4 pasos para comenzar a monetizar los datos de su empresa

por Ulrik Stig Hansen, Eric LandauEntorno e Innovación

He aquí cómo optimizar sus datos y usarlos estratégicamente para obtener ganancias a largo plazo y una ventaja competitiva.

oy en día, las empresas de todo el mundo están generando cantidades de datos sin precedentes. Durante más de una década, solo empresas como Facebook, Apple, Amazon, Netflix y Google estaban en condiciones de aprovechar la recopilación de datos a gran escala. Para estas empresas, los datos son el producto principal e inherente a su propuesta de valor, por lo que invirtieron desde el principio en equipos de inteligencia artificial, servidores, infraestructura de red y más.

Más recientemente, las plataformas de computación en la nube, las mejoras en las herramientas de IA y la democratización de los modelos de aprendizaje automático han puesto las capacidades avanzadas de datos al alcance de más empresas. A finales de 2021, más de la mitad de todas las empresas habían adoptado la IA en al menos una función comercial, y más de una cuarta parte de todas las empresas reportaron que al menos el 5% de sus ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización, o EBITDA, fueron atribuible a la adopción de IA.

Con las herramientas de IA, las empresas no tecnológicas pueden usar los datos que ya tienen para mejorar las ventas, la logística y las operaciones. He aquí cómo optimizar sus datos y usarlos estratégicamente para obtener ganancias a largo plazo y una ventaja competitiva.

1. Infórmese sobre el uso de datos. El primer paso es comprender qué datos ya tiene. Haga un inventario de sus procesos de negocio. Pregunte:

— ¿Qué registra y graba la empresa?

— ¿Qué no registramos y por qué no?

— ¿Qué información estamos tirando y que podríamos conservar?

Luego, observe las formas en que otras empresas almacenan y utilizan datos similares para mejorar sus funciones comerciales. Por ejemplo, ¿están creando algoritmos de aprendizaje automático para descubrir qué argumentos de venta funcionan mejor y capacitando a sus representantes en función de lo que encuentran? ¿Qué pasa con la cadena de suministro y los datos de logística? ¿Otras empresas utilizan esos datos para crear programas de optimización que enruten el inventario de manera más efectiva?

2. Copie y pegue. Estudie cómo las más recientes empresas tecnológicas obtienen valor de los datos. Estas empresas pueden ofrecer una hoja de ruta para el uso de datos al ayudar a los líderes a comprender cómo las personas que trabajan con datos como su actividad principal están monetizándolos. Considere involucrar a las empresas emergentes en etapa inicial con contratos de prueba de concepto o crear acuerdos de intercambio de datos con empresas emergentes en etapa inicial, para comprender cómo están innovando.

3. Compre, no construya. Siempre que sea posible, usted debería comprar, en lugar de construir, las herramientas que necesita para estructurar y administrar datos. Construir internamente estas herramientas ralentizará el desarrollo de su modelo de aprendizaje automático, y ese es el producto que le ahorrará dinero y lo ayudará a mantenerse por delante de la competencia.

4. Comience a construir un foso de datos. Recopilar grandes cantidades de datos dentro de las funciones comerciales normales puede ayudar a las empresas a comenzar a construir un foso de datos estructurales que pueden utilizar para actividades que generan un mayor valor. Eventualmente, este foso podría llegar a ser tan grande que sea demasiado ancho para que otras empresas lo crucen, por lo que los datos le proporcionarán una ventaja competitiva.

No tire sus datos. Recopile y almacene sus datos para que pueda usarlos para cumplir objetivos comerciales futuros o monetizarlos más adelante.

Las empresas deben aprender cómo usar estratégicamente estas nuevas y poderosas herramientas de IA y aprendizaje automático, y cómo pensar en los datos que las impulsan. Ahí es donde encontrará la ventaja competitiva de la inteligencia artificial.

Artículo en inglés

Today, companies everywhere are generating unprecedented amounts of data. For more than a decade, only companies like Facebook, Apple, Amazon, Netflix and Google were in the position to take advantage of collecting vast amounts of data at scale. For these companies, data is the prime product and inherent to their value proposition, so they invested early in artificial intelligence teams, servers, network infrastructure and more.

More recently, cloud computing platforms, improvements in AI tools and the democratization of machine-learning models have brought advanced data capabilities within reach for more companies. At the end of 2021, over half of all companies had adopted AI in at least one business function, and more than a quarter of all companies report at least 5% of their earnings before interest, taxes, depreciation and amortization, or EBITDA, was attributable to AI adoption.

With AI tools, nontechnology companies can use the data they already have to improve sales, logistics and operations. Here’s how to optimize your data — and use it strategically to gain long-term profits and a competitive edge.

1. EDUCATE YOURSELF ABOUT DATA USAGE. The first step is to understand what data you already have. Do an inventory of your business processes. Ask:

— What does the company log and record?

— What don’t we log and why not?

— What information are we throwing away that we could be keeping?

Then, look at the ways other companies are storing and using similar data to improve their business functions. For instance, are they building machine-learning algorithms to discover which sales pitches work best and training their representatives based on what they find? What about supply chain and logistics data? Are other companies using that data to create optimization programs that route inventory more effectively?

2. COPY AND PASTE. Study how the latest tech startups are gaining value from data. These companies can offer a road map for data usage by helping leaders understand how people who work with data as their core business are monetizing it. Consider engaging early-stage startups with proof-of-concept contracts or creating data-sharing agreements with seed-stage startups to understand how they are innovating.

3. BUY, DON’T BUILD. Whenever possible, you should buy — not build — the tools you need to structure and manage data. Building these tools in-house will slow down the development of your machine-learning model, and that’s the product that is going to save you money and help you stay ahead of the competition.

4. START BUILDING A DATA MOAT. Collecting large amounts of data within normal business functions can help companies begin to build a structural data moat that can be used for higher-value-generating activities. Eventually, this moat might become so large that it’s too wide for other companies to cross it, so the data provides you with a competitive edge.

Don’t throw away your data. Collect and store your data so you can use it to meet future business objectives or monetize it later.

Companies need to learn how to use these powerful new AI and machine-learning tools strategically — and how to think about the data that powers them. That is where you’ll find the competitive advantage of AI.