A Data-Driven Company, la lectura de cabecera para liderar esta transformación

Antonio Pita Lozano    26 agosto, 2021
A Data-Driven Company

A Data-Driven Company, o compañía guiada por datos, es el nombre que reciben las empresas que utilizan los datos como un activo fundamental en su toma de decisiones en todos sus procesos dentro de la compañía. Lo hacen de forma óptima mediante el uso de técnicas analíticas avanzadas como puede ser la Inteligencia Artificial. Como ya se ha dicho alguna vez, es vital para las compañías, llegando a ser un asunto de supervivencia.

A data-driven Company es también el último libro que ha publicado recientemente el Doctor Richard Benjamins, Chief AI & Data Strategist en Telefónica, con el objetivo de ayudar a las compañías a acelerar su transformación data-driven. Además, el libro incluye mini artículos de expertos del sector que aportan una visión transversal de las grandes problemáticas a las que se enfrentan las compañías en este proceso.

Lo que más me ha gustado es que es real. Trata, de forma pragmática, las preguntas más importantes a las que se enfrentan las compañías en su proceso de transformación a data-driven, evitando la euforia y la sobre venta que rodea el mundo de la Inteligencia Artificial.

Este libro, colmado de experiencias y consejos, ayuda a identificar y reconocer los retos a los que se enfrentan y las decisiones a tomar. Para cada una de ellas se presentan y analizan las diferentes alternativas facilitando la selección de la alternativa que se ajuste más a la compañía en función de sus características particulares. Estructuradas en 21 lecciones agregadas en 5 partes temáticas que en este post os voy a resumir a alto nivel.

Transformando la organización

La primera parte se centra en la transformación organizativa focalizándose en el organigrama de la compañía y las relaciones entre áreas que aseguren la consecución de los objetivos. Comenzando por el perfil clave: el Chief Data Officer (CDO), hasta las relaciones entre las áreas de datos, IT, Inteligencia Artificial y el propio CDO. Estas relaciones se establecerán dependiendo de su madurez y para ello es conveniente contar con metodologías de medición de la madurez como se indica en el libro.

Esta primera parte está dirigida a los comités de dirección de las empresas o a los responsables de la organización de estas, para que puedan plantear con éxito la transformación. El resto de partes están dirigidas a las personas que tienen que liderar esta transformación data-driven dentro de sus compañías, siendo el CDO el principal objetivo pero no único de estas lecciones.

Los casos de uso aceleran la transformación

La segunda parte trata del negocio y la financiación de los planes de transformación. Lo primero es establecer la selección de los casos de uso, tarea ardua debido al desconocimiento y la incertidumbre de las nuevas tecnologías a utilizar y la medición del impacto económico del caso a desarrollar.

En este punto me ha gustado la propuesta de medición que se propone: comparar el impacto económico del caso de uso, tanto en reducción de costes como en incremento de ingresos, con el impacto si no se dispusiese de dicho caso de uso analítico. Esto no es fácil de realizar por lo que es necesario establecer las mediciones previamente al caso de uso para poder medir el impacto económico. Pero no sólo obtenemos impacto económico al realizar casos de uso. Cada caso de uso impacta en el cambio cultural de la compañía, aunque esto es difícil de medir, es irrefutable que los casos de uso exitosos aceleran la transformación de la compañía.

La tecnología, un pilar clave de esta transformación

La tercera parte está reservada a la tecnología, uno de los pilares fundamentales de la transformación data-driven. Aparte del archiconocido debate entre Cloud y On-premise (con permiso de los sistemas híbridos), también conocido como estrategia de transformación de Capex a Opex, se tratan otros aspectos clave en el desarrollo de la estratégica tecnológica.

Decidir establecer una estrategia local o global en la administración y gestión de los datos y en el desarrollo de la analítica avanzada puede parecer fácil, pero tiene muchas aristas que deben ser tenidas en cuenta, como la madurez tecnológica o el impacto en el gobierno del dato entre otros. Llegando a contemplar el uso de MLaaS, Machine Learning as a Service para aquellas organizaciones más maduras.

Las personas en el centro de la transformación

La cuarta parte se reserva a las personas, que desde mi punto de vista es el pilar más importante a abordar en la transformación data-driven de las compañías. El libro no se centra en la contratación de arquitectos, ingenieros o científicos de datos que ejecuten los casos de uso, sino en la gestión de los miembros de la compañía que deben participar en la transformación a través de la democratización de los datos gracias a programas de alfabetización de datos o Data Literacy y herramientas Self-services. Estas herramientas deben permitir a toda la compañía extraer el máximo valor de los datos, cada uno a su nivel de conocimientos y capacidades.

También se reserva una lección a la gestión del escepticismo de los empleados, muy habitual en los planes de transformación y que suele ser el principal reto en la transformación. Debemos ser capaces de identificarlo y revertirlo lo antes posible.

Dentro de esta cuarta parte se encuentra la que para mí es la lección más importante: cómo crear “momentum with data”, o lo que es lo mismo, cómo abordar la ejecución de los casos de uso, no desde la planificación de tareas y actividades, sino desde la gestión de las expectativas y la gestión de los implicados o afectados dentro de la compañía. Una buena estrategia de interacciones y comunicaciones que permita crear un momentum positivo, es clave en el éxito de los casos de uso y por ende de la transformación. 

Sin dejar de lado la responsabilidad

La parte quinta se centra en la responsabilidad que tienen las empresas data-driven ante los retos sociales que presenta la Inteligencia Artificial. Temas como la discriminación y el sesgo en los algoritmos, la adecuación del uso de algoritmos caja negra, la privacidad y seguridad de los datos o el uso de decisiones autónomas son presentados en el libro para asegurar que aquellas personas encargadas de dirigir equipos que utilizan Inteligencia Artificial tengan presente el impacto de sus acciones. Para afrontar estos retos las compañías están desarrollando sus principios éticos de Inteligencia Artificial que mitiguen los riesgos antes mencionados.

En definitiva, un libro de cabecera para toda aquella persona que quiera liderar o participar en el proceso de transformación data-driven de su compañía o de una administración pública y quiera adelantarse a los retos que surgirán gracias a la experiencia de todas las personas que han colaborado en el libro.


Si quieres asistir a la presentación del libro el próximo jueves, 9 de septiembre., puedes solicitar tu entrada en este enlace.

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