Tendencias en Data e IA y cómo estar preparado

Para esta nota de cierre de año lo primero que queremos hacer es agradecerte por bancarnos y leernos, queremos desearte un próximo año lleno de éxitos, tanto en lo personal como en lo profesional.

 

Tendencias

Dicho esto, pasamos a comentarte las tendencias que se vienen para el año 2024, recopiladas en un listado de 7, eso sí con un enfoque en los datos.

Allí vamos:

🖥️ IA Generativa para Todos: Optimización de Procesos basada en Datos
La integración de IA basada en datos puede automatizar procesos internos. Desde el análisis de datos de clientes hasta la optimización de la cadena de suministro, las empresas utilizarían la IA para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones –tiempo y plata.

🖥️ Creación Acelerada: Innovación Guiada por Datos
Las empresas implementarían análisis de datos para impulsar la innovación en productos y servicios. Al examinar datos de mercado y retroalimentación de clientes, se identifican oportunidades de mejora y se acelera el ciclo de desarrollo.

🖥️ Seguridad Continua: Protección de Datos Sensibles
Las empresas adoptarán estrategias de ciberseguridad basadas en análisis de datos. La monitorización constante de datos de red y sistemas informáticos puede detectar amenazas potenciales y garantizar la protección de datos sensibles.

🖥️ Decisiones Óptimas: Estrategias Basadas en Insights
Decisiones empresariales impulsadas con datos. Al aprovechar análisis avanzados, y las aplicaciones inteligentes las compañías toman decisiones más informadas, desde estrategias de marketing hasta expansiones de mercado, para mejorar la rentabilidad y la eficacia.

🖥️ Fuerza Laboral Conectada: Colaboración Potenciada por Datos
La integración de datos en herramientas de colaboración mejora la eficiencia operativa. Las empresas emplearán plataformas basadas en datos para facilitar la comunicación y la colaboración entre equipos, incluso en entornos de trabajo remoto.

🖥️ Plataformas Especializadas: Personalización de Servicios
Las empresas usarían datos específicos de la industria para personalizar sus servicios. Las plataformas en la nube adaptadas a sectores específicos permiten ofrecer soluciones más precisas y efectivas a las necesidades únicas de cada mercado –uso de servicios y aplicaciones de los grandes Vendors.

🖥️ Tecnología Sostenible: Eficiencia Ambiental Impulsada por Datos
Las compañías pueden implementar sistemas de seguimiento de datos para monitorear su impacto ambiental. La recolección y análisis de datos relacionados con el consumo de recursos pueden guiar estrategias para reducir la huella de carbono y promover prácticas más sostenibles.

 

¿Cuáles son las estrategias para abordar estas tendencias y estar preparado?

👨‍💻 Capacitación en Datos
Habilidades del Personal: Ofrecer programas de formación para mejorar las habilidades en el manejo de datos–Data Engineering, Data Science e Inteligencia Artificial son los skills a desarrollar y buscar. Se podría armar una academy interna o contratar servicios específicos.

👨‍💻 Infraestructura Tecnológica
Adopción de Tecnología: Evaluar e implementar herramientas y sistemas que permitan la recolección, almacenamiento y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos en tiempo real, así como la incorporación de aplicaciones con IA. Esto podría implementarse conjuntamente con Partners, terciarizando, o resolviendo inhouse.

👨‍💻 Cultura de Innovación
Estímulo a la Innovación: Fomentar una cultura que valore la innovación y la rápida adaptación a través del análisis de datos para identificar oportunidades y mejorar productos o servicios. Aquí es clave trabajar bien la misión, la visión y la estrategia, y bajarlo a OKRs y KPIs con seguimiento –se podría ayudar con consultoría especializada.

👨‍💻 Seguridad y Protección de Datos
Fortalecimiento de la ciberseguridad: Implementar sistemas de protección de datos basados en análisis para prevenir y detectar amenazas cibernéticas. También es clave la implementación del Gobierno de Datos.

👨‍💻 Colaboración y Comunicación
Plataformas de Colaboración Eficientes: Facilitar la colaboración entre equipos mediante el uso de plataformas basadas en datos que mejoren la comunicación y el intercambio de información. Fomentar la interacción humano-máquina.

👨‍💻 Personalización y Especialización
Adaptación a las Necesidades del Mercado: Utilizar datos para personalizar productos y/o servicios y desarrollar plataformas especializadas que se ajusten a las demandas específicas de cada sector.

👨‍💻 Enfoque en la Sostenibilidad
Integración de Prácticas Sostenibles: Desarrollar estrategias para medir y reducir la huella de carbono –si fuera el caso, utilizando datos para guiar la toma de decisiones e implementar prácticas más amigables con el medio ambiente.

 

Como C-Level, Gerente o Jefe, ¿qué puedo hacer?

👨‍💼 Educación Continua – Mantente actualizado sobre tendencias y tecnologías emergentes.

👨‍💼 Desarrollo de Visión Estratégica – Alinéate con las tendencias, crea un plan estratégico basado en datos.

👨‍💼 Cultura Organizacional – Fomenta una cultura que valore los datos y la innovación.

👨‍💼 Identificación y Desarrollo de Talento – Busca talento interno y externo especializado en datos.

👨‍💼Alianzas Estratégicas – Establece colaboraciones con expertos y empresas tecnológicas.

👨‍💼 Enfoque en Sostenibilidad y Seguridad – Integra prácticas sostenibles y garantiza ciberseguridad.

👨‍💼 Comunicación Transparente – Comunica la visión y la importancia de los datos con claridad y lidera de manera inspiradora hacia estos objetivos.

 

¿Cuáles son mis riesgos?

🕵️‍♂️ Riesgos al Implementar:

  • Falta de Visión Estratégica – Implementar tecnologías sin una estrategia clara.
  • Resistencia Organizacional – Falta de apoyo interno y resistencia al cambio cultural.
  • Problemas de Seguridad y Privacidad – Vulnerabilidades en la seguridad y falta de cumplimiento normativo.
  • Interpretación Errónea de Datos – Riesgo de tomar decisiones basadas en datos mal interpretados.

🕵️‍♂️ Riesgos de No Adoptar:

  • Pérdida de Competitividad – Quedarse rezagado tecnológicamente frente a competidores más avanzados.
  • Ineficiencia Operativa – Procesos ineficientes y falta de identificación de oportunidades.
  • Decisiones Subóptimas – Estrategias basadas en intuición en lugar de datos pueden llevar a resultados menos efectivos.

 

Conclusión

Con todo, recordemos que no nos podemos quedar detenidos. Todo lo que es datos, innovación y ahora inteligencia artificial está avanzado muy muy rápido, y si bien eso lo hace muy difícil no deja de ser una oportunidad para dar el salto hacia dónde queremos llegar.

Esperamos haberte ayudado con información valiosa y te invitamos a seguir con nosotros ¡colaborando, comentando y compartiendo lo que hacemos!

 

Y si necesitas que te demos una mano con soluciones, proyectos, consultoría o temas de DATA, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Abrazo grande y ¡FELIZ AÑO! 🥳

 

 


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Referencia:

Gartner

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