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Tips fundamentales en tiempos de pandemia: cómo implementar con éxito la transformación digital de tu negocio

Tips fundamentales en tiempos de pandemia: cómo implementar con éxito la transformación digital de tu negocio

Tips fundamentales en tiempos de pandemia: cómo implementar con éxito la transformación digital de tu negocio
La conjunción de los principios y prácticas de DataOps y DevOps deben integrarse para lograr que la inteligencia artificial pueda llegar a producción
Por iProUP
14.08.2020 15.07hs Innovación

La transformación digital es un fenómeno que abarca todas las áreas de negocios y se centra en una estrategia basada en generar una nueva propuesta de valor de las organizaciones hacia sus clientes, con tecnología digital.

Para que la transformación digital sea exitosa, se deberán tener en cuenta diversos factores. El foco principal deberá estar en el cliente y en su experiencia, por lo tanto, será necesario hacer un análisis profundo e investigación etnográfica para comprender cómo y por qué los clientes toman decisiones, demandan nuevos productos y servicios y/o rechazan oportunidades.

También se deberán implementar procesos y capacidades ágiles, flexibles y colaborativas que sigan la estrategia de la empresa, adaptadas a las nuevas realidades del mercado.

La importancia de los datos

Un factor de éxito es la integración de procesos y datos, en un marco de alta automatización, para facilitar, entre otras cosas, la toma de decisiones en cuasi tiempo real para poder anticipar y entender las demandas de los clientes, qué tipo de productos y servicios son los que lo satisfacen.

Y para eso es sustancial apoyarse en el universo de datos, que provienen de los diversos sistemas que hay en la organización y también de fuentes externas a la empresa, o sea sostener y evolucionar un ecosistema de información robusta y oportuna.

Un factor de éxito es la integración de procesos y datos
Un factor de éxito es la integración de procesos y datos

Análisis de datos e inteligencia artificial (IA) serán fundamentales para realizar un análisis de datos para la toma de decisiones en tiempo real y crear equipos potenciados a través de la asociación con aplicaciones de IA, pero fundamentalmente será importante ponerlos comprensibles para esa toma de decisión.

Por último, lo tecnológico que soporta toda la estructura, (sistemas operacionales y plataforma digital), que está fuertemente integrada con el negocio y las capacidades para satisfacer las demandas en un "time to market" adecuado sin descuidar la importancia de una cultura organizacional adaptada a la nueva realidad del mundo digital.

Tecnologías que facilitan la transformación

Redes sociales: Permiten nuevas formas e impulsan las expectativas de interacción, personalización y construcción de relaciones dentro de la organización y con los clientes.

Internet de las cosas (IoT): Los dispositivos conectados de todo tipo y las capacidades de integración entre sistemas y máquinas crean grandes cantidades de datos que proveen valiosas oportunidades.

Computación en la nube: Virtualizar y consumir infraestructura, plataformas y aplicaciones como servicio (SaaS) permite una mejor escalabilidad y flexibilidad.

Móvil: La tendencia ininterrumpida de usar dispositivos móviles afecta la forma en que las personas interactúan, usan la información y cómo las empresas llegan a sus clientes a través de estos dispositivos.

Big Data Analytics + IA: El análisis y el acceso a los datos correctos generan nuevos conocimientos e información rica en decisiones, y nos permite hacer uso de dichos datos y explotar las capacidades que nos da la inteligencia artificial.

Ciberseguridad: Es crítico proveer la protección de los sistemas de información contra robos o daños en el hardware, el software y la información de los usuarios.

En particular, hoy hay un crecimiento en la utilización de la tecnología de aprendizaje automático
Hoy hay un crecimiento en la utilización de la tecnología de aprendizaje automático, machine learning.

En particular, hoy hay un crecimiento en la utilización de la tecnología de aprendizaje automático (machine learning, ML). ML está siendo aplicada en contextos tradicionales de negocios y cada vez más son aplicadas en áreas críticas como por ejemplo el salud, seguridad o defensa.

ML no se ve ya como un elemento aislado sino que básicamente es un componente dentro de un sistema o es la forma de comunicación entre sistemas. O sea que el resultado de una máquina de aprendizaje, define el comportamiento del sistema y eso genera todo un ecosistema en donde la inteligencia artificial lo que está haciendo es darle más autonomía al software.

Por lo tanto, los requerimientos de ML no pasan estrictamente por satisfacer un determinado algoritmo o modelo, sino que también van a tener que satisfacer atributos de calidad que tienen que ver con performance, interpretabilidad de los modelos, disponibilidad y escalabilidad, entre otros para poder garantizar continuidad de prestación de servicios, etc.

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