Chief Data Offier (CDO) Magnific
La inteligencia artificial devuelve a las empresas el problema que nunca han terminado de resolver: sus datos
Más del 80% ya ha aumentado su inversión en datos e IA y el 85% admite que la calidad de la información es la principal barrera para escalar estos sistemas.
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La explosión de la inteligencia artificial ha pillado a muchas empresas a contramano. Por lo acelerado de su llegada y porque han descubierto que no están preparadas para su implantación. Les falta lo principal: una correcta gestión de la información para disponer de datos gobernados y de calidad que permitan el desarrollo de los nuevos modelos.
Conceptos de los que llevaban años hablando, como transformación digital o automatización, no son posibles en esta etapa en la que la tecnología, más que desarrollar sistemas al servicio de las personas, ha de hacerlo para automatizar sus tareas de forma autónoma a través de herramientas como los agentes.
Para dar este salto, los datos que se venían utilizando hasta ahora no bastan, tienen que ser más transparentes, trazables y consistentes.
No es de extrañar, pues, que más del 80% de las compañías haya aumentado su presupuesto en datos, analítica e inteligencia artificial durante el último año, según reconocen los Chief Data Officer (CDO) consultados por EY, repartidos en 40 países y pertenecientes a 13 sectores distintos.
Y no sólo esto, la tendencia continuará durante el próximo año: el 86% prevé seguir incrementando su inversión en los próximos doce meses. Además, el 45% ya registró crecimientos de doble dígito durante el último ejercicio y el 51% espera repetir esas subidas a corto plazo.
El dato en el centro
La explicación no es sólo tecnológica, el informe constata que las prioridades de negocio han cambiado, y el dato y la IA han dejado de ser una mera capa técnica para convertirse en el principal motor de crecimiento para el 46% de las compañías. Mejorar la eficiencia operativa, reducir costes o acelerar la salida al mercado de nuevos productos son promesas que empiezan a materializarse y ya empiezan a reflejarse en los balances financieros.
“La IA está haciendo visibles, inmediatas y costosas las consecuencias de no gestionar bien el dato”, señala Enrique Manso, socio responsable de Inteligencia Artificial y Data & Analytics de EY España y coordinador del informe donde se analiza el nuevo rol del CDO.
Para los responsables consultados, la IA ha devuelto el protagonismo a cuestiones que en los últimos años habían pasado a un segundo plano. Trazabilidad, catálogo de datos, semántica compartida o calidad de la información recuperan peso porque condicionan el funcionamiento de los actuales modelos generativos y su escalado.
Esto significa que las empresas han de resolver problemas que hasta ahora habían considerado como menores. Errores como datos duplicados, información incompleta o métricas que eran interpretadas de forma distinta por cada departamento apenas tenían impacto en los informes y análisis tradicionales, pero si esos mismos datos alimentan sistemas automatizados, capaces de ofrecer respuestas o tomar decisiones en tiempo real, el escenario cambia, y mucho.
IA para gestionar la IA
Otra de las cuestiones que el análisis de EY identifica es la paradoja que se produce cuando la propia inteligencia artificial se utiliza para mejorar la gestión del dato. De hecho, más del 90% de los responsables encuestados asegura que ya la emplea en algún proceso relacionado con gobierno, clasificación, documentación o calidad de la información.
Entre los usos más frecuentes destacan la extracción automática de información desde documentos no estructurados, el denominado dark data (36%), la generación automática de metadatos y catálogos mediante agentes inteligentes (34%) o el rediseño de arquitecturas orientadas a sistemas automatizados y agentes de IA (27%).
También empiezan a consolidarse modelos de “autogobierno” del dato, capaces de detectar anomalías en tiempo real o automatizar tareas repetitivas de supervisión y control de la información.
Aun así, los autores del informe advierten de que la madurez sigue siendo desigual. Aunque la experimentación se ha generalizado en casi todos los sectores, sólo una cuarta parte de las organizaciones ha integrado la IA dentro de sus operaciones de gestión de datos. El resto todavía se mantiene en fase de pruebas.
En busca del impacto
Ese aterrizaje progresivo también está cambiando la forma en la que las compañías evalúan el impacto de la IA. Frente a las grandes promesas iniciales de transformación, se da prioridad a beneficios medibles.
En concreto, el 84% señala la mejora de la eficiencia operativa como el principal retorno de la aplicación de la inteligencia artificial, muy por delante de objetivos como el crecimiento de ingresos o la experiencia de cliente.
En las empresas medianas, además, el 75% espera que la IA tenga impacto directo en reducción de costes y el 77% la vincula con mejoras en experiencia de cliente, mientras que más del 70% ya espera efectos visibles sobre calidad de servicio y crecimiento de ingresos.
Los responsables de datos insisten en que las iniciativas que generan más confianza son aquellas centradas en ahorro de tiempo, automatización de procesos, reducción de errores o incremento de la productividad.
Asimismo, el informe recoge cómo numerosas compañías siguen avanzando a través de pruebas de concepto de bajo coste y ciclos rápidos de experimentación para intentar identificar qué proyectos realmente ofrecen valor y cuáles no consiguen superar la fase piloto.
En este sentido, los CDO ejercen cada vez más como traductores entre las expectativas que despierta la IA y las limitaciones reales de los datos disponibles. Porque, como resume uno de los participantes del estudio, "las compañías llevan veinte años construyendo datos pensados para personas, pero ahora tienen apenas unos meses para reconstruirlos pensando en sistemas de inteligencia artificial".
El nuevo rol del CDO
El impacto de la IA también empieza a reflejarse en la propia estructura de las compañías y en la evolución del propio rol del Chief Data Officer (CDO). Si hace apenas unos años su función estaba centrada en ordenar y gobernar la información dentro de las organizaciones, ahora se les exige además convertir esos datos en proyectos reales de inteligencia artificial con impacto en el negocio.
El denominado Data Office (los equipos responsables de datos e IA) ha crecido de media un 19% en los últimos dos años, sobre todo en áreas relacionadas con gobierno del dato, calidad y gestión avanzada de la información. Las empresas de hasta 10.000 empleados son las que más están acelerando este crecimiento, con aumentos de plantilla que oscilan entre el 35% y el 48%.
Al mismo tiempo, cerca de un tercio de los responsables analizados ya incorpora referencias explícitas a inteligencia artificial en su denominación oficial, reflejo de cómo las empresas empiezan a integrar bajo una misma estrategia el dato y la IA.
