La pandemia de COVID-19 ha tenido un gran impacto en las operaciones de empresas de todos los tamaños. Muchas empresas han tenido que tomar decisiones difíciles, como despedir empleados, establecer políticas para el trabajo remoto, administrar los servicios de salud, etc. El problema es que las decisiones en estas áreas pueden tener efectos a largo plazo en su negocio. Hoy en día, la toma de decisiones eficaz requiere examinar grandes cantidades de datos en grandes áreas de su empresa. En tales situaciones, la IA puede ayudar. Para entender cómo puede ser esto, hablé recientemente con Rico Burnett, el director global de innovación para el cliente en Exigent, una organización de servicios global con más de 500 empleados en ubicaciones desde Ciudad del Cabo hasta Chicago. Exigent se especializa en ofrecer soluciones con análisis predictivo apoyado por IA. El siguiente es un extracto de mi conversación con él.
MITCH: Rico, ¿qué significa exactamente "Análisis predictivo" en relación con la expresión "Análisis predictivo impulsado por IA" y cómo encaja la IA en la imagen?
RICO: Predictive Analytics es el siguiente paso en el ciclo de valor. La analítica se trata realmente de la estructura existente de su información o datos, y podemos comprender qué sucedió. El análisis predictivo intenta predecir lo que sucederá a continuación. Con eso en mente, el enfoque realmente está cambiando de una instantánea reactiva a una herramienta interactiva de toma de decisiones. Luego, la inteligencia artificial lleva la eficiencia y la precisión a un nivel que hace que la analítica sea mucho más atractiva que el enfoque tradicional.
MITCH: ¿Cuáles cree que son algunas de las decisiones difíciles que enfrentan las empresas hoy en día?
RICO: Tomamos decisiones realmente difíciles para suspender o detener la transformación digital o la migración en los negocios. La nube tiene menos efectos positivos cuando toda la empresa está bajo presión financiera. Aparte de los grandes proyectos tecnológicos, el apetito por experimentar con nuevas tecnologías o probar algunos productos nuevos ha disminuido considerablemente. Esto significa que muchas de las grandes ideas y productos o herramientas potencialmente innovadores que podrían dar forma al panorama tendrán dificultades para salir de los bloques de partida debido a la crisis actual. MITCH: ¿Cómo han abordado las empresas este tipo de decisiones en el pasado?
RICO: Habitualmente se realizaba un análisis comparativo. Las empresas miran proyectos heredados para estimar el valor / ROI del próximo proyecto, p. Ej. B. cómo se trataron los proyectos de un tamaño o alcance similar, o cuál fue la deriva del alcance. La dificultad es que no hay dos proyectos iguales. En algunos de los peores casos, la priorización se basa en el costo o la complejidad percibida. Ejecutar proyectos de tecnología en tal cola es problemático y, dada la experiencia de los últimos nueve meses, requiere un rediseño cuidadoso. La matriz de decisiones que han utilizado la mayoría de las empresas también está sometida a una enorme presión. Antes de eso, casi todo lo que necesitaba era un patrocinador del proyecto y carteles de desarrollo. En estos días hay múltiples partes interesadas y frecuentes presentaciones de ROI con las que lidiar. Muchas empresas simplemente no están orientadas hacia estos requisitos adicionales y, a menudo, eligen ni siquiera iniciar un proyecto antes de verlo suspendido debido a la presión externa.
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La dificultad es que no hay dos proyectos iguales. En algunos de los peores casos, la priorización se basa en el costo o la complejidad percibida. Ejecutar proyectos de tecnología en tal cola es problemático y, dada la experiencia de los últimos nueve meses, requiere un rediseño cuidadoso.
MITCH: ¿Cómo puede el uso de análisis predictivos basados en inteligencia artificial ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones?
RICO: Predictive Analytics ofrece a casi todas las partes interesadas la transparencia que necesitan no solo para tomar decisiones, sino también para adaptar su visión si es necesario. A pesar de su seguridad, la jerarquía de toma de decisiones en muchas empresas suele ser paralizante y tenemos que utilizar todos los mecanismos disponibles para acortar los tiempos de ciclo. Si una empresa puede hacerse una idea de cómo se vería el día 90 a partir de la información que tenemos el día 1 y ver cómo cambia esa imagen con el tiempo, las decisiones se tomarán de forma más segura y rápida.
Los análisis basados en IA ofrecen otra ventaja importante. No se trata solo de lo que se aplica a su negocio. Los análisis apoyados por IA también pueden obtener información de su industria, su región y su panorama competitivo. Los análisis basados en IA ofrecen otra ventaja importante. No se trata solo de lo que se aplica a su negocio. Los análisis apoyados por IA también pueden obtener información de su industria, su región y su panorama competitivo. Esto significa que nos estamos acercando al desarrollo de estándares industriales "verdaderos" o más precisos que servirán como medidas claras de desempeño. Desde nuestro punto de vista, esta es la verdadera medida del éxito analítico.
A pesar de su seguridad, la jerarquía de toma de decisiones en muchas empresas suele ser paralizante y tenemos que utilizar todos los mecanismos disponibles para acortar los tiempos de ciclo. Si una empresa puede utilizar la información que tenemos el día 1 para hacerse una idea de cómo se vería el día 90 y ver cómo cambia esa imagen con el tiempo, las decisiones se tomarán de forma más segura y rápida.
MITCH: ¿Qué industrias pueden beneficiarse más de la analítica predictiva basada en IA?
RICO: Casi todas las ramas de la industria pueden beneficiarse de los efectos sobre la velocidad de toma de decisiones y los procesos de aprobación. Por ejemplo, la industria legal se ha quedado atrás de otras industrias reguladas como los seguros y la banca. Cuando se tienen en cuenta los silos relativos en los que operan los equipos legales dentro de una organización, el análisis predictivo se convierte en una herramienta poderosa para desempeñar un papel más proactivo en la toma de decisiones comerciales. Creemos que la extensión más fructífera del uso del análisis asistido por IA se encuentra en el área de mayor volumen y riesgo medio. Estos a menudo se ignoran o se pasan por alto debido al esfuerzo requerido para crear un análisis detallado, pero aquí es donde el análisis puede generar cambios masivos. Los verdaderos ganadores serán aquellas empresas que diseñen su estrategia analítica para que sea inclusiva. Los datos no solo se incluyen en contratos o cadenas de suministro. Abarca todo el negocio. Cuando confía en los datos sobre la ley, la cadena de suministro, el riesgo financiero y el cumplimiento, obtendrá el retorno de la inversión más significativo y duradero.
MITCH: ¿Qué aporta Exigent a la mesa en esta área?
RICO: Exigent vivió toda la experiencia. Comenzamos como una empresa de servicios subcontratados, compramos una empresa de tecnología, construimos nuestra propia tecnología y nos especializamos en asesoramiento tecnológico legal. Nuestro equipo de innovación, "Mind Factory", combina análisis de datos, matemáticas, auditoría y experiencia legal. Esto nos hace únicos y nos permite presentar múltiples perspectivas para cada empresa con la que trabajamos. No nos limitamos a meter nuestros productos o servicios en la garganta de un cliente. Adoptamos un enfoque comercial-pragmático y diseñamos soluciones que aprovechan la pila de tecnología existente de nuestros clientes, nuestras propias soluciones (cuando sea relevante) y lo mejor de las aplicaciones de terceros. Esto significa que, como asesores comerciales, somos confiables y no solo brindamos valor comercial.
MITCH: Rico, muchas gracias por explicarnos esto.
RICO: De nada.
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Las operaciones de seguridad posteriores al futuro con análisis predictivo impulsado por IA se publicaron por primera vez en TechGenix.
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