Los CDAO inteligentes aprovecharán la oportunidad de utilizar la AI para generar valor comercial, pero también deben perfeccionar la estrategia y la gobernanza.

Capte la promesa de la AI preparando sus datos para la AI

Los líderes de datos y análisis deben demostrar que los datos de su organización están listos para usarse en un número cada vez mayor de iniciativas de AI, pero existen grandes diferencias entre los requisitos de datos listos para AI y la gestión de datos tradicional:

• Asegúrese de que sus datos estén listos para su uso en las iniciativas específicas de AI que planea llevar a cabo.
• Mantenga a las partes interesadas alineadas en torno a lo que realmente significa que los datos estén listos para la AI.

Alinear la AI para datos y análisis a través de estrategia, liderazgo y gobernanza

El éxito del líder de D&A con la AI depende de ofrecer valor empresarial integrando la AI en la estrategia de D&A y priorizando la gobernanza de datos preparada para la AI.

Actualizar la estrategia D&A con una estrategia de AI, incluyendo atención a GenAI

Las iniciativas de AI están proliferando, a menudo dentro de una sola organización de manera táctica y descoordinada. Esto es especialmente cierto en el caso de la adopción de GenAI. Cuando una parte de la organización no es consciente de lo que otra parte está haciendo con la AI, puede crear sin darse cuenta un riesgo empresarial y potencialmente destruir el valor empresarial estratégico. Para evitarlo, las organizaciones necesitan una estrategia de AI.

El punto aquí no es detener la proliferación de iniciativas de AI, sino crear un contexto para orquestarlas. Dado que el director de datos y análisis (CDAO) ya es responsable de muchos habilitadores de la AI, incluidos los datos, el análisis y la base de la AI, gobernanza y confianza de datos, gestión de riesgos de datos, ética de D&A, sesgos analíticos, transparencia de datos y partes de la gestión del cambio empresarial a través de datos y alfabetización en AI: se deduce que la estrategia de D&A debe ampliarse para incluir la estrategia de AI.

Enmarcada de manera efectiva, una estrategia de AI basada en datos puede inspirar un pensamiento transformador, orquestar resultados comerciales, fomentar la toma de decisiones informadas y definir el éxito. Sin embargo, con demasiada frecuencia, los intentos de integrar la AI en las estrategias de D&A se centran en proyectos de alto nivel y presupuestos proyectados, sin identificar cómo estas iniciativas de AI entregarán valor y con qué métricas.

Evite esta trampa con una visión más holística que conecte la adopción de la AI con los objetivos comerciales y, en última instancia, con los resultados comerciales, de la siguiente manera:

• Alinear y mapear las iniciativas de AI con las prioridades comerciales estratégicas de la organización; incluir métricas y KPI para determinar el impacto.
• Involucrar a las partes interesadas de la empresa hablando en el lenguaje de las finanzas y los negocios en lugar del lenguaje de la AI y la D&A.
• Comprender las palancas de valor y los puntos débiles de la organización y articular cómo la AI y D&A están entregando valor tangible, vinculado directamente a la estrategia comercial.

GenAI como caso especial dentro de la estrategia D&A

El repentino aumento del interés en torno a GenAI requiere un enfoque estratégico específico. Dado que esta forma de AI tiene una aplicación generalizada entre los consumidores con una barrera baja para su adopción, los equipos pueden usarla fácilmente sin conocimiento ni supervisión de la organización.

Incluso en el caso de las iniciativas oficiales GenAI, los CDAO rara vez son los únicos propietarios. Sin embargo, dado que usted es responsable de las capacidades de AI, como la ciencia de datos y los datos subyacentes necesarios, puede asumir un papel estratégico para brindar una perspectiva sobre dónde la GenAI puede agregar valor hoy y dónde no. Además, puede brindar liderazgo con orientación crítica sobre lo que se necesita para el éxito en términos de datos y confianza, gestión de riesgos y gobernanza.

Eso permite a la organización centrarse en casos de uso de GenAI que generan valor empresarial y evitar distraerse con exageraciones y expectativas poco razonables.

Para habilitar esa perspectiva, proporcione detalles adicionales sobre las iniciativas GenAI separadas de la AI tradicional (soluciones predictivas) que incluyen:

• Seguimiento de cerca de la AI generativa como impulsor tanto de la estrategia de D&A como de los resultados comerciales.
• Identificar y priorizar casos de uso de GenAI de alto valor en función del impacto competitivo, el valor comercial, la urgencia, el costo y el riesgo.
• Generar pruebas de valor y costo, y luego entregarlas a través de una cartera de inversiones en GenAI, midiendo su impacto, aprendiendo y corrigiendo.
• Seguimiento de las tendencias emergentes en GenAI para aprovechar los avances en evolución de valor/costo a medida que el mercado madura

¿Se puede utilizar la AI en Data & Analytics?

La AI en datos y análisis ofrece numerosos beneficios, incluida una mayor precisión, capacidades predictivas y una mejor toma de decisiones. Al invertir en datos de calidad, elegir las herramientas adecuadas, desarrollar talento y abordar desafíos, las empresas pueden aprovechar la AI para obtener una ventaja competitiva.