Según las encuestas, el 90% de las empresas entrevistadas en América Latina cree que el enfoque en la eficiencia operativa y la experiencia del cliente, además de la creación de nuevos modelos corporativos, es de suma importancia para el crecimiento empresarial. Y, como principales protagonistas de este apalancamiento, la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Big Data Analytics se encuentran entre las cinco tecnologías más avanzadas para lograr estos resultados.

Otros estudios presentan un escenario aún más decisivo. Los ejecutivos de las grandes empresas dicen que la adopción de estas tecnologías ya no es solo una cuestión de eficiencia operativa y mejora de procesos. Ahora, la agenda está en la supervivencia y longevidad de las empresas.

Sin embargo, esto es solo la punta del iceberg. La inserción de nuevas tecnologías en los sistemas corporativos requiere inversiones de calidad en diferentes frentes. Podemos usar el viaje del uso de datos como ejemplo. Lo que se recomienda, en primer lugar, es incorporar un estudio para estructurar una estrategia de datos sólidos e Inteligencia Artificial. A partir de esto, se desencadenarán otros aspectos fundamentales del negocio, como la gobernanza, por ejemplo.

En las operaciones industriales, el gran enfoque de las tecnologías más avanzadas, como la analítica y la inteligencia artificial, está en resolver desafíos operativos complejos que obstaculizan la eficiencia operativa.

La ventaja de estas tecnologías es que pueden reconocer patrones del sistema y así anticipar fallas, predecir condiciones anormales y proporcionar información valiosa basada en datos, lo que puede hacer llevar la toma de decisiones a otro nivel.

Además, otra ventaja de la analítica avanzada es poder responder preguntas típicas:

• ¿Cuál es la causa raíz de esta falla en mi producción o proceso?
• ¿Cómo puedo anticiparme a cualquier evento operativo y tomar medidas tempranas para prevenir o mitigar los daños?
• ¿Por qué mi proceso varía tanto en determinadas condiciones?
• Habiendo tantas variables que causan fallas operativas o eventos, ¿Cómo puedo saber cuál está afectando más directamente?

Las empresas basadas en datos utilizan los datos como elementos vitales para la toma de decisiones a través de análisis transparentes y de alta calidad. Para ello, estas empresas se comprometen a tratar los datos como un activo valioso.

Objetivos principales de la aplicación de analítica avanzada:

• Eficiencia en el uso de activos: el objetivo es extraer el mayor potencial de los activos existentes, lo que aumenta el rendimiento en función de las diferentes condiciones de operación. Como ejemplo, contribuir a incrementar la confiabilidad y disponibilidad del activo.
• Seguridad y productividad de la fuerza laboral: aplicaciones que ayudan a los gerentes a identificar automáticamente condiciones inseguras y posibles fallas futuras. Además de definir aplicaciones que contribuyan a incrementar la productividad de la fuerza laboral.
• Planificación, simulación y control de ejecución: el foco está en los modelos de predicción de la demanda, tanto para el mercado del producto final como para los insumos consumibles. En la línea superior, los impactos son una mayor productividad, una mejor previsión de la demanda y una planificación de la producción. En el fondo, los resultados aparecen en la reducción del consumo de materias primas y energía y reducción de los costos de mantenimiento.

Propósito comercial basado en datos: una estrategia basada en datos está diseñada con un propósito. Para eso, es necesario priorizar resultados, procesos inteligentes y tecnología.

Unificar el valor para dar forma a la estrategia: ¿Cómo elevar el nivel del juego para obtener resultados anteriormente imposibles? Cree una unidad de realización de valor para monitorear el impacto.

Liderazgo involucrado desde el principio: las tecnologías avanzadas son importantes, pero se necesitan más. La implicación y contribución de los líderes es fundamental para la evolución del negocio.

Un equipo habilitado por los datos: es necesario formar y capacitar talentos. Una de las consecuencias de esto es la evolución de los roles existentes y la aparición de otros nuevos.

Principios de gobernanza y modelo operativo: es necesario garantizar un desarrollo e implementación seguros, además de establecer responsabilidades claras.