Hoy en día, las empresas enfrentan un desafío clave: alinear sus inversiones en Big data y IA para empresas con sus estrategias de datos para maximizar el potencial de sus negocios. ¿Por qué es tan difícil lograrlo? Vamos a profundizar en el tema.
La inteligencia artificial generativa (Gen AI) está abriendo un abanico de posibilidades para las empresas, pero también conlleva retos considerables. La emoción en torno a esta tecnología ha impulsado una carrera por lanzar proyectos y crear pruebas de concepto espectaculares, pero muchas empresas no contaban con un plan adecuado para seguir estos esfuerzos costosos. El resultado fue la falta de retorno de inversión, eficiencia y el incremento de costos irreversibles, dejando a los equipos sin dirección clara.
Según un estudio global realizado en 2024 por Forrester Consulting para SoftServe, solo el 22% de las empresas lograron implementar con éxito Big data y IA para empresas a nivel global. ¿Por qué? Las estrategias de datos mal estructuradas y poco desarrolladas.
El papel clave de los datos en el aprovechamiento de la IA
Para comprender mejor por qué muchos proyectos de IA no alcanzan el éxito esperado, colaboramos con Wakefield Research en un estudio con 750 líderes empresariales y tecnológicos de empresas multimillonarias. Los resultados fueron sorprendentes: un 98% de los participantes coincidieron en que una estrategia de datos sólida es esencial para aprovechar el poder de la IA. De hecho, el 73% de ellos considera que se requieren cambios significativos o una revisión completa de las estrategias de datos para poder implementar con éxito la inteligencia artificial generativa.
El mensaje es claro: Big data y IA para empresas deben trabajar de la mano. Los datos de calidad resultan en implementaciones de IA más eficaces, mientras que las aplicaciones de IA que estén alineadas con los objetivos de negocio convierten los datos no explotados en activos de alto valor. El reto es encontrar el equilibrio perfecto para crear un ciclo de retroalimentación positivo.
En muchas organizaciones, las iniciativas de IA se lanzan sin un plan detallado para escalar y cumplir con los objetivos comerciales a largo plazo. A pesar de las claras sinergias entre IA y datos, las empresas a menudo se enfocan más en las soluciones de IA generativa y dejan de lado la infraestructura de datos subyacente. Según el estudio de Wakefield Research, el 73% de los líderes creen que sus empresas han desperdiciado valiosas oportunidades de análisis de datos debido a la prisa por adoptar la IA generativa.
Desajuste estratégico: el impacto de no tener una estrategia de datos adecuada
Una de las consecuencias de esta falta de alineación es que el 64% de los líderes empresariales reconocen que sus organizaciones implementan soluciones de Big data y IA para empresas sin un caso de uso comercial claro. Además, el 74% ha lanzado programas piloto de IA sin un plan adecuado para escalarlos, lo que demuestra la desconexión entre los esfuerzos de IA y las necesidades empresariales reales.
El camino a seguir: datos bien gestionados y una visión a largo plazo en IA
La solución a estos problemas radica en una gobernanza de datos robusta, que priorice la disponibilidad, calidad e integración de los datos. Además, las empresas deben centrarse en las aplicaciones de Big data y IA para empresas que ofrezcan resultados tangibles y retorno de inversión, lo que puede generar un crecimiento económico rápido y sostenible.
Desarrollar una estrategia de datos eficaz es esencial para maximizar el impacto de la inteligencia artificial. No solo incrementa la eficiencia, sino que también ofrece una ventaja competitiva crucial en la era digital. Esto permitirá a las empresas mantenerse por delante de la competencia mientras minimizan el riesgo de inversiones fallidas.
¿Está preparado para alinear su estrategia de datos con la implementación de IA que garantice retorno sobre la inversión?
