TENDENCIAS Gartner:
TENDENCIAS Gartner: ¿Qué detiene las estrategias de analítica? Las organizaciones saben que los datos, la privacidad y la inteligencia artificial son factores que deben adoptar, pero ¿cómo? Peter Krensky, Rita Sallman y Carlie Idione Gartner Alicia Mendoza / @y_lexie “Las personas y las empresas están interesadas en los datos y en la analítica, pero hay tres áreas de ambigüedad en sus decisiones y estrategias que son: el impulso de los datos, la privacidad y la inteligencia artificial”, dijo Donald Feinberg, vicepresidente de investigación distinguido de Gartner. Las organizaciones ya saben que los datos son el activo más importante y los han convertido en el centro de su estrategia digital pues, según estadísticas de Gartner a nivel mundial, el negocio del software relacionado con los datos y la analítica tendrá un valor de 104.1 mil millones de dólares (mmdd) en el 2022, cuando en el 2016 era del 62.1 mmdd. Las organizaciones que hablan más de datos y analítica tienen un mejor desempeño de su negocio. La ambigüedad de las estrategias impulsadas por los datos se da porque se debe adoptar una mentalidad experimental con ciertos cuidados, dijo Peter Krensky, analista senior en Gartner. Esto significa que se deben crear prototipos de las métricas para anticipar consecuencias no deseadas, así como experimentar con nuevos datos y modelos analíticos. Otra ambigüedad es que si bien los clientes consideran importante la protección de los datos personales, también quieren mejores servicios personalizados, lo que significaría perder parte de su privacidad. Ante esto los integradores de tecnología tendrían que adoptar un papel de guía y guardián de la información de sus clientes, dijo Rita Sallam, vicepresidenta de investigación distinguido. La toma de decisiones algorítimas será inevitable, pero las empresas deben centrarse en los argumentos para tomar las decisiones y crear un balance entre el uso de la tecnología y las fortalezas del personal humano. “Sólo los países europeos están avanzados en temas de la privacidad de los datos. El resto del mundo está muy atrasado, pero se están dando los primeros pasos. México fue el país número 53 en firmar el Convenio 108 sobre el procesamiento automático de datos personales. No sabemos cómo será el futuro en este sentido, pero se avanzará”, dijo Sallaman. Las faltas a la privacidad pueden hacer perder a las compañías hasta 5% del crecimiento de sus ganancias o 20 millones de euros en Europa, dijo Feinberg. Es por esto que las organizaciones al rededor del mundo no se toman el tema a la ligera, sino al contrario, impulsan la creación de reglas y leyes. Mientras esto ocurre, los principios que Gartner sugiere seguir son aprovechar la transparencia para crear confianza y debes tratar los datos de tus clientes como ellos prefieran. La ambigüedad de la inteligencia artificial es que, si bien se identifica como una tecnología de automatización que puede mejorar el rendimiento de las empresas, se puede creer que dejará el trabajo humano obsoleto. Gartner desmitificó esto preguntando a empleados a nivel mundial si creen que afectará negativamente en los empleos. El 77% de los encuestados dijeron que decrecerá el empleo y el 23% dijo que incrementará, pero de ellos sólo el 8% ha visto a la inteligencia artificial en acción. Carlie Idoine, directora senior de investigación, dijo que habrá más trabajos, pero distintos. Gartner concluyó que la toma de decisiones algorítimas será inevitable, pero las empresas deben centrarse en los argumentos para tomar las decisiones y crear un balance entre el uso de la tecnología y las fortalezas del personal humano. Para ello siempre se debe tener claro qué es lo que se hará con esta tecnología antes de implementarla. Prepárate para el futuro Los negocios dirigidos por sus datos, la seguridad de la información y la inteligencia artificial exigirán nuevos puestos en el mercado: especialistas en privacidad de los datos, traductores de conceptos para los clientes finales e ingenieros que den consultoría de inteligencia artificial capaces de crear modelos y construir proyectos de machine learning, dijo Krensky. www.gartner.com 34 INFOCHANNEL.INFO 01.10.2019
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