Casi dos tercios (63%) de las organizaciones no están seguros de que tengan las prácticas de gestión de datos adecuadas para la IA, según la firma de investigación Gartner. Esta falta de preparación tiene un impacto: el analista predice que el 60% de las organizaciones abandonarán los proyectos de IA hasta 2026.

1. Exponga a las personas a nuevas herramientas

AI no es nada nuevo en la industria de las aerolíneas. La organización de Masters ha utilizado el aprendizaje de IA y la máquina durante muchos años, como predecir los factores de carga en un avión, incluido el número probable de pasajeros para un vuelo.

Dijo que las aerolíneas han utilizado tecnología emergente para analizar otras consideraciones operativas, como ingresos mensuales, fortalezas y debilidades de la competencia, y confiabilidad del avión.

«La evolución del análisis estadístico a través de la IA ha sido gradual», dijo, antes de sugerir una tendencia al alza que será común a otros líderes empresariales: «Ahora notamos que la evolución sigue siendo cada vez más rápida».

Masters dijo que el punto de inflexión clave fue el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, que marcó el comienzo de fácil acceso a los chatbots y abrió los beneficios potenciales de la IA.

«Más personas en toda la organización, que no estaban necesariamente en los equipos analíticos, se dieron cuenta de lo que podrían hacer con esta tecnología», dijo. «Comenzaron a pensar en lo que la IA podría darles acceso, cómo podría reinterpretar y explicar los datos de diferentes maneras, proporcionando conceptos analíticos a partes del negocio que normalmente no podrían tener acceso a las mismas herramientas antes».

Masters y su equipo han asumido la responsabilidad de considerar cómo los profesionales pueden usar estas herramientas para aumentar su productividad y la efectividad operativa del negocio.

«Podemos impulsar ese enfoque a diferentes personas y exponer información a través de diferentes herramientas, como los bots que tenemos en nuestra plataforma de datos».

2. Respuestas a las preguntas comerciales de clave

Alentar a las personas a aprovechar al máximo la IA es solo una parte del desafío. El problema más grande es garantizar que las personas usen las herramientas adecuadas de manera efectiva.

Masters dijo que el retorno de la inversión en algunas áreas es más claro que en otras: «Cuando se trata de herramientas de precios dinámicos, como nuestra asociación con Fetcherr, o cosas como el mantenimiento predictivo o la predicción de combustible, puede hacer las matemáticas con bastante facilidad para ganar dinero. Esos objetivos eran más fáciles de seguir».

En otras áreas, como mejoras en los procesos de toma de decisiones, donde el ROI es menos claro, su equipo se ha centrado en su plataforma de datos de Databricks y consideró cómo reaccionar rápidamente a las nuevas tecnologías y modelos que surgen.

«Nos hemos centrado en prepararnos para que surjan las preguntas, para que luego podamos proporcionar el algoritmo o datos correctos», dijo.

Esas áreas incluyen analizar los puntajes de los promotores netos, profundizar en todos los diferentes resultados de la encuesta que recibe la aerolínea y combinar esa información con otros datos, como las opiniones de los clientes sobre experiencias en vuelo.

«Podemos comenzar a combinar esa información ahora porque tenemos una plataforma en su lugar, versus scrabing para los datos y armarla», dijo. «La plataforma nos permite responder muchas preguntas pequeñas sin tener que tener este gran ejercicio de priorización».

3. Establecer un enfoque unificado

La presión para incursionar en IA proviene de todas las direcciones, incluidos los proveedores de tecnología que impulsan sus últimos sistemas y servicios habilitados para la AI.

«Eso crea mucho ruido», dijo Masters, quien agregó que su organización ha establecido un proceso para evaluar nuevas sugerencias para las herramientas de IA. «Dada nuestra capacidad de hablar sobre los silos, podemos decir: ‘No necesitas este módulo de IA. Ya tenemos esta tecnología que viene a la plataforma'».

Masters explicó cómo funciona el proceso. Cada semana, un grupo de especialistas, incluidos arquitectos, analistas de negocios y la Oficina Central de Gestión de Productos, explora las propuestas de tecnología.

«Esa es la puerta principal para la tecnología», dijo. «Luego tenemos a mí y a nuestro vicepresidente de tecnología, digital y datos que evalúan las herramientas en el nivel superior».

Estas discusiones sobre los servicios habilitados para la AI también pueden incluir a otros ejecutivos altos si se requiere una mayor aclaración o priorización.

«Nuestro vicepresidente de viajes de clientes e ingeniería, por ejemplo, podría analizar cómo esta tecnología les ayuda a lograr parte de nuestra estrategia comercial más amplia», dijo. «Ese enfoque unido nos ayuda a asignar los recursos correctos al proyecto».

4. Explota tu plataforma

Las aerolíneas tradicionalmente tienen datos de clientes y operativos en sistemas separados. Este enfoque dispar para la recopilación y el almacenamiento de datos hace que sea difícil ejecutar iniciativas entre negocios.

Virgin estaba ansioso por crear un enfoque consolidado para la información empresarial y ha reunido su información a través del catálogo Unity de Databricks. Masters dijo que este enfoque hace que sea mucho más fácil generar información.

«Podemos ejecutar varias simulaciones con los datos y ejecutar diferentes modelos predictivos en la plataforma que nos ayuda a ser ágiles y ágiles», dijo. «Si tiene una interrupción, puede comenzar a hacer preguntas, como ‘¿Cuántos pasajeros de conexión tenemos en este aeropuerto? ¿Qué podemos hacer para estos pasajeros de conexión?

Esa información ayuda a la aerolínea operacionalmente, ya que la organización puede moverse dinámicamente, cambiando los equipos en el suelo para ayudar con los requisitos de los pasajeros.

«Nuestros equipos pueden bajar al nivel más bajo de granularidad sobre lo que sucede todos los días en cada vuelo», dijo Masters. «Puedes redactar esa visión en cualquier dimensión que necesite, lo cual es bastante revolucionario para nosotros».

5. Sigue fomentando la curiosidad

La lección clave que Masters ha aprendido de estas exploraciones en datos y la IA es que los líderes digitales deberían pasar menos tiempo jugando con tecnología y más tiempo entendiendo lo que hace el negocio.

«Los equipos de datos pueden atascarse un poco en el mundo de la plataforma y las herramientas», dijo. «Sin embargo, se está volviendo más el caso de que los detalles de las herramientas, o construir una mejor base de datos aquí o allá, ya no es tan importante. Los datos aparecen automáticamente en las plataformas hoy y se están volviendo más fáciles de conectar».

El resultado de este mayor nivel de integración es que la tecnología es menor prioridad diaria para los líderes de datos.

«El enfoque, en cambio, se vuelve curioso sobre la organización en la que se encuentra y piensa en qué hacer», dijo. «Puede comenzar a eliminar mucho ruido y llegar a lo importante. Puede gastar una buena parte de su tiempo en articular esas prioridades a través de sus equipos para hacerlos curiosos».

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