Principales Obstáculos para la Adopción de Soluciones de Analítica Avanzada

Las capacidades de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning aún se están desarrollando y es importante comprender sus limitaciones y requisitos. El tiempo de adaptación a esta nueva realidad puede ser más o menos rápido dependiendo de varios de factores: recursos, calidad de los datos, cómo se utilizarán los mismos, la naturaleza de cada negocio y la infraestructura tecnológica.

Aquí, podríamos pensar que la tecnología es uno de los principales problemas - o llamémosle reto - para adoptar soluciones de Analítica Avanzada. Sin embargo, los principales problemas que hemos detectado según nuestra experiencia en proyectos están relacionados con la dificultad en el desarrollo e implementación en el negocio de procesos y aplicaciones, la cultura interna de la compañía y resistencia al cambio o, mejor dicho, evolución y con los roles y capacitación del equipo.

1. Dificultad en el desarrollo e implementación en el negocio de procesos y aplicaciones: Esto se debe a que el área de negocio y las áreas tecnológicas no están alineadas. Como solución, surge el perfil de “Analytics Translator” con el objetivo de mediar y ser un canal de comunicación, y el Citizen Data Scientist con conocimiento del negocio y, a la vez, sensibilidad en la ciencia de datos. Su rol sirve para escalar la capacidad de Analítica Avanzada en un mercado en el cual aún no hay suficientes Data Scientists para cubrir toda la demanda existente.

2. Cultura de la compañía: La Dirección de la compañía debe detectar y tener clara la necesidad de implementar proyectos de Analítica Avanzada y que estén alineados con los objetivos estratégicos.

3. Roles y capacitación: En muchas empresas no se disponen de los roles adecuados para desarrollar soluciones de Analítica Avanzada porque se cree que solo es necesario el perfil de Data Scientist. Sin embargo, por una parte es necesario disponer del resto de roles clave: Data Engineering, ML Engineering, Data Sciences y Business Insights y, por otra parte, es clave involucrar durante el desarrollo a los usuarios finales de negocio quienes van a aplicar la solución para que esta tenga éxito.

De la IA a la Z, una guía ejecutiva para los líderes de hoy en busca de insights de negocio.

Comprende los fundamentos de la Analítica Avanzada en las empresas "Data-Driven", cómo puede aportar valor a las estrategias de negocio y los casos de uso más comunes que están aplicando las compañías líderes de los principales sectores.