El 63% de las empresas mexicanas no sabes aprovechar la información de Big Data e Inteligencia artificial, dice Alan Ramírez Flores, CEO de Coperva, empresa líder en recuperación de cartera vencida.
De acuerdo al también autor de Liderazgo para [email protected], las industrias que más emplean la tecnología para realizar su trabajo son la detallista y sector financiero. “No emplear adecuadamente la información incide en que la tasa de fracasos de nuevos productos y servicios rebase el 77%”, asegura Ramírez Flores.
Asimismo, “el desconocimiento de la información que puede obtenerse con el Big Data paraliza as propuestas de innovación radicales, lo que minimiza los potenciales de rotación de mercancía/servicios y ventas”, dijo el también conferencista.
Actualmente, la tasa de fracaso de los nuevos productos es increíblemente alta. Es difícil inferir si un producto va a tener éxito o va a fallar, por lo que se requiere elaborar estrategias de investigación de mercado antes de un lanzamiento y también para decidir cuándo suspender un producto.
“Esto requieren pensar ampliamente en todo su negocio, en lugar de centrarse en un silo estrecho. También se necesita recopilar y analizar una gran cantidad de datos”, aseguró el empresario catalogado como uno de los más innovadores en su sector.
«Uno de los grandes desafíos para las empresas es que no existe un proceso establecido para la Inteligencia Artificial y el análisis en la empresa. Big Data sigue siendo un misterio y la digitalización un gasto”, aseguró el directivo de Coperva.
Ante esto, la solución es la alfabetización tecnológica. “Cualquier inversión en tecnología debe antecederse con respuestas cruciales a ¿para qué servirá, qué beneficios en mis procesos de negocios generará, cómo beneficiará la propuesta de valor al cliente y cómo podremos enseñarle a todos nuestros colaboradores a emplear soluciones como Big Data o Inteligencia Artificial?
En este momento, las industrias financieras y retail presentan grandes retos a contra reloj. Empero, “no basta generar inversiones tecnológicas si no se sabe para qué se harán y se tiene una estrategia clara ara maximizar resultados”, dijo Ramírez Flores.
En el empleo de datos, según Ramírez Flores, primero los líderes deben desarrollar un conocimiento práctico de la ciencia de datos. “No significa crear los propios algoritmos, necesitan familiarizarse lo suficiente con el análisis y la Inteligencia Artificial para poder medir si los datos se recopilan e interpretan correctamente. También para comprender los problemas empresariales que estas herramientas están equipadas para abordar”.
Asimismo, el investigador dijo que es fundamental que los líderes empresariales y los científicos de datos aprendan a hablar entre sí. Esto implica que los científicos de datos necesitan mejorar su comunicación con expertos no técnicos, pero los directivos aprender nociones de Big Data y la manera en la que se alinean a la estrategia central de la compañía.
“Se necesita tender puentes entre las áreas tecnológicas y las gerencias empresariales. Sólo de esta manera se logrará aprovechar la riqueza de los datos en la empresa”, aseguró Ramírez Flores.
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