10 claves para mantenerte a la vanguardia de la innovación y lograr una ventaja competitiva en el 2022

Por Alejandro Martínez. Socio en SDG Group.

Con este nuevo año que empezamos se abren un sinfín de nuevas oportunidades impulsadas por los avances de las tecnologías y prácticas en Data & Analytics, que están progresando a un ritmo frenético e impactando en las empresas de múltiples maneras, especialmente en la industria farmacéutica. Con este horizonte, es fundamental hacer frente a lo que viene.

Por ello, me gustaría compartir con vosotros el Top 10 de las tendencias clave en Data & Analytics, que os recomiendo mantengáis en el radar ya que aportarán a vuestras empresas nuevas oportunidades de negocio y marcarán el camino en el 2022.

Os invito a descubrir qué tendencias ya están creando un impacto en el mercado, cuáles están en alza y aquellas que poco a poco van entrando en juego.

Tendencias que están creando impacto y requieren de acción
Gracias al cloud, las empresas están adoptando arquitecturas de datos, modelados y estructuras cada vez más profundas, escalables y transformacionales. “Nacidos en la nube. La nueva generación del Data Warehouse: de Data Mesh & Data Fabric a Data Vault 2.0”. Ejemplo de ello es el Data Mesh que permite el intercambio de información sin depender de un almacenamiento. Por otro lado, Data Fabric permite una toma de decisiones más eficaz, proporcionando valor a través de un acceso y comprensión rápidas con respecto a las prácticas tradicionales de gestión de datos. También tenemos el Data Vault 2.0, que es la evolución al siguiente nivel del Data Vault que se origina gracias al cloud. Todas estas tendencias actuales tienen un denominador común: se articulan sobre el inmenso potencial de la nube para intentar dar respuestas de calidad a las demandas continuas de innovación y flexibilidad de las organizaciones.

DataOps es el marco tecnológico inspirado en el movimiento DevOps, que activa las palancas que exigen las empresas impulsadas por los datos: gobernanza, flexibilidad, escalabilidad, eficiencia y automatización. Data Ops, sin límites: La IA toma el relevo, escalando la Hiperautomatización y el Metadata Lakehouse. Ahora las organizaciones identifican, examinan y automatizan rápidamente los procesos de gestión de los datos, lo que influye directamente en que las empresas sean más rápidas a la hora de pulir sus datos, permitiendo una mayor agilidad y facilitando una visión más estratégica en funcionalidades como el linaje y el inventario, ya que se reducen las operaciones manuales y se incrementa la colaboración transversal entre equipos. Además, dentro de DataOps y su “vertical” Data Governance by Design está cobrando importancia el Metadata LakeHouse. Esa plataforma de metadatos hace posible que el metadata se convierta en el gestor y cerebro de todo el entorno de gestión de los datos dentro de una empresa.

Otra tendencia que no podemos perder de vista y tiene especial relevancia, es “Un Cambio de Paradigma: de un enfoque en el producto a uno donde el cliente está en el centro, con una visión Omnicanal”. En este ámbito, la estrategia multicanal ha sido definitivamente desbancada por la omnicanalidad, habilitada principalmente por la hiperconectividad (cloud, 5G, IoT). Al recopilar los datos de los distintos canales se extrae la información relevante sobre todo el viaje del consumidor. Con esta información es posible analizar el impacto de cada punto de contacto, a la vez que se optimizan los procesos y se mejora el servicio o el producto ofrecido según los feedbacks recibidos. Gracias a la analítica de datos y a la automatización inteligente de los procesos, las empresas ofrecen productos y servicios hiperpersonalizados - un ejemplo de esto es cómo podemos hacer una segmentación de médicos para personalizar la experiencia mediante una estrategia omnicanal.

Las organizaciones farmacéuticas que aprovechen la información que los datos proporcionan y extraigan valor de ellos, serán aquellas que se diferenciarán de sus competidores. Ahora o nunca: ya están cambiando las reglas del mercado: “D.A.T.A: Datos como Activo Transformacional”, el D.A.T.A. ha de entenderse aquí como el conjunto de datos, algoritmos, prácticas e información que dispone una empresa. Un ejemplo son los proyectos de empresas de farma que apuestan por proyectos de I+D, con el uso de estrategias de ML para acelerar la producción de fármacos. Es el momento de poner el foco en la ventaja competitiva que suponen los datos entendiendo y aprovechando todo su poder transformacional. 

Tendencias emergentes que tendrán un impacto significativo
Los Entornos de Confianza que pivotan sobre Cybersecurity Analytics, Blockchain y Privacy-Enhancing Computation. Cada vez más, las empresas están adoptando estrategias de ciberseguridad Zero Trust que proporcionan protección más allá del perímetro tradicional. Se trata de un enfoque proactivo de la ciberseguridad que utiliza las capacidades de recopilación y análisis de datos (Cybersecurity Analytics) para una detección más rápida de las amenazas, apoyándose también en tecnología Blockchain, que garantiza el almacenaje de datos mediante su descentralización y la información cifrada. En este contexto también aparece el Privacy-Enhancing Computation (PEC), un conjunto de tecnologías que protegen los datos mientras se procesan, comparten, transfieren y analizan.

En esta línea, la disrupción que estamos viviendo nos lleva a tener una gran responsabilidad alrededor de la gestión ética de los datos. Ahora  La IA Responsable y Privada se convierte en un Imperativo.Tras el éxito de la privacidad (impulsado por la legislación del RGPD) ahora es el momento de regular su uso, garantizando su desarrollo ético y responsable, cuando esta tenga un impacto sobre la ciudadanía. Es importante que las empresas farmacéuticas definan su estrategia de “IA for Good” con el objetivo de minimizar la deuda tecnológica y un compromiso de hacer buenos procesos de ingeniería, con algoritmos transparentes y justos.

Las empresas están apostando por el Self-Service 2.0 y el modelo de Auto Machine Learning para aumentar sus capacidades de extracción de insights. Esto ocurre porque estas tecnologías aceleran la adopción de soluciones dando acceso directo a los usuarios finales y democratizando el acceso a los datos. Self-Service 2.0 y Auto ML: un choque de dos fuerzas, por un lado, el Self Service 2.0 está integrando y aprovechando la capacidad analítica de los modelos impulsados por IA. Por otro lado, el Auto ML está utilizando la parte visual y de reporting para presentar sus algoritmos avanzados. Estas evoluciones muestran cómo estas tecnologías están intentando facilitar un 360º en cada uno de los ámbitos, cubriendo los aspectos analíticos de los usuarios.

El año pasado posicionamos la IA Cuántica como aquella que elevaría la transformación digital al siguiente nivel y nos preguntamos qué potencial real tiene para el negocio. Este año, la definimos cómo El próximo gran éxito: la IA Cuántica cobra impulso y cada vez son más las empresas que están invirtiendo en Quantum IA porqué esperan que se convierta en la próxima revolución. Pocas son las compañías hoy día que no aprovechan las bondades de poder encapsular conocimiento anteriormente solo accionable por humanos dentro del marco de una toma de decisiones inteligente y ágil. Estamos a las puertas de una tendencia tecnológica que reconfigurará el futuro de los mercados y las industrias en las próximas décadas.

Las tendencias que entran en juego gradualmente
Ecosistema Metaverso: el gran impulso a la Realidad Extendida. Metaverso no es solo una palabra de moda en el sector de la tecnología, es un ecosistema que facilitará el aprovechamiento de la llamada EX. El conjunto de productos y servicios que se están construyendo alrededor del Metaverso incentivan la innovación en los dispositivos y hardware -como gafas y lentillas- que facilitan la realidad extendida, y pasará a ser algo cada vez más accesible para empresas y usuarios finales. El auge del metaverso influirá directamente en la innovación y la madurez de los dispositivos de EX: tendrán un menor coste y acelerará todo el ciclo tecnológico.

Por último, no podemos perder de vista la IA Generativa: Un salto adelante en la creación automatizada de nuevo contenido, uno de los avances más prometedores del entorno de la IA en los próximos años, ya que permitirá a los ordenadores reconocer de manera automática contenidos existentes, como datos de transacciones, textos, archivos de audio o imágenes para generar nuevos artefactos, originales y realistas que conservan un parecido con los datos de entrenamiento. Esto permite que la IA generativa sea un motor de innovación rápida para las empresas en ámbitos, como por ejemplo, de la creación de software, la producción de nuevos productos del sector farmacéutico, o las prácticas de competencia desleal cuando se venden productos por debajo de su precio de coste.

Estas tendencias están enfocadas en ayudar a las empresas del sector farmacéutico a ser más ágiles en la toma de decisión para adaptarse a los constantes cambios. Es el momento de utilizar los datos para obtener el modelo ganador. Si queréis saber más, os invito a leer el artículo “Las Tendencias en Data & Analytics 2022”.

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