Las estrategias basadas en Big Data, transformación digital e inteligencia artificial (IA) inician con algo sencillo pero crucial, obtener datos, recopilarlos, procesarlos y analizarlos para mejorar la toma de decisiones y optimizar procesos.

Para Samuel Kaplan, ciencista de datos y máster en economía de la universidad de Minesota, el Big Data se enfoca en la gestión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, la transformación digital implica la integración de tecnología en todos los procesos de una empresa, y la IA utiliza estos datos para automatizar tareas y generar predicciones. “Combinadas estas tres acciones, es posible mejorar la eficiencia y competitividad empresarial”, resume Kaplan.

Los datos son la gasolina de la IA

De acuerdo a la experiencia de Samuel Kaplan, los modelos de inteligencia artificial dependen completamente de los datos para funcionar y sin información de calidad, la IA no puede entrenarse ni generar predicciones precisas, por lo que las empresas deben enfocarse en recopilar y gestionar correctamente sus datos.

En una entrevista exclusiva para ABC Negocios, el experto argentino dejó claro que el proceso de digitalización y transformación de una empresa inicia con tener una infraestructura adecuada para la recopilación, almacenamiento y procesamiento de información. Además de la tecnología, recalcó que “es clave contar con una cultura organizacional basada en datos, con personal capacitado para interpretar y utilizar la información en la toma de decisiones”.

- ¿Si todo empieza por el dato cómo asegurar su calidad?

Es necesario aplicar procesos de limpieza, estandarización y validación. Se deben eliminar valores inconsistentes, corregir errores y establecer mecanismos de control para garantizar que los datos sean confiables, actualizados y representativos de la realidad del negocio.

- ¿Cuál es el proceso para adoptar estrategias?

Se debe iniciar con la definición de objetivos claros. Luego es necesario recopilar y estructurar los datos relevantes, implementar herramientas de análisis y generar insights que guíen la toma de decisiones. La clave es la iteración constante y la medición del impacto de cada acción.

- ¿Qué aliados podemos encontrar en el camino?

Entre los aliados estratégicos se encuentran proveedores de tecnología, consultoras especializadas, universidades y centros de investigación. También es beneficioso establecer alianzas con otras empresas para compartir conocimientos y mejores prácticas.

- ¿Por qué área es recomendado iniciar?

El área para comenzar con un enfoque basado en datos va a depender de las necesidades de la empresa. Marketing y ventas suelen ser buenos puntos de partida debido a la facilidad para medir impactos en ingresos y clientes, pero operaciones y finanzas también pueden beneficiarse significativamente de la analítica de datos.

- ¿Cómo identificar oportunidades en los datos para generar valor?

Requiere un análisis continuo de patrones, tendencias y correlaciones. El uso de modelos predictivos y herramientas de machine learning permite anticiparse a cambios del mercado, mejorar productos y optimizar procesos internos, generando valor en la empresa.

- ¿Cómo priorizar proyectos en entornos con recursos limitados?

En un entorno con recursos limitados, la priorización de proyectos debe basarse en el impacto potencial y la factibilidad de implementación. Se recomienda comenzar con proyectos que tengan beneficios claros en el corto plazo y puedan escalarse gradualmente.

- ¿Cuál es el principal desafío?

Uno de los mayores desafíos es la integración efectiva de los insights generados en la operativa diaria. Muchas empresas acumulan grandes volúmenes de información pero tienen dificultades para convertirlos en acciones concretas que generen valor.

- ¿Cómo ves el futuro en los próximos 5 años?

Estará marcado por la automatización avanzada, la expansión del uso de IA generativa y una mayor regulación en torno a la privacidad de los datos. También se espera una mayor personalización en la toma de decisiones basada en datos y la consolidación de herramientas de análisis en la nube.

- ¿Cuál es el producto o servicio más innovador actualmente en esta área?

Uno de los productos más innovadores en esta área es el desarrollo de modelos de IA generativa, como ChatGPT, Microsoft Copilot y otras herramientas de automatización avanzada. Estas soluciones están transformando la forma en que las empresas interactúan con clientes, optimizan procesos y toman decisiones estratégicas basadas en datos.

- ¿Cómo abordar la ética en el uso de datos?

La ética es clave para evitar problemas de privacidad y sesgo en los modelos. Es fundamental garantizar la transparencia en el procesamiento de información, aplicar técnicas para mitigar sesgos y cumplir con regulaciones de protección de datos, asegurando un uso responsable de la información.