Como todos los años, Qlik conecta a su red de clientes y partners (tecnológicos, de estudio de mercado y las consultoras especializadas en proyectos de Datos) en un evento para compartir novedades, tedencias y reflexionar respecto a lo que está pasando y cómo prepararse a lo que está por venir.
Qlik menciona en la apertura del evento que para ellos su 2024 fue el año de la Visión/Promesa y 2025 ya es el año de la Ejecución. Para cada organización debe también ser un año donde se activen sus iniciativas. Sus expectativas se vuelvan reales.
La imagen que elegí del Connect, resume que debemos siempre, a través de nuestro acompañamiento a las organizaciones con servicios y soluciones, HACER que su ESTRATEGIA SUCEDA. Saber primero los objetivos, luego lograrlos con buenos DATOS. (Propósito de IQ4B)
Cuando hablamos de Estrategia, la de negocio, es la que busca que la organización compita, se adapte al entorno que está en permanente cambio a una velocidad desafiante, crezca, innove, cumpla sus objetivos y propósito. Y acá viene un tema importante...
Muchas organizaciones están impulsando estrategias de Inteligencia Artificial. Y lo que está pasando, según la evidencia en datos presentados por IDC, es lo siguiente: "El 89% de las organizaciones tiene delineada una estrategia de IA pero sólo el 26% la está pudiendo hacer implementar". Hay un claro GAP entre la expectativa y la realidad. Entre la estrategia y la ejecución.
¿Por qué?
Los desafíos y temas críticos que se deben tener en cuenta para desbloquear estas estrategias de IA y poder Activarlas (y que venimos impulsando hace tiempo)
aún no están siendo consideradas en las agendas de las organizaciones. Y ya no es opcional, porque la IA tampoco lo es. Y porque las inversiones / esfuerzos que muchos ya están haciendo son considerablemente altos, y sin estos puntos críticos que voy a mencionar no podrán generar los resultados en tiempo y forma.
- La Estrategia de IA no debe ser una estrategia separada al resto de la organización. Y tener una estrategia no es suficiente. Debe estar alineada y apalancar la ESTRATEGIA DE NEGOCIO, ser parte de la estrategia Global: la selección de los casos de uso es fundamental, el valor buscado a través de un proyecto/solución con IA debe traer un resultado significativo para el negocio, para aportar a sus objetivos y estrategia. Primero los OUTCOMES que se desean obtener para luego definir esas iniciativas de IA que aportarán a su obtención.
- El elemento central para que funcione (bien!) cualquier solución con IA son los DATOS. Y no se está poniendo el foco suficiente en este pre requisito: metodología y arquitectura (funcional y técnica) de DATOS que se encuentre a la altura de la necesidad. Los datos deben ser confiables y estar en tiempo y forma para que la IA también lo sea.
¿Principales problemas / desafíos que debe resolver una buena arquitectura de datos?
- Datos Fragmentados (SILOS)
- Problemas de calidad/confianza/integridad
- Desafíos de modificación en el "run time"
- Acceso (estén donde estén) y/o movimiento
- Diversidad
- Interoperabilidad de Agentes
- Brindar respuestas proactivas, predictivas y personalizadas
¿Issues a mitigar con metodología y Change Management?
- Governance de Datos (Negocio + IT)
- Change Management: skills técnicos para trabajar con estas tecnologías, con los Datos (Data Literacy), pero más aún, derribar mitos respecto a la inteligencia artificial que sólo genera resistencia a aprovechar su uso y las bondades para potenciar nuestras capacidades (IA Literacy).
¿Cuáles son las claves entonces?
Ser organizaciones AI READY DATA.
AI + DATA + ANALYTICS
- Trabjar y actuar con los datos estén donde estén: contando con la arquitectura y metodología antes mencionada que abarque los requisitos, todo el data pipeline.
- La frase de Qlik: "AI is pretty ubiquitous" .... Las organizaciones, como ya está pasando en nuestra vida fuera del trabajo, deben embeber IA en cada rincón del negocio. Pero deben hacerlo creyendo en la integridad de sus datos de manera tal de actuar e implementar nuevas formas de activar sus estrategias con confianza y seguridad. Y en casos de uso bien elegidos. De impacto en pos de los objetivos.
¿Qué novedades presentó Qlik para seguir impulsando plataformas que ayuden a las organizaciones en pos del AI READY DATA?
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Qlik Agentic Experience: nueva Experiencia de Agentes a través de todas sus plataformas de la mano de sus soluciones ya conocidas, como puede ser el caso Qlik Answers (con datos no estructurados y estructurados). Potencian con IA sus capacidades como puede ser en Qlik Cloud Analytics tanto para usuarios de negocio (proactividad y automatización en el análisis de datos) como para desarrolladores (asistencia inteligente).
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Qlik Open Lakehosue: solución que combina lo mejor de los Data Warehouses y Data Lakes en una arquitectura abierta y escalable.
(Webinar on demand de detalle)
Si querés profundizar en estos temas, te invito a que veas más notas en nuestro blog, acceso a webinars de detalle y novedades en nuestras redes.
Te dejo el link para ver las charlas de
Qlik Connect On demand