Por Evangelina Fis en Alfabetización en datos

Gartner Data and Analytics Summit reúne a los líderes mundiales en datos y analítica para explorar las últimas tendencias, compartir mejores prácticas y discutir las tecnologías emergentes que están transformando el panorama de datos empresariales. 

A través de una serie de conferencias en distintas ciudades del mundo, Gartner proporciona una plataforma invaluable para el intercambio de ideas y experiencias entre expertos de la industria, ayudando así a las organizaciones a avanzar en su viaje hacia la excelencia en datos y análisis.

Esperando las conclusiones de las conferencias que faltan por realizarse en Bombay, Londres, Tokio, São Paulo y Sídney, sintetizamos en este artículo los principales insights que dejó el primer encuentro del Summit realizado el pasado mes de marzo en Orlando. 

Conoce lo que los líderes en datos están discutiendo hoy

La conferencia magistral de apertura se tituló “Inteligencia colectiva: uniendo la IA y los humanos para generar valor”. Versó sobre cómo la acción coordinada y la colaboración entre la IA y los humanos para resolver problemas permite optimizar los resultados comerciales. 

«El 61% de los líderes de D&A involucrados en la planificación de la IA generativa dicen que educar al liderazgo es una de sus principales responsabilidades».

Ehtisham Zaidi, vicepresidente analista de Gartner

 

Para avanzar en la línea propuesta, los líderes de datos y análisis deben liderar la innovación empresarial siguiendo estas premisas: 

-Adoptando modelos operativos que faciliten la autonomía y la flexibilidad.

-Ampliando la alfabetización en datos para incluir el dominio de la IA .

-Estableciendo nuevos paradigmas de liderazgo en los que se distribuya la autoridad. 

Las 10 predicciones de Gartner en Data and Analytics

Sin dudas, lo más relevante de este evento fueron las 10 predicciones en datos y analítica para que los líderes de datos puedan anticipar el cambio y transformar la incertidumbre en oportunidad: 

  1. Los CDAO deben volverse indispensables: se prevé un aumento en la importancia de los Directores de Datos y Análisis en las organizaciones, siendo fundamentales para el éxito empresarial.
  2. Posible pérdida de propiedad intelectual e infracciones de derechos de autor: se identifica como un riesgo importante debido al aumento en el uso de tecnologías de análisis de información. 
  3. Las personas serán clave para obtener valor de la IA: a pesar de su avance, se reconoce el papel crucial de las personas en la obtención de valor.
  4. La gobernanza se convertirá en un negocio estratégico: la gobernanza de datos pasará de una preocupación técnica a una prioridad estratégica para las empresas.
  5. Equilibrar la ambición de la IA con la tolerancia al riesgo: esto es necesario para lograr una evaluación realista del riesgo asociado.
  6. El lenguaje natural se convertirá en el nuevo compositor: hay que anticipar un aumento en el uso de este lenguaje para interactuar con los sistemas.
  7. Uso de GenAI: se trata de una solución para abordar el aumento de costos asociados con la implementación de tecnologías avanzadas.
  8. El lenguaje natural liberará el acceso y uso de datos. Facilitará un acceso más amplio y un uso más efectivo de los datos dentro de las organizaciones.
  9. Nuevas experiencias de usuario: se anticipa un cambio en las experiencias de usuario, yendo más allá de los paneles tradicionales hacia nuevas formas de interactuar con los datos.
  10. La gobernanza seguirá siendo clave: a pesar de los avances tecnológicos, se destaca la importancia continua de la gobernanza de datos para garantizar el valor de las inversiones en IA.

Principales desafíos para los líderes de datos

Tomando en cuenta las predicciones de Gartner en Data and Analytics la misión de los equipos de datos y análisis es pasar de gestionar recursos de datos y crear conocimientos analíticos a ofrecer valor. Por ello los líderes en datos se enfrentarán a grandes desafíos que pondrán a prueba sus habilidades estratégicas, financieras, organizacionales y tecnológicas. 

Para hacer frente a estos desafíos y no correr el riesgo de volverse irrelevantes, los CDAOs deben replantearse por completo su función: 

Pensar de manera innovadora y aceptar la complejidad

Hay que fomentar un enfoque creativo hacia los desafíos, buscando constantemente nuevas formas de abordar problemas complejos. Reconocer que la innovación requiere tiempo y esfuerzo, por lo que es importante reservar recursos y dedicar tiempo específico para explorar nuevas ideas y soluciones.

Fortalecer la comprensión financiera y demostrar valor

Se tiene que profundizar en el conocimiento de los aspectos financieros relevantes para el área de datos y análisis. Esto implica no sólo comprender los números, sino también comunicar cómo las iniciativas de datos y análisis agregan valor y contribuyen al éxito general de la organización. 

Delegar autoridad de manera selectiva y establecer estándares

Empoderar a los líderes de equipo mediante la delegación selectiva de autoridad, otorgando la autonomía necesaria para tomar decisiones informadas. Al mismo tiempo, establecer estándares claros y consistentes que guíen el trabajo del equipo, asegurando que todos estén alineados con los objetivos organizacionales y manteniendo la coherencia en toda la organización.

Profundizar en la comprensión y mejorar con IA

Se debe continuar con la mejora continua mediante la implementación de sistemas basados en IA que puedan ofrecer insights y análisis avanzados. Esto implica no solo adoptar tecnologías de IA, sino también capacitar al personal para comprender y utilizar eficazmente estas herramientas. 

Además, es crucial establecer métricas claras para evaluar el progreso y garantizar que los datos sean adecuadamente preparados y utilizados para obtener resultados significativos.

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