Las grandes empresas están adoptando analíticas, pero la mayoría todavía no tienen una cultura basada en datos
Por Thomas H. Davenport y Randy Bean
Harvard Business Review
Analítica
Durante seis años consecutivos, NewVantage Partners realizó una encuesta anual sobre cómo los ejecutivos de las grandes corporaciones ven datos. Cada año, la tasa de respuesta aumenta y la urgencia reportada de hacer un uso efectivo de los datos aumenta también. Este año los resultados son más alentadores y más preocupantes que en el pasado.
Hace seis años, el foco principal de las preguntas y respuestas en la encuesta era el big data, que era relativamente nuevo en la escena del negocio. En la encuesta de 2018, la atención principal se ha trasladado a la inteligencia artificial. AI ahora es un foco bien establecido en estas grandes y sofisticadas empresas. Existe una sensación más fuerte de que los grandes datos y los proyectos de IA generan valor y una mayor preocupación de que las empresas establecidas se verán afectadas por las nuevas empresas.
La encuesta incluye altos ejecutivos de 57 grandes corporaciones. El grupo de la industria con la mayoría de las empresas representadas en la encuesta es uno de los servicios financieros con mayor cantidad de datos. También participaron empresas de las ciencias de la vida, fabricación, telecomunicaciones e industrias en línea. Los encuestados actuales están cambiando algo de las primeras encuestas: siempre ha involucrado a una gran proporción de ejecutivos de nivel C responsables de los datos, pero este año los jefes de datos son el 56% de los encuestados, frente al 32% del año pasado. Solo el 12% de las empresas incluidas en la encuesta de 2012 había nombrado un jefe de datos.
Mientras AI obtiene los titulares aquí y en otras partes del mundo, la encuesta aborda tanto big data como AI. La terminología aparece y desaparece, pero la constante es una explosión de datos y la necesidad de darle sentido. Los proyectos Big Data y AI se han vuelto prácticamente indistinguibles, especialmente dado que el aprendizaje automático es una de las técnicas más populares para manejar grandes volúmenes de datos que se mueven rápidamente. También es cierto que los enfoques estadísticos de la IA (aprendizaje profundo, por ejemplo) son cada vez más populares. Por lo tanto, consideramos que el análisis de datos tradicional, Big Data y AI están en un continuo. Prácticamente todos los encuestados (97%) dicen que están invirtiendo en este tipo de proyectos.
Quizás las mejores noticias en esta encuesta es que las empresas continúan creyendo que están obteniendo valor de sus proyectos de Big Data y AI. El 73% de los encuestados dijo que ya han recibido un valor mensurable de estas iniciativas. Esa cifra es la mitad más alta que en la encuesta de 2017, lo que sugiere que se está logrando más valor a medida que las empresas se familiaricen con las tecnologías.
Los tipos de valor recibido son tal vez consistentes con otros tipos de tecnología anteriores. De acuerdo con nuestra opinión de que Big Data y AI son extensiones de las capacidades analíticas, los objetivos más comunes -y los que tienen mayor probabilidad de éxito- son "análisis avanzados / mejores decisiones". El treinta y seis por ciento tenía eso como su principal prioridad, y 69 % de ellos ya han alcanzado el éxito con el objetivo. Mejor servicio al cliente y reducción de gastos también son objetivos comunes. Poco más de una cuarta parte de las empresas (27%) persiguen una combinación de innovación e interrupción, velocidad de comercialización o iniciativas de monetización de datos. Los programas de monetización de datos tenían la prioridad más baja y el porcentaje más bajo de éxito (27%).
Uno de los mayores problemas de preocupación en la encuesta para las grandes empresas es el riesgo de interrupción por parte de los nuevos participantes. Casi cuatro de cada cinco encuestados dijeron que temían la interrupción o el desplazamiento de empresas como las del sector fintech o empresas especializadas en big data. La tecnología que se considera más disruptiva es la IA, de lejos. El 72% lo eligió como la tecnología disruptiva con mayor impacto, mucho más que la computación en la nube (13%) o la cadena de bloques (7%).
Otro problema importante y continuo es la lentitud con la que estas empresas establecidas hacen el cambio hacia una cultura basada en datos. Prácticamente todos los encuestados (99%) dicen que sus empresas están tratando de avanzar en esa dirección, pero solo alrededor de un tercio han tenido éxito en este objetivo. Esta brecha aparece cada año en las encuestas, y el nivel de éxito no ha mejorado mucho con el tiempo. Es evidente que las empresas necesitan programas más concertados para lograr un cambio cultural relacionado con los datos. Muchas startups han creado culturas impulsadas por los datos desde sus comienzos, que es una razón clave por la que las grandes empresas establecidas temen que se produzcan trastornos en ellas.
Uno de los enfoques que las empresas han establecido para lidiar con la disrupción y el cambio impulsados por los datos es establecer nuevas funciones de gestión. Sin embargo, todavía hay una falta de claridad sobre cómo las diferentes funciones orientadas a los datos (director de información, jefe de datos, director digital, director de análisis, etc.) se relacionan entre sí.
Con respecto a la función principal del oficial de datos, existe un desacuerdo sustancial acerca de las principales responsabilidades del rol y qué tipos de antecedentes son apropiados para los puestos de trabajo de CDO. El 39% dice que su CDO tiene la responsabilidad principal de la estrategia de datos y los resultados, pero el 37% asigna esa responsabilidad a otros ejecutivos de nivel C, y el 24% dice que no hay un solo punto de responsabilidad por ello. En términos de antecedentes, el 34% de los encuestados cree que el CDO debe ser un agente de cambio desde fuera de la compañía, mientras que el 32% cree que la persona debe ser un veterano de la compañía dentro de la empresa. La claridad de roles en los roles senior relacionados con los datos es fundamental tanto para los principales proyectos de AI / Big Data como para lograr el cambio cultural. Y aunque todos los encuestados lo consideraban importante, la mayoría de las empresas aún carecen de una estrategia de datos empresariales.
Este continuo aumento en la importancia y los desafíos del big data es una de las características más importantes de la economía y la sociedad contemporáneas. Los resultados de la encuesta a lo largo del tiempo proporcionan una documentación interesante y útil de esta revolución. El aumento de la inteligencia artificial solo está exacerbando esta tendencia. Las claves del éxito son determinar cómo debe responder su empresa, asignar responsabilidades claras para la estrategia de datos y los resultados, y luego avanzar para ejecutar los cambios necesarios de manera sistemática y efectiva.
Thomas H. Davenport es Profesor Distinguido del Presidente en Gestión y Tecnología de la Información en Babson College, investigador de la Iniciativa MIT sobre Economía Digital y asesor principal de Deloitte Analytics. Autor de más de una docena de libros de administración, su último libro es Solo humanos necesitan aplicar: ganadores y perdedores en la era de las máquinas inteligentes.
Randy Bean es CEO y socio gerente de la consultora NewVantage Partners. Puedes seguirlo en @RandyBeanNVP.
Harvard Business Review
Analítica
Durante seis años consecutivos, NewVantage Partners realizó una encuesta anual sobre cómo los ejecutivos de las grandes corporaciones ven datos. Cada año, la tasa de respuesta aumenta y la urgencia reportada de hacer un uso efectivo de los datos aumenta también. Este año los resultados son más alentadores y más preocupantes que en el pasado.
Hace seis años, el foco principal de las preguntas y respuestas en la encuesta era el big data, que era relativamente nuevo en la escena del negocio. En la encuesta de 2018, la atención principal se ha trasladado a la inteligencia artificial. AI ahora es un foco bien establecido en estas grandes y sofisticadas empresas. Existe una sensación más fuerte de que los grandes datos y los proyectos de IA generan valor y una mayor preocupación de que las empresas establecidas se verán afectadas por las nuevas empresas.
La encuesta incluye altos ejecutivos de 57 grandes corporaciones. El grupo de la industria con la mayoría de las empresas representadas en la encuesta es uno de los servicios financieros con mayor cantidad de datos. También participaron empresas de las ciencias de la vida, fabricación, telecomunicaciones e industrias en línea. Los encuestados actuales están cambiando algo de las primeras encuestas: siempre ha involucrado a una gran proporción de ejecutivos de nivel C responsables de los datos, pero este año los jefes de datos son el 56% de los encuestados, frente al 32% del año pasado. Solo el 12% de las empresas incluidas en la encuesta de 2012 había nombrado un jefe de datos.
Mientras AI obtiene los titulares aquí y en otras partes del mundo, la encuesta aborda tanto big data como AI. La terminología aparece y desaparece, pero la constante es una explosión de datos y la necesidad de darle sentido. Los proyectos Big Data y AI se han vuelto prácticamente indistinguibles, especialmente dado que el aprendizaje automático es una de las técnicas más populares para manejar grandes volúmenes de datos que se mueven rápidamente. También es cierto que los enfoques estadísticos de la IA (aprendizaje profundo, por ejemplo) son cada vez más populares. Por lo tanto, consideramos que el análisis de datos tradicional, Big Data y AI están en un continuo. Prácticamente todos los encuestados (97%) dicen que están invirtiendo en este tipo de proyectos.
Quizás las mejores noticias en esta encuesta es que las empresas continúan creyendo que están obteniendo valor de sus proyectos de Big Data y AI. El 73% de los encuestados dijo que ya han recibido un valor mensurable de estas iniciativas. Esa cifra es la mitad más alta que en la encuesta de 2017, lo que sugiere que se está logrando más valor a medida que las empresas se familiaricen con las tecnologías.
Los tipos de valor recibido son tal vez consistentes con otros tipos de tecnología anteriores. De acuerdo con nuestra opinión de que Big Data y AI son extensiones de las capacidades analíticas, los objetivos más comunes -y los que tienen mayor probabilidad de éxito- son "análisis avanzados / mejores decisiones". El treinta y seis por ciento tenía eso como su principal prioridad, y 69 % de ellos ya han alcanzado el éxito con el objetivo. Mejor servicio al cliente y reducción de gastos también son objetivos comunes. Poco más de una cuarta parte de las empresas (27%) persiguen una combinación de innovación e interrupción, velocidad de comercialización o iniciativas de monetización de datos. Los programas de monetización de datos tenían la prioridad más baja y el porcentaje más bajo de éxito (27%).
Uno de los mayores problemas de preocupación en la encuesta para las grandes empresas es el riesgo de interrupción por parte de los nuevos participantes. Casi cuatro de cada cinco encuestados dijeron que temían la interrupción o el desplazamiento de empresas como las del sector fintech o empresas especializadas en big data. La tecnología que se considera más disruptiva es la IA, de lejos. El 72% lo eligió como la tecnología disruptiva con mayor impacto, mucho más que la computación en la nube (13%) o la cadena de bloques (7%).
Otro problema importante y continuo es la lentitud con la que estas empresas establecidas hacen el cambio hacia una cultura basada en datos. Prácticamente todos los encuestados (99%) dicen que sus empresas están tratando de avanzar en esa dirección, pero solo alrededor de un tercio han tenido éxito en este objetivo. Esta brecha aparece cada año en las encuestas, y el nivel de éxito no ha mejorado mucho con el tiempo. Es evidente que las empresas necesitan programas más concertados para lograr un cambio cultural relacionado con los datos. Muchas startups han creado culturas impulsadas por los datos desde sus comienzos, que es una razón clave por la que las grandes empresas establecidas temen que se produzcan trastornos en ellas.
Uno de los enfoques que las empresas han establecido para lidiar con la disrupción y el cambio impulsados por los datos es establecer nuevas funciones de gestión. Sin embargo, todavía hay una falta de claridad sobre cómo las diferentes funciones orientadas a los datos (director de información, jefe de datos, director digital, director de análisis, etc.) se relacionan entre sí.
Con respecto a la función principal del oficial de datos, existe un desacuerdo sustancial acerca de las principales responsabilidades del rol y qué tipos de antecedentes son apropiados para los puestos de trabajo de CDO. El 39% dice que su CDO tiene la responsabilidad principal de la estrategia de datos y los resultados, pero el 37% asigna esa responsabilidad a otros ejecutivos de nivel C, y el 24% dice que no hay un solo punto de responsabilidad por ello. En términos de antecedentes, el 34% de los encuestados cree que el CDO debe ser un agente de cambio desde fuera de la compañía, mientras que el 32% cree que la persona debe ser un veterano de la compañía dentro de la empresa. La claridad de roles en los roles senior relacionados con los datos es fundamental tanto para los principales proyectos de AI / Big Data como para lograr el cambio cultural. Y aunque todos los encuestados lo consideraban importante, la mayoría de las empresas aún carecen de una estrategia de datos empresariales.
Este continuo aumento en la importancia y los desafíos del big data es una de las características más importantes de la economía y la sociedad contemporáneas. Los resultados de la encuesta a lo largo del tiempo proporcionan una documentación interesante y útil de esta revolución. El aumento de la inteligencia artificial solo está exacerbando esta tendencia. Las claves del éxito son determinar cómo debe responder su empresa, asignar responsabilidades claras para la estrategia de datos y los resultados, y luego avanzar para ejecutar los cambios necesarios de manera sistemática y efectiva.
Thomas H. Davenport es Profesor Distinguido del Presidente en Gestión y Tecnología de la Información en Babson College, investigador de la Iniciativa MIT sobre Economía Digital y asesor principal de Deloitte Analytics. Autor de más de una docena de libros de administración, su último libro es Solo humanos necesitan aplicar: ganadores y perdedores en la era de las máquinas inteligentes.
Randy Bean es CEO y socio gerente de la consultora NewVantage Partners. Puedes seguirlo en @RandyBeanNVP.
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