3 reglas para diseñar un caso de uso de análisis poderoso para su proyecto propuesto

Si bien los usuarios comerciales y de TI pueden creer que sus análisis tienen un caso de uso comercial sólido, la administración puede no estar de acuerdo. Aquí hay algunas reglas para ayudarlo a evitar decepciones.

Imagen: Boris Jovanovic vía Getty Images/iStockPhoto

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Si alguna vez presentó un proyecto de datos a la gerencia y obtuvo resultados mediocres, probablemente no esté solo. En 2023, Harvard Business Review encontró varias conclusiones sorprendentes cuando analizó los datos y los esfuerzos digitales de las organizaciones. «El porcentaje de empresas que se consideran basadas en datos ha disminuido», dijo el informe de Harvard Business Review. «Sabemos que el progreso hacia estos objetivos basados ​​en datos ha sido muy lento, pero las cosas parecen estar empeorando ahora… A pesar de la creciente inversión en iniciativas de big data e inteligencia artificial, estos resultados sorprendentes y todavía hay una disminución».

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Harvard Business Review hizo un seguimiento con los ejecutivos de negocios para comprender las razones de la decepción generalizada, y una de sus recomendaciones fue «no centrarse en la transformación general basada en datos de las grandes empresas, sino en identificar qué es lo que mueve a la empresa en la dirección correcta». dirección.” desarrollo de proyectos específicos y planes de negocio.”

En otras palabras, el éxito en proyectos basados ​​en datos que involucran análisis e inteligencia artificial se reduce a identificar casos de uso comercial sólidos en los que todos puedan ver el impacto comercial inmediato.

Pero encontrar un caso de uso comercial sólido no es tan fácil como parece. Este es un escollo con el que TI se encuentra a menudo. La empresa necesita un caso de uso que brinde resultados comerciales inmediatos, pero cuando se asigna un líder de proyecto desde el lado comercial, las personas asignadas a menudo no son expertos en conocimientos clave, sino personal subalterno que el departamento puede permitirse trabajar en el proyecto.

Me he encontrado con esta situación más de una vez en mi carrera de TI. En un caso, se me encomendó trabajar con finanzas para simplificar los informes de modo que los ciclos de conciliación y contabilidad de fin de mes pudieran acortarse en un día. El departamento de contabilidad ha asignado a una persona junior como líder del proyecto. Esta persona tuvo una idea sobre cómo simplificar el informe para hacerlo más legible, y al hacerlo redujo el tiempo de la tarea para algunas personas, pero no afectó en gran medida el tiempo de cierre de fin de mes. El líder del programa de finanzas está contento con el programa, pero no creo que sea tan bueno como debería ser, al igual que el director financiero.

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Estos son algunos posibles problemas de casos de uso y las reglas a seguir para evitarlos:

pregunta: Como mi ejemplo anterior, la solución simplificada realmente no ayuda mucho.

regla: Si está en TI y tiene la tarea de colaborar con el negocio en análisis o casos de uso de IA, asegúrese de estar trabajando con un experto en la materia del lado comercial que tenga la perspicacia comercial y la experiencia para comprender qué impacto tendrá. el negocio. No se conforme por menos.

pregunta: La alta dirección está demasiado ocupada para revisar los casos de uso y confirmar su utilidad.

regla: Insista en revisar cualquier propuesta de caso de uso directamente con la alta dirección antes de comenzar. Lo que quiere confirmar es que el caso de uso que está proponiendo en realidad generará el tipo de impacto comercial que la gerencia está buscando.

pregunta: TI define proyectos, luego se aleja y los ejecuta. Este era un enfoque aceptable en los primeros días de los proyectos piloto de análisis e inteligencia artificial cuando las expectativas eran bajas, pero ya no.

regla: Comunique claramente su propuesta de caso de uso comercial a la gerencia y los usuarios. ¿Qué aportará al negocio? ¿Se pueden cuantificar los resultados? ¿Qué necesitas hacer con tu proyecto para obtener el resultado final? Los casos de uso que presente a la gerencia deben incluir aportes de tantos expertos internos en la materia como sea posible. Debe poder explicar en un lenguaje sencillo la tecnología detrás del proyecto y cómo el caso de uso afectará los procesos y resultados comerciales existentes. Se deben explicar los beneficios (y riesgos) del proyecto, así como las implicaciones presupuestarias. No continúe con análisis o casos de uso de IA a menos que la gerencia reconozca y respalde con entusiasmo su valor antes de comenzar.