Salesforce calcula que la mayoría de los empleados pasan menos del 5% de su vida laboral en su flujo máximo, y la consultora McKinsey cree que la productividad en el lugar de trabajo casi se duplicaría si ese porcentaje llegara al 20%. Un reciente estudio de WHF Research, asegura que alrededor del 27% de los días pagados en EEUU en mayo de 2024 fueron días de trabajo desde casa y que, de hecho, en un día laborable determinado, la proporción de la fuerza laboral que trabaja desde casa es aproximadamente cuatro veces mayor que antes de la pandemia.
Un estudio basado en un seguimiento anónimo de los trabajadores de Microsoft que utilizan el software de la empresa, descubrió que aproximadamente un tercio de ellos tenían la misma probabilidad de trabajar a las 10 de la noche que a las 8 de la mañana. ¿La razón? “Cuando la pandemia envió a los trabajadores del conocimiento a casa, las reuniones oficiales sustituyeron a las interacciones informales e hicieron imposible que muchas personas hicieran las cosas a menos que encontraran tiempo para volver a conectarse después de la cena”, explica Derek Thompson en The Atlantic.
Microsoft ha descubierto que, desde 2020, los trabajadores de su muestra han triplicado el tiempo que pasan en reuniones y que el trabajador típico que utiliza su software pasa el 57% del tiempo “comunicándose” y sólo el 43% de su tiempo “creando” documentos, hojas de cálculo, presentaciones y similares.
Lo interesante es que los cambios en la organización del trabajo a los que estamos asistiendo constituyen una de las variables más relevantes para que la revolución digital se despliegue con éxito. Gartner ha analizado todos los aspectos relacionados con el futuro del cloud y su impacto en las organizaciones, poniendo en el centro la gestión de los datos.
En ámbitos como el retail, afirma la consultora, la tendencia del mercado se encamina hacia la entrega de los servicios al cliente donde y cuando los quiera. Para ello, el dato debe convertirse en un “ciudadano de primera clase” en las compañías proveedoras. Deben incrementar la observabilidad del dato y reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y de respuesta (MTTR).
Actualmente, pasan muchas veces días desde que se recopilan datos hasta que se ponen en manos de quienes los necesitan. Aunque no es fácil que los departamentos de las empresas se pongan de acuerdo acerca de lo que significa realmente el tiempo real, esa debe ser la opción dominante.
El problema de la gobernanza
Los productores de datos deben enviarlos de forma simplificada y estandarizada para su aplicación a diferentes casos de uso. Ya no sólo se nutren de ellos en el área de analytics, sino también en operaciones. Es esencial facilitar el desbloqueo de esta información, democratizar los datos del consumidor y los de las operaciones en las áreas de producción, negocio, comercial o ventas, para que estén disponibles, cumpliendo siempre con la regulación.
La marca de joyas Pandora, por ejemplo, apuesta por un modelo federado de propiedad y gobernanza de los datos. Ha invertido 135 millones de euros en cinco años para transformar su plataforma y simplificar su organización. El ámbito de la gobernanza ha sido la parte más difícil. Hay que mediar entre los data producers y los data consumers, con un software que permita que funcione. Para ello, conviene incorporar la gobernanza desde el momento del diseño de la nueva arquitectura.
¿Cuál es el principal desafío de una organización para sacar el máximo provecho a la IA generativa? La calidad del dato. Y aún hay docenas de retos relacionados con eso, según las respuestas más habituales de los directivos: es difícil encontrar datos, si los comparto pierdo control, sólo quiero acceder a los datos que necesito, la arquitectura de datos actual es muy compleja, monolítica y lenta para cambiar.
“No es un desafío tecnológico, es un desafío humano”, afirma el director de estrategia de empresa de Amazon Web Services (AWS), Jonathan Allen, lo que nos devuelve al asunto de la necesidad de concertar la estructura de las organizaciones con la transformación digital. Su consejo es apostar, en primer lugar, por la data integration y lo resume en un claim: “hay que invertir en Zero ETL (extract, transform, load) future”. Conectar centenares de fuentes de datos es la meta.
Junto a ello, hay que dar prioridad a los “hechos” frente a los “sentimientos”, porque “el 79% de los desafíos de los negocios para adoptar los datos son culturales”, añade Allen. Todo el mundo quiere ser el consumidor, nadie quiere ser productor de datos. “El 69% de los chief data officers” dedican la mayor parte de su tiempo “a iniciativas de cultura dirigida por datos”.
El dominio de los datos debe considerarse ya una core skill en las organizaciones, cuando se lleva a cabo un cambio de cultura se debe revisar como ayudarán todas las nuevas habilidades a incorporar la IA generativa. Las habilidades duras incluyen conocimientos en deep learning y machine learning, ingeniería de datos para IA, y marcos y herramientas para IA generativa. Las habilidades blandas abarcan creatividad, ética en la IA, aprendizaje continuo y adaptabilidad, y la ingeniería y verificación de AI Prompting para garantizar la fiabilidad.
Hemos cambiado la tecnología, pero no las organizaciones. No hay incentivos para compartir datos y las capacidades analíticas escasean entre el personal. Una de las tendencias actuales para superar este problema nuclear se llama “Data Mesh Organization”. En ella, productores y consumidores de datos están conectados directamente a través de una plataforma que proporciona la infraestructura de datos.
En lo relacionado con la inteligencia artificial y su variante clave para la industria, el machine learning, se está produciendo una agregación de computación de los hiperescalares (sistemas basados en múltiples agentes que impulsan la intermediación de modelos de terceros), que en estos momentos son fundamentalmente AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Mejor llamar a su puerta con una organización ordenada y lista para las nuevas formas de gestión de los datos, que hacerlo como un amasijo descoordinado de voces incomunicadas.
