Según el Universo Penteo de integradores Data & AI, el 94% de las organizaciones en España considera que el dato es un activo fundamental. Existe una correlación clara entre llevar a cabo con éxito un proceso de transformación digital y tener una estrategia alrededor del dato que sea holística y agrupe no solo la tecnología, sino también su impacto en el modelo de negocio y en el modelo organizativo.
Sin embargo, el estudio evidencia que las compañías en nuestro país han planeado durante muchos años una estrategia poco consistente que, si bien ha contemplado inversiones para la mejora y la adopción de tecnologías de explotación del dato, no ha estado acompañada de las estructuras de gobierno, culturales y organizativas necesarias para garantizar que la inversión tenga el retorno esperado. En consecuencia, la utilización de los datos disponibles en las empresas sigue siendo baja y, de hecho, el 80% asegura utilizar menos de la mitad de los datos de los que dispone.
El 60% de empresas empieza a observar resultados tangibles a la estrategia de data analytics a partir de los dos o tres años
La estrategia debe plantearse como un proceso y no como un proyecto. No obstante, el 60% de las compañías empiezan a observar resultados tangibles a estos planes entre los 12 y 36 meses, por lo que, si en tres años no se han tenido resultados tangibles, se reducen mucho las posibilidades de éxito.
Inversión y límites a la adopción de analítica de datos
A la hora de adoptar y aplicar la analítica de datos, el estudio confirma que la dirección IT sigue siendo la principal responsable en la toma de decisiones. Y, para afrontar estos proyectos, el primer elemento de decisión es el de contar con proveedores con experiencia, antes que el precio o los plazos de implantación.
Confirmando el mayor interés por el dato, el estudio también revela que un 54% de las compañías afirman que aumentarán sus inversiones en data e inteligencia artificial, de modo que alrededor de un 17% de los presupuestos TI se destinarán a esta área. Además, los beneficios más esperados con la utilización de analítica avanzada se centran en la mejora de la toma de decisiones de negocio, su planificación y la eficiencia operacional.
En cuanto a las principales barreras que se encuentran las empresas en el ámbito de data e inteligencia artificial, destaca la escasez de perfiles especializados en IA, como científicos de datos, ingenieros de datos o traductores de negocio. Y a la hora de adoptar plataformas de analítica avanzada señalan la escasa disponibilidad y calidad de los datos, el conocimiento del equipo, la ausencia de una estrategia clara o la falta de presupuesto.
Por último, se espera que, debido a esta falta de conocimiento, talento y demanda estimada para los próximos años, aparezcan nuevos players en el ámbito del Data que puedan aliviar las necesidades del mercado.
