Por qué la IA generativa es el ingrediente secreto para acelerar la toma de decisiones basada en datos

Alteryx es un cliente de Business Reporter.

En este momento, es difícil definir cómo pasará 2023 a la historia. ¿Incertidumbre, disrupción, innovación, diferenciación? ¿La “IA” es solo una exageración o estamos al borde de un momento crítico? Con el entorno empresarial actual todavía inundado de riesgo e incertidumbre, no conozco muchos ejecutivos que estén dispuestos a confiar en sus instintos para superar los desafíos que enfrentan las empresas de hoy. La mayoría busca formas más rápidas de tomar decisiones basadas en datos con rapidez, obtener los conocimientos necesarios para ver a la vuelta de las esquinas y navegar por un curso más seguro.

Hoy, en todo el mundo, estamos en medio de un gran cambio. La revolución de los datos ha dado paso al movimiento analítico. Porque, ¿de qué sirven sus datos si no los analiza y utiliza para tomar mejores decisiones? Y una vez que te das cuenta de que debes hacerlo, ¿cómo haces esto a escala? Los conocimientos basados ​​en datos están remodelando los resultados justo cuando los líderes empresariales más los necesitan. Pero no es una empresa trivial, especialmente para las grandes empresas multinacionales. Es un viaje, uno en el que muchos luchan por progresar.

Aprovechando la madurez analítica

¿Qué está frenando este viaje hacia decisiones basadas en conocimientos? Según una reciente investigación encargada por Alteryx sobre la estado actual de la toma de decisiones en las empresas globales, compartir datos tiene claros beneficios para tomar decisiones inteligentes a escala, pero algunos líderes empresariales aún dudan. Mientras que el 80 por ciento dijo que la capacidad de acceder y analizar datos tiene un impacto positivo en su toma de decisiones, el 65 por ciento de los encuestados no cree que los empleados que toman decisiones para la organización deban tener acceso a los datos para la toma de decisiones.

Dar prioridad a la toma de decisiones basada en el conocimiento es vital para el crecimiento en un macroclima turbulento. Sin embargo, los líderes empresariales no pueden agitar una varita mágica y agregar cientos de ingenieros y expertos en datos o crear un equipo de ciencia de datos de la nada. Incluso si pudieran, esos científicos de datos no tendrían la experiencia comercial específica necesaria en cada área de la empresa para brindar información rápidamente. No han desarrollado una carrera en la gestión de cadenas de suministro ni saben cómo ser grandes contadores u orquestar operaciones de recursos humanos. Pero hay gente que lo hace. ¿Cómo ponemos los datos correctos en sus manos?

Es imperativo que las empresas brinden acceso a los datos correctos, equipen a los tomadores de decisiones expertos en el dominio con tecnología accesible y los capaciten para tomar decisiones basadas en conocimientos en toda la organización. La mayoría de los encuestados (61 por ciento) de nuestra investigación lo confirman, citando tecnologías avanzadas como análisis, inteligencia comercial e inteligencia artificial que brindan una toma de decisiones más rápida.

Pasar de los conocimientos al impacto aún más rápido

Al sentir la presión de todos lados, los líderes empresariales y los responsables de la toma de decisiones deben pasar de la era de los datos a la era de la inteligencia. Ante la paradoja de hacer más con menos, deben descubrir cómo acelerar el proceso de obtener los conocimientos necesarios y tomar decisiones a partir de este mar de datos.

Las tecnologías de IA generativa pueden ofrecer esto en todos los niveles, y para los líderes empresariales con los que estoy hablando, investigar esta área es una prioridad máxima. Según Forrester, “las empresas de todas las verticales y niveles de madurez están encontrando oportunidades para implementar IA”. Desde la minería de texto hasta la extracción de datos en PDF y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso están reduciendo las barreras de entrada, capacitando a todos para hacer preguntas analíticas y rompiendo los silos para involucrar la imaginación del mundo en cómo entendemos los datos.

Innegablemente atractiva, la IA ahora también es cada vez más accesible, en gran parte gracias a las plataformas innovadoras que pueden automatizar la preparación de datos clave y los procesos analíticos. Pero si bien la IA se ha vuelto realmente viable, es cuando pones la IA accesible en manos de los empleados y capacitas a los usuarios no técnicos para crear y automatizar procesos sin necesidad de escribir código que se vuelve realmente valioso para el negocio. Por ejemplo, eBay usó Alteryx Analytics Cloud para capacitar a 50 empleados no técnicos en el uso de IA y crear modelos de aprendizaje automático. Un aprendiz vio la oportunidad de mejorar la funcionalidad en el proceso de comentarios de pago de eBay. Usando la plataforma Alteryx, construyó un modelo para determinar problemas y predecir soluciones incluso antes de que los humanos intervinieran.

A medida que combinamos tecnologías de IA generativa en la pila de análisis, estamos observando el comienzo de lo que llamamos análisis multimodal, lo que permite a los tomadores de decisiones, analistas, científicos de datos y desarrolladores colaborar y desarrollar conocimientos analíticos en tiempo real. Ya sea a través de flujos de trabajo amigables con el código y sin código, indicaciones de chat o Python y SQL, cada uno puede aprovechar su herramienta de elección porque todo esto puede traducirse en vivo, mediante IA generativa, en una única solución analítica. Una solución que:

Durante la última década, hemos visto crecer exponencialmente el volumen de datos disponibles para los responsables de la toma de decisiones. En esta era de inteligencia, ya no se trata de cuántos datos puede generar una empresa, se trata de cómo los usan y saber cómo hacer las preguntas correctas para obtener las respuestas correctas. Si bien los líderes empresariales inteligentes han estado aprovechando el análisis para impulsar un valor real y tangible, la IA generativa presenta formas nuevas, intuitivas y convincentes para que todos se involucren con el análisis mientras aceleran los conocimientos analíticos y la colaboración en toda la empresa.

He visto muchos ciclos tecnológicos y tendencias comerciales ir y venir. A pesar de todo el ruido sobre las nuevas tecnologías habilitadas por la IA que dominan los titulares de las noticias, nos encontramos en un momento de resultados tecnológicos alimentados por datos e impulsados ​​por la inteligencia humana. Estamos en un momento en el que la IA generativa se encuentra con análisis confiables y accesibles, lo que ayuda a todos a pasar de los conocimientos al impacto más rápido. Permitiendo que los tomadores de decisiones apliquen su potencial creativo para obtener conocimientos transformadores. Capacitar al usuario comercial (el contador, el analista de la cadena de suministro, el analista de comercialización) para resolver desafíos críticos de formas nuevas y efectivas. Habilitar resultados analíticos que reduzcan el tiempo de generación de valor al poner el poder de una mejor toma de decisiones al alcance de todos.

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Antes de Alteryx, Mark fue presidente de Palo Alto Networks, donde él y el equipo hicieron crecer la empresa desde antes de la salida a bolsa en 2012 hasta convertirse en una de las empresas de seguridad más grandes del mundo. Antes de eso, Mark lideró las iniciativas de ventas y comercialización en F5 Networks, donde jugó un papel decisivo en el impulso del hipercrecimiento sostenido a largo plazo de la empresa.

Mark también se ha desempeñado en la Junta Directiva de Alteryx durante los últimos dos años. Durante su mandato, desempeñó un papel activo en las operaciones y la estrategia de la empresa. También se desempeñó como presidente ejecutivo de Avi Networks, un innovador ADC privado de múltiples nubes en Silicon Valley (adquirido por VMWare en 2019), y ha sido miembro de la junta directiva de Cloudflare, Inc. (NYSE: NET) desde agosto de 2019. .

Mark ocupó posiciones de liderazgo en Cisco Systems y Lucent Technologies al principio de su carrera. Tiene una licenciatura en negocios y economía de la Universidad de York en Toronto.