El mundo de los negocios está en constante cambio, e impulsado por la aparición de herramientas de Inteligencia Artificial (IA), esta rapidez en el cambio puede llegar a ser exponencial. Y cuando se trata de estar a la vanguardia de estas tendencias tecnológicas, Google siempre se destaca.
En su último informe, titulado “Data and AI Trends 2023”, la compañía comparte información valiosa sobre lo que podemos esperar del futuro. En este artículo, encontrará una recopilación de la información más importante de este informe, además de nuestra opinión sobre los puntos presentados.
Exploremos juntos las fascinantes perspectivas que esta combinación de datos e IA tiene para el futuro de los negocios.
Tendencia 1: Romper con los silos de datos
Para 2026, la mayoría de las organizaciones (82%) planean integrar completamente las capacidades que respaldan todo el flujo de trabajo de datos e IA en sus plataformas en la nube.
Esta tendencia de eliminar los silos es esencial para mejorar el acceso y la eficiencia en el uso de los datos. A diferencia de los silos, una nube de datos abarca todas las etapas del ciclo de vida de los datos en una infraestructura común, preconfigurada para permitir una integración perfecta.
Según Andi Gutmans, vicepresidente y gerente general de ingeniería de bases de datos de Google Cloud, se estima que para 2026 se generarán 7 PB (petabytes) de datos por segundo en todo el mundo. Sin embargo, solo el 10% de estos datos es original, mientras que el otro 90% está duplicado. Esto muestra claramente que el almacenamiento de datos en silos y las estrategias de almacenamiento de datos no pueden satisfacer la demanda actual.
Un almacén de datos es un sistema de almacenamiento centralizado donde los datos de una organización se recopilan, organizan y ponen a disposición para el análisis y la toma de decisiones. Por otro lado, los silos de datos son estructuras donde los datos se almacenan por separado en diferentes sistemas o departamentos, sin una integración eficiente entre ellos.
Cuando Andi menciona que el 90% de los datos generados están duplicados, quiere decir que gran parte de los datos se replican y almacenan en diferentes silos. Esta duplicación de datos desperdicia recursos de almacenamiento y dificulta el mantenimiento de la coherencia y la calidad de los datos.
Además, la falta de integración entre silos impide un análisis exhaustivo y el máximo uso de la información.
A diferencia de los silos de datos, un almacén de datos le permite consolidar e integrar datos de diferentes fuentes en una sola ubicación. Esto facilita el acceso, el análisis y la comprensión de los datos, lo que permite una visión más completa y confiable de la información de la organización, pero aún puede sufrir datos duplicados si no se diseña correctamente y no existe una estrategia efectiva de integración de datos.
Un enfoque en la nube puede facilitar la integración de datos de múltiples fuentes, lo que permite una visión más completa e integrada de los datos de la organización.
La flexibilidad y escalabilidad de la computación en la nube también contribuyen a la eficiencia en la gestión de datos y a reducir la duplicación.
Para manejar la cantidad de datos generados diariamente por dispositivos y aplicaciones, las organizaciones necesitan una solución mejor que los silos: una solución en la nube.
Una nube de datos unificada permite la integración de datos y conocimientos en experiencias digitales y flujos de trabajo. Esto garantiza que los usuarios tengan acceso a la información correcta en el momento adecuado para obtener los mejores resultados posibles.
Este enfoque se ha adoptado en varios sectores:
Venta al por menor:
Los minoristas recopilan todos los datos en una plataforma para obtener información sobre los clientes para que puedan ofrecer una experiencia personalizada en todos los puntos de contacto.
Fabricación:
Los fabricantes conectan máquinas y diferentes sistemas a través de una plataforma de datos unificada.
Servicios financieros:
Los bancos minoristas y las aseguradoras ya ofrecen soluciones centradas en el cliente y de privacidad de datos para ofrecer experiencias personalizadas a los clientes.
Para lograr este crecimiento actual en el futuro, Google Cloud ofrece una infraestructura optimizada para administrar estas cargas de trabajo informáticas intensivas.
Romper los silos de datos es una tendencia clave para el futuro de los negocios. La accesibilidad y el uso eficiente de estos datos impulsan la toma de decisiones, aceleran los ciclos de desarrollo y mejoran la experiencia del cliente.
Aquí en Tigabytes creemos que una nube de datos unificada permite la integración de datos y conocimientos en experiencias digitales y flujos de trabajo, lo que permite a los usuarios acceder a la información correcta en el momento adecuado. Este enfoque ya se está adoptando con éxito en una serie de industrias, como el comercio minorista, la fabricación y los servicios financieros.
Tendencia 2: Entrando en la era del ecosistema de datos abiertos
El universo de los datos está evolucionando cada vez más, y las empresas ya se han dado cuenta de la necesidad de evolucionar con ellos.
Según el informe de tendencias de Google, el 78% de los gerentes ejecutivos creen que el uso de datos externos es una competencia crítica para el desarrollo de sus empresas.
En este sentido, es esencial explorar las ventajas que ofrece esta tendencia y entender cómo puede impulsar la transformación digital.
Una de las ideas presentadas en el informe es la comprensión de que al entrar en la era del ecosistema de datos abiertos, las organizaciones obtienen la libertad de elegir las tecnologías que prefieren e integrar datos de una variedad de fuentes.
Esto significa que no están encerrados en un solo proveedor y pueden aprovechar al máximo sus datos seleccionando las soluciones que mejor se adapten a sus necesidades y objetivos específicos.
Este enfoque también trae beneficios tales como:
- Mayor retorno de la inversión,
- Ciclos de desarrollo más rápidos y
- Mayor flexibilidad en el uso de entornos existentes.
Gerrit Kazmaier, vicepresidente y gerente de datos de Google Cloud Data Analytics, destaca la importancia de aprovechar los datos mediante la creación de un ecosistema de datos multinube abierto.
Afirma que esta es la parte más importante de las nuevas estrategias para adoptar la inteligencia artificial. Kazmaier también señala que las organizaciones reconocen que los datos son cruciales para la innovación digital y son la clave para habilitar la IA. Sin embargo, el desafío radica en el hecho de que los datos se generan en volúmenes cada vez mayores y están atrapados en diferentes silos y nubes cerradas.
Para superar estos desafíos, es fundamental crear un ecosistema de datos abierto de múltiples nubes en el que todos los empleados, clientes y socios puedan participar como contribuyentes activos.
Este enfoque permite a las organizaciones la libertad de crear una nube de datos que incluya todos los formatos y fuentes de datos, utilizando las tecnologías que mejor se adapten a sus necesidades específicas. Además, es esencial adoptar arquitecturas y estándares abiertos, lo que permite la migración de datos y análisis a través de múltiples nubes, proteger la libertad y evitar el bloqueo de proveedores.
Otro aspecto importante presente en el informe de tendencias es la adopción del código abierto.
Google destaca el aumento en el uso de software de código abierto y una disminución en el uso de software empresarial con licencia en los últimos 10 años.
La investigación muestra además que más del 70% de las nuevas aplicaciones se desarrollan en bases de datos de código abierto, y el 80% de las empresas creen que un entorno multinube de código abierto es fundamental para la flexibilidad.
La reutilización de código fuente abierto y aplicaciones mejora la productividad y permite a las organizaciones acelerar el desarrollo, reducir los costos y tener una mayor portabilidad de datos, código y aplicaciones.
Es importante destacar que las organizaciones también pueden aprovechar los conjuntos de datos disponibles públicamente. Estos conjuntos de datos, a menudo disponibles gratuitamente y verificados por la comunidad, pueden proporcionar información valiosa.
Es importante mencionar algunos ejemplos en el informe de Google de empresas que están cosechando los beneficios de esta tendencia:
- Moderna utiliza Looker en su entorno multinube para aprovechar la flexibilidad y elegir su base de datos preferida.
- Swisscom, por su parte, aumentó sus visitas en un 25% mediante la integración de la orientación geográfica, la capacidad de respuesta y los datos del sitio web.
- Tokopedia utiliza Kubernetes para ejecutar su plataforma de comercio electrónico, mejorando la experiencia y fidelizando a los compradores.
Entrar en la era del ecosistema de datos abiertos es una tendencia cada vez más relevante y esencial para las empresas que buscan impulsar su transformación digital. La adopción de estándares abiertos, la integración de datos y la elección de tecnología son clave para crear un entorno en el que los datos puedan fluir libremente, impulsando la innovación y la competitividad.
Además, el uso de software de código abierto y la exploración de conjuntos de datos públicos son estrategias que le permiten maximizar el valor de los datos y obtener información valiosa. Por lo tanto, las organizaciones deben adoptar esta tendencia y construir su propio ecosistema de datos abiertos, aprovechando al máximo las oportunidades que ofrece.
Tendencia 3: Aprovecha el gran momento de la IA
Las experiencias basadas en inteligencia artificial ya forman parte de la vida cotidiana. Esta ubicuidad crea una demanda de formas más fáciles de trabajar con IA (inteligencia artificial) y ML (aprendizaje automático) para que más personas utilicen estas capacidades.
La IA (Inteligencia Artificial) es un campo de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. ML (Machine Learning) es una subárea de la IA que se centra en el diseño de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de los datos, sin ser programados explícitamente, y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo.
Estas tecnologías tienen el potencial de transformar diversas industrias al permitir la automatización, el análisis predictivo y la toma de decisiones basada en datos.
June Yang, vicepresidenta de soluciones industriales e inteligencia artificial en la nube en Google Cloud, dice:
“Estamos en el pináculo de la IA. Ya sea que la gente se dé cuenta o no, ya usamos aplicaciones basadas en IA todos los días. Las plataformas de redes sociales, los asistentes de voz y los servicios de transporte son algunos ejemplos. Las organizaciones están adoptando herramientas y tecnologías de IA y ML porque les permiten extraer mucha más información de los datos y resolver problemas del mundo real a escala y con precisión”.
La unificación es un aspecto crucial de las estrategias emergentes de adopción de IA. Anteriormente, las empresas consideraban y administraban los datos y las nubes de IA como entidades separadas, pero este enfoque aislado crea obstáculos que dificultan el trabajo y crean desafíos aún mayores que los comunes.
Desafíos de la adopción de IA
Uno de los desafíos que enfrentan las organizaciones, según el informe de Google, es superar la falta de habilidades. Y, aquellos que han hecho que la IA / ML sea más accesible para más empleados están mejorando la forma en que operan.
Según Google, hoy en día algunos segmentos están por delante del uso de la IA, tales como:
Minoristas: aquí usan esta tecnología para ofrecer recomendaciones personalizadas, garantizar la disponibilidad del producto y predecir la pérdida de clientes.
Sector financiero: utilizada para la detección de fraudes, clasificación de documentos y análisis de transacciones.
Telecomunicaciones: ayuda a automatizar los centros de llamadas, monitoree torres celulares e identificar tendencias y pronósticos útiles.
A medida que más empresas reconocen que no tienen el equipo de ciencia de datos necesario para lograr los objetivos de IA / ML, están capacitando a los “científicos de datos ciudadanos” para desarrollar modelos previamente entrenados o métodos de capacitación de código bajo.
Según los datos del informe de Google, el 81% de las organizaciones afirman que tener más científicos de datos mejora su capacidad para realizar análisis avanzados en más proyectos.
Para la adopción exitosa de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se recomienda adoptar modelos y características listos para usar, personalizarlos y centrarse en lo esencial.
Comenzar con proyectos pequeños y simples puede producir resultados significativos, y las soluciones exitosas de IA crean confiabilidad y estabilidad en el modelo.
Lauren Miller, directora de información de Macy’s, menciona según el informe de Google, una de las características interesantes que utilizan en la compañía:
“Asegurarse de tener las sábanas y toallas adecuadas al comprar un edredón para su cama es una de las características geniales que utilizamos. Con la función que se está desarrollando en Google Cloud, lo ayudaremos con estas recomendaciones”.
La tendencia actual es clara: AI / ML está transformando la forma en que operan las organizaciones y brindando oportunidades sin precedentes. Aprovechar este gran momento de IA requiere un enfoque estratégico y colaborativo, que reúna a expertos de diferentes campos para explorar el potencial transformador de los datos y tecnologías de IA.
Además, es importante adoptar un enfoque gradual y estratégico al implementar proyectos de IA. Comenzar con proyectos más pequeños y simples permite a las empresas ganar experiencia y aprender de cada paso.
Por lo tanto, a medida que aprovechamos el gran impulso de la IA, es crucial considerar unificar los datos y las nubes de IA, empoderar a los científicos de datos ciudadanos y adoptar un enfoque estratégico y colaborativo para impulsar la innovación.
Las oportunidades son enormes, y las empresas que saben cómo usar la IA de manera efectiva tendrán una ventaja competitiva significativa en el mundo empresarial en constante evolución.
Tendencia 4: Usa insights en todo
Según Google, en los próximos años, se espera que aproximadamente el 75% de las organizaciones busquen nuevas características que puedan ayudar en su toma de decisiones, características que actualmente no están disponibles en sus sistemas tradicionales de Business Intelligence (BI). Esto indica una creciente necesidad de soluciones más avanzadas que puedan manejar el volumen y la complejidad de los datos actuales, y que puedan proporcionar información valiosa para impulsar el éxito y la innovación en las empresas.
Business Intelligence es una práctica que implica la recopilación, organización, análisis y presentación de información relevante para ayudar a tomar decisiones comerciales.
En la práctica, BI utiliza tecnologías, herramientas y metodologías para transformar los datos brutos en información útil y comprensible, proporcionando una visión detallada del rendimiento, las tendencias y las oportunidades de negocio.
Kate Wright, Directora Senior de Gestión de Productos de Google Cloud, señala que muchas organizaciones aún no han adoptado ampliamente BI debido a la falta de confianza en los informes y las herramientas.
Los informes tradicionales a menudo proporcionan datos inconsistentes o inexactos, que se crean en base a copias obsoletas de datos, herramientas aisladas y cálculos no estándar.
Para acelerar la adopción de BI, las organizaciones están repensando sus estrategias y explorando soluciones que brinden una experiencia con datos contextualizados, proporcionando información personalizada de manera clara y procesable a los usuarios. Esto incluye capacitar a los responsables de la toma de decisiones empresariales con las herramientas adecuadas para incorporar información en sus flujos de trabajo diarios.
Al remodelar el uso de BI e implementar múltiples soluciones, es crucial extraer métricas y definiciones de manera consistente y en tiempo real para obtener una única versión de la verdad.
El informe destaca además que la medición del retorno de la inversión (ROI) de BI no debe basarse únicamente en la frecuencia de acceso a un tablero, sino en resultados tangibles como el aumento de los ingresos, la optimización de la cadena de suministro y el desarrollo de productos innovadores.
La tendencia de usar insights en todo está impulsando un cambio en el paradigma de BI. Las organizaciones se están alejando del modelo tradicional de tablero y adoptando un modelo orientado a la acción, en el que las ideas se comparten con un mayor número de personas en diferentes entornos.
Para ilustrar la aplicación de estas tendencias en todo el mundo, podemos citar:
- La empresa estadounidense Flashpoint, que utiliza análisis integrados para proporcionar a los clientes información en tiempo real sobre las amenazas de seguridad. Este enfoque permite una respuesta más ágil y eficiente a los riesgos potenciales.
- En Europa, Auto Trader adopta una estrategia de BI escalable, confiable y de autoservicio, que sirve tanto a los empleados internos como a los clientes.
- En Asia, Mitsubishi Heavy Industries comparte análisis de datos procedentes del Internet de las cosas (IoT) en toda la organización.
Aquí en Tigabytes, creemos que es fundamental que las organizaciones aprovechen al máximo los conocimientos generados a partir de datos y análisis. El uso eficiente de BI puede impulsar la toma de decisiones, mejorar la calidad de los productos y servicios y generar un impacto positivo en los resultados financieros.
Crear métricas confiables y consistentes a través de una capa semántica es esencial para garantizar la calidad y relevancia de la información compartida. De esta manera, las organizaciones podrán tomar decisiones basadas en una única versión de la verdad, impulsando el éxito y la competitividad en el mercado.
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Tendencia 5: Conozca sus datos desconocidos
Actualmente, según el informe de tendencias de Google, el 77% de las organizaciones buscan mejorar la clasificación de datos y aplicar controles de privacidad y seguridad, la necesidad de conocer sus datos desconocidos se vuelve cada vez más crucial.
Como destaca el consultor senior de seguridad del equipo de Google Cloud, Anton Chuvakin, los datos son extremadamente valiosos y juegan un papel clave en la competitividad de las empresas. Sin embargo, a medida que las organizaciones acumulan volúmenes cada vez mayores de datos de una variedad de fuentes, a menudo no son conscientes del nivel de riesgo que plantean estos datos.
El desconocimiento sobre los datos que tienen impide a las empresas protegerlos de manera efectiva, además de dificultar la identificación de riesgos de seguridad y la implementación de las medidas necesarias.
Los datos no estructurados provenientes de diferentes canales, como aplicaciones de chat o archivos de registro, pueden plantear un desafío adicional, especialmente cuando contienen información confidencial.
En este contexto, garantizar la visibilidad de todos los datos se convierte en el primer y más crítico paso en la gestión del riesgo de datos.
En el informe también es posible observar un punto culminante por la importancia para la clasificación precisa de todos los datos. Con el alto volumen y la complejidad de los datos, las organizaciones recurren cada vez más al aprendizaje automático y las habilidades y capacidades de automatización empresarial para clasificar e identificar anomalías en los datos.
Como resultado, según el informe, el 73% de las organizaciones ya han tomado medidas para utilizar un lenguaje común en todos los activos de datos. Otro dato interesante es que el 72% aumentó la confianza en los datos, utilizando información y conocimientos más precisos.
Además de la clasificación, la implementación de controles consistentes es fundamental para reducir el riesgo al almacenar y compartir datos confidenciales.
La automatización juega un papel importante en este proceso, permitiendo a las empresas establecer procesos automatizados para eliminar o tokenizar (dividir el texto en unidades más pequeñas, llamadas tokens, para facilitar el análisis y el procesamiento) de la información personal antes de que se almacene o comparta.
También observamos que empresas de diferentes sectores ya adoptaban medidas proactivas para gestionar los riesgos de los datos. Los minoristas protegen la información confidencial que puede aparecer en los canales de servicio al cliente y las revisiones de productos.
Las empresas de fabricación y logística mantienen el control sobre la residencia de los datos generados por IoT, mientras que las organizaciones financieras y las aseguradoras ejecutan informes de riesgo proactivos para proteger los datos confidenciales de los clientes.
Dada la complejidad de la seguridad de los datos, se espera que cada vez más empresas adopten un enfoque colaborativo. Para 2025, se estima que el 60% de las organizaciones del G2000 incluirán directores de datos, directores de seguridad de la información y directores jurídicos en sus comités de gestión de riesgos de datos.
Este enfoque colaborativo será impulsado por el crecimiento en los mercados de datos, las regulaciones de privacidad y las preocupaciones de soberanía de la información.
Conocer los datos que no son claros para la organización se ha convertido en una necesidad para las organizaciones. La búsqueda para mejorar la capacidad de clasificación de datos, hacer cumplir los controles de privacidad y seguridad, y mitigar los riesgos regulatorios y de cumplimiento es una prioridad para las empresas.
Al adoptar un enfoque colaborativo y utilizar tecnologías como el aprendizaje automático y la automatización, las empresas están en camino de abordar los complejos desafíos de la seguridad de los datos y fomentar un entorno empresarial seguro y confiable.
Sobre la base de las cinco tendencias presentadas en este informe de Google, está claro que las empresas deben ser conscientes de las novedades e implementarlo en sus estrategias.
La transformación digital es clave para mantenerse competitivo en el panorama actual, abordando los desafíos relacionados con la privacidad, la seguridad y la eficiencia de los datos.
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