Innovación tecnológica en procesos: Data Science e IA para la eficiencia

Muchos líderes ya están sacando provecho de las facilidades que ofrece la tecnología aplicada a la gestión de proyectos. Desde una mejor comunicación entre los equipos, seguimiento, control de errores y aplicación de ajustes hasta la toma de decisiones. En esta nota vamos a conocer cuáles son los aportes del Data Analytics, la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning y el Business Intelligence en la gestión de un proyecto.

Tabla de contenidos

¿Cuáles son los beneficios de utilizar Data Analytics?

Aquellos líderes de proyecto con una mirada hacia el futuro, ven en la adopción de la tecnología, herramientas de gran utilidad. Estas herramientas hacen más ágil y precisa la organización de las tareas. Veamos cómo funciona la gestión de Data Analytics en la dirección de proyectos y qué ventajas brinda a una empresa.

En primer lugar, debemos decir que permite procesar grandes cantidades de datos a mucha velocidad generando nueva información. De esa manera, se accede a datos precisos y relevantes. Esto permite hacer pronósticos e identificar errores.

Se obtiene un abanico de información relativa a los avances del proyecto. A su vez, el análisis de datos empresariales son los que se consideran para tomar mejores decisiones en la organización.

Exploremos juntos los 10 beneficios de la Analítica de Datos en la gestión empresarial:

– Aprovecha al máximo los recursos disponibles: esto se consigue cuando las organizaciones almacenan y ordenan la información que se genera a diario.

– Genera la cultura de Data Driven Company: es decir, a crear el hábito de tomar decisiones en base a las conclusiones obtenidas de la información interna de la organización.

– Analiza datos empresariales: cuanto más información se obtiene de un proyecto, más certero es el resultado final.

– Revaloriza los datos: este beneficio se encuentra conectado con el anterior, ya que esta gestión de datos empresariales, permiten hacer una valuación más real de la compañía.

– Detecta Insights: los insights de negocio son el conocimiento que se genera para la mejora o creación de nuevas estrategias, actividades, etc.

– Impulsa a tomar mejores decisiones de negocio: con la reducción de errores, se potencia la toma de decisiones inteligentes.

– Aumenta los ingresos empresariales: gracias a la gestión de datos empresariales se establecen mejores oportunidades de negocios.

– Posiciona a la empresa en el mercado: invertir en tecnología para mejorar los procesos, los servicios y la calidad de los productos. Así se posiciona a la empresa dentro del sector.

– Aumentar la rentabilidad: la integración de data analytics en la dirección de proyectos, permite mejorar la performance en las operaciones pujando hacia arriba la rentabilidad.

– Reduce el fracaso de la viabilidad comercial: el estudio de viabilidad es una evaluación que define la probabilidad de éxito o fracaso de un proyecto.

– Mejora la atención a las necesidades del talento: puesto que se mejora el clima laboral.

La importancia del data analytics en la Gestión de Proyectos

Existen distintos tipos de análisis de datos empresariales a realizar con el data analytics. Se trata de los siguientes tipos de análisis:

1) El descriptivo (evalúa lo ocurrido).

2) Diagnóstico (analiza el presente y establece por qué sucedió).

3) Predictivo (realiza pronósticos a futuro).

4) Prescriptivo (identifica que es lo que se debe evitar para no tener dificultades).

Sin duda, el data analytics aporta grandes ventajas a las empresas. El análisis de datos empresariales realizado por el data analytics. brinda como resultado un nuevo conocimiento al que no se hubiera podido acceder con los enfoques tradicionales. Puesto que el nuevo conocimiento detecta dónde están las fallas y que hacer para corregirlas. Permite, también, obtener información valiosa para mejorar el rendimiento, la productividad y resguardar al talento humano de la compañía.

¿Cómo puedes formarte en Data Analytics?

Para estudiar data analytics, es bueno contar con conocimientos sobre matemáticas, economía o estadística. También es recomendable que cuentes con las siguientes habilidades o skills:

1) Interpretar y comunicar los datos de manera clara,

2) Identificar y eliminar errores en una base de datos,

3) Saber de estadística, cálculo y álgebra lineal,

4) Trabajar con herramientas de gestión de proyectos y con el machine learning.

Puedes encontrar más información sobre la formación en Analitica y Data Analytics, aquí.

La integración de Data Analytics en la Dirección de Proyectos

El data analytics aporta los datos que distintas metodologías ágiles pueden aprovechar para aplicar en los proyectos de trabajo. Nos vamos a focalizar en los más utilizados por las empresas.

• Ágil: es un principio que se utiliza para la gestión de proyectos, ya que promueve el trabajo colaborativo, aplica la iteratividad respaldada en datos y valora al equipo por encima del proceso. Además, permite acelerar las actividades y mejora su efectividad. Su enfoque facilita la integración de distintas metodologías y es de los más utilizados.

• Predictivo o modelo de cascada: comparado con el Ágil, es más fácil de implementar. Se trata de un proceso lineal, en el cual el trabajo se realiza de manera escalonada (como una cascada) y secuencial. Por ello, es conocido como “ciclo de vida de desarrollo de sistemas” o en inglés SDLC. El plan de trabajo que requiere, debe ser muy detallado por lo que es recomendable para proyectos grandes con equipos multidisciplinarios.

• Scrum: este modelo entiende que el equipo no cuenta con toda la información en el inicio del proyecto, pero crecerá del aprendizaje contínuo y la experiencia. El trabajo se realiza en base a “sprints” o tiempos cortos para realizar tareas y crean ciclos en el proyecto. El líder del proyecto es el Scrum Master.. El Scrum puede ser adecuado tanto para grandes como pequeños equipos.

• Híbridos: se trata de la combinación de Scrum y Cascada. Disminuye las debilidades de ambos al tiempo que reúne sus fortalezas para desarrollar productos de gran calidad. Desarrolla productos innovadores, al tiempo que crea ambientes de trabajo colaborativos y eficaces.

La gestión de proyectos requiere de un director de proyectos que pueda ejecutar e implementar y aprovechar al máximo estos enfoques.

¿Cuál es el papel de los líderes en la adopción de Data Analytics en una organización?

Los líderes de proyecto son los que influyen en la adopción de nuevas tecnologías y de data analytics en una empresa. Ellos son los que buscan herramientas que puedan colaborar en hacer las tareas más simples, rápido y alcanzar resultados de mayor calidad.

Para obtener los mejores resultados, es importante contar con un líder capaz de comprender los alcances del data analytics. Dependiendo del tipo de proyecto, existen distintas metodologías que pueden utilizarse para potenciarlo. Las necesidades del equipo, sus fortalezas y debilidades pueden pujar tanto al éxito o al fracaso de un proyecto.

¿Cómo puede la IA mejorar la eficiencia en la gestión de proyectos?

Hasta ahora vimos cuales son los aportes que puede ofrecer el data analytics a la gestión de datos empresariales. La implementación de la tecnología acelera y mejora los procesos. Es el momento de analizar cómo impacta la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión de proyectos.

Una de las ventajas de la IA en la gestión de proyectos es la automatización de las tareas. En particular aquellas tareas repetitivas como el seguimiento de actividades, la gestión de la documentación y la generación de informes. La automatización de esas tareas libera el tiempo de los líderes de proyectos, permitiéndoles hacer foco en otras actividades estratégicas.

De esa manera, se aceleran los procesos y se mejora la eficiencia en una compañía, ya que los directores de proyecto pueden concentrarse en actividades de mayor valor.

Las soluciones que la IA brinda a la gestión de proyectos son:

1) Mejora la programación y planificación.

2) Reducción de costos y optimización de recursos.

3) Contar con más precisión para la toma de decisiones y estimar los riesgos, 4) La automatización de tareas monótonas.

5) Mejora el trabajo colaborativo en los miembros del equipo y la comunicación.

Las empresas con mirada estratégica hacia el futuro, ya están aplicando la IA en sus proyectos. Vamos a mencionar a algunos casos de éxito de empresas que seguramente conoces:

• Reconocimiento de voz: Siri de Apple y Alexa de Amazon.

• Reconocimiento de imágenes: Google Photos.

• Estimación de precios de productos: Uber.

• Segmentación de audiencia: Netflix y Spotify.

• Campañas digitales: Google Ads

• Personalización de productos: Nike Maker Experience con la aplicación Nike Fit (recomienda el tipo de calzado)

• Contenido publicado online: X y Pinterest

¿Cuál es la importancia de la infraestructura de datos en Business Intelligence?

Avancemos un paso más en conocer las ventajas que la tecnología puede proveer a las empresas y a la gestión de proyectos. La inteligencia de negocios aplicada se llama Business Intelligence (BI). Se trata de un sistema que se alimenta de los datos empresariales para convertirlos en una representación visual capaz de transmitir la información de manera amigable.

Entre las ventajas que el BI ofrece a las compañías podemos mencionar a la representación visual que se hace mediante tablas, gráficos, paneles y reportes. Esto permite que las personas puedan examinar y evaluar los datos que se les presentan para comprender cuáles son las tendencias del mercado.

También son de gran valor para conocer los insights que permitan tomar decisiones comerciales, identificar nuevas oportunidades de negocio y detectar problemas. El Self Service Business Intelligence (SSBI) es el autoservicio que realizan las personas de estas plataformas BI para acceder a los datos y a la información que generan.

Algunos de los datos de valor que pueden proveer son: mejoras del ROI (retorno de la inversión), la supervisión de las operaciones comerciales y hacer el seguimiento necesario para hallar mejoras en la cadena de suministro.

Ciclo del análisis de datos en BI

La inteligencia de negocios alcanza una nueva fase en cuanto acelerar procesos, obtener y analizar datos que permitan tomar mejores decisiones comerciales. La generación de datos a gran escala, su análisis e interpretación es lo que se llama “ciclo de vida del análisis de datos” o Database Lifecycle Management (DLM).

El DLM gestiona los datos empresariales y los ordena de manera lógica para obtener resultados de manera segura. En este ciclo de vida se pueden identificar 4 fases:

1) La obtención de datos.

2) Su almacenamiento y la posibilidad de compartirlos de manera segura.

3) Dar acceso al equipo de trabajo para que pueda utilizarlos, y finalmente.

4) El análisis y la interpretación de los datos.

Las tendencias en Business Intelligence

La inteligencia de negocios se adapta a la evolución tecnológica aprovechando las ventajas que provee a la gestión de proyectos. Las que más impactan en la gestión de proyectos en una empresa son: el Knowledge-based systems y el Machine Learning.

El knowledge-based systems en la gestión de proyectos, es una de las plataformas BI que trabaja en el aprendizaje automático y colabora en la toma de decisiones. Por otro lado, el Machine Learning, además de realizar el aprendizaje automático, analiza los datos para generar modelos que detectan patrones de repetición y así tomar decisiones por sí mismo, sin la intervención humana.

¿Cómo se utiliza el Machine Learning para mejorar la toma de decisiones en proyectos?

El Machine Learning realiza análisis predictivos basados en el procesamiento de grandes cantidades de datos, ya que detecta patrones de comportamiento. Con esta información, gracias a su aprendizaje automático, es capaz de tomar decisiones rápidas, prácticas y sin la supervisión humana. Su aprendizaje es contínuo lo cual le permite tomar decisiones cada vez más eficientes.

Por ello es que el machine learning es de gran utilidad en la toma de decisiones en proyectos, ya que puede definir acciones a ejecutar prediciendo un alto nivel de eficacia y certeza. Eso permite destrabar procesos y agilizar tareas que demoraría mucho más tiempo si se hicieran con los enfoques tradicionales.