En la era de la Inteligencia Artificial Generativa, 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, así como la capacidad de evaluar cuáles son adecuados para una solución determinada, conociendo su capacidad y restricciones de uso.
Promover y monitorear la adopción: se necesita continuidad en los proyectos, supervisión e incentivos que mantengan la cultura basada en datos factible y aplicable en la organización, como cursos y certificaciones frecuentes, y un seguimiento activo para conocer cuándo los datos y activos analíticos son utilizados con los clientes para generar conocimientos.
