La analítica de datos y las tecnologías relacionadas están avanzando mucho en los últimos años, impulsadas por la digitalización de las organizaciones que persiguen mejores formas de administrar y comprender la información. Gartner recomienda que los líderes de datos y analítica consideren la posibilidad de integrar algunas de las principales tecnologías —Analítica Aumentada, Inteligencia Continua, Inteligencia Artificial, Gestión de datos aumentada, entre otras— a sus compañías como estrategia para asegurar su desarrollo.
Como señaló Rita Sallam, vicepresidenta de investigación de Gartner, las organizaciones que no asimilen estos conocimientos para adaptar a sus modelos de negocio y modelos operativos, se encontrarán en una clara desventaja competitiva frente a las organizaciones que sí adopten estos avances.
A saber, la Analítica Aumentada ayuda a administrar bien cómo los datos son analizados, consumidos y compartidos, se basa en un uso más intensivo del aprendizaje automático; con esta se lograría la democratización del dato y de la conversión de los conocimientos que los ofrecen —algo muy valorado por los departamento de negocio y de marketing de cualquier empresa—. Los expertos recomiendan a los líderes su adopción a medida que las plataformas de analítica vayan madurando. La Inteligencia Continua procesa datos históricos y actuales, los ordena de manera estratégica para responder a determinados eventos en tiempo real y es capaz de tomar decisiones de forma automática y así agilizar muchos procesos de negocio con una intervención humana mínima. Por último, la Inteligencia Artificial explicable se emplea en ciertas plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, es capaz de generar automáticamente una explicación detallada del modelo que ha seguido para la toma de decisiones —incluye precisión, atributos, estadísticas del modelo—.
Su organización no está lejos del machine learning, todo lo contrario. Si utiliza plataformas de publicidad como Google Ads o Facebook, ya está realizando campañas inteligentes que explotan el potencial de Big Data que predicen el comportamiento de los usuarios y generan conversiones. Las organizaciones no deben aprender, necesariamente, el mecanismo de estas nuevas tecnologías, pero sí deben saber qué soluciones las incorporan para explorarlas, adoptarlas y aprovechar sus ventajas. Y siempre tener en cuenta la regla de oro del machine learning: la eficacia y la calidad de la información que surge de un algoritmo dependen de los datos con los que ese algoritmo se alimenta.

Entonces la primera tarea de cualquier organización es comenzar a agregar valor a sus datos desde el momento de la captura, de forma de comenzar a extraer de ellos la información que la inteligencia artificial ya está comenzando a producir en las organizaciones. Y ahora a pensar ¿cómo es la calidad de los datos de su organización?