Por qué los directores de datos e IA están preparados para fallar

Este año, las ya débiles funciones del director de datos, análisis e IA (CDO/CDAO/CDAIO) se han vuelto aún más precarias. Muchas empresas han visto salidas y recalibración de las responsabilidades de liderazgo de datos corporativos e IA.

Estas funciones son todavía relativamente nuevas. El puesto de CDO se creó en los grandes bancos en respuesta a las crisis financieras de 2008 a 2009 y, posteriormente, se amplió a industrias tan diversas como la farmacéutica, la atención médica, los bienes de consumo, el entretenimiento y el gobierno federal. Entre 2012 y 2023, según los datos de la encuesta, las empresas que nombraron a un CDO crecieron de solo el 12,0% al 82,6%, con una expansión de responsabilidades con el tiempo para incluir la analítica (CDAO) y la IA (CDAIO). Sin embargo, solo el 35,5% de las principales empresas afirman que el puesto tiene éxito y está bien establecido, y solo el 40,5% afirma que la función de CDAIO se entiende bien en su empresa. Está claro que algo no funciona.

Para algunos líderes de datos y análisis, 2023 ha parecido un regreso a los primeros días poco glamurosos del cargo: las turbulencias financieras y la explosión de la IA generativa los han obligado a centrarse en las tareas reguladoras y de riesgo defensivas, en lugar de en iniciativas con visión de futuro centradas en el crecimiento, la adquisición de clientes y la creación de nuevos productos y servicios. Los líderes corporativos exigen a los CDAIOS que desplieguen las capacidades potencialmente transformadoras de la GenAI y, al mismo tiempo, eviten dañar, un acto de equilibrio de alta presión con una tecnología que ofrece enormes riesgos y oportunidades.

En un momento en que más empresas quieren y necesitan CDAIOs, el puesto es tan difícil como siempre y, a menudo, está preparado para el fracaso. Estas son las cinco medidas que las empresas pueden tomar para solucionarlo.

¿Qué pasa con el trabajo de CDAIO?

Como coautores, hemos sido testigos de primera mano y participantes en el ascenso y la evolución del papel de la CDAIO. Randy ha sido asesor de empresas líderes en el uso de datos y análisis durante más de dos décadas. Allison se desempeñó como CDO de la industria durante cinco años y actualmente asesora a los CDAI y a las empresas sobre cómo ofrecer valor empresarial. Si bien ambos estamos de acuerdo en que el puesto puede parecer imposible, también creemos que las versiones actuales incluyen las bases para una versión mejor y más eficaz del trabajo.

La primera generación de directores de datos solía ser contratada en grandes empresas de sectores regulados, como la salud y las finanzas. Al principio, la función se entendió como una función defensiva que se centraba en el control y el riesgo más que en una función empresarial, a pesar de que ambas funciones utilizan los mismos datos y habilidades analíticas. Los datos de las transacciones que utilizan los bancos para detectar los patrones de fraude también se utilizan para descubrir las necesidades actuales o latentes de los clientes, pero las empresas invierten en lo primero y no en lo segundo. A medida que la atención pasó a centrarse en la comercialización de los datos, las empresas vieron con demasiada frecuencia esto como un problema técnico y de talento, más que como un problema empresarial. Invirtieron mucho en tecnología y personas, creando infraestructuras de datos y equipos de ingenieros y científicos de datos, pero no se centraron lo suficiente en la importancia de las relaciones comerciales ni en las cuestiones empresariales más importantes.

Como resultado, las empresas no acabaron obteniendo lo que querían de sus programas de datos. Si bien el 91,9% de las empresas afirman que han obtenido algún valor mensurable con sus inversiones en datos y análisis, solo un pésimo 23,9% afirma haber creado una organización basada en los datos y un aún más insignificante 20,6% de las empresas afirman haber establecido una cultura de datos. La CDAIO se ha quedado en apuros para grandes proyectos que requieren enormes inversiones y llegan a todos los rincones de la empresa, pero que a menudo no ofrecen beneficios mensurables. Incluso cuando han hecho exactamente lo que se les ha pedido, puede ser difícil argumentar que lo han conseguido.

Creemos que dos factores llevaron en gran medida a esta situación: el enfoque incorrecto y la falta de confianza.

Más que en los problemas de tecnología e infraestructura, el puesto debería haberse centrado en los resultados empresariales: identificar el problema que intenta resolver para sus clientes, priorizar los casos de uso con la mayor rentabilidad empresarial y las capacidades de polinización cruzada, ya sea que el objetivo sea comercial, de control de riesgos o ambos. «La parte más difícil del trabajo es saber qué problema está intentando resolver para sus clientes», afirma Cassie Kozyrkov, directora científica de decisiones de Google y pionera en el campo de la inteligencia de decisiones.

La falta de confianza ha sido un factor equivalente. Los líderes empresariales deben confiar en que las inversiones que están realizando en datos, análisis e inteligencia artificial generan beneficios empresariales, es decir, dinero bien gastado. Si el valor empresarial no se está generando claramente, esa confianza se erosiona y los líderes empresariales se mostrarán reacios a realizar más inversiones. Los CDAI, especialmente en las grandes empresas, han creado una infraestructura de gobierno de personas, políticas, procesos y modelos de administración en un esfuerzo por federar la propiedad y la confianza en los datos en toda la organización. Estos esfuerzos son complicados, a menudo impopulares y los beneficios son difíciles de cuantificar. Como prácticamente todos los problemas de la economía digital pueden describirse como problemas de datos, es difícil lograr la victoria a menos que haya métricas acordadas con las que se pueda medir el progreso.

Cómo arreglarlo

El progreso en cualquier nueva era de innovación viene a trompicones y puede ser difícil de medir. Es justo argumentar que los datos y la estrategia empresarial están desalineados, no han sido una prioridad de la junta directiva y de la junta directiva, que los esfuerzos de gobierno han sido demasiado torpes para su adopción y medición generalizados, y que la disciplina ha sido incompleta. La aparición de la IA generativa ha magnificado estas cuestiones y ha planteado nuevas cuestiones de confianza, calidad y ética que son en las noticias y están al mando de la atención del ejecutivo y de la junta.

Las empresas pueden y deben arreglar la forma en que gestionan los datos, la analítica y la IA, y preparar la función de CDAIO para el éxito. Este requisito solo se ampliará, especialmente cuando El 83,9% de las empresas planean aumentar sus inversiones en datos, análisis e inteligencia artificial el año que viene. Estas son algunas recomendaciones concretas que las empresas pueden hacer hoy para reparar la función de CDAIO y ofrecer valor empresarial a partir de sus inversiones en datos, análisis e inteligencia artificial:

Haga que los datos sean cosa de todos.

Si bien los CDAOs llevan mucho tiempo promoviendo la importancia de la alfabetización de datos, ha habido una adopción inconsistente de prácticas como una gobernanza, políticas y estándares sólidos. Las áreas con más madurez y disciplina en los datos suelen ser las funciones relacionadas con las finanzas y el cumplimiento. El éxito en estas áreas, reforzado con la participación del nivel C y del consejo de administración, puede servir de modelo para la empresa.

En Schneider Electric, líder mundial en gestión energética y automatización digital, Philippe Rambach, director de inteligencia artificial, habla sobre cómo Schneider ha creado una cultura corporativa que es asunto de todos:

Tomarse en serio la gestión de datos requiere una organización dedicada. Para apoyar este objetivo, decidimos separar los datos de la TI y centrarlos en una agenda de gobierno, negocios y rendimiento en toda la empresa. Entonces decidimos crear dos funciones: director de datos y director de IA. La clave en el proceso de centrarse en los datos es esforzarse por tener una fuente única de información fiable en la empresa y hacer que todos los responsables de la toma de decisiones puedan acceder fácilmente a los datos de alta calidad en toda la empresa.

Haga que los líderes empresariales defiendan los proyectos de datos.

Los líderes empresariales tienen que convertirse en los campeones y defensores de la inversión en datos y análisis. Los líderes de datos exitosos son socios fundamentales para los líderes empresariales, que confían en ellos como lugartenientes diestros que proporcionan datos y puntos de decisión críticos que pueden impulsar resultados empresariales exitosos. Los CDAI no deberían intentar imponer una agenda («Los datos y la IA son geniales, deberíamos hacer mucho más»), por muy bien intencionadas que sean. Busque líderes empresariales que estén preparados para defender los datos y la IA en sus líneas de negocio y convertirse en socios de confianza a través de resultados que generen credibilidad.

Revise todas las inversiones en datos e inteligencia para asegurarse de que los fondos se gastan bien.

Distinga entre inversiones «es bueno tener» y «es necesario». Siga solo con aquellos que ofrecen un valor empresarial medible a la organización en la actualidad o que puedan demostrar un camino rápido hacia el valor a corto plazo. Las empresas deben recentrar sus inversiones en las capacidades que son esenciales y necesarias para crecer y competir. El liderazgo en análisis de datos e IA requiere tiempo, atención, una comunicación clara y eficaz y las habilidades narrativas necesarias para articular la necesidad, establecer expectativas realistas y obtener la aceptación.

Cambiar a una mentalidad ecosistémica.

Para aprovechar al máximo los datos y la IA, es importante fomentar las asociaciones y la colaboración con los proveedores, las universidades y otros socios. Rambach, de Schneider, añade:

La nueva naturaleza de la competencia no tiene que ver realmente con la tecnología; la tecnología de la IA avanza demasiado rápido para eso. Se trata del valor que ofrece a los clientes. Y sea cual sea el valor que ofrezca, se puede aumentar mediante asociaciones. Abrimos nuestra plataforma de IoT a las innovaciones de terceros, de modo que los socios puedan utilizar nuestros kits de desarrollo de software para desarrollar nuevas aplicaciones que innoven y mejoren la eficiencia y la sostenibilidad de los edificios.

Proceda con cautela.

Si bien la IA generativa ofrece oportunidades que cambian las reglas del juego, Rambach reitera la importancia de entender los riesgos y proceder con cautela, según estos modelos:

… exponen a las empresas a nuevos tipos de vulnerabilidades, sobre todo al dar a más usuarios un acceso más fácil y rápido a mayores cantidades y diversidad de datos. Ahora es el momento de establecer medidas de gobernanza de datos y ciberseguridad para utilizar estas nuevas capacidades de forma responsable. Las empresas y los usuarios siempre deben abordar la IA generativa con cautela y centrarse en la confidencialidad, del mismo modo que los usuarios no deben subir información confidencial a plataformas de chatbots de IA de acceso público. Deberían preferirse las versiones seguras y privadas de los LLM.

Muchos CDAIO dirigen comités empresariales con líderes de las líneas de riesgo, finanzas, tecnología, ciberseguridad, legal y ética, privacidad, recursos humanos y negocios. Estos equipos necesitan más prestigio y responsabilidad. Las empresas también deberían añadir experiencia en datos, análisis e inteligencia artificial a sus consejos de administración. Solo el 23,8% afirma que la industria está haciendo lo suficiente para abordar la ética de los datos y la IA. Las cuestiones de la IA y la privacidad, la gobernanza y la ética de los datos representarán una amenaza para las empresas si no se gestionan de forma responsable y eficaz.

En un momento en que muchas empresas están analizando detenidamente la función de CDAIO, ahora es el momento en que los líderes de datos e IA deben dar un paso adelante para demostrar cómo contribuyen al valor empresarial de la empresa. Las empresas que tengan una visión clara de cómo van a ofrecer valor empresarial a partir de sus inversiones en datos e inteligencia artificial serán las empresas que tienen más probabilidades de triunfar en la próxima década y más allá.