La llegada de la inteligencia artificial al mundo empresarial está teniendo un impacto gradual que se consolidando en áreas como la analítica de datos. Por eso queremos presentarte algunos desafíos, cómo enfrentarlos y cómo desde este rol se puede marcar la diferencia.
¿Cuáles son los principales cambios que llegan con la IA?
La misión principal del data manager se podía resumir en mantener los datos ordenados y disponibles. Sin embargo, el escenario actual plantea nuevas necesidades; te compartimos algunas de más destacadas:
- Calidad y preparación de datos: Mantener los datos preparados, limpios y bien gobernados cobra un nuevo sentido ya que el éxito del uso de la IA radica en la calidad de los datos utilizados.
- Adaptación tecnológica y cultural: Esto abarca desde la integración de nuevos formatos como imágenes, videos y textos, hasta nuevas arquitecturas, nuevos procesos y mentalidades.
- Gobernanza, trazabilidad y ética: Estar preparado para cumplir con el marco legal gubernamental y los principios de ética, privacidad y transparencia.
- Asumir un rol más estratégico y de puente: Profundizar la colaboración entre negocio, tecnología y datos. Esto permite construir la sinergia necesaria para que la empresa se mantenga competitiva.
- Facilitar el autoservicio sin perder el control: Evaluar cuidadosamente qué opciones de autoservicio se alinean a las necesidades de la empresa sin afectar la gobernabilidad de datos.
Para asumir estos retos es importante implementar buenas prácticas, estas son algunas que te recomendamos tener en cuenta:
Gobierna tus datos: Es el momento para revisar la definición el cumplimiento de la política de gobierno de datos que tiene tu empresa. Es central que incluya roles claros, políticas y seguimiento. Afina el plan lo que sea necesario para que se ajuste a la realidad actual de la empresa y también esté preparado para el futuro.
Automatización de tareas: Identifica y automatiza tareas rutinarias de calidad, limpieza y linaje de datos para optimizar el tiempo.
Almacena los datos correctos: Evalúa si los datos guardados y tratados responden a un objetivo de negocio. Puede ocurrir que algunos datos se traten sin objetivo claro y esto termine gastando recursos innecesariamente.
Fomenta la cultura de datos: Ten en cuenta que todas las personas que interactúen con los datos en la empresa necesitan entender su rol. Con programas de formación interna puedes mejorar la aplicación del gobierno de datos y obtener mejores resultados.
No te olvides de la ética ni de la privacidad: Debe ser un componente integral de la estrategia de datos para evitar sesgos, garantizar la transparencia y el cumplimiento del marco normativo.
¿Qué mitos existen sobre la IA?
A la par de seguir buenas prácticas, te recomendamos evitar la toma decisiones basadas en creencias que carecen de fundamento. Estas son algunas de ellas:
La IA no comete errores: Este es uno de los más extendidos. Por eso es importante que la supervisión humana siga haciendo parte de los procesos.
El data manager es únicamente un técnico: Concebir este rol desde una perspectiva meramente técnica, hace que trabaje desconectado del negocio.
La rigidez es sinónimo de una buena gobernanza de datos: La verdad es que el equilibrio es la clave para que exista gobernabilidad y agilidad.
¿Qué beneficios tiene para la empresa la evolución del rol de data manager?
La principal oportunidad que presenta esta evolución del rol es la de repensarse como una posición más integradora. Este cambio de paradigma eleva el aprovechamiento de la analítica de datos y la IA, y a su vez impulsa la toma de decisiones mejor informadas y con una estructura más completa.
Podemos concluir que existen muchas oportunidades en este sentido y es por eso que en RCM Software creamos soluciones y herramientas que están diseñadas con esta nueva visión integrada. Si deseas conocer más sobre nuestro ecosistema de soluciones enfocadas para la empresa, escríbenos y nos pondremos en contacto contigo.