Dominando el potencial de los datos: IA avanzada y grandes logros

La Inteligencia Artificial (IA) ya no es un experimento ambicioso ni un privilegio exclusivo de los entusiastas de la tecnología; se ha convertido en una fuerza transformadora que impulsa la innovación empresarial en todos los sectores. Ahora es fundamental para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos y mantenerse competitivas.

Sin embargo, aunque cada vez más organizaciones adoptan la IA, pocas han aprovechado al máximo su potencial. Este artículo describe los pasos estratégicos para escalar el crecimiento empresarial impulsado por la IA y muestra cómo empresas como Withum (HLB USA) han convertido los datos en acciones decisivas.

De los paneles de datos a los negocios impulsados ​​por IA

Un proceso típico de IA comienza con la visualización de datos, cuando las empresas convierten cifras brutas en información visual fácilmente digerible. Herramientas como tablas, gráficos, diagramas de dispersión, histogramas, mapas de calor y mapas de árbol permiten comunicar con claridad incluso la información más compleja. Al representar visualmente los datos, las empresas pueden analizar grandes cantidades de información y convertir esa información en decisiones prácticas.

Aunque una imagen vale más que mil palabras, los paneles de control solo muestran lo que ya ha sucedido, no lo que sucederá. El verdadero valor del análisis de datos reside en su capacidad para anticipar el futuro. Aquí es donde entra en juego el análisis predictivo, que permite a las empresas analizar grandes conjuntos de datos para descubrir información clave y, aún más importante, prever riesgos y oportunidades futuras.

Pasar del uso de datos históricos para comprender el pasado al aprovechamiento de esos datos para predecir el futuro supone un avance significativo con respecto a la visualización básica de datos. Sin embargo, las empresas con mayor madurez en IA no se detienen ahí. Integran la IA en sus operaciones principales, evolucionando desde la simple obtención de información a una toma de decisiones totalmente automatizada e impulsada por IA.

Las empresas de logística están utilizando inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis predictivo para optimizar las rutas de entrega en tiempo real mediante el análisis de factores como el tráfico, el clima y el rendimiento histórico, aumentando la eficiencia y mejorando la satisfacción del cliente.

Los bancos implementan modelos de IA para evaluar los datos de las transacciones, identificar patrones y detectar anomalías que puedan indicar fraude. Los fabricantes están reduciendo el tiempo de inactividad mediante el mantenimiento predictivo, aprovechando los datos de los sensores para anticipar y prevenir fallos en los equipos.

Prácticamente no hay área de negocio que no esté cubierta por el análisis predictivo. En este nivel, la IA es más que una simple herramienta: es un motor inteligente que impulsa el negocio.

El plan para escalar la IA y evitar obstáculos

Aunque es una herramienta poderosa, la IA no es una varita mágica ni un objetivo final. Lograr resultados significativos requiere más que grandes expectativas: exige objetivos claros, planificación estratégica y, sobre todo, una base sólida de datos de alta calidad y bien gobernados.

Sin esta base, es improbable que incluso los modelos más avanzados aporten valor duradero. Esta es la razón por la que, a pesar de la promesa de la IA, se estima que entre el 70 % y el 80 % de los proyectos de IA fracasan . A medida que las expectativas superan los resultados, se abre una brecha cada vez mayor entre lo que las empresas esperan y lo que logran con la IA.

A continuación se explica cómo las empresas pueden pasar de experimentar con IA a dominarla y evitar errores comunes en el camino.

Alineación de objetivos de negocio

La IA es una herramienta excelente para hacer predicciones, pero solo para problemas bien formulados. Empieza con las preguntas correctas: la IA prospera con objetivos claros.

En lugar de querer vagamente "utilizar la IA" para innovar, defina un objetivo empresarial claro: ¿Quiere mejorar la tasa de retención de clientes? ¿Optimizar la cadena de suministro para optimizar la rentabilidad y la velocidad? ¿Impulsar la eficiencia operativa? ¿Predecir la demanda potencial de un nuevo producto o servicio?

La clave del éxito es alinear los proyectos de IA con sus objetivos comerciales.

La colaboración entre el equipo de ciencia de datos y las unidades de negocio es crucial. A menudo aislados y con poca interacción con la organización en general, los científicos de datos pueden carecer de un conocimiento profundo de la estrategia de la empresa y centrarse en proyectos que no aportan un valor comercial significativo.

Los datos son su mina de oro, pero solo si están limpios

Los modelos predictivos se basan en datos limpios, relevantes y representativos porque la IA es tan buena como los datos que ingiere.

Muchas organizaciones fallan al alimentar a la IA con datos incompletos, aislados o sesgados. Como exploramos anteriormente en esta serie, una estrategia sólida de gobernanza de datos es esencial para evitar estos problemas. Aquí es donde la colaboración con expertos como HLB resulta invaluable, ayudando a las organizaciones a establecer marcos robustos de gobernanza de datos para garantizar que sus proyectos de IA se basen en datos fiables y bien gestionados.

Además, sin la infraestructura y el acceso a los datos adecuados para gestionar e implementar modelos de IA, el riesgo de fracaso del proyecto aumenta significativamente. Comprender el contexto, la fuente y los métodos de recopilación, así como buscar la interpretación experta de los resultados, es crucial.

Construir una cultura que priorice la IA

Así como la IA ya no es un lujo exclusivo de los gigantes tecnológicos, ya no es solo para los científicos de datos. Capacitar a los empleados para que comprendan el papel de la IA en la toma de decisiones garantiza la aceptación de toda la empresa.

Hoy en día, dado el vertiginoso aumento de la demanda de expertos en IA en toda la economía, muchas empresas tienen dificultades para atraer a los mejores talentos en IA. Asociarse con expertos externos en IA o aprovechar los modelos de IA como servicio puede acelerar la implementación.

Piensa en grande, empieza pequeño

Una implementación exitosa de IA comienza con proyectos piloto que demuestran su valor antes de expandirse a toda la organización. Estos pilotos iniciales parten de objetivos claros y un caso de uso específico, aprovechando datos de alta calidad y probando el modelo en un entorno controlado. Los resultados impulsan un perfeccionamiento continuo antes de cualquier implementación a gran escala.

Sin embargo, incluso después de su implementación a gran escala, los modelos de IA requieren una adaptación continua a medida que evoluciona la dinámica del mercado y surgen nuevos datos. Monitorizar, adaptar y mejorar continuamente.

Impulsando la automatización a escala: cómo un fabricante de alimentos transformó sus operaciones

Exploremos cómo el análisis predictivo puede optimizar las operaciones comerciales. Un fabricante líder de alimentos del S&P 500, con más de 14 000 empleados y 9 000 millones de dólares en ventas anuales, buscaba maximizar su inversión en Microsoft 365, en particular en sus herramientas Power Platform: Power Automate, Power Apps y Dataverse.

A pesar del uso extensivo de las herramientas de Microsoft, el fabricante enfrentó desafíos importantes: flujos de trabajo fragmentados, dependencia excesiva de proveedores externos y una gobernanza insuficiente en torno a la automatización.

Withum, una empresa de contabilidad y asesoramiento impulsada por la tecnología dentro de la red HLB, intervino para consolidar los esfuerzos de automatización, empoderar a los empleados y establecer un marco de gobernanza para el éxito a largo plazo.

Para hacer realidad esta visión, Withum implementó el Kit de Inicio del Centro de Excelencia (COE) de Microsoft, una herramienta de gobernanza diseñada para la adopción de Power Platform en toda la empresa. Este marco permitió la integración fluida de flujos de trabajo críticos para el negocio, definió roles de gobernanza para equilibrar el control y la innovación, y reemplazó las herramientas fragmentadas de terceros con soluciones de Power Platform.

Un pilar fundamental de la transformación fue la integridad de los datos. Contar con datos limpios y fiables fue esencial para que la automatización funcionara a gran escala. A medida que la empresa migraba de los sistemas heredados, Withum estandarizó y centralizó los datos en Dataverse, eliminando inconsistencias y silos.

Power Automate se integra perfectamente con los procesos comerciales existentes, lo que garantiza flujos de datos precisos y en tiempo real y crea una única fuente de verdad para una mayor visibilidad y control en todas las operaciones.

El impacto fue inmediato y de gran alcance. El marco de gobernanza proporcionó la estructura necesaria para escalar la automatización con confianza. La sustitución de herramientas de terceros agilizó las operaciones, reduciendo la complejidad y los costes. Los desarrolladores ciudadanos obtuvieron las herramientas y la orientación necesarias para impulsar la automatización de forma independiente, fomentando una cultura de innovación. Los procesos de negocio se volvieron más eficientes, fiables y adaptables a las necesidades futuras.

Con una base sólida, la empresa está ahora posicionada para ampliar sus capacidades de automatización, optimizar los flujos de trabajo e impulsar la innovación en toda la empresa. Para Withum, el éxito de esta iniciativa reforzó su experiencia en transformación digital, demostrando un impacto empresarial medible y consolidando su rol como socio de confianza en estrategias empresariales de IA y automatización.

El futuro de la IA es ahora

La IA no se trata solo de mejorar procesos y aumentar la eficiencia, sino de repensar cómo las empresas operan, toman decisiones y compiten. Las empresas que dominen la IA hoy dominarán sus sectores mañana. Quienes duden se arriesgan a ser superadas por competidores más ágiles y basados ​​en datos.

Para las organizaciones listas para dar el salto, el siguiente paso es claro: desarrollar una estrategia de IA centrada en un impacto empresarial tangible. Con el enfoque adecuado, la IA no solo optimiza las empresas, sino que las transforma.

En HLB, nos especializamos en ayudar a las empresas a desarrollar e implementar estrategias de IA que se alineen con sus objetivos, garantizando una integración fluida y el éxito a largo plazo. Nuestros expertos en análisis de datos e inteligencia empresarial pueden guiarle en cada fase, desde el desarrollo de la estrategia hasta su implementación, maximizando el potencial de la IA para su organización.

Contáctenos hoy para dar el siguiente paso en su viaje hacia la IA.