Dades, Big Data i Intel·ligència Artificial

Imagina un món en què cada pas que fem, cada transacció que realitzem i cada interacció que mantenim deixa un rastre digital. Doncs vivim precisament en aquest món, i les organitzacions que han sabut convertir aquests rastres en coneixement útil són les que avui marquen la pauta en innovació i competitivitat. Prova d’això és el fet de veure quins tipus d’empreses dominen els principals rànquings empresarials, com ara el Fortune 500. Aquest fenomen no és fruit de la casualitat. Al contrari, és el resultat d’un canvi de paradigma: les dades s’han convertit en el recurs estratègic per excel·lència i només qui les tracti com a tals podrà assegurar la seva posició al mercat.

Per entendre aquest fenomen, cal partir de la premissa que posseir informació no és suficient. Organitzacions com Walmart, Amazon o Netflix han demostrat que el valor real sorgeix quan les dades s’utilitzen per millorar processos, personalitzar experiències o fins i tot accelerar la innovació. Walmart, per exemple, va aprofitar més de 200 milions de registres de clients per anticipar la demanda de productes i retallar un 15% els seus costos logístics. Amazon o Netflix, per la seva banda, atribueixen l’increment de les seves vendes als sistemes de recomanació, els quals converteixen l’experiència de l’usuari en un procés altament personalitzat. Aquests casos reals il·lustren com les dades deixen de ser un simple repositori de transaccions per passar a ser el nucli de la presa de decisions.

Tanmateix, gestionar volums ingents d’informació, procedent de múltiples fonts i en diferents formats, és una tasca complexa que les estructures tecnològiques tradicionals no sempre poden suportar. És aquí on entra en joc el concepte de Big Data, un conjunt de tecnologies que proposa noves arquitectures i plataformes per emmagatzemar, processar i analitzar dades gairebé en temps real. Gegants com Airbnb tenen la capacitat de fixar preus en qüestió de segons, analitzant factors com la ubicació, l’estacionalitat o la situació del mercat global; això seria inviable sense una infraestructura de Big Data capaç de processar de manera eficient enormes quantitats d’informació. Big Data, per tant, no consisteix només a manejar grans volums de dades, sinó a calibrar un sistema que permeti traduir-les en avantatges competitius immediats.

Ara bé, de poc serveix comptar amb una gran base de dades i amb eines per administrar-la si no som capaços d’obtenir-ne un coneixement profund que guiï les nostres decisions. Aquí és on apareix la Intel·ligència Artificial (IA), un conjunt de tècniques que, mitjançant algoritmes d’aprenentatge automàtic (Machine Learning), “ensenya” a les màquines a reconèixer patrons i predir comportaments amb una precisió sorprenent. D’aquesta manera, les organitzacions poden automatitzar processos, descobrir oportunitats de negoci i oferir experiències personalitzades.

La Intel·ligència Artificial, s’està convertint en una eina transversal que impacta tant en la definició de models de negoci com en l’atenció al client i l’optimització de les operacions. Starbucks, per exemple, va analitzar més de 90 milions de transaccions setmanals per dissenyar un motor de recomanacions que pretenia incrementar la despesa mitjana de cada tiquet de venda. Per la seva banda, empreses logístiques aprofiten la IA per determinar rutes de transport òptimes, estalviant centenars de milions de dòlars en combustible.

A més de les grans oportunitats que ofereix, no podem perdre de vista els reptes inherents a l’ús extensiu de dades i a l’aplicació de la IA. Així mateix, la manca d’inversió en talent i en infraestructura pot condemnar les empreses a un lent declivi. Les organitzacions que no integrin la cultura analítica en el seu dia a dia tenen més probabilitats de quedar-se enrere i patir un creixement per sota de la mitjana del sector, un escenari que cap organització pot permetre’s.

Per afrontar aquests reptes, és cada cop més habitual veure com l’equip directiu redefineix les seves prioritats, reservant partides d’inversió significatives per a la transformació digital i l’adopció de models “data-first”. La creació de llocs com ara el de Chief Data Officer (CDO), la creació de l’Oficina de la dada, la construcció d’arquitectures de Big Data al núvol i el desenvolupament d’un pla de governança de dades que en garanteixi la qualitat i la seguretat són passos imprescindibles per a les organitzacions que aspiren a liderar. També és crucial establir indicadors clars (KPIs) que mesurin l’impacte d’aquests projectes en termes d’eficiència operativa, satisfacció del client i rendibilitat per a l’organització.

En última instància, el missatge que s’extreu de tota aquesta transformació és que les dades, per si soles, no generen cap valor; és l’ús intel·ligent d’aquesta informació el que realment marca la diferència. Big Data proporciona els mecanismes necessaris per a gestionar grans volums de dades, mentre que la Intel·ligència Artificial ofereix la capacitat de convertir aquesta informació en coneixement accinable. Aquesta combinació està redefinint per complet la dinàmica competitiva de les organitzacions i, com suggereixen veus expertes com la de Satya Nadella (CEO de Microsoft), en els propers anys cap organització podrà considerar-se realment rellevant sense una sòlida estratègia basada en dades. Amb tot, la pregunta no és si convé endinsar-se en l’anàlisi i la IA, sinó com i amb quina rapidesa s’ha de fer per no perdre el compàs en un entorn que evoluciona a passes de gegant.