidad de una organización para aprender, combinada con su habilidad para sintetizar la información para aprender y entregar las ideas resultantes a escala.

Cada una de estas tres capacidades está apuntalada por la tecnología, los procesos, las habilidades y una cultura que valora el conocimiento de los datos, incorpora el aprendizaje automático y proporciona inteligencia empresarial más inteligencia de datos o inteligencia sobre los propios datos, para permitir que el resto de los datos se utilicen en el ciclo de vida de las decisiones. Específicamente:

• El aprendizaje automático (o si se prefiere la IA) no como un objetivo final de algún tipo de inteligencia artificial general, sino como un medio para utilizar técnicas probabilísticas (combinadas con reglas deterministas) para ayudar a automatizar las tareas y actividades de los ingenieros de datos, analistas y usuarios de negocios, tales como:

o ingestión de datos, catalogación, calidad e integración, etc.

o análisis de las causas fundamentales, evaluación de escenarios, identificación de los factores clave, etc.

• La síntesis de la información debe basarse en tasas de utilización de datos mucho más elevadas. A medida que se captan más datos y se dispone de ellos de fuentes externas, la capacidad de utilizar más de ellos se convierte en un factor diferenciador. Esto incluye tomar lecciones de otras industrias que no sean las propias. Por ejemplo, la comunidad de inversionistas se ha mostrado activa en el uso de los llamados "datos alternativos", que se refieren a los datos que no provienen de los estados financieros típicos. Sin embargo, como solemos decir a nuestros clientes, "los datos alternativos son simplemente datos que no se han utilizado antes". Cada organización necesita incorporar más datos externos y expandir su utilización de datos internos para mejorar su inteligencia empresarial.

• El análisis de relaciones no obvias (que no se pueden identificar a partir de informes preconstruidos) adquirirá una nueva urgencia y está siendo impulsado por la necesidad de incorporar la funcionalidad de apoyo a las decisiones en todas las aplicaciones, para llegar no sólo a los responsables de la toma de decisiones ejecutivas, sino a todos los trabajadores de conocimiento y de primera línea, y cada vez más a las máquinas.

• La inteligencia de datos se convertirá en otra herramienta en la búsqueda del futuro de la inteligencia. Permitirá a las empresas responder a preguntas sobre quién utiliza los datos, quién creó los datos o el activo y quién es responsable de ellos. ¿Qué representan los datos, para qué se utilizan los datos? ¿Qué relaciones son inherentes a los datos y entre las personas (y las máquinas) que están generando y consumiendo los datos? ¿Cuándo se crearon los datos, cuándo se están utilizando y cuándo expirarán? ¿Dónde están los datos en la organización, y dónde se están consumiendo? ¿Por qué existen los datos, por qué persisten y por qué se utilizan? ¿Cómo se crearon o capturaron los datos, y cómo se están utilizando?

• La inteligencia de datos se convertirá en otra herramienta en la búsqueda del futuro de la inteligencia. Permitirá a las empresas responder a preguntas sobre quién utiliza los datos, quién creó los datos o el activo y quién es responsable de ellos. ¿Qué representan los datos, para qué se utilizan los datos? ¿Qué relaciones son inherentes a los datos y entre las personas (y las máquinas) que están generando y consumiendo los datos? ¿Cuándo se crearon los datos, cuándo se están utilizando y cuándo expirarán? ¿Dónde están los datos en la organización, y dónde se están consumiendo? ¿Por qué existen los datos, por qué persisten y por qué se utilizan? ¿Cómo se crearon o capturaron los datos, y cómo se están utilizando?

• La inteligencia de datos se convertirá en otra herramienta en la búsqueda del futuro de la inteligencia. Permitirá a las empresas responder a preguntas sobre quién utiliza los datos, quién creó los datos o el activo y quién es responsable de ellos. ¿Qué representan los datos, para qué se utilizan los datos? ¿Qué relaciones son inherentes a los datos y entre las personas (y las máquinas) que están generando y consumiendo los datos? ¿Cuándo se crearon los datos, cuándo se están utilizando y cuándo expirarán? ¿Dónde están los datos en la organización, y dónde se están consumiendo? ¿Por qué existen los datos, por qué persisten y por qué se utilizan? ¿Cómo se crearon o capturaron los datos, y cómo se están utilizando?

El imperativo de cambiar los datos y los procesos y prácticas de análisis nunca ha sido más claro. Los ciclos de innovación más rápidos y una mayor volatilidad no requieren simplemente más datos o más información en silos. Requieren un entorno de decisión contextual. Como dijo el premio Nobel Herbert Simon, 'En un mundo rico en información, la riqueza de la información [....] crea una pobreza de atención [...]'.

Por último, el imperativo de repensar lo que se necesita para aumentar la inteligencia empresarial y competir en nuestra economía digital se aplica a todos. No se trata de un dominio de unos pocos unicornios: se pueden encontrar casos de éxito en todas las industrias, geografías y entre empresas nuevas y compañías que han proporcionado valor durante décadas. La pregunta es si abrazarás este futuro de la inteligencia o te quedarás atrás.