Javier de Ramón es director del Máster en Big Data & Business Analytics y profesor de ESIC Barcelona.
Artículo publicado en VIA Empresa y reproducido con permiso expreso de su autor.
Los datos que aportan los proyectos de ‘big data’ e inteligencia artificial requieren análisis para convertirse en valor tangible
La alfabetización de datos y la alfabetización de algoritmos son elementos imprescindibles para hacer efectiva la transformación digital de las empresas. Los proyectos de ‘big data’ e inteligencia artificial deben ayudar a las empresas a ser más competitivas, ya sea a través de la mejora de su capacidad de innovación, el impulso de la toma de decisiones o el aumento de sus niveles de eficiencia, con el fin de obtener mejores resultados.
Más del 80% de estas iniciativas acaban fracasando por la falta de datos adecuados, del talento necesario o por su irrelevancia en la estrategia empresarial
Así, para poder aprovechar la oportunidad brindada por estas tecnologías, las organizaciones necesitan contar con herramientas que promuevan su capacidad de trabajar y analizar los datos disponibles, activándolos y convirtiéndolos en valor tangible. Dicho esto, una vez definido el objetivo por el que se va a realizar un proyecto de estas características, el siguiente paso es considerar la obtención de nuevos recursos, normalmente en forma de tecnología y de perfiles analíticos, asegurando que estos no sean insuficientes o que su adopción no sea susceptible de generar estructuras técnicas separadas del negocio. Éste es un punto clave que determinará el éxito de un proyecto tecnológico pues, tal como indica un estudio realizado por Gartner, empresa líder en el sector, más del 80% de estas iniciativas acaban fracasando por la falta de datos adecuados, del talento necesario o por su irrelevancia en la estrategia empresarial.
Por otro lado, según los resultados extraídos de la encuesta «Big Data and AI Executive Survey 2019», publicados por la consultora NewVantage Partners, el 92% de los profesionales afirman que la cultura empresarial es otro de los principales factores que impiden implantar el ‘big data’ y la inteligencia artificial en las organizaciones. Pero, ¿qué hace que esto sea así? La realidad es que, salvo los especialistas en estas áreas, el resto de las personas no hemos sido formadas en el uso de datos, hecho que dificulta saber y entender cómo podemos aprovecharlos y que alimenta nuestra desconfianza. Es aquí cuando surgen preguntas como: ¿por qué debo hacer caso a un algoritmo que no entiendo?, ¿pone un modelo de IA en duda mis decisiones, mi experiencia y mi intuición?, ¿por qué debo cambiar mi forma de trabajar?. La desconfianza y el desconocimiento, añadidas a la resistencia al cambio ante proyectos que pueden impactar en nuestra manera de trabajar, son factores críticos en el fracaso de las iniciativas de ‘big data’ o de IA y, en consecuencia, frenos para la creación de valor en la empresa.
La alfabetización de datos consiste en la capacidad de leer e interpretar los datos aportados por el ‘big data’
En este contexto, la alfabetización de datos, conocida también como ‘data literacy’, y la alfabetización de algoritmos, o ‘algorithm literacy’, nacen con el propósito de que cualquier profesional se sienta cómodo trabajando con este tipo de lenguaje. Ciñéndonos a su definición, la alfabetización de datos consiste en la capacidad de leer e interpretar los datos aportados por el ‘big data’, a la vez que poder trabajar y comunicarse con ellos. En cambio, si nos referimos a la alfabetización de algoritmos, observamos que esta pone el foco en la inteligencia artificial, con el objetivo de acercar las bases del conocimiento de esta área a la mayoría, haciendo que seamos capaces de entender qué es un algoritmo, cómo funciona y dónde lo podemos aplicar, para poder explotar adecuadamente los datos, obtenidos previamente, a través de modelos predictivos.
Así, mediante estas herramientas, las empresas tienen a su alcance los recursos para ser capaces de eliminar la brecha existente entre los expertos de estos sectores y el resto de profesionales que forman parte de su estructura, uniendo la visión de negocio con los conocimientos técnicos, para generar valor y formular las preguntas correctas que den lugar a las soluciones necesarias. No se trata de que todos sepamos diseñar o utilizar técnicas de IA, pero sí de entender los elementos esenciales que configuran estos sistemas para poder trabajar con ellos y dejar de verlos como una caja negra.
Deebemos dotar a las personas de nuestra organización con las capacidades necesarias para asumir los retos de esta nueva era
En definitiva, si queremos aprovechar todo el potencial que tienen por ofrecernos estas tecnologías digitales, debemos contar con recursos técnicos y procesos eficientes, pero también dotar a las personas de nuestra organización con las capacidades necesarias para asumir los retos de esta nueva era, integrando el ‘data literacy’ y el ‘algorithm literacy’ como elementos clave en la hoja de ruta para hacer efectiva la transformación digital.
