Data-Driven AI: Enfoque en resultados empresariales.

Data Driven AI: Enfoque en resultados empresariales.

Data- Driven AI conjuga nuevos elementos en soluciones innovadoras capaces de ayudar a las Organizaciones a construir una cultura basada en datos, análisis y decisiones estratégicas, con más fiabilidad y seguridad, para generar el impulso de los beneficios empresariales que necesitan las personas, añadiendo conocimientos absorbidos en el flujo de procesos y trabajos.

El uso inteligente de los datos nos lleva a participar del crecimiento empresarial de forma más visible y dinámica, con herramientas que se integran y ayudan a consolidar la información, transformando las acciones diarias que realizan las personas en gestiones productivas y eficaces, dejando espacio para crear innovaciones rápidas, más inteligentes, menos costosas y, por tanto, más rentables.



Un acceso al conocimiento tan extenso puede llegar a contener grandes ventajas en sus aplicaciones prácticas como inconvenientes, así que vamos a centrarnos en las formas de aplicar la IA enfocada a los resultados empresariales.  

Los datos se pueden generar usando diferentes métodos, como muestreo estadísticamente riguroso de datos reales, enfoques semánticos y redes antagónicas generativas o mediante la creación de escenarios de simulación con Digital Twins donde los modelos y procesos interactúan para crear conjuntos de datos de eventos completamente nuevos.

La seguridad de los datos es lo más importante. Por eso con Tecnología Machine Learning podemos evitar el uso de información personal al entrenar modelos de aprendizaje automático con variaciones sintéticas de datos originales o reemplazando con datos sintéticos las partes de datos sensibles para obtener la información que necesitamos bajo procedimientos de acceso al conocimiento empresarial completamente ético. 

A través de los elementos potenciadores del uso de la IA, las personas obtienen asistencia interactiva para poder transformar el flujo de trabajos y procesos con conocimientos útiles que activan acciones concretas y específicas, ayudando a incrementar la capacidad de acelerar la innovación empresarial con facilidad.

La IA aplicada a la transformación del modo en el que generamos conocimiento, para implementar innovaciones, traerá consigo el incremento masivo del uso de los datos sintéticos, según pronostica Gartner, debido, en parte, al uso de Aplicaciones de visión por computadora y lenguaje natural.   

5 pasos para generar una cultura empresarial óptima basada en datos para progresiones y crecimientos escalando innovaciones: 1. Integración 2. Administración y Gobernanza 3. Gestión 4. Validez  5. Calidad

 

  1. La IA da capacidades de gran valor para el desarrollo empresarial con integración fluida. El conocimiento empresarial que proporcionan las herramientas con IA a las personas permite la ejecución y puesta en marcha de procesos para la concreción de las innovaciones, con un coste de inversión, en tiempo y recursos, mucho menor gracias al enriquecimiento que proporciona la IA integrada a Conectores, Dispositivos, Aplicaciones y Simulaciones en uso disponibles en la nube, dando acceso a una cultura empresarial enfocada a los resultados y basada en el flujo de la información fiable integrada.  
     
  2. La velocidad de datos en la que las Organizaciones necesita administración y gobierno. Prácticamente, de forma automática, unida a la necesidad de obtener más información analizada, actualizada y fiable con respecto a los datos generados, la velocidad hace que las capacidades en IA integradas a los flujos de trabajos y a los procesos de gestión empresarial necesiten, además, de una administración y una gobernanza de datos E2E (de extremo a extremo). Obviamente, estas medidas deben realizarse proporcionalmente a la Inteligencia Empresarial adoptada, siendo fundamental la seguridad y el control de los datos con herramientas de IA por parte de las personas que realizan trabajos relacionados con la gestión de datos.  
     
  3. Los datos que obtenemos de los flujos de procesos y trabajos deben ser gestionados. La gestión de los datos digitalizados y analizados, deben y pueden ser mezclados con los datos obtenidos a través de ensayos o simulaciones digitales, junto a los datos que podemos extraer de gráficos de etiquetados y de anotaciones, deben ser todos ellos integrados a la dinámica empresarial destinada a la innovación para la eficiencia operativa, en todas las áreas del negocio, ayudándolas a acceder a un conocimiento aumentado de sus flujos y procesos con la potencialidad de la IA. 
     
  4. La Inteligencia Artificial aplicada a la obtención de datos de validez prolongada.  Esto nos permite extender el ciclo de vida de los datos, al explorar los datos que se enriquecen con datos sintéticos, las Empresas pueden acceder a una prolongación de la validez de los datos, más allá de los 5 años estandarizados, al enriquecerlos, para su exploración y explotación, los ciclos de vida de los datos exponencialmente se expanden si hacemos un uso inteligente y provechoso. La práctica de la observación de los datos que se extiende, unida a la analítica avanzada para accede a usos útiles de los conocimientos, da una visión empresarial más amplia prolongando, además, la rentabilidad de la tecnología en uso para potenciarlos. 
     
  5. Los datos de calidad son fiables y seguros: solo se innova con información de rigor. A través de todo tipo de datos integrados a nuestra tecnología de gestión empresarial, ya sean reales, extraídos de la experiencia en el mundo real, o sintéticos, generados de forma artificial, por tanto, hipotéticos y en observación, se crea de forma orgánica y natural la necesidad de usar herramientas más potentes en las Organizaciones, que ayuden a comprender rápido el volumen de información para que pueda extraerse de los datos conocimientos fiables y seguros en observación y análisis continuado, solo de este modo podremos implementar innovaciones que nos beneficien como Organización.

 

Las herramientas tecnológicas emergentes que impulsan el uso de los datos para el crecimiento del negocio (data drivers) y el uso de estas herramientas con Inteligencia Artificial ayudan a potenciar las capacidades de las personas, accediendo al conocimiento para incrementar las innovaciones. Tenemos las claves y la tecnología avanzada para poner en marcha una cultura empresarial basada en Data-Driven IA

La pregunta que debemos hacernos respecto a las tecnologías de gestión acompañadas de las capacidades en Inteligencia Artificial es, ¿estamos preparados para desplegar el potencial de enfoque en resultados?

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