La inteligencia artificial y los datos son herramientas poderosas para mejorar la gestión empresarial, pero su adopción sigue siendo un gran reto para los ejecutivos. Seguridad, retorno de la inversión, integración tecnológica y digitalización: nuestros expertos en Riesgos y Datos Inteligentes le ayudan a transformar sus datos en auténticos motores de crecimiento y soluciones para la toma de decisiones. Descubra todas las claves para gestionar sus riesgos y mantenerse a la vanguardia.
Datos e inteligencia artificial en las empresas: barreras persistentes a pesar de su potencial demostrado
Aunque los líderes empresariales reconocen ahora las ventajas de los datos y la inteligencia artificial (IA), su implementación se enfrenta a numerosos obstáculos dentro de las empresas.
Según el último Barómetro de datos e IA publicado por Coface y Les Echos Etudes, el 86 % de los responsables de la toma de decisiones considera ahora fundamental saber cómo explotar de forma inteligente los datos de sus clientes, prospectos y proveedores. Este enfoque es ahora esencial para reforzar la competitividad y la resiliencia de las empresas, al tiempo que abre el camino a nuevas oportunidades de crecimiento.
Sin embargo, en la actualidad, menos de una de cada cinco empresas aprovecha sus datos para orientar sus decisiones estratégicas.
Esta compleja realidad pone de manifiesto retos operativos, estructurales y culturales:
- Rentabilidad: ante los elevados costos y la incertidumbre sobre el retorno de la inversión (ROI), los ejecutivos son extremadamente cautelosos con sus presupuestos, especialmente en las pymes, donde la implementación de herramientas avanzadas supone un compromiso importante sin garantía inmediata de resultados.
- Seguridad y cumplimiento normativo: el aumento de los requisitos normativos, la seguridad y la gobernanza de los datos, y las incertidumbres sobre el uso de la IA generativa están frenando a los responsables de la toma de decisiones, especialmente en las grandes empresas y en los sectores sensibles o altamente regulados.
- Integración tecnológica: más allá de las preocupaciones financieras y de seguridad, la falta de madurez tecnológica en muchos departamentos internos complica la ecuación para las organizaciones, que señalan la falta de tiempo, de habilidades o de una alineación clara con las prioridades empresariales.
1- ¡Piensa en grande... pero empieza poco a poco!
Las empresas que tienen éxito en sus proyectos de datos e IA suelen ser aquellas que optan por un enfoque pragmático, comenzando por centrarse en casos de uso concretos en lugar de desplegar una estrategia global demasiado ambiciosa. Es mejor empezar con una necesidad empresarial y unos casos de uso claramente identificados, como la evaluación del riesgo de los clientes o el seguimiento de la salud financiera de un proveedor , la optimización de las existencias o la detección de fraudes.
Este enfoque ofrece muchas ventajas en términos de eficiencia operativa: los resultados serán más rápidos, más fáciles de medir y más concretos para los equipos empresariales. Es una buena manera de aprovechar las oportunidades de negocio y optimizar gradualmente la gestión de riesgos, al tiempo que se refuerza la cultura de datos de la organización antes de ampliar su uso a otras áreas de aplicación, en lugar de aspirar a una transformación integral desde el principio.
2- Nuevas tecnologías: implementar sin complicar los sistemas existentes
Independientemente de la madurez tecnológica de los equipos de su empresa, una solución digital de alto rendimiento debe poder adaptarse perfectamente a sus herramientas existentes y a los recursos disponibles. Tanto si es una pyme, una empresa mediana o una multinacional, sus necesidades pueden ser diferentes, pero el objetivo final sigue siendo el mismo: elegir un sistema que promueva la interoperabilidad entre tecnologías sin añadir componentes adicionales a su sistema actual.
Las soluciones de conectividad, como las API robustas, los conectores nativos y los formatos de exportación estandarizados, tienen como objetivo simplificar la integración con las herramientas empresariales existentes sin multiplicar los sistemas, al tiempo que se preservan las inversiones tecnológicas anteriores y se moderniza gradualmente la infraestructura de datos de su empresa.
3- Hacer que los datos sean accesibles y procesables
¡Incluso las soluciones más sofisticadas fracasan si no pueden traducirse en acciones concretas para los usuarios finales! Hoy en día, la accesibilidad y la intuición son tan importantes (¡si no más!) como la potencia tecnológica.
Paneles de control optimizados, puntuaciones claras y unificadas a nivel internacional, alertas personalizables: el valor añadido de los datos reside precisamente en su capacidad para ser comprendidos, supervisados continuamente y convertidos en recomendaciones procesables. Las soluciones deben ser accesibles e intuitivas para interactuar de forma natural con los flujos de trabajo de los equipos y los procesos existentes, facilitando la toma de decisiones rápidas e informadas a diario. Este enfoque centrado en el usuario garantiza la adopción efectiva de estas soluciones y maximiza su impacto operativo.
4- Tecnología potente + experiencia humana = una combinación ganadora
¿Cuál es la diferencia entre una solución de datos de alto rendimiento y una simple herramienta estadística? Su capacidad para combinar la potencia informática de la IA con la inteligencia contextual de los expertos en negocios. La experiencia en el campo ha demostrado que los proyectos exitosos de datos e IA aprovechan tanto los algoritmos como la experiencia humana.
La IA destaca en el análisis de grandes volúmenes de datos, detectando patrones complejos y señales débiles (como variaciones en las calificaciones crediticias, tensiones sectoriales o un aumento de los incidentes de pago). ¡Pero es la experiencia en el terreno la que da sentido y contexto a los resultados! Al combinar «lo mejor de ambos mundos», los datos inteligentes generan por sí mismos cursos de acción y se convierten así en una palanca para la toma de decisiones. Coface encarna a la perfección esta doble visión: nuestros expertos en información empresarial transforman los macrodatos brutos en conocimientos estratégicos exclusivos y aplicables. Con la ayuda de datos descriptivos, prescriptivos y predictivos, puede anticipar, o incluso predecir, el riesgo comercial y aportar confianza a cada decisión.
Los responsables de la toma de decisiones no buscan más datos, sino la capacidad de tomar decisiones más rápidamente y con mayor certeza. La inteligencia artificial integrada no sustituye al análisis humano: lo hace más accesible, más inmediato y más estructurado.
En Coface, desarrollamos herramientas que no solo proporcionan información bruta, sino también señales débiles, alertas tempranas y recomendaciones contextualizadas. Esta capa de interpretación es esencial para transformar los datos en una verdadera palanca de gestión.
- Guillaume Huguet, Director del Laboratorio de Datos de Coface.
5 – Medir el valor añadido
Por definición, un proyecto basado en datos e inteligencia artificial no puede quedarse estancado en el tiempo. Está en constante evolución, en función de las necesidades de la empresa, la evolución del mercado y el enriquecimiento de los datos disponibles. Esto requiere la implementación de indicadores de rendimiento (KPI) precisos y medidos regularmente.
El retorno de la inversión, la tasa de adopción, la precisión de las predicciones, la reducción del riesgo: todos estos son indicadores que serán verdaderos motores de rendimiento para su empresa. Estas métricas no solo le proporcionan una mayor agilidad en la gestión de su proyecto de acuerdo con las prioridades actuales, sino que también le permiten demostrar el valor añadido de una estrategia basada en datos a sus partes interesadas. Esta medición continua del valor añadido es la mejor garantía de una inversión tecnológica exitosa y sostenible.
Vaya más allá con Coface Business Information
Desde hace muchos años, los equipos de Coface Business Information apoyan a empresas de todos los tamaños, en todo el mundo, en la implantación de soluciones de gestión de riesgos comerciales basadas en datos e inteligencia artificial. Porque actuar es anticiparse, usted también puede transformar sus datos en herramientas de toma de decisiones.
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