Que deben hacer las empresas para mantenerse a la vanguardia en el uso de los datos para la Inteligencia Artificial
El estudio de KPMG señala 4 indicadores clave para que las organizaciones tengan éxito en la transición cultural hacia un enfoque basado en datos. En la era de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), la gestión de los datos y su cuidado nunca han sido más críticos. La calidad de los resultados está relacionada a la calidad de los mismos que son introducidos en los algoritmos de IA o en los modelos de lenguaje (LLM). Así lo asegura la publicación de KPMG con el título » Una cultura basada en datos diferenciará a los ganadores de los perdedores: qué deben hacer las empresas para mantenerse a la vanguardia». Al adoptar un enfoque basado en datos, las empresas pueden comprender la conexión entre sus activos de datos y el rendimiento corporativo.
Esto se traducirá en una mejor inversión para las organizaciones que hagan un mejor uso de sus datos, colaborando de manera más efectiva y precisa ante los cambios en el mercado», dijo Ricardo Santana, Socio Líder de Data & Analytics, Automatización e Inteligencia Artificial en KPMG en Brasil y América del Sur.
Según Leonardo Scapato, líder de Digital Enablement en KPMG Argentina, “los datos son la materia prima de la gestión operativa y de los resultados que pueden alcanzarse a través del uso intensivo de Inteligencia Artificial y generativa. Cuanto mejor su calidad y relevancia, mejor el producto final que se obtenga y lo de las inteligencias articuladas a su alrededor. Lo importante es entender que el resultado final se da dentro de un ecosistema donde los datos, procesos y sus intervenciones (humanas o no) son gobernados y controlados, y tienen una importancia y relevancia primarias en cada acción que decidamos o tomemos»
El texto señala 4 indicadores que KPMG identifica como importantes para que las organizaciones tengan éxito en la transición cultural hacia un enfoque basado en datos:
– El papel del liderazgo: Los líderes deben articular y promover la importancia de los datos.
– Requiere un compromiso con la calidad de éstos y con la atención a las inversiones en la mejora de las habilidades tanto de ellos mismos como de sus organizaciones.
– Inversión en alfabetización y herramientas digitales: Es importante un enfoque integrado en el proceso de alfabetización digital que incluya el conocimiento y el uso de la nube, la analítica, la IA y la automatización. Estos programas de alfabetización deben estar siempre alineados con los impulsores del valor empresarial y satisfacer las necesidades específicas de los diferentes equipos.
– Entrega continua de activos de datos: Se necesita transparencia sobre qué datos están disponibles y un medio de despliegue rápido que permita una búsqueda inteligente de los mismos.