Según el Banco de Desarrollo de América Latina (CAF), Colombia es un líder regional en transformación digital gracias a la apuesta del Gobierno que comenzó en el 2019, relacionada con la implementación de la Inteligencia Artificial (AI) y otras tecnologías disruptivas mediante la aprobación de la “Política Nacional para la Transformación Digital e Inteligencia Artificial”.

Este hito regional resulta determinante para la recuperación de la productividad de un país que sufrió las consecuencias de la pandemia de la Covid-19 y que, según el Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, su indicador de productividad durante el 2021, se situó en el 0.64 %, frente a la estimación del Gobierno que era de 1,19 %.

A nivel mundial la estrategia de Colombia en AI, ocupa la posición 23, superando a países como Nueva Zelanda o Japón y siendo el primer país en vía de desarrollo en esta lista. Sin embargo, hay retos alrededor del aparato productivo público y privado del país que requieren de prioridad en la agenda de las organizaciones.

De esta forma se identifican los retos inmediatos que enfrenta la industria nacional para la integración de soluciones tecnológicas en sus empresas, del país, que se resumen de la siguiente manera:

  1. La seguridad de la información: las empresas necesitan un proveedor que les brinde más seguridad y confianza para administrar y proteger sus datos, el activo más valioso.
  1. Ser pioneros: anticiparse a los cambios, a las nuevas tecnologías y ser quienes crean estrategias innovadoras  para ofrecer servicios flexibles.
  1. Resiliencia: Una crisis como el inicio de una pandemia o cualquier otro evento inesperado, necesita de proveedores  de tecnología que sean ágiles y respondan más rápido ante cualquier cambio repentino  desde la flexibilización de los procesos.
  1. Competencias: el reto de cultivar, mantener y replicar el conocimiento también está en crear planes de retención para colaboradores talentosos, quienes cuentan con las competencias necesarias para gestionar múltiples tecnologías, aplicaciones y plataformas que demanda el mercado.
  2. Integración: por lo general, el departamento de TI es quien conoce la importancia de contar con infraestructura tecnológica altamente eficiente. Sin embargo, los integradores de tecnología, tenemos el reto de compartir  esta misma visión a los demás departamentos de las organizaciones.

Para muchas empresas resulta complicado identificar en qué proceso en específico contar con estas herramientas representará un verdadero cambio en  la productividad de sus organizaciones. Por este motivo, se identifican cinco escenarios en los que pueden solucionar problemas de eficiencia a través de la inteligencia de datos:

  1. Datos más fiables y con una muestra mayor: el big data permite recopilar un gran número de datos, lo que, ante el análisis de los especialistas en la materia, favorece a que las muestras revelen más información sobre los proyectos, servicios o productos que tienen en curso las organizaciones.
  2. Estudios de mercado: en relación con el punto anterior, otra gran utilidad de la inteligencia de datos es que la información que ofrece permite conocer las tendencias de cada sector. A partir de allí, se pueden elaborar conjeturas para estudiar qué ha hecho que la competencia destaque. Cuál es el valor agregado de la compañía o cuáles puntos débiles debe evitar la empresa para no repetir  los mismos errores.
  3. Análisis del servicio al cliente: cuando hay una empresa con varios agentes comerciales en diferentes oficinas, es complicado medir qué tan efectivo está siendo el servicio prestado y cómo es captado por los clientes. El big data permite que se utilicen métodos como robots a los que se les enseña a captar qué es considerado como una falla en la atención y, dependiendo del tono de la voz, la entonación, el volumen, entre otros, contribuye a percibir cuál es la emoción que más están expresando tanto el agente como el usuario durante la conversación.
  4. Optimizar el rendimiento de las máquinas: Resulta muy útil pues permite predecir cuáles son las configuraciones adecuadas en los equipos e incluso, a partir de los datos recopilados, reconoce qué fallas están perjudicando la línea de producción. Algunas empresas de servicios públicos lo han hecho para dar seguimiento a las condiciones operacionales y asimismo obtener el equilibrio entre demanda y suministro. 
  5. Reducción de costos: encuestas en línea, reunión de documentos y tecnología de la información son algunas herramientas que hacen parte del análisis basado en la nube. Este enfoque permite disminuir gastos consolidando un centro de datos en el que las empresas pueden gestionar sus recursos, evaluar las tareas del personal, controlar el inventario, entre otros parámetros fundamentales para sus disposiciones.

Con información de la alianza entre ASIC e IBM


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