Lo que dice todo el mundo
- El 88 % de los encuestados dice que su empresa usa habitualmente la IA en al menos una función empresarial. Sin embargo, casi dos tercios aún no han empezado a implementar la IA a gran escala en toda la empresa. (McKinsey, «The State of AI in 2025»)
- El 63 % de los empresarios considera que la falta de competencias es un obstáculo importante para la transformación de las empresas. (Foro Económico Mundial)
¿Cuál es nuestra visión?
La transformación basada en los datos empieza mucho antes de que se implemente un algoritmo.
«La IA genera mucho revuelo en los medios, pero solo aporta valor cuando los datos están listos. Nuestra función no es vender IA. Es acompañar a las organizaciones allí donde empieza el verdadero camino: con la estructuración, la calidad y la gestión de sus datos».
Ser una organización basada en datos significa asegurarse de que la información fiable y relevante llegue a las personas adecuadas, a los sistemas adecuados y a los puntos de decisión adecuados, en el momento adecuado.
Empieza por las decisiones de negocio, no por la tecnología
Muchos programas de datos empiezan con la puesta en marcha de una plataforma, un proyecto de migración o la adopción de una nueva herramienta de análisis. Sin embargo, las transformaciones más exitosas empiezan con una pregunta relacionada con el negocio:
- ¿Qué decisiones deben tomarse con mayor rapidez o precisión?
- ¿Qué procesos se ven frenados hoy en día por una información fragmentada?
- ¿En qué ámbitos un mejor aprovechamiento de los datos podría mejorar la productividad, la resiliencia, la experiencia del cliente o el tiempo de lanzamiento al mercado?
Partir de los resultados de negocio que se buscan permite a las organizaciones centrar sus esfuerzos en los datos más importantes. Además, así se evita crear entornos técnicos sofisticados pero desconectados de las prioridades operativas.
La tecnología debe apoyar la creación de valor, no definirla.
Empieza por las decisiones de negocio, no por la tecnología
Los datos no pueden servir de base para tomar decisiones importantes cuando no está claro su calidad, su origen o quién es el propietario.
Las organizaciones necesitan definiciones comunes, controles de acceso adecuados y responsabilidades claramente asignadas en relación con sus conjuntos de datos más estratégicos. También deben garantizar que los distintos departamentos de la empresa puedan consultar y reutilizar esos datos de forma segura.
Esta exigencia cobra aún más importancia en el contexto de la inteligencia artificial.
Un modelo puede ser muy avanzado tecnológicamente, pero sus resultados seguirán siendo poco fiables si la información en la que se basa está incompleta, es incoherente o no está bien gestionada. Por eso, la calidad de los datos, la ciberseguridad, la soberanía, el cumplimiento normativo y la trazabilidad deben integrarse desde el principio.
La confianza no es algo que se añada al final de una transformación. Tiene que ser la base de la misma.
Incorporar los datos en el centro de los procesos diarios
Un panel de control no genera valor solo por el hecho de existir. Los datos cobran valor cuando desencadenan o mejoran una acción:
- La previsión de la demanda debe servir de guía para la planificación de la producción.
- Una señal del cliente debe indicar cuál es la mejor medida que hay que tomar.
- Una alerta sobre un equipo debe activar el mantenimiento adecuado.
- Un indicador de riesgo debe activar el mecanismo de control adecuado.
Las organizaciones más avanzadas ya han dejado atrás los análisis aislados para poner en marcha ciclos de decisión continuos que conectan la información, la acción y la retroalimentación.
Esta evolución también requiere un cambio cultural.
Los empleados deben entender qué significan los datos, de dónde vienen y en qué situaciones sus limitaciones requieren que se recurra a la experiencia y al criterio humano. Los directivos, por su parte, deben relacionar siempre las iniciativas basadas en datos con los resultados operativos y animar a sus equipos a cuestionar las hipótesis con pruebas tangibles.
El objetivo no es convertir a cada empleado en un científico de datos. Se trata de hacer de los datos una competencia colectiva de la organización.
Incorporar los datos en el centro de los procesos diarios
Las empresas más exitosas no se limitan a invertir en plataformas de datos. Conectan información que antes estaba aislada y la integran directamente en sus procesos de toma de decisiones operativas.
Convertir los datos de los clientes en crecimiento medible
Para una importante empresa del sector de la distribución farmacéutica y el comercio minorista, Astek ha implementado una arquitectura de aprendizaje automático diseñada para convertir las interacciones con los clientes en recomendaciones comerciales en tiempo real.
El sistema analizaba diferentes señales, entre ellas:
- las compras
- los clics
- las consultas de productos
El objetivo era identificar la mejor medida que se podía tomar para cada cliente.
Al combinar la recopilación de datos, la modelización predictiva y la ejecución comercial, la solución ha permitido:
- +13 % de facturación gracias al motor de IA
- +40 % en el valor medio de los pedidos
- +30 % de mejora en la tasa de conversión
Este caso ilustra un principio fundamental: los datos generan un valor medible cuando están directamente vinculados a una decisión empresarial y se integran en el proceso que ejecuta dicha decisión.
Incorporar los datos en el centro de los procesos diarios
Una organización basada en los datos no se construye ni con una única plataforma ni mediante un programa de transformación puntual.
Se basa en una coordinación duradera entre la estrategia empresarial, la tecnología, la gobernanza y los empleados.
Empieza por las decisiones más importantes
Identifica las áreas en las que disponer de mejor información podría mejorar significativamente el rendimiento, la experiencia del cliente, la gestión de riesgos o la innovación.
Da prioridad a la fiabilidad antes que al volumen
Centra las inversiones en los datos necesarios para los procesos estratégicos y los casos de uso de IA con un alto valor añadido.
Conecta los conocimientos con la acción operativa
Integra directamente los datos y los análisis en los flujos de trabajo, en lugar de limitarlos a informes o cuadros de mando.
Mide los resultados del negocio
El éxito no se debe medir por el número de conjuntos de datos migrados o de modelos implementados. Se debe medir a través de mejoras concretas en la facturación, la productividad, la resiliencia y la calidad de las decisiones.
