En los últimos meses he citado en numerosas ocasiones el artículo de Kristian J. Hammond en Harvard Business Review en marzo 2017, titulado “Por favor, no contrate un Chief Artificial Intelligence Officer”. En el explica que la prioridad no debe ser contratar un experto sino preguntarse ¿para qué quiero utilizar la analítica de datos en mi negocio?
Comparto completamente esta reflexión y creo que es bueno tratar de resumir qué es lo que se puede conseguir con la Analítica de Datos, la Inteligencia Artificial, etc.
Pero creo que es bueno comenzar con una rápida reflexión de qué es lo que nos aportan y por qué lo hacen ahora estas tecnologías.
Los enfoques clásicos de mejora (PDCA; Lean Manufacturing, Seis Sigma, etc.) nos aportan un método muy eficaz y eficiente para lograr la mejora de los resultados de nuestro negocio. Utilizados de manera sensata consiguen cambios sostenibles y profundos en los procesos. Pero sólo en algunas ocasiones se trabaja con la variabilidad de los procesos. De hecho, sólo algunos de los proyectos de Seis Sigma utilizan herramientas tales como el ANOVA o el diseño de experimentos. La gran novedad de la Analítica de Datos es que se evoluciona de mejorar los procesos utilizando los valores centrales (media, mediana, etc.) a utilizar toda la muestra disponible, y con los sistemas actuales de captura de datos esta puede ser gigantesca.
Pero por qué ahora y no hace años. Fundamentalmente por dos motivos que no son independientes: