data translator

The hidden figure behind a successful AI implementation in the organizations.

The Artificial Intelligence implementation in companies is cross functional: Marketing, Finance, Operations… they all have benefited from the emergence of data driven across business processes in their organizations.

In a recent study published by Fujitsu and Pier Audoin Consultants, shows that the benefits companies have gained through Artificial Intelligence implementation are starting to pay off. This is not a matter of five years´ time. The AI´ s time has come. However, the figures are still low: only 11% of the surveyed companies are implementing AI strategies, 29% have AI projects in progress and 35% expect to do it in the next two years.

Under this classification, they would be defined as innovators, early adopters, followers. In other words, based on the company´s maturity and data adaptation, they will belong to one of the groups before mentioned.

Accordingly, 53% of the companies that have implemented AI or have in mind doing it believe improvement of automation processes depends on it, whereas almost 75% are creating business units for AI´s implementation take-off. The main areas this technology is implemented on is higher production efficiency, maintenance forecasting and above all, in customers´ behavior forecasting for appropriate business actions.

Nevertheless, a survey delivered by MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group a few weeks ago highlighted different data.

Although it claims AI´s rewards promise, these are not risk-free for example, a competitor taking the risk and going a step ahead. These are the innovators that use AI for the company´s across business processes alignment, investment and integration.

Many leading companies see AI not as an opportunity but as a risk strategy.  And this perception has gone up from 37% to 45% from 2017 to 2019 respectively.

Concerning risk management, many AI based initiatives have failed. Seven out of ten of the surveyed companies claimed they have hardly benefited from this technology. And it´s not a trivial matter when almost 90% of companies have invested in AI.

Thus, even if some companies have found out success with AI, most struggle to add value based on it. As a result, many executives face challenges associated with AI: It´s a source of non- exploited opportunities, an inherent risk. But, above all, it´s an urgent issue to tackle. How can executives exploit the opportunities, manage risks and minimize AI associated problems?

Data translator: the hidden figure

Professionals training, not only in technical and scientific areas but also in communication and interpretation, becomes essential for the differential AI value generation. Deep understanding of the business needs and knowing how to convey that to the technical teams in charge of implementing AI is the Holy Grail of all the companies and providers of this service.

On the other hand, Mckinsey says that success results based on AI and data analytics do not depend only on data scientists, data engineers or data analytics teams. A transversal figure is required: a data translator.

Mckinsey believes this figure can ensure the organizations achieve real impact from their analytical initiatives as it can help to understand correctly the business needs and translate them into a scientific -technical language and vice versa.

Data translation experience allows this figure to get deep knowledge of the core business and its value chain in diverse areas: distribution, health, marketing, manufacturing or any other environment.

As the consulting company defines it, in their role, translators help to guarantee deep knowledge generated through sophisticated analytics is translated into impact at every level of the organization. By 2026, The Global McKinsey Institute estimates translators demand will reach two or four million only in the U.S.

Thus, translators take advantage of their insights in AI and analytics to convey these commercial objectives to data professionals who will create the models and the solutions. Finally, the translators ensure the solution produce the insights the company can interpret and execute and ultimately, communicates the benefits of these insights to the businessmen to boost adoption.

One way to reduce the risk strategy companies have taken when they decide to be ahead of their competitors in their sector, is without any doubt, the capacity to interpret the data and offer insights based on them.

 

 

data translator

La figura escondida para el éxito de una implantación de la IA en las organizaciones

Las empresas continúan implementando Inteligencia Artificial en sus procesos: Marketing, Finanzas, Operaciones… todos ellos se ven beneficiados por la irrupción del uso del dato como eje transversal en las compañías.

En un reciente estudio publicado por Fujitsu y Pier Audoin Consultants, se pone de manifiesto que los beneficios que obtienen las empresas gracias a la IA empieza a dar resultados. No es algo a futuro que ocurrirá dentro de 5 años. El tiempo de la IA es ahora. Sin embargo, las cifras aún son bajas: solo el 11% de las empresas encuestadas está implantando estrategias de Inteligencia Artificial, el 29% tiene proyectos en fase de desarrollo y un 35% tiene pensado hacerlo en los próximos dos años.

Esta clasificación es la que se denomina innovators, early adopters, followers. Es decir, dependiendo del estado de madurez de las compañías y cómo están realizando la adaptación al dato, éstas se situarán en los porcentajes antes mencionados.

En esta línea, aquellos que han implementado IA o tienen en mente hacerlo aseguran que es la base para mejorar en la automatización de sus procesos (53%), mientras que un porcentaje cercano al 75% están creando las unidades de negocio para ayudar a su despliegue. Las principales áreas en las que se está empleando esta tecnología son en la mejora en la eficiencia de la producción, el mantenimiento predictivo y sobre todo en poder predecir el comportamiento del cliente para realizarle las acciones oportunas.

Sin embargo, hace unas semanas se ha publicado una encuesta realizada por MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group que  han arrojado datos diversos.

Mientras se asegura que la IA promete recompensas, éstas no están exentas de riesgos, como que tus competidores hayan decidido arriesgarse e ir un paso por delante. Son los innovators que utilizan la IA para la alineación, inversión e integración en toda la organización. De manera transversal y en todos los órdenes organizacionales.

Un gran número de empresas líderes son las que ven a la IA, no como una oportunidad sino como una estrategia de riesgo. Tanto, que desde 2017 a 2019 esta percepción se ha incrementado de 37% al 45% respectivamente.

Y en este saber manejar el riesgo muchas iniciativas basadas en IA fallan. 7 de cada 10 empresas encuestadas aseguran que apenas han obtenido réditos de esta tecnología. Y no es baladí cuando casi el 90% de las compañías han hecho alguna inversión en este campo.

El quid de la cuestión es que, si bien algunas empresas han descubierto cómo tener éxito, la mayoría de ellas tienen dificultades para generar valor con Inteligencia Artificial. Como resultado, muchos ejecutivos se enfrentan a un conjunto de realidades derivadas de la inteligencia artificial: la IA es una fuente de oportunidades sin explotar, es un riesgo existencial. Sobre todo, es un problema urgente que abordar. ¿Cómo pueden los ejecutivos explotar las oportunidades, gestionar los riesgos y minimizar las dificultades asociadas con la IA?

El traductor de datos, la figura oculta de las empresas

La capacitación de los profesionales, no sólo en el ámbito técnico y científico sino también en el área de interlocución  e interpretación se convierten en fundamentales para que la generación de valor diferencial a través de la inteligencia artificial sea un hecho. La capacidad de comprender profundamente el negocio y saber trasladarlo a los equipos técnicos encargados de aplicar la IA es el Santo Grial de todas las empresas, también de las proveedoras de este servicio.

Por otro lado, según Mckinsey, el éxito en la obtención de resultados a través de la IA y la analítica no recae solamente en los equipos de data scientist, data engineer o data analytics. Se necesita una figura transversal, el traductor de datos.

Mckinsey considera que esta figura asegura que las organizaciones logren un impacto real  en sus iniciativas analíticas ya que son capaces de interpretar correctamente las necesidades de negocio y traducirlas a lenguaje científico-técnico, y viceversa.

La experiencia en traducción de datos permite a este perfil ser un gran conocedor del negocio y de su cadena de valor, ya sea en el campo de la distribución, salud, marketing, manufacturing o cualquier otro ámbito.

Según define la consultora, en su función, los traductores ayudan a garantizar que los conocimientos profundos generados a través de análisis sofisticados se traduzcan en impacto a escala en una organización. Para 2026, el Instituto Global McKinsey estima que la demanda de traductores solo en los Estados Unidos puede llegar a dos o cuatro millones.

Por tanto, los traductores de datos aprovechan su conocimiento práctico de inteligencia artificial y análisis para transmitir estos objetivos comerciales a los profesionales de datos que crearán los modelos y las soluciones. Finalmente, los traductores se aseguran de que la solución produzca inisghts que la empresa pueda interpretar y ejecutar y, en última instancia, comunique los beneficios de estos insights a los empresarios para impulsar su adopción.

Una de las fórmulas para reducir la estrategia del riesgo que asumen las compañías cuando deciden estar a la vanguardia de su sector, es sin duda la capacidad de interpretar los datos y ofrecer insights a través de ellos.