La criticidad de los datos como activos empresariales ha generado que investigaciones de expertos predigan que quienes puedan avanzar más en las formas y la rapidez para apalancar la economía con los datos, podrán capturar el mayor valor de las capacidades respaldadas con la evidencia que generan.
Las empresas ya ven el 20% de sus ganancias antes de intereses e impuestos(EBIT) aportadas por la inteligencia artificial (IA), por ejemplo, tienen muchas más probabilidades de involucrarse en prácticas de datos que sustentan los negocios. (Assur & Rawshankish, 2022).
Para llegar a un modelo estable de aprovechamiento de los datos, es necesario identificar de forma muy seria una evaluación de madurez en transformación digital, que se hayan adoptado marcos de referencia sobre seguridad digital, y que en la agenda directiva se hayan propuesto iniciativas de gobierno de datos.
Si no se ha definido, las organizaciones corren el grave riesgo de planificar sus estrategias de negocio basados en datos imprecisos que no demuestran con rigurosidad el desempeño histórico y la situación actual.
Habrá que abordar los retos y obstáculos para enfrentar las brechas para adquirir y consumir datos de calidad desde todas las áreas de una organización para afianzar los modelos de negocio originales, o dependiendo del ecosistema de oferta y demanda, evolucionar o pivotear hacia nuevos modelos de negocio y crecimiento.
Los desafíos para desarrollar estrategias que impulsen un negocio basado en la economía o monetización de los datos pueden ser diversos. En la cima de la pirámide organizacional, el nivel directivo debe orientar su gestión hacia la aplicación de métodos, procesos y tecnologías actualizadas, reconociendo la necesidad de adaptarse a una organización transformada digitalmente. Pero la realidad muestra brechas significativas.
¿Qué sucede si el nivel directivo no cumple su papel de mantenerse al día con los nuevos modelos de gestión a través de la digitalización? Este escenario plantea la posibilidad de que los niveles inferiores de la organización asuman la responsabilidad de demostrar técnica y financieramente, los indicadores operativos en relación con el rendimiento y el logro de objetivos productivos. Esto implica comparar los escenarios productivos con y sin la utilización de capacidades basadas en el análisis de datos de producción. (AméricaEconomía.com, 2019).
Cuando el nivel estratégico entiende que la adopción intensiva de métodos y procesos de negocio con base en el análisis de datos y tecnología que lo permita es la ruta más adecuada para sostener las operaciones y supervivencia en todo el ecosistema de oferta y demanda, el enfoque de resolución se deberá enfocar en los siguientes niveles de la organización.
