Pero ¿cómo ofrecerles un caso de uso de algo que no sabes en qué consistirá? Nos dicen "queremos lanzar más rápido nuestros productos" o "queremos que la FDA apruebe más rápidamente nuestras instalaciones y productos", cuestiones ambas que requieren la agregación de una enorme cantidad de datos. Y nuestra respuesta siempre es: no se centren solo en el primer caso de uso, tengan también en cuenta el resto de objetivos que pueden conseguir con esos datos.
Cuantos más datos se combinen, más información se obtendrá, como tendencias y correlaciones que no serían visibles en otro caso. Con técnicas de análisis, incluso se pueden realizar predicciones que ayuden a identificar áreas de mejora en cuanto a velocidad y eficiencia.
Y, por otra parte, ¿tienen nuestros clientes verdaderamente en cuenta las consecuencias de esta transformación? Por un lado, este incremento en el volumen de los datos conduce a la aparición de nuevos cargos y funciones en las empresas. Yo mismo he visto cómo se creaban puestos denominados "ingenieros de crecimiento" y "científicos de datos", cuya función era desplegar algoritmos para encontrar correlaciones y obtener nuevo conocimiento.
Pero estos puestos de nueva creación solo serán efectivos si cuentan con una perspectiva global y consiguen la colaboración de los demás departamentos. En cualquier otro caso, estos trabajadores podrán tomar decisiones, pero lo harán aislados del resto de la empresa, lo que no deja de ser una paradoja: acabar aislado con un plan diseñado precisamente para acabar con las divisiones departamentales.
Existen muchos algoritmos que pueden resolver escenarios concretos, pero dichos algoritmos adolecen de inteligencia conceptual o de contexto. De ahí que solo los humanos puedan llevar a cabo estos análisis y tomar las decisiones pertinentes. Lo que nos conduce directamente el siguiente problema: ¿cuenta su personal con las habilidades necesarias para tomar esas decisiones?
Las organizaciones deben gestionar y formar a su personal para que puedan aprender de esta nueva inteligencia artificial y colaborar con ella. Tienen que ser capaces de preguntarse: "¿qué tengo que saber para tomar buenas decisiones?", justo lo contrario de "¿qué me dirán los datos?".
Por estos motivos, este es mi consejo: no tiene sentido implantar tecnología solo porque es más moderna o mejor. Hay que tener un plan... o mejor varios y estar preparado a que rechacen alguno.
Asegúrese de que la primera fase no es solo pasar lista, sino que soluciona algún problema o construye los cimientos para resolver muchos otros en el futuro. No caiga en la tentación de hacer lo mismo que los demás solo porque eso sea lo que todo el mundo dice que hay que hacer. En su lugar, comprenda las ventajas que la tecnología puede aportarle y pregúntele qué puede hacer por usted.
Aprenda a implementar la tecnología, teniendo en cuenta que cambia en un plazo de tres a cinco años y que a los humanos puede llevarles más tiempo adaptarse a ella.
Piense en la escalabilidad, las actualizaciones, la facilidad de uso y las migraciones necesarias. Y solo cuando haya resuelto estas cuestiones, utilice la transformación digital de su empresa como plataforma de lanzamiento del cambio que está buscando.
