La inteligencia artificial y la ciencia de datos ofrecen un gran potencial para la producir valor de negocio en toda la empresa. Las organizaciones de TI y las líneas de unidades de negocios se están apurando en aprovechar este potencial, pero las iniciativas de inteligencia artificial y ciencia de datos no pueden ser apresuradas. Sí, existen casos en los que un individuo con cierta experiencia en ciencia de datos toma los datos disponibles y sorprende a los líderes empresariales con respuestas a preguntas que no habían pensado hacer. Sin embargo, la mayoría de las veces, este enfoque conduce a recomendaciones engañosas y pérdida de tiempo.
Según una encuesta reciente de IDC a los CIO y a los altos ejecutivos de TI, el 93% de los ejecutivos de TI en Estados Unidos afirma que su empresa está aprovechando alguna forma de centro de excelencia (COE, por sus siglas en inglés) para impulsar las iniciativas de inteligencia artificial y ciencia de datos. En muchos casos, si no en la mayoría, estos COE son pequeños, incipientes y experimentales. En todos los casos, juegan un papel esencial.
¿Cómo han creado las empresas COE de analítica exitosos que impulsan resultados de negocio medibles?
La construcción de un COE de analítica exitoso
Los COE exitosos se centran en colaborar con el negocio. Philip Jenkins, director del Analytics Center of Excellence de Verizon, afirma que el COE de Verizon fue creado porque el área de TI y las áreas comerciales como Marketing, Finanzas y Operaciones, estaban trabajando con los datos de manera descoordinada. El centro ahora actúa como un núcleo en un modelo de centro y periferia, donde las periferias son los consumidores de datos en las unidades de negocios. Jenkins afirma que, desde el principio, el objetivo del centro ha sido «hacer que nuestros datos sean más potentes para que podamos tener mejores resultados -lo que llamamos ‘experiencias simples, inteligentes y conectadas’- con nuestros clientes. Para no hacerles perder el tiempo, hacemos ofertas más personalizadas, y cualquier acción que tomemos será más relevante para lo que ellos valoran”.
También es fundamental que el COE se concentre en las prioridades estratégicas del negocio. Margery Connor, gerente fundadora del Modeling and Analytics Center of Excellence de Chevron, recomienda establecer un sistema de priorización basado en el valor de negocio. De lo contrario, «lo bombardean con muchas ideas y algunas de ellas son de mayor valor, algunas de menor valor”, afirma. De hecho, el centro de Chevron está guiado por un «comité directivo de ciencia de datos empresariales”, con representantes de Adquisiciones, Finanzas, unidades de negocios, además del CIO y CTO.
Como resultado, «podemos mostrarles en qué estamos trabajando y ellos identifican áreas en las que podríamos ser más oportunos. Para trabajar en un proyecto, necesitamos un problema de negocio bien definido, un conjunto de datos razonable y un defensor del negocio”, afirma Connor. «Si no tiene un defensor destacable en el negocio, entonces, lo más probable es que, incluso si resuelve el problema, no se implemente”.
Los mejores COE de su clase
Los COE de analítica son compatibles tanto con empresas como con TI. Permiten una transformación cuyo alcance va desde un área de la empresa a toda la empresa, y desde lo táctico a lo estratégico. Al mismo tiempo, crean una vía hacia una transformación operativa para la calidad de los datos en toda la empresa, una sólida toma de decisiones, un valor y una alineación empresarialoptimizados. En el mejor de los casos, los COE de analítica se centran en la coordinación de toda la empresa; funcionan bien con recursos centrales y distribuidos. Debido a que la experiencia en analítica es escasa, el COE posee o crea una red de expertos que pueden ayudar a cualquier persona en la empresa. El COE actúa como un nodo de influencia, en una red de expertos distribuidos o centros de competencia, aportando recursos y conectando redes de personas involucradas en proyectos de IA.
El COE es particularmente valioso cuando la empresa ya tiene algunos aprendizajes y éxitos aislados, y quiere llegar a un alcance más global. Este COE alineará, asesorará, respaldará, comunicará, educará, gobernará, diseñará y estandarizará todos los aspectos de la transformación de los datos empresariales.
A pesar de, o quizás debido a, la emoción sobre estas tecnologías, la inteligencia artificial y la ciencia de datos enfrentan una batalla cuesta arriba. Los expertos en datos parecen auditores y, tarde o temprano, un algoritmo de aprendizaje automático golpea una mina terrestre y se despide a alguien. Sin embargo, una cultura basada en los datos no es «agradable de tener”; es esencial para el éxito empresarial. Para la mayoría de las empresas, el COE de analítica ofrece la mejor esperanza de lograr las promesas de la ciencia de datos.
Martha Rounds y Serge Findling
