A medida que la IA vaya transformando los lugares de trabajo en todo el mundo, habrá una gran demanda de competencias en materia de alfabetización de datos. De hecho, el 79 % de las organizaciones afirman que, de aquí a doce meses, los datos serán más importantes para la toma de decisiones de su organización.¹ Pero, ¿qué es exactamente la alfabetización de datos?
Gartner® define la alfabetización de datos como la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en su contexto, incluida la comprensión de las fuentes y creaciones de datos, los métodos y técnicas de análisis aplicados y la capacidad de describir la aplicación del caso de uso y el valor resultante.²
¿Por qué son importantes estas competencias? Para dirigir una organización con decisiones impulsadas por IA y basadas en datos, la alfabetización de datos es una competencia necesaria para todos, no solo para los científicos de datos. Tanto si una persona acaba de empezar su carrera profesional como si ocupa un cargo directivo, la capacidad de comprender, interpretar y comunicar utilizando datos es una habilidad crucial para todos los empleados.
En un entorno en el que la capacitación está disponible para ayudar a los equipos a comprender el valor de los datos para sus responsabilidades diarias, los equipos pueden obtener conocimientos a partir de los datos y aplicarlos, y empezar a demandar flujos de trabajo integrados en datos. Con el tiempo, esto puede generar más confianza y disposición a delegar decisiones en la IA porque comprenden los datos subyacentes que dieron forma a la recomendación.
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¿Qué se necesita para lograr una correcta alfabetización de datos?
1. Democratizar el acceso a los datos en toda su empresa
Mucha gente piensa que los programas de capacitación en ciencia de datos son el primer paso para convertirse en una organización basada en datos, pero en realidad todo empieza por hacer que los datos sean más accesibles. Piense en el sistema de un centro de llamadas. Generalmente, esos datos están bloqueados en la aplicación y no se ponen a disposición del resto de la organización, pero si se compartieran con el consentimiento del cliente, el análisis de datos del centro de llamadas podría ayudar en la capacitación y la educación, la eficiencia general y la mejora de las comunicaciones para esa parte de la organización.
"A veces es necesario ayudar a la gente a apreciar el valor que pueden aportar los distintos tipos de información, especialmente a gran escala y fuera de las áreas funcionales y dominios individuales", afirma Tim Humphrey, director de Análisis de IBM. Mediante la creación de un repositorio central, como un tejido de datos, el personal de toda la organización puede almacenar y acceder fácilmente a los datos, lo que simplifica el acceso a los datos y abre la puerta a tecnologías como el análisis de datos y la IA para agilizar los flujos de trabajo.
Para crear un acceso democratizado a los datos, la GCDO de IBM implementó una plataforma de datos unificada que proporciona una fuente central de datos controlados y permite a los usuarios cargar, transformar y analizar datos. Desde su lanzamiento, la plataforma ha mejorado rápidamente los resultados empresariales de la GCDO. En aproximadamente 18 meses, la oficina generó 1300 millones de dólares en beneficios empresariales y un ROI 10 veces mayor gracias a las iniciativas de transformación basadas en datos e IA.
IBM GCDO generó un retorno de la inversión 10 veces mayor gracias a las iniciativas de transformación basadas en datos e IA.
Implementar una arquitectura que permita un acceso rápido y sencillo a los datos en un patrimonio de datos dispares.
Tenga cuidado al limpiar los datos existentes y conservar la privacidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento al combinar conjuntos de datos para garantizar que sean significativos.
Evalúe los derechos de acceso a datos relevantes, las licencias y los permisos de uso compartido a medida que integra los datos en fuentes, ecosistemas y silos, de modo que los conocimientos no queden atrapados en un nivel funcional y puedan escalarse a toda la empresa.
2. Organizar la información de forma clara y transparente
Una vez que haya establecido una plataforma para el acceso a datos controlados, es importante ayudar a los responsables de la toma decisiones a comprender cómo se mueven los datos a lo largo del pipeline. Por tanto, comunique el valor, el origen y la calidad de los datos con claridad y respeto para todos los niveles de experiencia. Esta es la forma más rápida de potenciar los datos para los usuarios técnicos y no técnicos por igual, así como de inspirar confianza en las iniciativas de IA (al fin y al cabo, la tecnofobia existe). Cuando los datos se organizan de forma transparente y explicable, la gente puede entenderlos más fácilmente antes y después de aplicar la IA.
Aunque no todo el mundo necesita tener los conocimientos de un científico de datos, todo el mundo debería comprender los datos, su linaje y cómo fluyen dentro de los procesos integrales. No basta con conocer solo una parte de un proceso. Para lograr una comprensión integral, hay que plantearse algunas preguntas clave.
- ¿Cuál es la fuente de los datos y si es de confianza?
- ¿Qué metadatos, reglas y políticas de cumplimiento hay detrás?
- ¿Qué significan los datos generados por este algoritmo para los usuarios a los que van destinados?
- ¿Cómo puedo explicar el valor empresarial de estos datos para ofrecer mejores resultados empresariales?
Sus equipos deben poder buscar datos, acceder a todos los datos a los que se supone que deben tener acceso y, a continuación, habilitar aplicaciones empresariales con ellos.
Utilice metadatos y estandarice las definiciones y la terminología asociadas a los datos en todas las funciones empresariales.
Encuentre KPI que muestren cómo la alfabetización de datos contribuye a los objetivos empresariales. Obtenga conocimientos significativos, realice un seguimiento del uso de los datos y pruebe y optimice unas cuantas iniciativas a la vez.
Ayude a los equipos a rastrear y comprender el linaje de los datos y asegúrese de que sean consistentes en toda la organización.
3. Capacitar a los ciudadanos para que utilicen y analicen los datos de forma responsable y los conviertan en acciones utilizando la IA
Proporcionar alfabetización de datos ayuda a su organización a leer, descifrar y utilizar los datos (especialmente cuando proceden de un modelo) para tomar mejores decisiones, pero también permite a los equipos utilizarlos como diferenciador competitivo. Para capacitarse y conectar los datos con los resultados empresariales, sus equipos necesitan conocer bien las herramientas de datos de las que disponen y el modo de utilizarlas para alcanzar sus objetivos. En última instancia, se necesitan expertos capaces de humanizar los datos y la IA; es decir, de hacerlos más accesibles y útiles para las personas. Se considera que un programa de alfabetización de datos ha tenido éxito cuando, tras finalizar la capacitación, sus equipos son capaces de traducir los datos en historias convincentes y visuales que se queden con la gente y transformen los datos en conocimientos procesables, así como en resultados empresariales concretos.
Johnson & Johnson apoya a sus empleados enseñándoles a aprovechar mejor las tecnologías avanzadas y emergentes, incluida la IA. "En colaboración con IBM, creamos un modelo de inferencia de competencias basado en IA para la función de tecnología que combina datos externos no identificados con datos sobre competencias procedentes de nuestros conjuntos de datos internos", explica Jim Swanson, director de Información de Johnson & Johnson.
"Hemos podido utilizar los datos sobre las competencias de los empleados que residen en las herramientas que utiliza mi organización de TI e introducirlos en el modelo. La IA ha sido capaz de determinar el nivel de madurez de cada uno en cada una de las competencias que queríamos destacar, creando una visión global de los puntos fuertes y débiles individuales", dice Swanson.
Al igual que Johnson and Johnson, las organizaciones pueden desarrollar la alfabetización informática partiendo de una estrategia empresarial altamente conectada a nivel de las partes interesadas ejecutivas y mapeándola a través de los dominios de las partes interesadas.
"Cuando las partes interesadas se quejan de que los esfuerzos en materia de datos han 'fracasado' o no han aportado lo que esperaban, a menudo se debe a que la estrategia ejecutiva no está claramente definida y a que los conocimientos en materia de datos de las partes interesadas no están alineados en todos los dominios y en el equipo", menciona Jennifer Kirkwood, socia y directora global de Datos de Talento de IBM Consulting.
Asegúrese de que los profesionales de todos los niveles de la organización puedan utilizar las técnicas de visualización de datos y narración de historias que mejor se adapten a sus objetivos empresariales estratégicos, y fundamente esta capacitación en un plan de estudios sobre la eficacia de la comunicación.
Asegúrese de que sus programas de capacitación reflejen las necesidades reales de los diferentes roles y conecten los datos con el valor cotidiano de las partes interesadas.
Contrate personal con certificaciones técnicas o titulaciones del programa P-TECH para cerrar las brechas de competencias. Utilice paneles que definan métricas y KPI para realizar un seguimiento de la evolución de su organización con el fin de orientarla más hacia los datos.
4. Liderar con empatía para crear campeones de datos
La curiosidad se sitúa en el centro de la toma de decisiones basada en datos y de la creación de una cultura con conocimientos de datos. Los empleados y líderes con conocimientos de datos siempre indagan, van al fondo de la cuestión y no se toman nada al pie de la letra; adoptar esta actitud se convierte en algo crucial para garantizar que las recomendaciones dadas por la IA sigan respondiendo de manera satisfactoria a las necesidades de su organización.
Su trabajo consiste en saber escuchar y determinar con sus equipos, en función de sus roles específicos, qué competencias en materia de alfabetización de datos pueden aportar resultados a la empresa y, por último, poner en marcha un plan de capacitación.
Estos defensores de los datos tienen plenas facultades dentro de IBM, de manera que, si encuentran un grupo afín en cuentas por cobrar o cadena de suministro, por ejemplo, y quieren avanzar con capacidades de datos e IA, pueden hacerlo sin tener que retroceder para pedir permiso o financiamiento. Al asegurarse de que los empleados entienden cómo funcionan los datos en toda la organización y dónde encaja la IA en esta combinación, está creando una cultura de administración de datos. En última instancia, esto desemboca en una red de defensores de los datos en toda la organización, de modo que la alfabetización de datos se convierte en parte de un círculo virtuoso de aprendizaje.
Adopte un enfoque basado en los casos de uso que refuerce el valor de la alfabetización de datos para los líderes de toda la organización y consiga la aceptación de las partes interesadas más importantes.
Fomente conversaciones abiertas a todos los niveles e incluya perspectivas diversas para generar mejores resultados. Ponga continuamente de manifiesto el valor que los datos pueden aportar a la organización.
Sirva de ejemplo con su conducta: no interprete los datos al pie de la letra, y desafíe a sus equipos con datos que planteen preguntas. Anime a los equipos a establecer vínculos dentro y fuera de la organización para que las diversas perspectivas estén representadas en todos los aspectos del trabajo.
A medida que los datos y la IA se convierten en el núcleo de todos los aspectos de la gestión de una organización, la alfabetización de datos es fundamental para crear una cultura basada en ellos. Como líder de datos de su organización, está promoviendo el cambio y apoyando objetivos empresariales más amplios al inculcar un lenguaje común basado en los datos. Sus esfuerzos pueden enfrentar dificultades, pero esas ideas ambiciosas llenan un vacío muy necesario, y la inversión vale la pena. De hecho, el futuro de su empresa depende de ello.
No se detenga ahora. Continúe fomentando el desarrollo de las competencias adecuadas en materia de alfabetización de datos en función de sus objetivos empresariales, y conviértase en un compañero del equipo directivo y de toda la fuerza laboral. "Para tener verdaderamente conocimientos de datos, esta forma de pensar debe trascender todos los roles, no solo ser evidente en la parte inferior, superior o intermedia", afirma Humphrey. En otras palabras, la alfabetización de datos es un viaje cíclico para cada nivel de la organización.
Sobre todo, recuerde que usted es el referente. Como líder de datos, su ejemplo sienta un precedente y garantiza que sus equipos se sientan cómodos hablando de datos y dejando que estos impulsen mejores resultados empresariales. Con su marco de promoción y alfabetización en materia de datos, estará convirtiendo la información sobre datos en acción y sentando las bases para una cultura de campeones de datos y toma de decisiones basada en datos para los próximos años.
Notas de pie de página
¹ Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices, 451 Research, 2022
² How to Create a Balanced Data and Analytics Organizational Model, Gartner, 10 de mayo de 2022. GARTNER es una marca registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en EE. UU. e internacionalmente y se utiliza aquí con permiso. Todos los derechos reservados.
³ 2023 Chief Data Officer Study: Turning data into value, IBM Institute for Business Value, 2023
⁴ Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices, 451 Research, 2022
⁵ Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data Management and Analytics, 451 Research, 2021