Gartner destaca que los líderes de Data & Analytics deben centrarse en tres imperativos principales para aprovechar las tendencias clave de 2022 en sus organizaciones. Las principales medidas a observar son activar el dinamismo y la diversidad, aumentar el foco en las personas y las decisiones e institucionalizar la confianza.
“Las tendencias clave de D&A de este año representan dinámicas comerciales, de mercado y tecnológicas que ayudarán a las organizaciones a anticipar el cambio y convertir la incertidumbre en una oportunidad”, señala Rita Sallam, Vicepresidenta distinguida de Gartner Research.
En 2022, Gartner identificó las tendencias clave en datos y análisis. El auge de los sistemas de IA adaptativos, como la ingeniería de IA, impulsa el crecimiento y la innovación mientras se enfrenta a las fluctuaciones en los mercados globales.
Gartner predice que para 2026, la aplicación de métricas de confianza automatizadas en ecosistemas de datos internos y externos reemplazará a la mayoría de los intermediarios externos, reduciendo a la mitad el riesgo de compartir datos. Las tendencias para 2022 en esta categoría incluyen: sistemas de IA adaptativos, IA centrada en datos, malla de datos basada en metadatos y siempre compartir datos.
A su vez, para que los conocimientos sean relevantes para los responsables de la toma de decisiones, los líderes de datos y análisis deben ofrecer análisis enriquecidos basados en el contexto creados a partir de componentes básicos en toda la empresa. Esto incluye priorizar la alfabetización de datos e implementar estrategias para abordar la escasez de datos y talento analítico.
Para 2025, la mayoría de los directores de datos (CDO) no habrán podido fomentar la alfabetización de datos requerida entre los empleados para lograr sus objetivos comerciales estratégicos basados en datos. La investigación de Gartner muestra que las organizaciones que se ocupan de los elementos humanos de Data & Analytics tienen más éxito que las organizaciones que solo consideran la tecnología.
Lograr el valor de Data & Analytics a escala solo es posible mediante la gestión de riesgos de IA y la adopción de una gobernanza conectada en sistemas distribuidos, entornos de borde y ecosistemas emergentes. La IA se está volviendo más generalizada, pero la mayoría de las organizaciones no pueden interpretar o explicar lo que hacen sus modelos, lo que genera una falta de confianza y transparencia.
A medida que las regulaciones de Inteligencia Artificial proliferan a nivel mundial, requieren ciertas prácticas auditables que aseguren la confianza, la transparencia y la protección del consumidor. Para 2026, Gartner predice que las organizaciones que desarrollen IA confiable impulsada por un propósito tendrán más del 75% de innovaciones de IA exitosas, en comparación con el 40% entre aquellas que no las tienen.
Fuente: Gartner
