“Las empresas necesitan tener las bases de datos, los ecosistemas de datos y la cultura de datos necesarios para adoptar un modelo operativo impulsado por la IA”, afirma Akhilesh Ayer, vicepresidente ejecutivo y director global de IA, análisis, datos y prácticas de investigación de Triángulo WNSuna unidad de la empresa de gestión de procesos de negocio WNS Global Services.
Un ecosistema de datos unificado
Adoptar un modelo operativo impulsado por la IA requiere que las empresas hagan datos la base de su negocio. Los líderes empresariales deben garantizar que “cada proceso de toma de decisiones esté basado en datos, de modo que se minimicen las decisiones basadas en juicios individuales”, dice Ayer. Esto hace que la recopilación de datos en tiempo real sea esencial. “Por ejemplo, si estoy realizando análisis de fraude para un banco, necesito datos de una transacción en tiempo real”, explica Ayer. “Por lo tanto, el equipo de tecnología tendrá que permitir la recopilación de datos en tiempo real para que eso suceda”.
Los datos en tiempo real son sólo un elemento de un ecosistema de datos unificado. Ayer dice que es necesario un enfoque integral. Las empresas necesitan una dirección clara por parte de la alta dirección; control bien definido de los activos de datos; cambios culturales y de comportamiento; y la capacidad de identificar los casos de uso empresarial adecuados y evaluar el impacto que crearán.
Alinear los objetivos comerciales con las iniciativas de datos
Un Estrategia de datos impulsada por IA sólo impulsará la competitividad si apuntala los objetivos empresariales primarios. Ayer dice que las empresas deben determinar sus objetivos comerciales antes de decidir qué hacer con los datos.
Una forma de comenzar, explica Ayer, es una auditoría de madurez de los datos y la IA o un ejercicio de planificación para determinar si una empresa necesita una hoja de ruta de productos de datos. Esto puede determinar si una empresa necesita “reestructurar la forma en que se organizan los datos o implementar una iniciativa de modernización de datos”, dijo. dice.
La demanda de personalización, comodidad y facilidad en la experiencia del cliente es un factor central y diferenciador. La forma en que las empresas utilizan los datos de los clientes es particularmente importante para mantener una ventaja competitiva y puede transformar fundamentalmente las operaciones comerciales.
Ayer cita El trabajo de WNS Triange con un cliente minorista como ejemplo de cómo la evolución de las expectativas de los clientes impulsa a las empresas a hacer un mejor uso de los datos. El minorista quería obtener mayor valor de múltiples activos de datos para mejorar la experiencia del cliente. En un ejercicio de triangulación de datos mientras modernizaba los datos de la empresa con la nube y la IA, WNS Triange creó un almacén de datos unificado con modelos de personalización para aumentar el retorno de la inversión y reducir el gasto en marketing. “Una mayor alineación interna de los datos es sólo una de las formas en que las empresas pueden beneficiarse directamente y ofrecer una mejor experiencia al cliente”, afirma Ayer.
Eliminación de silos
Independientemente de las ambiciones de datos de una organización, pocas logran prosperar sin una comunicación clara y eficaz. Las prácticas de datos modernas tienen flujos de procesos o interfaces de programación de aplicaciones que permiten una comunicación confiable y consistente entre departamentos para garantizar un intercambio de datos seguro y fluido, dice Ayer.