Cada año, las grandes corporaciones gastan billones de dólares en proyectos de transformación digital diseñados para integrar firmemente las tecnologías digitales en sus operaciones comerciales. Estas tecnologías incluyen análisis predictivo y sistemas de soporte de decisiones, y tienen el potencial de transformar el enfoque tradicional de TI de ahorrar costos y resolver restricciones técnicas para crear valor y oportunidades de manera proactiva en toda la organización.

Sin embargo, los desafíos de implementación significan que muchos de estos proyectos de transformación digital terminan en fracaso, lo que genera enormes pérdidas financieras para las empresas involucradas. En un estudio empírico publicado en el Journal of Digital Economy de KeAi , investigadores de la Escuela de Negocios de Harvard y la Escuela de Economía de Estocolmo en Suecia, exploraron los orígenes de estos desafíos de implementación y examinaron cómo las empresas pueden mejorar sus posibilidades de impulsar la creación de valor comercial a partir de nuevas tecnologías digitales, especialmente big data y computación en la nube.

El estudio se basó en datos detallados de encuestas. Esto fue recopilado por Keystone Strategy y Microsoft a través de entrevistas en persona con altos ejecutivos de tecnología en más de 100 corporaciones Fortune 1000, con ingresos combinados de más de $ 4 billones. La encuesta cubrió un conjunto completo de marcos técnicos y herramientas avanzadas desarrolladas por nativos digitales en análisis de datos y adopción de IA. Cada corporación encuestada fue elegida por su modelo operativo tradicional, que puede afectar negativamente la adopción de nuevas tecnologías digitales. Estas empresas a menudo se ven limitadas por sistemas empresariales heredados complejos que se han creado y modificado durante largos períodos de tiempo.

Los investigadores identificaron la "arquitectura de datos", en otras palabras, la forma en que se estructuran los activos de datos lógicos y físicos y los recursos de gestión de datos de una organización, como un elemento crucial de la transformación digital exitosa. Sam Cao, profesor asistente en el Departamento de Emprendimiento, Innovación y Tecnología de la Escuela de Economía de Estocolmo, explica:"La arquitectura de datos captura ampliamente las capacidades de la arquitectura tecnológica en torno al procesamiento de flujos de datos a través de múltiples capas y canalizaciones, combinando conjuntos de datos en varias fuentes y ubicaciones. y desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala. Una arquitectura de datos coherente permite a las empresas integrar grandes cantidades de datos de manera automatizada y oportuna. Y ayuda a las corporaciones tradicionales a traducir las inversiones técnicas en coinvenciones centradas en el usuario. Tales coinvenciones incluyen aplicaciones de aprendizaje automático y análisis predictivo integrados en toda la organización en varios procesos comerciales, lo que aumenta el valor del trabajo realizado por los usuarios de datos y los responsables de la toma de decisiones".

Los investigadores también encontraron que los sistemas heredados afectan negativamente la capacidad de una empresa para alinear su arquitectura de datos y comprometerse con la transformación. Cao dice:"Los componentes de tecnología obsoletos dentro de los sistemas de TI existentes pueden obstaculizar los esfuerzos de transformación digital. Los sistemas de software complejos exacerban aún más el problema. Las aplicaciones de software de misión crítica están integradas en muchas partes de la organización, lo que hace que las tecnologías heredadas sean aún más difíciles de eliminar".

Ella agrega:"El estudio señala el hecho de que las empresas deben evaluar cuidadosamente estos desafíos antes de comprometerse con iniciativas de transformación digital, y destaca la importancia de un marco arquitectónico práctico para administrar la IA". + Explora más

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