3. Empoderando la toma de decisiones sostenibles
Los problemas ambientales, sociales y de gobierno (ESG) están haciendo que las empresas reconsideren la forma en que hacen negocios. Ya sea que se trate de decisiones de planificación en torno a la ubicación de los edificios, las rutas futuras de la cadena de suministro o la cantidad de seguro a comprar, los ESG afectan casi todos los aspectos de las operaciones comerciales. Las herramientas de inteligencia artificial, que pueden ingerir y analizar todo tipo de información, como patrones climáticos, rutas de entrega óptimas y tendencias de crecimiento de la población, están ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones ESG.
Muchas empresas, por ejemplo, están utilizando datos para ver si deben construir almacenes en un área determinada o si el cambio climático eventualmente afectará esas operaciones. Otros están utilizando datos para reducir sus huellas de carbono. Por ejemplo, una gran empresa de detergentes quería reducir sus emisiones reduciendo el tamaño de sus envases, pero al mismo tiempo aumentar la concentración de detergente para que los consumidores pudieran lavar la misma cantidad de cargas. Su minorista dijo que incluso con la misma eficiencia, es posible que un tamaño más pequeño no se venda, ya que los consumidores piensan que los paquetes más grandes son una mejor oferta. En lugar de quedarse con el tamaño más grande, el minorista hizo que todos los fabricantes de detergentes redujeran sus envases mostrándoles cómo pueden mantener la misma cantidad de cargas en un contenedor de tamaño más pequeño, mientras se vuelven más sostenibles. Esto demostró el poder de la analítica: una empresa influyó en todo el sector para reducir sus emisiones de carbono debido a decisiones oportunas basadas en datos.
4. Mejora de la productividad
La era digital tiene que ver con la hiperprecisión. Al consolidar, analizar y aprovechar los datos de calidad adecuados en el momento adecuado para evaluar, predecir y prescribir decisiones, las empresas pueden mejorar significativamente la productividad y el valor de sus recursos.
Por ejemplo, el proveedor mundial de automóviles ZF quería comparar las eficiencias entre sus diversas plantas. Creó un programa de fabricación digital, basado en la nube de Azure con Factory Intelligence de PwC, para analizar los datos de rendimiento entre cada ubicación. Mediante el uso de análisis avanzados, visualizaciones y flujos de trabajo automatizados, la empresa redujo los costos de conversión, mejoró el rendimiento general y aumentó la eficiencia y eficacia de la fuerza laboral en sus más de 200 plantas.
5. Impulsar la innovación de productos o servicios
Cuando se trata de crear nuevos productos y servicios, los datos cambian las reglas del juego. Cuanto más sepa sobre un cliente, mejor idea tendrá sobre los tipos de productos que podría desear. Sin embargo, las empresas deben ir más allá de los grandes datos y comenzar a observar lo que se denomina «datos densos» para influir de manera efectiva en el uso de productos y servicios a través del diseño centrado en el ser humano.
Mientras que el big data se trata de capturar en qué gastó la gente su dinero, cuándo compraron un artículo y cuánto pagaron, los datos gruesos se centran en el comportamiento humano y profundizan en las motivaciones de las personas para comprar algo y las formas en que usan un producto. Por ejemplo, una compañía de crédito generalmente identifica el fraude al observar patrones de transacciones inusuales. Pero recopilar datos gruesos sobre los clientes afectados por el fraude y el comportamiento de los estafadores puede traer un nuevo nivel de sofisticación. Al entrevistar a personas que han cometido fraude e identificar sus motivaciones y patrones de comportamiento, esos conocimientos pueden incorporarse a los análisis de seguimiento de fraude más tradicionales, cuya combinación permite a las empresas rastrear cuándo podría ocurrir un fraude antes de que suceda. En última instancia, esto conduce a mejores soluciones contra el fraude.
Reúna la experiencia en datos y la tecnología
Lograr resultados de alto valor requerirá nuevas soluciones y un enfoque diferente de los datos. Ahora debe pensar en qué acciones pueden informar sus datos.
Trabajando juntos, PwC y Microsoft han visto de primera mano lo difícil que es para las empresas entender cómo es realmente «basado en datos». Muchas empresas creen que simplemente recopilar información y ejecutar números a través de una herramienta de visualización de datos es suficiente. Si bien el análisis básico puede ayudarlo a obtener información sobre algo que ya sucedió, este tipo de información, cuando se combina con acciones y resultados reales, puede ayudarlo a evaluar lo que puede suceder en el futuro y decirle qué puede hacer sobre un problema antes de que ocurra. .
Explore cómo PwC y Microsoft están utilizando datos y la última tecnología de nube, IA y realidad mixta de Azure para transformar experiencias, del campo de fútbol a tu industria.
Este contenido fue producido por PwC. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.
