¿Qué es innovación basada en datos? y cómo acelera el éxito

Innovación basada en datos

Calificación de beneficio: Alto

Penetración en el mercado: Del 20% al 50% del público objetivo

Madurez: Corriente madura

Definición:

La innovación basada en datos (DDI) es el uso de datos y análisis para desarrollar o fomentar nuevos productos, procesos, métodos organizacionales y mercados. Esto puede impulsar tanto el descubrimiento como la ejecución de la innovación, y convertirse en el resultado en nuevos modelos de negocio, productos y servicios con un valor comercial confirmado. DDI mejora la velocidad y la tasa de éxito de estas innovaciones a través de la exploración de datos y correlaciones y los conocimientos causales obtenidos del análisis de datos.

Por qué esto es importante

DDI proporciona una forma más objetiva y pragmática de idear o evaluar ideas de innovación, aprovechando los datos frente a la percepción, la elocuencia o la autoridad cuando la intervención humana es necesaria para decidir sobre las mejores ideas de innovación o patrones de diseño. Por separado, los datos también pueden aportar valor a las organizaciones que los comparten, venden o licencian como productos de datos. DDI permite ambos tipos de innovación.

Impacto en el negocio

DDI puede tener un gran impacto en todas las industrias y en el propio proceso de innovación digital. DDI mejora la velocidad y la tasa de éxito de las innovaciones digitales a través de la exploración de datos y correlaciones y los conocimientos causales obtenidos del análisis de datos. Esto significa que las organizaciones pueden obtener eficiencias y efectividad y crear un mayor impacto al innovar nuevos productos y servicios digitales.

Impulsores

• La aceleración digital está moviendo cada vez más las actividades socioeconómicas en línea; reduciendo los costos unitarios de recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos; y dando como resultado la generación y el uso de grandes cantidades de datos. Los datos ricos, inmediatos y confiables proporcionan un mecanismo para la generación y evaluación de ideas de innovación, impulsando así DDI.
• La reciente aceleración en las innovaciones digitales está habilitada por la adopción de datos como el reconocimiento facial, las preferencias de los clientes, el uso de productos, las actividades de los empleados, la mejora de la previsión meteorológica y la monetización de los datos de los sensores en diversas industrias. Esta aceleración está impulsando a las organizaciones a utilizar procesos DDI para que no dejen la ideación y la evaluación de la innovación al azar.
• La democratización de la innovación transfiere las actividades de innovación a las unidades de negocio desde una etapa temprana del proceso, impulsando la innovación hacia la realización de valores comerciales, favoreciendo así a DDI para productizar la innovación en lugar de alargar la I+D.
• Los recientes avances en IA brindan una forma algorítmica e impulsada por máquinas para probar, acelerar y escalar la innovación, que se basa en datos y análisis, impulsando así DDI, y eventualmente extendiéndose a la innovación impulsada por IA.

Obstáculos

• Algunas organizaciones aplican DDI sin garantizar que los objetivos se alineen con sus objetivos de negocio. Las métricas de rendimiento orientadas a resultados no son muy comunes en las funciones de analítica de datos. Esta desalineación no crea valor de negocio.
• Sin primero establecer una cultura de innovación, las organizaciones a menudo no pueden planificar y ejecutar DDI. Muchas organizaciones aún no tienen una cultura corporativa que fomente el pensamiento crítico.
• Los equipos de analítica y el equipo de innovación suelen trabajar en silos con poca o ninguna colaboración. La colaboración debe establecerse antes de que se pueda realizar cualquier DDI.
• DDI requiere que el equipo de innovación posea capacidades de modelado analítico. Sin estas capacidades, no podrá modelar una situación compleja, lo que normalmente es más rápido en datos que construir maquetas.
• Para productizar la innovación para que se concrete en valor de negocio, debe transferirse a las unidades de negocio apropiadas, que idealmente están involucradas desde el principio. Desafortunadamente, la mayoría de las innovaciones mueren antes de ser transferidas a las unidades de negocio.

Recomendaciones para los usuarios

• Utilice DDI al crear un nuevo producto o un nuevo servicio para la innovación digital, incluida la innovación del modelo de negocio. DDI mejora la velocidad y la tasa de éxito de estas innovaciones a través de la exploración de datos y correlaciones y los conocimientos causales obtenidos del análisis de datos. Esta es una mejora con respecto a la innovación convencional basada en ideas, que comienza con el pensamiento de diseño o el diseño centrado en el ser humano que requiere intervención humana en la ideación y la evaluación de ideas, a menudo sin datos para proporcionar viabilidad cuantificable, probabilidad de oportunidades o resultados comerciales esperados.
• Por separado, considere si los datos son lo suficientemente útiles como para convertirse en un producto digital o de datos cuando tienen un valor reutilizable en sí mismos.
• Utilice la capacidad de análisis predictivo y las técnicas de IA compuestas para llevar a cabo una serie de experimentos como modelo analítico. Evalúe una idea de innovación para diferentes escenarios de “qué pasaría si” o tipos de eventos.
• Evalúe una innovación utilizando datos y análisis para reducir el riesgo de fracaso. Por ejemplo, las capacidades de IA generativa multimodal para crear nuevas imágenes digitales, video, audio, texto o código también pueden producir escenarios o ideas novedosos.
• Tenga una fuerte alfabetización de datos en la organización, cree plataformas y herramientas analíticas, y brinde acceso seguro a los datos.
• Tome decisiones basadas en datos y no en autoridad.

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