Las empresas están utilizando soluciones de Data & Analytics para mejorar la experiencia del cliente, y predicciones de ingresos para mejorar sus ingresos y rentabilidad.
La Data & Analytics (Datos y Análisis) consiste en aprovechar los datos para mejorar los procesos de toma de decisiones e impulsar la innovación. La mayor parte de la innovación impulsada por los datos contribuye a crear nuevos productos, servicios y modelos de negocio mejorados para aumentar la eficiencia, el crecimiento sostenible y obtener mejores resultados operativos, declaró en una entrevista Ramke Ramakrishnan, vicepresidente analista de Gartner.
Empresas líderes como Netflix, McDonalds, Amazon y Starbucks, entre otras, utilizan los perfiles de sus clientes y sus hábitos de visualización y compra para identificar tendencias que les permitan mejorar la experiencia de sus clientes, así como predicciones de ingresos para mejorar sus ingresos y rentabilidad globales.
Starbucks, por ejemplo, está invirtiendo en Deep Brew AI y aprendizaje automático. Starbucks está generando el 22 por ciento de las ventas globales a través de canales digitales. Starbucks dice en su página web que ha conectado más de 38.000 locales gracias a la transformación digital.
McDonald’s está invirtiendo en IA con el objetivo de avanzar en su plataforma tecnológica para restaurantes.
Netflix ha desarrollado Metaflow, un marco de infraestructura de aprendizaje automático de código abierto, para capacitar a los científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático para construir y gestionar una variedad de sistemas de ML.
«Conectar nuestros restaurantes de todo el mundo a millones de puntos de datos a través de nuestro ecosistema digital significa que las herramientas se vuelven más nítidas, los modelos más inteligentes, los restaurantes más fáciles de operar y, lo que es más importante, la experiencia general de nuestros clientes y tripulación es aún mejor», dijo recientemente Brian Rice, Director de Información de McDonald’s (CIO).
Desde la perspectiva de la GenAI, empresas como Morgan Stanley y Bloomberg han desarrollado su propio asistente de IA utilizando GPT-4 u otros LLM para proporcionar a sus clientes análisis financieros en tiempo real y una mayor accesibilidad a los informes de investigación.
Gartner afirma que el gasto en software de IA crecerá hasta los 297.900 millones de dólares en 2027. En los próximos cinco años, el crecimiento del software de IA se acelerará del 17,8% al 20,4% en 2027, con una CAGR del 19,1%. El gobierno tiene el mayor gasto de más de 70 millones de dólares para 2027, pero el petróleo y el gas están creciendo más rápido con una CAGR del 25,2 por ciento.
Consejos para los CIO
Hay varios factores que intervienen en la selección, como el alcance global, los criterios de evaluación, la alineación cultural, el tiempo de obtención de valor, la flexibilidad, el coste, el factor de riesgo, etc. En general, los CIO necesitan una metodología coherente, estructurada y repetible que se centre en el éxito al tiempo que gestiona activamente el riesgo, y Gartner puede ayudar a los CIO en esas áreas, dijo Ramke Ramakrishnan.
En el caso concreto de los datos y el análisis, Gartner ofrece a sus clientes un conjunto de herramientas múltiples para ayudarles en la selección de proveedores, proveedores de servicios y socios tecnológicos.
He aquí algunos detalles sobre las tendencias de gasto en el negocio de la IA.
Al final del periodo de previsión en 2027, la división del gasto entre aplicaciones y plataformas para el software de IA será del 40-60 por ciento.
El gasto en software de IA generativa alcanzará el 35% del gasto en software de IA al final del periodo de previsión en 2027.
¿Cómo pueden los CIO asegurarse de que su personal está preparado para la IA?
Con la IA Generativa transformando la forma en que se gestionan los negocios hoy en día, los CIO deben asegurarse de que adoptan un enfoque muy medido para ayudar a preparar a su organización y a su personal para que estén preparados para la IA. Algunas de las medidas que pueden considerar en los próximos 6 a 12 meses son:
Establecer principios faro para guiar el uso de la IA por parte de su organización.
Garantizar que los datos de la organización están preparados para la IA, lo que significa que se rigen por la ética, son seguros, no están sesgados, están enriquecidos y son precisos.
Implantar una seguridad preparada para la IA, incluida la creación de una política de uso aceptable para las soluciones públicas de IA generativa.
¿Cómo pueden los directores de sistemas de información convencer a la junta de que invierta en IA?
Los CIO deben tener una visión clara de cómo definir la ambición de IA de la organización y el papel que puede desempeñar, incluido lo integral que es como parte de su estrategia empresarial. Los CIO también deben estar preparados para convencer a otros del nivel de riesgos asociados y tener un plan claro sobre cómo se pueden mitigar esos riesgos.
¿Cómo pueden los CIO garantizar la capacitación de los usuarios en las empresas?
El empoderamiento de los usuarios puede lograrse invirtiendo en el desarrollo de programas de alfabetización en IA, desplegando prácticas de gobernanza adaptativa para una gobernanza eficaz e implementando un enfoque basado en la confianza para gestionar los activos de información, ayudando a las personas a comprender la procedencia de la información que utilizan.
¿Cómo puede la inversión en TI impulsada por la IA reforzar la transformación digital?
La IA puede impulsar la transformación digital a través del aumento y la automatización de tareas que impulsen la eficiencia y ciclos de despliegue más rápidos. El auge de la IA generativa puede beneficiar enormemente a áreas como los chatbots, los asistentes virtuales y la generación y resumen de contenidos con capacidades de búsqueda mejoradas en grandes conjuntos de datos digitales.
A medida que la IA sigue revolucionando las industrias a nivel estratégico, las organizaciones deben demostrar que apuestan por la IA y ganarse la confianza para liderar la estrategia de IA dentro de la empresa.
Las organizaciones deben aceptar la complejidad utilizando herramientas de IA para automatizar y mejorar la productividad invirtiendo en gestión de datos aumentada, automatización de decisiones y capacidades analíticas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Fuente WEB | Editado por CambioDigital Online
