CDOs: La IA, la colaboración en equipo y la gobernanza de datos son fundamentales para el éxito de los datos

Por segundo año consecutivo, el vicepresidente Ben Blanquera habló con varios destacados directores de datos de múltiples sectores de todo el mundo. Las conversaciones en profundidad arrojaron luz sobre la evolución de las responsabilidades de los directores de operaciones en el panorama empresarial actual y exploraron el impacto transformador de las innovaciones en materia de datos, análisis e inteligencia artificial. Sus reflexiones dieron lugar a un "CDO Playbook", una recopilación de las mejores prácticas de gestión de datos y recursos humanos para impulsar la innovación y la transformación empresarial.  

En 2023, los CDO subrayaron la importancia de alinear las iniciativas de datos con un propósito y una misión, adoptando un enfoque centrado en las personas, fomentando la alfabetización de datos en todas las organizaciones y haciendo hincapié en la practicidad de las inversiones en datos para maximizar el valor.

En 2024, Blanquera se entrevistó con seis CDO para profundizar en sus estrategias, retos e historias de éxito. De estas conversaciones han surgido tres nuevas estrategias para alcanzar el éxito:

1. El auge de la IA y el aprendizaje automático y su impacto a gran escala
2. La necesidad esencial de colaboración entre equipos empresariales
3. Necesidad de una sólida gobernanza de los datos para garantizar su calidad y coherencia

He aquí los resúmenes más destacados de las entrevistas de Blanquera, con enlaces al CDO Playbook completo para cada CDO.

1. IA y aprendizaje automático

Un tema común entre todos los CDO es la importancia de alinear las soluciones de IA con casos prácticos de uso empresarial. Ningún factor impulsa por sí solo la creación de valor de la IA. Para tener éxito, las empresas deben abordar todos los factores clave simultáneamente y examinar cómo se entrecruzan e influyen entre sí.

El Dr. Michael Proksch, autor de The Secrets of AI Value Creation ha declarado: "La clave para desbloquear el valor real con la IA reside en identificar casos de uso que proporcionen una ventaja competitiva, en lugar de recurrir a soluciones genéricas del sector. Lograr el éxito de la IA implica algo más que implantar la tecnología. También requiere un cuidadoso equilibrio de análisis empresarial, gestión de datos e incluso psicología"

Neil Bhandar, Vicepresidente de Análisis de Generic Power Systems, ha declarado: "Damos prioridad a la limpieza y la calidad de los datos desde el principio. Al integrar la lógica difusa basada en IA y la validación con bases de datos fidedignas, garantizamos que nuestros datos son precisos y fiables."

Luciano Miranda, Vicepresidente de Analytics and Insights for Global Operations and Supply Chain de Medtronic, ha declarado: "Nuestra filosofía es sencilla pero potente. Priorizar la simplicidad, la automatización y la integridad de los datos. Al aprovechar la IA, estamos revolucionando las operaciones empresariales y dando forma al futuro."

Tracie Cleveland Thomas, vicepresidenta sénior de Transformación Digital de KeyBank, prioriza acercar la IA generativa con casos de uso prácticos para la gente corriente. Para seguir siendo competitivos y ofrecer experiencias personalizadas a clientes y consumidores, es esencial integrar alguna forma de Gen AI", afirmó.

"Si las herramientas de IA no se adoptan, no se confía en ellas o no se integran en los flujos de trabajo de forma eficaz, el potencial humano sigue sin aprovecharse". Por lo tanto, para hacer operativa la IA hay que centrarse en la adopción humana y en la carga frontal de la experiencia del usuario."

Zoetis da prioridad tanto a los humanos como a la IA y el aprendizaje automático para escalar eficazmente las soluciones. Las operaciones humanas se centran en comprender las necesidades de los usuarios y garantizar que las soluciones de IA se ajustan a sus tareas y responsabilidades. Las operaciones de IA y aprendizaje automático garantizan la competencia técnica, el mantenimiento de modelos y sólidas capacidades empresariales, como registros de modelos y medición del ROI.

2. La colaboración entre equipos aumenta la productividad

Otro tema recurrente es el papel fundamental de la colaboración entre equipos empresariales. Por ejemplo, integrar a los ingenieros de datos en los equipos, en lugar de mantenerlos en funciones aisladas, establece una conexión directa entre el esfuerzo técnico y los objetivos empresariales. Este enfoque ayuda a garantizar el desarrollo de soluciones pertinentes y acelera la entrega de valor en toda la organización. 

Medtronic defiende un enfoque similar y destaca cómo han evolucionado las funciones dentro de la organización gracias a la consolidación de sus grupos de análisis. Ahora se ajustan más a las necesidades y prioridades cambiantes de la empresa, reflejando su compromiso con la adaptabilidad y la capacidad de respuesta.

En Eaton, los ingenieros de datos no están aislados en equipos separados. En su lugar, se integran en flujos de valor. Además de gestionar plataformas, cada líder colabora con uno o más equipos empresariales para apoyar un rendimiento eficaz.

Según Ross Schalmo, Director de Datos de Eaton, "no se trata sólo de mover datos o escribir consultas complejas. Es importante que los ingenieros comprendan los procesos empresariales que generan esos datos y cómo se utilizarán. Al documentar los flujos de datos y comprender los objetivos de nuestros informes, podemos alinear mejor nuestros esfuerzos con las necesidades empresariales y medir eficazmente el impacto de nuestras iniciativas."

3. Implantar una sólida gobernanza de los datos para apoyar la calidad y la coherencia

Un tema recurrente entre los CDO entrevistados fue la necesidad crítica de una sólida estrategia de gobernanza de datos. Muchos expertos destacaron su papel a la hora de establecer barandillas de seguridad y garantizar la coherencia organizativa, lo que en última instancia conduce a una mejora de la calidad de los datos.

En Eaton, la empresa estableció dominios de datos alineados con las funciones corporativas, como marketing, ventas, cadena de suministro y RRHH. Estableció estructuras formales de gobernanza de datos dentro de cada ámbito. Este enfoque, guiado por un manual, permitió a Eaton pasar de la ausencia de gobernanza de datos a la implantación de cuadros de mando y cuadros de mando de calidad de datos.

Del mismo modo, Thomas, de KeyBank, subrayó la importancia de la gobernanza de los datos al dar prioridad a la calidad y la seguridad de los datos como sus componentes fundamentales y su estrategia.

Para obtener más información exclusiva de estos seis CDO, visite el CDO Playbook para leer la recopilación de las mejores prácticas para la gestión de procesos, métodos y recursos centrados en los datos para impulsar la innovación y la transformación empresarial aquí.