Diez tendencias clave para impulsar la reactivación empresarial en 2022

 Mientras la gran mayoría de las empresas ha tratado de asegurar la continuidad de la operación en medio de todo lo vivido en el último tiempo, algunas organizaciones han transformado sus liderazgos para preparar el futuro.

“Vivimos la revolución de la inteligencia, donde la inteligencia artificial y la automatización han cambiado la naturaleza misma del trabajo y de relacionarnos.  En ese sentido, la transformación de los liderazgos basados en el aprovechamiento de los datos y los valores de humanidad es clave”, explica Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile.

Frente a la necesidades cambiantes que demanda el contexto actual, SAS explica diez cambios basados en los datos para buscar la reactivación y recuperación de las empresas.

Un nuevo liderazgo. Transformar el liderazgo y preparar lo que viene en base a un aprovechamiento de los datos a través de la analítica avanzada, es comprender que significa tomar decisiones de negocio más acertadas gracias al desarrollo de la inteligencia artificial y a la automatización de los procesos.

Transformar la forma de trabajar. El Estudio del Futuro de los Empleos del World Economy Forum estima que 85 millones de puestos de trabajo podrían ser desplazados por un cambio en la división del trabajo entre los humanos y las máquinas para 2025. Sin embargo, la buena noticia es que también se está calculando que pueden surgir aún más empleos - 97 millones - que se adapten mejor a la nueva división del trabajo. Según el estudio, al menos la mitad de todos los empleados en el mundo tendrá que volverse a formar para el 2025, a medida que va a aumentar también la adopción tecnológica. 

Los científicos de datos toman decisiones. Si hay transformación digital, deben existir científicos de datos. Con la acelerada digitalización, las organizaciones necesitan la capacidad de organizar, clasificar y analizar la información rápidamente para garantizar una toma de decisiones mucho más segura, rápida y acertada.

La analítica y la IA previenen fraudes. Enfrentarlos requiere incrementar el uso de herramientas de analítica avanzada e inteligencia artificial que incorporen capacidades de aprendizaje automático (Machine Learning) y de monitoreo y respuesta en tiempo real para prevenir y detectar los fraudes de manera inmediata.

IoT analytics para el retorno laboral. Gracias al exitoso proceso de vacunación, muchas empresas están impulsando el regreso de sus empleados a las oficinas. Para ello, es importante que el retorno esté mediado por el big data y la inteligencia artificial, con plataformas y aplicaciones para restringir la entrada de visitantes a los edificios, con asignación de turnos para usar las salas de videoconferencias o de juntas, la cafetería o los puestos de trabajo (no todos los empleados irán los mismos días o en los mismos horarios).

Gestión de riesgos. Debido a los avances tecnológicos, las expectativas dinámicas de los clientes y a las condiciones cambiantes del mercado, tener un ecosistema eficaz de gestión y modelado de riesgos ha pasado de ser una necesidad de regulación a un ejercicio de alta competencia guiado por algoritmos de inteligencia artificial y basado en datos. 

Inteligencia potenciada en la nube. La evolución digital trae agilidad y rapidez para impulsar los negocios. En ese sentido, la herramienta que ofrece flexibilidad y escalabilidad es la nube, con una plataforma analítica accesible para usuarios de todos los niveles y habilidades.

Un mayor uso de las tecnologías en la nube no solo puede ayudar a las empresas a gestionar el enorme volumen de datos, sino que también proporcionan a los clientes las herramientas necesarias para ser más ágiles, adaptarse a los nuevos retos y operar de forma más eficiente.

Nuevas experiencias para los clientes. La gran mayoría de los procesos de transformación digital de las empresas se han visto acelerados con los cambios de comportamiento y hábitos de los consumidores en este último tiempo.

Por ello, urge la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial que les permiten equilibrar la entrega de personalización a escala, respetando y protegiendo la privacidad y proporcionando una experiencia integrada y envolvente para el cliente.

Reacción en tiempo real. Uno de los principales desafíos que viven las empresas hoy es la capacidad de reaccionar a los constantes y bruscos cambios de comportamiento que están teniendo los consumidores y los mercados, pero con la analítica es posible.

Su aplicación ayuda a las compañías a responder a cambios y a crear nuevas experiencias personalizadas, necesarias para retener o mejorar las respuestas a los clientes.

Curiosidad y creatividad. Lo más disruptivo que pueden hacer las empresas es crear o potenciar valores de curiosidad y creatividad entre sus empleados. Son acciones que deben ir incorporándose cada vez más en los ambientes empresariales para detonar la innovación y buscar crecimientos sostenibles en el futuro inmediato.