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El 94% de las empresas españolas considera que el dato es un activo fundamental, pero carecen de una estrategia consistente

Plain Concepts figura en la edición 2022 de Universo Penteo como uno de los 8 integradores Data & AI más relevantes en España

 

 

15:15 - 04 de Noviembre del 2022
El 94% de las empresas españolas considera que el dato es un activo fundamental, pero carecen de una estrategia consistente

Penteo, el analista TI independiente, ha publicado la edición 2022 del Universo Penteo de integradores Data & AI, en la que se analiza el papel de los actores más relevantes de este ámbito en España. La principal conclusión del estudio es que, aunque el dato se ha convertido en un elemento clave para las organizaciones, en muchos casos estas carecen de estrategias sólidas en torno a él.

Plain Concepts, multinacional tecnológica y especialista en desarrollo de proyectos de innovación, figura entre los integradores Data & AI analizados por la complejidad de sus proyectos realizados en este ámbito. También por su destacada apuesta por la internacionalización de sus servicios y por su amplia experiencia en Inteligencia Artificial, Realidad Extendida, Big Data o en el desarrollo de soluciones web y aplicaciones. 

Universo Penteo realiza un análisis de los principales integradores de nuestro país representado en 4 dimensiones (capacidades, prestaciones, proyección y calidad percibida), caracterizadas de acuerdo a 12 factores formados por 40 indicadores y más de 130 preguntas. Esto ha sido combinado con una investigación de mercado respondida por CIOs y responsables de servicios tecnológicos de empresas españolas o multinacionales con operaciones de tecnología presentes en España.

Datos sí, pero sin la estrategia adecuada 

Según el Universo Penteo de integradores Data & AI, el 94% de las organizaciones en España considera que el dato es un activo fundamental. Existe una correlación clara entre llevar a cabo con éxito un proceso de transformación digital y tener una estrategia alrededor del dato que sea holística y agrupe no solo la tecnología, sino también su impacto en el modelo de negocio y en el modelo organizativo. 

Sin embargo, el estudio evidencia que las compañías en nuestro país han planeado durante muchos años una estrategia poco consistente que, si bien ha contemplado inversiones para la mejora y la adopción de tecnologías de explotación del dato, no ha estado acompañada de las estructuras de gobierno, culturales y organizativas necesarias para garantizar que la inversión tenga el retorno esperado. En consecuencia, la utilización de los datos disponibles en las empresas sigue siendo baja y, de hecho, el 80% asegura utilizar menos de la mitad de los datos de los que dispone.

La estrategia debe plantearse como un proceso y no como un proyecto. No obstante, el 60% de las compañías empiezan a observar resultados tangibles a estos planes entre los 12 y 36 meses, por lo que, si en 3 años no se han tenido resultados tangibles, se reducen mucho las posibilidades de éxito

Inversión y límites a la adopción del Dato

A la hora de adoptar y aplicar la analítica de datos, el estudio confirma que la Dirección IT sigue siendo la principal responsable en la toma de decisiones. Y, para afrontar estos proyectos, el primer elemento de decisión es el de contar con proveedores con experiencia, antes que el precio o los plazos de implantación.

Confirmando el mayor interés por el dato, el estudio también revela que un 54% de las compañías afirman que aumentarán sus inversiones en Data & AI, de modo que alrededor de un 17% de los presupuestos TI se destinarán a esta área. Además, los beneficios más esperados con la utilización de analítica avanzada se centran en la mejora de la toma de decisiones de negocio, su planificación y la eficiencia operacional.

En cuanto a las principales barreras que se encuentran las empresas en el ámbito de Data & AI, destaca la escasez de perfiles especializados en IA, como científicos de datos, ingenieros de datos o traductores de negocio. Y a la hora de adoptar plataformas de analítica avanzada señalan la escasa disponibilidad y calidad de los datos, el conocimiento del equipo, la ausencia de una estrategia clara o la falta de presupuesto. 

Por último, se espera que, debido a esta falta de conocimiento, talento y demanda estimada para los próximos años, aparezcan nuevos players en el ámbito del Data que puedan aliviar las necesidades del mercado. 

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