La transformación digital y la importancia de la analítica avanzada en las empresas

Fig. 1

Nuestra primera figura del día de hoy, nos muestra como en Europa, la tasa de adopción digital promedio saltó del 81% al 94% durante la pandemia (Fig. 1) Este salto lo que ha hecho es reducir la brecha digital entre los países europeos y eso es algo positivo (véase Europe’s digital migration during COVID-19: Getting past the broad trends and averages).

Para reducir esta brecha digital en las empresa, por una parte tenemos la transformación digital de nuestros modelos de negocio, y por la otra, hacer uso de la analítica avanzada. Un ejemplo sencillo de uno de los beneficios de la transformación digital es la facilitación del comercio, en cuanto agilizar trámites y ahorro en papeleo. La Fig. 2 nos muestra las medidas con menos papel que se pueden adoptar y aquellas que se pueden implementar en el comercio transfronterizo (Why trade facilitation reform requires mainstreaming digital technologies).

Fig. 2

Nuestra siguiente imagen (Fig. 3) es un buen ejemplo de como la analítica avanzada puede jugar un papel importante a lo largo de la cadena de valor (Creating value from next-generation real-world evidence).

Fig. 3

Este ejemplo, representa el uso del análisis avanzado de datos en la industria farmacéutica. Por lo que en este ejemplo del uso de la analítica avanzada posee las aplicaciones en la medicina. Sin embargo, es innegable que toda empresa podría sacar el mismo provecho de estas herramientas en las áreas de acceso al mercado, el marketing y las ventas (léase Navigating the next normal: Using data to understand your customer). Si tu empresa cuenta con un departamento de I+D o que se dedique a implementar medidas innovadoras en la empresa, el análisis avanzado de datos será también tu mejor aliado. No pienses que el I+D tiene que ver sólo con la ciencias duras, que las ciencias sociales también pueden ayudar a resolver de manera innovadora problemas complejos de interés para las empresas (Connecting social science and startups to tackle important problems). 

Habrá lectores que habrán llegado a esta altura del post y se podrían preguntar a qué nos referimos con la analítica avanzada, pues a la aplicación de aprendizaje automático (Machine Learning) e inteligencia artificial (IA) a la inteligencia de negocios (Business Intelligence). La Fig. 4 caracteriza la denominada industria 4.0 por cuatro tecnologías consideradas como fundacionales a lo largo de la cadena de valor de las empresas (Industry 4.0: Reimagining manufacturing operations after COVID-19).

Fig. 4

Después del breve recorrido que hemos dado en algunos de las aplicaciones de la analítica avanzada en los negocios y sus beneficios, y el salto digital que dimos como consecuencia de la pandemia, lo más sorprendente es que aún nos encontramos un retraso en el aprovechamiento del big data y en la adopción de la IA. Por ejemplo, en una reciente encuesta del Instituto CFA, se encontró que los gestores de inversiones dudan en desplegar soluciones de fintech con un equilibrio incierto de costo-beneficio. Algunas de las razones es que los entrevistados consideran que no existen tantos profesionales que utilicen la IA o el ML en su trabajo, otra explicación es que las empresas de mayor dimensión poseen una mayor facilidad para desplegar la tecnología necesaria para sacarle el máximo partido el uso avanzado de los datos.

Para mi, estas creencias son erróneas y realmente responden más a ignorancia tecnológica que otra cosa, ¿ustedes qué piensan? para mí la transformación digital y la analítica avanzada en los negocios supondrán el actualizarse o morir de las empresas en breve. La seguimos!