Gamers ahora disponen en Latam de SSD más fría
Los líderes de TI de los sectores de la salud, el comercio minorista y la tecnología comparten sus prioridades tecnológicas: el análisis, la automatización y la nube juegan un papel importante en las hojas de ruta de los CIO.
Con información de CIO.COM
Muchos de los CIOs volcarán sus talentos a la experiencia de sus empleados (EX) para mejorar la experiencia general del cliente (CX). Para ello se centrarán en el talento, la cultura y los desafíos organizacionales en 2020.
“Los CIO tendrán la oportunidad de avanzar como líderes empresariales, desarrollando aún más su innovación tecnológica, la gestión de personas y las habilidades de construcción de ecosistemas”. Así lo destaca el informe de predicciones de CIO de Forrester Research .
CIO.com consultó la brújula de varios líderes de TI, quienes adelantaron lo que hay en sus hojas de ruta de TI para año que empieza.
Ciencia de datos y análisis
La estrategia de datos empresariales sigue siendo una de las principales iniciativas para los CIO, que la ven como componente fundamental de los planes de transformación digital de la empresa.
McKesson está aumentando su uso de datos más allá de la inteligencia de negocios para el análisis predictivo y prescriptivo, lo que mejorará la forma en que la compañía envía productos farmacéuticos y suministros médicos, dice Brian Dummann, director de análisis y datos de la compañía.
Dummann ha estado consolidando varios almacenes de datos en un solo sistema Snowflake que se ejecuta en Google Cloud Platform. Según él, la solución ayudará a los empleados de la compañía a moverse más rápido para satisfacer las necesidades comerciales. ¿El objetivo final? Impulsar los resultados del paciente.
También es crítico: contratar más “traductores de análisis” que puedan contextualizar los análisis para el negocio. “El conocimiento del dominio empresarial es crítico”, dice Dummann. “Queremos avanzar la pelota en nuestras capacidades de datos empresariales”.
Franzuha Byrd, CIO de la consultora Morgan Franklin, que asesora a las compañías de Fortune 500 sobre fusiones y adquisiciones, spin-offs y otras iniciativas corporativas, combina a científicos de datos con expertos de la industria para resolver problemas de gestión de datos para clientes, incluida la forma de automatizar transacciones y extraer lagos de datos para obtener información comercial.
“2020 será un año de inicio, ya que el costo total de obtener los datos correctos será evidente”, señaló Forrester en su informe CIO 2020.
IA y aprendizaje automático
Las organizaciones están adoptando inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para medios más específicos.
El Departamento de Servicios Administrativos de la Ciudad de Nueva York (DCAS) está aprovechando el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y las capacidades de aprendizaje automático para generar dinámicamente preguntas y evaluar mejor las respuestas de los examinados, que la organización administra a los casi 100.000 candidatos para roles en la policía , departamentos de bomberos y saneamiento cada año, según el CIO Nitin Patel.
Actualmente, las preguntas siguen rutas lógicas basadas en reglas. Mediante el uso de NLP y ML, Patel entrenará algoritmos para hacer preguntas que se adapten a los candidatos que solicitan varios puestos, como programadores, especialistas en informática y analistas de personal. Idealmente, tales esfuerzos acelerarían un proceso de evaluación y calificación que tomó hasta dos años.
Patel también espera aprovechar Alexa de Amazon.com o el asistente virtual de Google para crear aplicaciones que ayuden a proporcionar soporte al cliente basado en voz, incluida la capacidad de hacer preguntas por voz o texto, ahorrando a los humanos de horas de trabajo tedioso.
2020 será el año del “superagente” omnicanal, un asistente que atiende a las personas para quienes “la gratificación instantánea se ha convertido en una realidad”, dice el Director de Transformación de Alorica, Bhaskar Menon.
Alorica, que respalda los procesos comerciales en los centros de atención telefónica, se centra en mejorar Ava, un asistente virtual que responde a las preguntas de los empleados y de los clientes de la compañía a través de mensajes de texto o de chat de voz. La tasa de precisión de Ava es del 86 por ciento, frente al 70 por ciento desde su lanzamiento.
“Tenemos que ser omnipresentes en cualquier canal que los clientes quieran”, dice Menon.
Migraciones en la nube
Iron Mountain está apostando en la nube para ayudarlo a administrar contenido digital para medios, entretenimiento y otros sectores ricos en datos, parte de una amplia transformación lejos de sus raíces como cuidador de los datos almacenados a través de dispositivos físicos.
La compañía, que utiliza el aprendizaje automático para analizar y administrar contenido digital en Google Cloud Platform, también está implementando el software de colaboración G Suite de Google para 25,000 empleados, dice el CTO Fidelma Russo, quien está aprovechando las nuevas tecnologías para ayudar a cambiar la cultura. Su estrategia combina equipos interfuncionales que aprovechan procesos y tecnologías modernos.
“Solo estamos al comienzo de nuestra transformación digital”, dice Russo. “Esto no es algo que haremos en un año y pasaremos a lo siguiente”.
Mientras tanto, el minorista de ropa Talbots está trasladando la mayor parte de su infraestructura de comercio electrónico y aplicaciones a la nube para reducir su dependencia de los equipos locales. La compañía está aprovechando el software en la nube de Dynatrace para monitorear su sitio web y sus sistemas en la nube en busca de errores, ralentizaciones e interrupciones, dice Don Hall, gerente de operaciones de comercio electrónico de la compañía.
Hall dice que el personal comercial y de TI de Talbots puede analizar las tasas de conversión, el volumen promedio de pedidos y la cantidad de carritos de compras que crean los consumidores. “Hace que mi trabajo sea mucho más fácil tener una herramienta para conglomerar datos de negocios y TI en un solo cubo”, dice Hall.
Low-code programming
La programación de código bajo, o low code programming, es una prioridad estratégica para Nutanix, ya que la compañía de tecnología capacitará a ingenieros de almacenamiento, ingenieros de redes y otros expertos en infraestructura para que escriban y automaticen el código como desarrolladores ciudadanos , dice el CIO Wendy Pfeiffer, y agrega que las herramientas de código bajo ayudarán a las personas a reclamar su experiencia a medida que Nutanix avanza hacia la nube pública.
La compañía ya ha capacitado a algunos miembros del personal para usar Workato, una herramienta popular de bajo código, que utilizan para expresar código a través de flujos de trabajo óptimos y diseño interactivo. Pero Pfeiffer anticipa que ML facilitará a los desarrolladores ciudadanos mejorar las secuencias de comandos de código bajo subóptimas, aumentando aún más la eficiencia de los procesos comerciales”.
Me imagino un día en el que más de la mitad de nuestras tareas realizadas por nuestra mesa de servicio ServiceNow serán manejadas por código personalizado desarrollado a través del aprendizaje automático”, dice Pfeiffer.
RPA
La eficiencia de los procesos comerciales también es una prioridad en la empresa Zuora, donde la CIO Alvina Antar espera usar la automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar las tareas cotidianas de los empleados. Esto incluye a los usuarios finales internos y externos del software de facturación y gestión de ingresos de la compañía. Con RPA como proxy para los humanos, Zuora podría crear capacidades de autoservicio que permitan a los usuarios finales ayudarse a sí mismos.
Antar dice que los datos y las herramientas que hacen que los empleados tengan éxito llegarán al CX. “Hace años, simplemente subcontratamos el soporte”, dice Antar. “Hoy podemos automatizar nuestra salida de la necesidad de asistencia al usuario final”.
Los CIO ajustarán sus propios departamentos al automatizar el 10 por ciento de las tareas, como el soporte técnico y el aprovisionamiento de primer nivel, con RPA y AI, según Forrester. Y mejorarán el personal desplazado, ayudando a la transición del personal a tareas más complejas dentro de los equipos ágiles y DevOps, agrega el investigador.
