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Principales tendencias en datos y análisis para el 2024

Según Gartner

[30/04/2024] Gartner, Inc. identificó las principales tendencias de datos y análisis (D&A) para el 2024 que están impulsando la aparición de una amplia gama de desafíos, incluidos problemas organizativos y humanos.

"El poder de la IA y la creciente importancia de GenAI están cambiando la forma en que las personas trabajan, los equipos colaboran y los procesos operan", señaló Ramke Ramakrishnan, analista vicepresidente de Gartner, en una entrada de blog. "En medio de esta revolución tecnológica, las organizaciones que no logren hacer la transición y aprovechar de manera efectiva la diversidad y la adquisición, en general, y la IA, en particular, no tendrán éxito".

Tendencia 1 - Apostar por el negocio: A medida que la IA continúa revolucionando las industrias a nivel estratégico, los líderes de D&A deben demostrar un conjunto de habilidades de apuesta empresarial en la IA y ganarse la confianza para liderar la estrategia de IA dentro de la empresa.

"Los líderes de D&A deben demostrar su valor para la organización vinculando las capacidades que están desarrollando y el trabajo que realizan para lograr los resultados comerciales requeridos por la organización", anotó Ramakrishnan. "Si esto no se hace, problemas como la mala asignación de recursos y las inversiones infrautilizadas seguirán aumentando, y D&A no se encargará de liderar la estrategia de IA dentro de la organización".

El analista anotó que, con la IA cambiando la forma en que se gestionan las empresas, las empresas se dirigen hacia una avalancha de costos. "Los líderes de D&A deben actuar mediante la implementación de una práctica de FinOps para establecer y hacer cumplir los estándares y disminuir los gastos.

Gartner predice que para el 2026, los directores de datos y análisis (CDAO, por sus siglas en inglés) que se conviertan en asesores de confianza y socios con el CFO en la entrega de valor comercial, habrán elevado a D&A a un motor de crecimiento estratégico para la organización.

Tendencia 2 - Complejidad administrada: Muchos sistemas de D&A son delicados, y sus redundancias pueden causar caos y costos adicionales. "Las organizaciones líderes están trabajando para convertir este caos en algo que puedan gestionar: la complejidad. La complejidad no es, por definición, un lugar fácil para estar, pero reconocerla da una comprensión realista del entorno dinámico y ayuda a los equipos de D&A a tomar las medidas adecuadas", sostuvo Ramakrishnan.

Agregó que los líderes de D&A deben aceptar la complejidad mediante el uso de herramientas habilitadas por IA para automatizar y mejorar la productividad. "Esto incluye invertir en la gestión aumentada de datos, la automatización de decisiones y las capacidades analíticas, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Gartner predice que los CDAO habrán adoptado el tejido de datos como un factor impulsor para abordar con éxito la complejidad de la gestión de datos, lo que les permitirá centrarse en las prioridades comerciales digitales de valor agregado para el 2025.

Tendencia 3 - Confíe: Con la creciente accesibilidad y eficiencia de GenAI, existe un desafío para navegar en un mundo donde la confiabilidad de los datos se cuestiona constantemente. La falta de confianza dentro de las organizaciones, las preocupaciones sobre el valor y la calidad de los datos y las regulaciones en torno a la IA están provocando una avalancha de desconfianza.

"Si no se confía en los datos, es posible que no se utilicen correctamente para tomar decisiones", indicó Ramakrishnan. "Los líderes de D&A deben utilizar prácticas de inteligencia de decisiones para generar confianza en los datos y monitorear los procesos y resultados de la toma de decisiones. Además, la implementación de una gobernanza eficaz de la IA y prácticas responsables de IA es crucial para establecer la confianza entre las partes interesadas. Incluye hacer que los datos estén listos para la IA, lo que significa que están gobernados éticamente, son seguros y están libres de sesgos y se enriquecen para garantizar respuestas más precisas".

Tendencia 4 - Fuerza laboral empoderada: "Es importante que los empleados se sientan empoderados a través del uso de la IA en D&A, en lugar de hacer que se sientan amenazados o frustrados por ella", dijo Ramakrishnan.

Las organizaciones deben invertir en el desarrollo de la alfabetización en IA entre los empleados, utilizar prácticas de gobernanza adaptativas para una gobernanza eficaz, e implementar un enfoque basado en la confianza para gestionar los activos de información, ayudando a las personas a comprender la procedencia de la información que utilizan.

"El entrenamiento de IA no se trata solo de cantidad, también requiere un enfoque diferente. Reconocer que los conjuntos de habilidades requeridos para los usuarios expertos de IA serán muy diferentes a los de otros usuarios", anotó Ramakrishnan. "Gartner predice que, para el 2027, más de la mitad de los CDAO obtendrán fondos para programas de alfabetización de datos y alfabetización de IA, impulsados por el fracaso de las empresas para obtener el valor esperado de la IA generativa".

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