Cuatro estrategias para poner en marcha la transformación digital

Modificar los procesos y las operaciones dentro de una empresa es parte de la transformación digital, pero esto no solo se trata de modernizar y echar mano de la tecnología para mejorar la eficiencia, también se trata de crear oportunidades.

La adopción de analítica avanzada e inteligencia artificial sigue creciendo a medida que adquiere un papel poderoso como transformador de la eficiencia y la ventaja competitiva. Las organizaciones buscan formas de implementar nuevos casos de uso para ayudar a acelerar la transformación digital y, al mismo tiempo, contener los costos asociados.

A continuación, se muestran cuatro formas en las que las organizaciones más exitosas crean estrategias de analítica e inteligencia artificial para diferenciar y crear resiliencia.

1. Moverse a la nube de forma inteligente

• Realizar una evaluación continua de la tecnología nativa de la nube. Si las inversiones que ha realizado hasta ahora no han sido nativas de la nube, debe revisar continuamente las tecnologías emergentes y corregir el rumbo. Si ha adoptado algunas tecnologías nativas de la nube en puntos de control regulares para evaluar las novedades; es un campo de la tecnología que evoluciona regularmente y ofrece nuevas formas de impulsar la eficiencia
• Pensar en múltiples nubes. Las organizaciones líderes adoptan un enfoque de nube híbrida que combina arquitecturas de nube pública y privada para brindarles la capacidad de comenzar lentamente, capacitar al personal, y aprovechar al máximo lo que cada tecnología puede ofrecer.
• Modernizar el enfoque. El ascenso y cambio a máquinas virtuales tiene algunos beneficios, y hay que considerar las tecnologías que aprovechan al máximo los servicios modernos como contenedores y Kubernetes para implementaciones en la nube rápidas, eficientes y escalables.
• Utilizar los servicios de aplicaciones administradas (MAS). Considerar eliminar la carga de administrar sus aplicaciones de análisis trabajando con un proveedor que ofrezca MAS. Estos servicios garantizan que la capa de aplicación sea confiable y segura, y libera a TI para que se concentre en administrar la infraestructura de TI de toda la organización.

2. Evaluar los procesos ModelOps actuales

• Evaluar el valor que brindan las analíticas y la inteligencia artificial. Según McKinsey & Co., hay entre nueve y 15 billones de dólares en analítica y valor de inteligencia artificial avanzada que no se realiza en todas las industrias. Gran parte de esto se debe a que no se pudo definir el caso de uso lo suficientemente bien y/o poner los modelos en producción con éxito.
• Sincronizar los requisitos informáticos con sus necesidades de desarrollo. Los diferentes patrones de cómputo requieren diferentes recursos. Algunos requieren un procesamiento masvo en paralelo, algunos exigen subprocesos únicos. Para otros, se necesitan CPU o GPU. La nube le permite consumir una variedad de recursos de manera más rentable de lo que lo haría de otra manera. Es necesario asegurar que la plataforma analítica pueda admitir todos estos patrones sin tener que atravesar conjuntos de herramientas dispares.
• Concentrarse en la última milla. Las organizaciones líderes acortan el ciclo de desarrollo. Muchos adoptan un enfoque DevOps para el desarrollo de modelos llamado ModelOps que permite mejoras iterativas continuas para que los modelos puedan adaptarse rápidamente a todo tipo de cambios, como el comportamiento del cliente, la demanda, las estrategias financieras, etc. Esto les permite llegar y conducir a través de la última milla de desarrollo, modelos operativos extremadamente rápidos para crear valor comercial antes. La nube, con su rápida implementación y escalabilidad, es un habilitador importante.
• Crear un proceso de mejora continua. Es importante que una vez integrados en los flujos de decisiones, los modelos no se deterioren con el tiempo, ya que esto puede afectar negativamente la toma de decisiones. La construcción de un proceso de mejora continua con ModelOps le permitirá reiterar, ajustar y mejorar los modelos de manera eficiente para que las decisiones se basen en resultados confiables.

3. Habilitar una comunidad para respaldar las prácticas de ciencia de datos

• Entregue capacidades analíticas que se adapten continuamente a las necesidades de los usuarios. Elija una solución que permita a los desarrolladores de aplicaciones y a los científicos de datos trabajar en estrecha colaboración juntos, piense en las API, para que puedan responder a las necesidades empresariales en evolución de manera eficiente.
• Adoptar las herramientas de automatización y democratización. Utilizar interfaces de usuario de código bajo / sin código, un tipo de entorno de desarrollo visual de "arrastrar y soltar", para simplificar el desarrollo y la ejecución de modelos y decisiones. Permitirá que todos, desde desarrolladores hasta ciudadanos de datos, colaboren. Por ejemplo, los científicos de datos y los analistas de negocio pueden trabajar en los mismos problemas utilizando los mismos datos.
• Implementar analítica e inteligencia artificial donde están los datos. Considere trasladar la computación al lugar donde residen los datos para el modelado; cada vez más, los datos se encuentran en la nube. Al mismo tiempo, mueva la puntuación a los puntos finales, por ejemplo, aplicaciones móviles y sistemas operativos, pero asegúrese de tener visibilidad de extremo a extremo en esas plataformas.

4. Adoptar la gobernanza para la transformación digital

• Apoyar la experimentación analítica con control. Cuanto más se democraticen los datos y el análisis y permita que una variedad de usuarios experimente, más importante será para establecer controles y equilibrios rigurosos. Sin ellos, puede terminar erosionando la confianza y ralentizando la toma de decisiones. Se recomienda un enfoque unificado e integrado para la gobernanza que alinee el uso de datos con los acuerdos de confidencialidad de su organización, los requisitos gubernamentales y/o las regulaciones de la industria.
• Optimizar la gestión de datos. Para impulsar el valor analítico, se necesita que las personas dediquen menos tiempo a discutir datos y más tiempo a interrogarlos. Busque una solución de análisis que incluya la preparación de datos automatizada, una que utilice inteligencia artificial para explicar y ayudar con las transformaciones de datos, lo que lo hace menos dependiente de TI y acelera el tiempo que lleva obtener datos de calidad en sus modelos.
• Construir en transparencia. En primer lugar, hay que demostrar claramente cómo se utilizan los datos en modelos analíticos e introducir procesos analíticos auditables. Esto mejorará la confianza entre los usuarios y clientes cuyos datos se utilizan para tomar decisiones sobre ellos. En segundo lugar, elija una capacidad analítica que utilice lenguaje natural (humano) para explicar los resultados del modelo a los usuarios; esto es especialmente importante para los usuarios ciudadanos de datos con menos habilidades avanzadas de ciencia de datos.

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