Los responsables de las empresas deben asegurarse de que las iniciativas de Inteligencia Artificial (IA) y Analítica/Datos (A&D) estén alineadas con métricas concretas para vincularlas con éxito a la información, el negocio y las partes implicadas de la empresa. De hecho, sólo el 15% de las estrategias de IA y A&D revisadas por Gartner contienen métricas concretas de éxito, a pesar de que la tendencia en los negocios es exigir medidas tangibles de éxito1.
Desde Gartner, se recomienda asegurar las iniciativas a tres tipos de valor: valor de la información, valor empresarial y valor en las partes involucradas (clientes, socios, proveedores, entre otros). Asimismo, recomienda medir el estado actual (AS-IS) para realmente poder medir la mejora introducida por las iniciativas. Y, por último, fomentar el uso de técnicas de prueba A/B (experimentación continua y comparación con técnicas vigentes)1.
Predecir el riesgo con JanIA
Gracias a esta solución, a lo largo del ciclo de vida de desarrollo y mantenimiento (SDLC – SW LifeCycle Development) de las aplicaciones se tiene la capacidad de disponer de un soporte a la toma de decisión de promocionarlas entre fases (desarrollo, integración, pre-producción, producción). Y no sólo eso, sino también teniendo la capacidad de poder reorientar el esfuerzo de desarrollo y pruebas en aquellas áreas funcionales de los aplicativos que más lo requieran.
JanIA Digital Business Assurance® está registrada como Marca de la Unión Europea con número 018274954 por Métodos y Tecnología de Sistemas y Procesos, S.L. (MTP).
Luis Redondo
Responsable de Innovación en MTP
[1] Align AI, Data and Analytics Strategies to Measurable Metrics for Desired Business Outcomes. Gartner Published 17 July 2020 – ID G00729751 By Analysts Frank Buytendijk, Ankush Jain, Alan D. Duncan