Gartner prepara a la industria local para el nuevo panorama
Uno de los temas más relevantes durante Gartner Data & Analytics Summit en CDMX fue inteligencia artificial y sus implicaciones en la operación de las empresas. Otro tópico que destacó fue machine learning, en general la consultora identifica una etapa de adquisición de conocimiento en México.
Donald Feinberg, VP de investigación y responsable de la conferencia, mencionó: “Ya no es suficiente gestionar la información de la empresa, es decir, se requiere estructura todos los datos disponibles para generar mayor valor. Para ello, se pueden emplean herramientas de inteligencia artificial”.
Para que las empresas enfrenten el nuevo panorama, la firma identifica cuatro desafíos, en primera instancia confianza, para garantizar la integridad y confidencialidad de los datos. Posteriormente está la diversidad que incluye personas, algoritmos e información para tener una mayor visibilidad.
Peter Krensky, analista de investigación senior, agregó: “Es importante identificar las herramientas que mejor responden a las necesidades de cada empresa, así podemos garantizar tanto la seguridad como eficiencia. Tanto México como Brasil están en una etapa de aprendizaje sobre estas tendencias tecnológicas”.
El tercer pilar es la complejidad, que va relacionada con las nuevas dinámicas de negocio y la capacidad de las empresas para responder ante los nuevos requerimientos de la industria. Finalmente está el conocimiento donde este nuevo panorama demanda la adquisición de nueva información del tema.
Cindy Howson, VP de investigación, concluyó: “Otro reto global es la falta de talento especializado en ciencia de datos, es importante, aprovechar la equidad de género para generar algoritmos más eficientes. Donde la cantidad de egresados de las universidades no corresponde con el campo laboral”.
