Steve Crosson Smith, de SDG Group, dice que las empresas deben ir más allá de las ganancias rápidas de productividad y utilizar la IA para conectar datos aislados, exponer cuellos de botella y brindar a los líderes una visión más clara de dónde actuar.
Los expertos han advertido que las empresas no están logrando aprovechar todo el poder de la inteligencia artificial al utilizarla para acelerar las antiguas formas de trabajar en lugar de crear formas más inteligentes de ejecutar sus operaciones.
Steve Crosson Smith, de SDG Group, dijo que muchas empresas todavía tenían una visión demasiado estrecha de la IA, centrándose en ganancias de productividad aisladas en lugar de una mejor toma de decisiones en todo el negocio.
Empresas de toda Europa lo están aplicando a sistemas fragmentados, datos aislados y flujos de trabajo antiguos en lugar de utilizarlo para conectar información en toda la organización y mejorar las decisiones posteriores.
Si bien esto puede ayudar a las empresas a generar informes, cuadros de mando y análisis más rápidamente, no les da a los líderes una visión más clara de dónde residen los verdaderos problemas o qué medidas deben tomar.
Crosson Smith dijo que la mayor oportunidad reside en el uso de la IA para repensar cómo funcionan las empresas, desde la forma en que se comparten e interpretan los datos hasta cómo se toman las decisiones y se mueve el trabajo entre los equipos.
En una entrevista exclusiva con The European, dijo que las empresas debían ir más allá de un “enfoque heredado de los datos” y utilizar la IA para crear una visión más integrada de su organización.
Esto significa mirar más allá de los KPI departamentales y utilizar la IA para reunir información de diferentes sistemas, equipos y fuentes, de modo que el panorama comercial más amplio no se pierda en grupos de datos separados, dijo.
Crosson Smith le dijo a Juliette Foster: “Los KPI siguen siendo importantes, por supuesto, pero la toma de decisiones moderna requiere una visión mucho más holística de la empresa a través de todos estos silos de datos.
“Sin duda, muchas empresas están aplicando la IA para generar ganancias de productividad personal, pero no están dando un paso atrás y preguntándose si esa ganancia de productividad personal tiene un impacto positivo en el proceso general de principio a fin”.
Para aprovechar todo el potencial de la IA, las empresas deberían analizar todo el proceso, identificar los cuellos de botella y las barreras que lo frenan y utilizar la tecnología para rediseñar cómo debería funcionar ese proceso.
“No se limite a intentar hacer que partes individuales de sus procesos vayan más rápido. De un paso atrás y vuelva a imaginar esos procesos como si esos cuellos de botella y barreras no existieran, luego rediseñelos y utilice la IA para impulsar ese rediseño”, añadió.
“Ahí es donde realmente empiezas a obtener beneficios significativos de la IA, cuando empiezas a reimaginar cómo podría funcionar un proceso”.
Crosson Smith, Jefe de Estrategia, Gobernanza y Arquitectura de Datos de SDG en el Reino Unido, vinculó el problema con el creciente volumen y complejidad de los datos disponibles para las empresas, que recurren a sistemas internos y fuentes externas y al mismo tiempo tienen que procesar, verificar y preparar esa información antes de que pueda respaldar un análisis adecuado.
“Los datos no provienen de estas fuentes y sistemas fuente listos para el análisis. Necesitan cierto grado de procesamiento”, afirmó. Para obtener valor real de la IA, las empresas necesitaban “datos confiables y de alta calidad” que estuvieran disponibles rápidamente a través de una plataforma de datos moderna y escalable.
La IA también podría ayudar a las empresas a analizar información que antes era difícil de utilizar a escala, incluidos documentos, vídeos y otro material no estructurado.
Su verdadero valor comercial, afirmó, radica en ir más allá de las cifras brutas hacia una interpretación útil. SDG Group ha desarrollado InsightGen, una plataforma impulsada por IA diseñada para convertir los datos de la empresa en información empresarial utilizable.
Crosson Smith dijo que podría agregar explicaciones narrativas a los paneles, generar informes automáticamente y actuar como “un consultor junto con el ser humano”, permitiendo al personal no técnico hacer preguntas sobre los datos de la empresa en un lenguaje sencillo.
“La gente no busca métricas, no busca números, busca ideas”, añadió. “¿Por qué sucedió algo? Y, lo más importante, ¿qué puedo hacer al respecto para mitigar un resultado negativo o crear uno positivo?”
De cara al futuro, Crosson Smith dijo que las empresas avanzarán cada vez más hacia la hiperautomatización, donde la IA puede tomar decisiones y actuar dentro de los límites acordados, incluso en áreas como las adquisiciones.
La próxima generación de herramientas impulsadas por IA también avanzaba hacia software de autorreparación que puede diagnosticar problemas, escribir y probar códigos e implementar soluciones. Dijo: “Eso ya no es ciencia ficción y su potencial es enorme”.
Mire la conversación completa con Steve Crosson Smith en el canal de YouTube de The European.
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