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Las organizaciones aún no confían en la analítica de datos

Según el estudio “Guardians of Trust” de la firma KPMG, solo el 35% de los ejecutivos tiene un alto nivel de confianza en la forma que sus organizaciones manejan la analítica de datos.

Un resultado inquietante dejó el estudio de KPMG sobre la percepción que tienen los ejecutivos en relación al manejo y analítica de datos (D&A), y la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en el proceso. Según el informe, solo el 35% de los ejecutivos tiene un alto nivel de confianza en la forma en que su organización usa D&A. Además, las preocupaciones sobre los riesgos relacionados con D&A y IA son altas: el 65% de los encuestados tiene algunas reservas o desconfianza activa en su analítica de datos, y el 92% está preocupado por el impacto negativo que esto le puede traer a la reputación corporativa.

“Guardians of Trust” sugiere que la creciente interrelación entre humanos y máquinas exige una mayor responsabilidad en el alto nivel ejecutivo para lograr que las funciones tecnológicas y la gobernabilidad proactiva funcionen de manera adecuada, realizando controles estratégicos y operativos que aseguren y mantengan la confianza. A medida que las empresas logran la convergencia a organizaciones totalmente digitales, analíticamente impulsadas, la gestión de las máquinas se está volviendo tan importante como la gestión de las personas, es decir, cada una de las partes necesita de la otra.

“Una vez que el análisis y la IA se vuelvan omnipresentes, será inevitable y más difícil administrar la confianza”, comentó Thomas Erwin, jefe global de KPMG Lighthouse: Centro de Excelencia para D&A y Automatización Inteligente. “Con la rápida adopción del análisis predictivo, deberíamos prepararnos para proporcionar una gobernanza adecuada a este escenario de algoritmos. La función de las máquinas debe convertirse en una parte central de toda organización, con el objetivo de hacer coincidir el poder y el riesgo de D&A con la sabiduría de usarlo bien y de manera adecuada”.

¿Quién es responsable cuando las cosas van mal?

Con la baja confianza sobre los riesgos reputacionales y financieros, resultado de los errores de análisis o del uso indebido, los encuestados no tenían claro quién debería rendir cuentas si una decisión empresarial deficiente generaba pérdidas financieras o de clientes.

El 62% cree que la responsabilidad principal debería recaer en los encargados de la tecnología dentro de sus organizaciones, un 25% pensó que está en los tomadores de decisiones, y el 13% consideró que debe ser del área de funciones reguladoras y de control.

Analizando con más detalle las áreas que se deben culpar cuando las analíticas fallan, hubo una amplia distribución de respuestas que sugiere una falta de claridad: solo el 19% dijo que el CEO debe asumir responsabilidad; otro 13% advierte que el DCO (Data Chief Officer) y tan solo el 7% cree que otros ejecutivos de alto deben asumirla.

 ¿Cómo debería ser el buen gobierno?

La incertidumbre de los encuestados acerca de quién es responsable, plantea la pregunta sobre qué gobierno proactivo debería existir para garantizar y proteger el uso de la analítica.

“A medida que las organizaciones comienzan a pensar en el comportamiento de las máquinas en paralelo al de las personas, deben considerar nuevos modelos de gobernanza para respaldar los saltos de confianza que requiere la fuerza de trabajo humano-máquina”, recalcó Erwin. “En un nivel fundamental, la responsabilidad de las máquinas debe ser mantenida firmemente por el CEO y los líderes funcionales”.

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