Este es el impacto de la IA en 2024 en banca y servicios financieros
Cada día se generan volúmenes inmensos de datos en el mundo, convirtiéndose en el activo más importante de las organizaciones. Es ante este contexto que la analítica de datos se convierte en una de las tendencias más fuertes entre las empresas en 2022.
Así lo señala la firma EY en su estudio Transformación con sentido digital, donde EY encuestó a 670 líderes de empresas en 10 países de Latinoamérica.
Entre los resultados, más de la quinta parte de los encuestados (21%) manifestó que la analítica de datos es la tecnología más usada en sus procesos de transformación digital. Esto por encima de otras tecnologías como robótica e inteligencia artificial (16%) o comercio electrónico (15%).
Nelson Beltrán, líder de Analytics de EY Latinoamérica Norte, señaló que quien más datos tenga, pero, sobre todo, quien haya desarrollado la capacidad de análisis de esos datos para mejorar la toma de decisiones acertadas de negocio, podrá generar una ventaja competitiva en su industria.
“Por ello, no solo las herramientas de Big Data y de analítica de datos se están volviendo tremendamente importantes para las empresas. Sino que también se vuelve imprescindible contar con un grupo de personas que analice esos datos. Y que además puedan extraer información de valor”, afirmó Beltrán.
Añadió que entre los usos de la analítica de datos para las empresas están el incrementar las ventas, y reducir costos. Así como mejorar la salud, y el control de la pandemia.
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No obstante, el experto señaló que existen varios desafíos para las empresas en cuanto a la analítica de datos. Algunos son la definición de una estrategia, el acceso a la tecnología, y la atracción de talento.
“Sin importar la industria, en todas las organizaciones del mundo llegará el momento en el que parte de su equipo esté conformado por arquitectos y científicos de datos. Además, en el futuro cercano las empresas tendrán la responsabilidad de construir un área de analítica. La cual se encargue no solo de los modelos analíticos, sino de la gestión y administración de los datos”, concluyó Beltrán.
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