Los líderes de las organizaciones deben aceptar que la incertidumbre e parte del proceso hacia la comprensión e implementación de la inteligencia artificial. Porque podríamos decir que apostar por AI hoy en día, es un acto de fe, pero que conduce al descubrimiento, a la búsqueda de ideas realmente novedosas y disruptivas en lugares sorprendentes e inesperados.

Poniendo un ejemplo, un fabricante de automóviles que creía que el análisis era un punto de partida para brindar más información sobre sus operaciones, se da cuenta de que los datos conseguidos a través de algoritmos de AI, demostraron que los problemas y las variación en el rendimiento y eficiencia se relacionaban en gran medida con el cambio cultural y las personas. Estos líderes pensaron que el análisis encontraría oportunidades para aprovechar sus procesos, pero en realidad encontró más fuentes de ineficiencia y por lo tanto oportunidades de cosas para resolver.

Aquí 10 maneras en que las aplicaciones de datos y análisis pueden ayudar a los líderes a administrar con claridad, especificidad y creatividad:

1. Piense de manera integral sobre las oportunidades en toda su cadena de valor: Los líderes descubren nuevas fuentes de ingresos y una mayor rentabilidad. Se obtienen mayores beneficios a través de la colaboración intra organización para el uso y análisis de los datos.

2. Reformular la definición de ROI y pensar en la construcción de valor: Centrarse únicamente en los rendimientos financieros puede obstaculizar el crecimiento. A través de la IA, el valor transformador a menudo emerge a través de la experimentación. Los líderes que piensan en sus experimentos y en el ROI asociado como inversores de capital de riesgo, consideran que sus carteras innovarán, aprenderán y triunfarán más rápido.

3. Haga de la diversidad una prioridad más allá del género y la raza: Esto es imperativo para el éxito de los productos impulsados ​​por la IA. Se vincula a la capacidad de atraer a los mejores talentos y una mayor rentabilidad. La diversidad de género, raza, cultura y edad puede ayudar a prevenir sesgos algorítmicos que pueden descarrilar los productos y dañar las marcas.

4. Comunicación interna para el cambio: La adopción por parte de los empleados de nuevas herramientas analíticas se puede retrasar por miedos y desconfianza a perder frente a los robots. Ofrezca una visión clara y comunicaciones directas sobre por qué la inteligencia artificial es importante para los objetivos de la empresa, cómo puede fortalecer el trabajo de los empleados y el papel que cada empleado desempeñará a su lado.

5. Potenciar la toma de decisiones: La tecnología está cambiando a una gran velocidad, haciendo que los enfoques jerárquicos tradicionales sean ineficaces. Al mismo tiempo, los cambios culturales y las implicaciones sociales de la IA requieren un marco controlado y una visión estratégica. Los líderes deberían verse a sí mismos como arquitectos, creando una visión y un plan a la vez que potencian la toma de decisiones.

6. Invierta en comprender la tecnología: No creemos que las máquinas reemplacen a los humanos; más bien, aumentarán nuestro alcance intelectual, ya que las máquinas mejoraron la capacidad física de los humanos durante la Revolución Industrial. Comprenda cómo funciona la IA, cuáles son sus limitaciones.

7. Piense e internalice los efectos de segundo y tercer orden: Para garantizar sistemas justos, transparentes y responsables para abordar los impactos potenciales en el trabajo y la sociedad, se parte de estas conversaciones. Crear un comité de ética que considere los posibles usos y mal uso de las ofertas de IA. Fomentar el pensamiento crítico y el debate.

8. Integre la seguridad de los datos en su cultura: Los equipos de seguridad deben hacer cumplir la capacitación para mantener a los empleados alertas. Asegurar que los responsables de la toma de decisiones administren los riesgos de los datos a nivel político, técnico y cultural al lanzar productos y servicios digitales.

9. Mantenga el pilar de tecnología actualizado: Desafíe a su CIO y CTO para que tomen decisiones y creen una plataforma escalable y modular para las operaciones diarias, así como para el aprendizaje automático experimental.

10. Siempre esté aprendiendo: Los datos no proporcionan la respuesta, pero iluminan la ruta y proporcionan un mecanismo de retroalimentación valioso para el aprendizaje y la mejora continua.

Para fomentar nuevas oportunidades de negocio, tomar riesgos, responsabilidades y diversos puntos de vista se requieren nuevos enfoques de liderazgo. Al comenzar a utilizar o poner en práctica elementos de la AI no se sabe que resultados se obtendrán, pero los líderes de hoy están apostando por el descubrimiento de ideas originales, inesperadas y revolucionarias.

Fuente: Mckinsey


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