Por qué los directores de datos e IA están preparados para fracasar

Con la explosión de la IA generativa y otras nuevas y poderosas herramientas de datos, los directores de datos e inteligencia artificial (CDAO) son más importantes que nunca a medida que las empresas se adentran en este nuevo panorama. Sin embargo, demasiados están preparados para fracasar por una mala alineación, falta de confianza, no centrarse lo suficiente en las oportunidades de negocio y en la forma en que se entiende su trabajo internamente. Hay cinco medidas que las empresas pueden tomar para preparar mejor sus CDAIO para el éxito: 1) hacer que los datos sean asunto de todos, 2) hacer que los líderes empresariales defiendan los datos, 3) revisar todas las inversiones en datos e IA para asegurarse de que el dinero se gasta bien, 4) adoptar una mentalidad ecosistémica y 5) proceder con cautela.

••• Este año, las ya débiles funciones del director de datos, análisis e IA (CDO/CDAO/CDAIO) se han vuelto aún más precarias. Muchas empresas han visto salidas y[recalibración](https://www.wsj.com/articles/cios-meet-your-new-colleagues-chief-data-analytics-and-ai-officers-af6b58b9) de las responsabilidades de liderazgo en datos corporativos e IA. Estas funciones son aún relativamente nuevas. El puesto de CDO se estableció en los grandes bancos en respuesta a las crisis financieras de 2008 a 2009 y, posteriormente, se extendió a industrias tan diversas como la farmacéutica, la atención médica, los bienes de consumo, el entretenimiento y el gobierno federal. Entre 2012 y 2023,[según los datos de la encuesta](https://static1.squarespace.com/static/62adf3ca029a6808a6c5be30/t/63a477e23d7f9162b7771d6b/1671722982363/WAVESTONE+NVP--+Data+%26+Analytics+Executive+Leadership+2023--Survey+Findings.pdf), las empresas que nombraron un CDO crecieron del 12,0% al 82,6%, con una expansión de las responsabilidades con el tiempo para incluir la analítica (CDAO) y la IA (CDAIO). Sin embargo, solo el 35,5% de las principales empresas afirman que su puesto es exitoso y está bien establecido, y solo el 40,5% afirma que su empresa entiende bien el papel de la CDAIO. Está claro que algo no funciona. Para algunos líderes de datos y análisis, 2023 ha parecido un regreso a los primeros días poco glamurosos del cargo: las turbulencias financieras y la explosión de la IA generativa los han obligado a centrarse en el riesgo defensivo y en las tareas reguladoras, en lugar de en iniciativas con visión de futuro centradas en el crecimiento, la adquisición de clientes y la creación de nuevos productos y servicios. Los líderes corporativos están exigiendo a los CDAI que desplieguen las capacidades potencialmente transformadoras de GenAI y, al mismo tiempo, eviten daños: un acto de equilibrio de alta presión con una tecnología que ofrece enormes riesgos y oportunidades. En un momento en el que cada vez más empresas quieren y necesitan los CDAI, la función es tan difícil como siempre y, a menudo, se prepara para el fracaso. Estas son cinco medidas que las empresas pueden tomar para solucionarlo. ## ¿Qué pasa con el trabajo de la CDAIO? Como coautores, hemos sido testigos y participantes de primera mano del auge y la evolución del papel de la CDAIO. Randy ha asesorado a empresas líderes en el uso de datos y análisis durante más de dos décadas. Allison se desempeñó como CDO del sector durante cinco años y actualmente asesora a los CDAIO y a las empresas sobre cómo ofrecer valor empresarial. Si bien ambos estamos de acuerdo en que el puesto puede parecer imposible, también creemos que las versiones actuales incluyen las bases de una versión mejor y más eficaz del trabajo. La primera generación de directores de datos era contratada a menudo en grandes empresas de sectores regulados, como la sanidad y las finanzas. Al principio, la función se entendía como una función defensiva que se centraba en el control y el riesgo más que en la empresarial, a pesar de que ambas funciones utilizan los mismos datos y habilidades analíticas. Los datos de las transacciones que utilizan los bancos para detectar patrones de fraude también se utilizan para descubrir las necesidades actuales o latentes de los clientes, pero las empresas invierten en lo primero y no en lo segundo. A medida que la atención se centraba en la comercialización de los datos, las empresas lo veían con demasiada frecuencia como un problema técnico y de talento, más que como un problema empresarial. Invirtieron mucho en tecnología y personas, creando infraestructuras de datos y equipos de ingenieros y científicos de datos, pero no se centraron lo suficiente en la importancia de las relaciones comerciales y en las cuestiones empresariales más críticas. Como resultado, las empresas no acabaron consiguiendo lo que querían de sus programas de datos. Si bien el 91,9% de las empresas afirman haber obtenido algún valor mensurable con sus inversiones en datos y análisis, solo un pésimo 23,9% afirma que ha creado una organización basada en los datos, y un 20,6% aún más insignificante de las empresas afirman haber establecido una cultura de datos. La CDAIO se ha quedado en apuros para proyectos importantes que requieren enormes inversiones y llegan a todos los rincones de la empresa, pero que a menudo no ofrecen beneficios cuantificables. Incluso cuando han hecho exactamente lo que se les pidió, puede ser difícil argumentar que lo han conseguido. Creemos que dos factores llevaron en gran medida a esta situación: una mala concentración y la falta de confianza. Más que en los problemas de tecnología e infraestructura, la función debería haberse centrado en los resultados empresariales: identificar el problema que intenta resolver para sus clientes, priorizar los casos de uso con la mayor rentabilidad empresarial y polinizar las capacidades de polinización cruzada, ya sea que el objetivo sea comercial, de control de riesgos o ambos. «La parte más difícil del trabajo consiste en saber qué problema intenta resolver para sus clientes», afirma Cassie Kozyrkov, científica principal de decisiones de Google y pionera en el campo de la inteligencia de decisiones. La falta de confianza ha sido un factor equivalente. Los líderes empresariales deben confiar en que las inversiones que están realizando en datos, análisis e IA están generando beneficios empresariales, en que son dinero bien gastado. Si no se genera claramente valor empresarial, esa confianza se erosiona y los líderes empresariales se mostrarán reacios a realizar más inversiones. Los CDAI, especialmente en las grandes empresas, han creado una infraestructura de gobierno de las personas, las políticas, los procesos y los modelos de administración en un esfuerzo por federar la propiedad de la confianza en los datos en toda la organización. Estos esfuerzos son complicados, a menudo impopulares, y los beneficios son difíciles de cuantificar. Dado que prácticamente todos los problemas de la economía digital pueden describirse como problemas de datos, es difícil lograr la victoria a menos que haya indicadores acordados con los que se pueda medir el progreso. ## Cómo arreglarlo El progreso en cualquier nueva era de innovación viene a tropezones y puede ser difícil de medir. Es justo argumentar que los datos y la estrategia empresarial están desalineados, no han sido una prioridad de nivel C y de la junta directiva, que los esfuerzos de gobierno han sido demasiado torpes como para su adopción y medición generalizadas, y que la disciplina ha estado incompleta. La aparición de la IA generativa ha agravado estos problemas y ha planteado nuevos problemas de confianza, calidad y ética que son[en las noticias](https://www.newyorker.com/science/annals-of-artificial-intelligence/can-we-stop-the-singularity) y[están acaparando la atención de los ejecutivos y de la junta](https://www.washingtonpost.com/technology/2023/05/20/ai-existential-risk-debate/). Las empresas pueden y deben fijar la forma en que gestionan los datos, los análisis y la IA, y preparar la función de la CDAIO para lograr el éxito. Este requisito solo se ampliará, especialmente cuando[El 83,9% de las empresas](https://static1.squarespace.com/static/62adf3ca029a6808a6c5be30/t/63a477e23d7f9162b7771d6b/1671722982363/WAVESTONE+NVP--+Data+%26+Analytics+Executive+Leadership+2023--Survey+Findings.pdf) tienen previsto aumentar sus inversiones en datos, análisis e IA el año que viene. Estas son algunas recomendaciones concretas que las empresas pueden adoptar hoy mismo para reparar la función de la CDAIO y ofrecer valor empresarial a partir de sus inversiones en datos, análisis e inteligencia artificial: ### Haga que los datos sean asunto de todos. Si bien los CDAO llevan mucho tiempo promoviendo la importancia de la alfabetización de datos, se ha producido una adopción inconsistente de prácticas como una gobernanza, políticas y estándares sólidos. Las áreas con más madurez y disciplina en los datos suelen ser las funciones relacionadas con las finanzas y el cumplimiento. El éxito en estas áreas, reforzado con la participación del nivel C y del consejo de administración, puede servir de modelo para la empresa. En Schneider Electric, líder mundial en gestión de la energía y automatización digital, Philippe Rambach, director de inteligencia artificial, habla de cómo Schneider ha creado una cultura corporativa que es asunto de todos: > Tomarse en serio la gestión de datos requiere una organización dedicada. Para respaldar este objetivo, decidimos separar los datos de la TI y centrarlos en la agenda de gobierno, negocio y rendimiento de toda la empresa. Entonces decidimos crear dos funciones: director de datos y director de IA. La clave en el viaje centrado en los datos es esforzarse por tener una única fuente de información en la empresa y hacer que todos los responsables de la toma de decisiones puedan acceder fácilmente a los datos de alta calidad en toda la empresa. ### Haga que los líderes empresariales defiendan los proyectos de datos. Los líderes empresariales tienen que convertirse en los campeones y defensores de la inversión en datos y análisis. Los líderes de datos exitosos son socios fundamentales para los líderes empresariales, que confían en ellos como lugartenientes diestros para proporcionar datos y puntos de decisión críticos que pueden impulsar resultados empresariales exitosos. Los CDAIO no deberían tratar de imponer una agenda («los datos y la IA son geniales; deberíamos hacer mucho más»), por muy bien intencionado que sea. Busque líderes empresariales que estén preparados para defender los datos y la IA en sus líneas de negocio y convertirse en socios de confianza a través de resultados que generen credibilidad. ### Revise todas las inversiones en datos e IA para asegurarse de que los fondos se gastan bien. Distinga entre inversiones «agradables de tener» y «necesarias». Siga solo con aquellos que aporten un valor empresarial medible a la organización en la actualidad o que puedan demostrar un camino rápido hacia el valor a corto plazo. Las empresas deben volver a centrar sus inversiones en las capacidades que son esenciales y que se necesitan para crecer y competir. El análisis de datos y el liderazgo de la IA requieren tiempo, atención, una comunicación clara y eficaz y habilidades narrativas para articular la necesidad, establecer expectativas realistas y generar la aceptación. ### Cambie a una mentalidad ecosistémica. Para aprovechar al máximo los datos y la IA, es importante fomentar las asociaciones y la colaboración con los proveedores, las universidades y otros socios. Rambach, de Schneider, añade: > La nueva naturaleza de la competencia no tiene que ver realmente con la tecnología; la tecnología de la IA avanza demasiado rápido para eso. Se trata del valor que ofrece a los clientes. Y sea cual sea el valor que ofrezca, se puede aumentar mediante asociaciones. Abrimos nuestra plataforma de IoT a las innovaciones de terceros, de modo que los socios puedan utilizar nuestros kits de desarrollo de software para desarrollar nuevas aplicaciones a fin de innovar y mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de los edificios. ### Proceda con cautela. Si bien la IA generativa ofrece oportunidades que cambian las reglas del juego, Rambach reitera la importancia de entender los riesgos y proceder con cautela, ya que estos modelos: > ... exponer a las empresas a nuevos tipos de vulnerabilidades, en particular al ofrecer a más usuarios un acceso más fácil y rápido a grandes cantidades y diversidad de datos. Ahora es el momento de establecer medidas de gobernanza de datos y ciberseguridad para utilizar estas nuevas capacidades de manera responsable. Las empresas y los usuarios siempre deben abordar la IA generativa con cautela y centrarse en la confidencialidad, del mismo modo que los usuarios no deben subir información confidencial a plataformas de chatbots de IA de acceso público. Deberían preferirse las versiones seguras o privadas de las LLM. Muchos CDAI dirigen comités empresariales con líderes de las líneas de riesgo, finanzas, tecnología, ciberseguridad, legal/ética, privacidad, recursos humanos y negocio. Estos equipos necesitan una mayor estatura y responsabilidad. Las empresas también deberían añadir experiencia en datos, análisis e IA a sus consejos corporativos. Solo el 23,8% afirma que la industria está haciendo lo suficiente para abordar la ética de los datos y la IA. Las cuestiones de la IA y la privacidad de los datos, la gobernanza y la ética representarán una amenaza para las empresas si no se gestionan de manera responsable y eficaz. En un momento en que muchas empresas están analizando detenidamente la función de la CDAIO, ahora es el momento en que los líderes de datos e IA deben dar un paso adelante para demostrar cómo contribuyen al valor empresarial de la empresa. Las empresas que tengan una visión clara de cómo van a ofrecer valor empresarial a partir de sus inversiones en datos e IA serán las empresas que tengan más probabilidades de triunfar en la próxima década y más allá.