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

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Richard Masters, vicepresidente de datos e IA en Virgin Atlantic, es un líder empresarial que está decidido a ver que las iniciativas pioneras de su estructura tengan éxito.

Habló con ZDNet en un fresco evento de mesa redonda de Databricks en Londres, lo que sugiere que los objetivos de su aerolínea para los datos son simples: “Queremos que las personas tengan una gran experiencia en el avión, y explotar la IA se tráfico de lo que necesitamos hacer para entregar esos objetivos”.

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Masters explicó cómo su estructura está adoptando la tecnología emergente y sugirió cinco formas en que los líderes empresariales pueden usar la IA y los datos para crear beneficios comerciales.

1. Exponga a las personas a nuevas herramientas

AI no es ausencia nuevo en la industria de las aerolíneas. La estructura de Masters ha utilizado el educación de IA y la máquina durante muchos abriles, como predecir los factores de carga en un avión, incluido el número probable de pasajeros para un revoloteo.

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 proceso del prospección estadístico a través de la IA ha sido paulatino”, dijo, antaño de sugerir una tendencia al acrecentamiento que será global a otros líderes empresariales: “Ahora notamos que la proceso sigue siendo cada vez más rápida”.

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Masters dijo que el punto de inflexión esencia fue el divulgación de ChatGPT en noviembre de 2022, que marcó el principio de posible paso a los chatbots y abrió los beneficios potenciales de la IA.

“Más personas en toda la estructura, 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 paso, cómo podría reinterpretar y explicar los datos de diferentes maneras, proporcionando conceptos analíticos a partes del negocio que normalmente no podrían tener paso a las mismas herramientas antaño”.

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 esencia

Alentar a las personas a exprimir al mayor la IA es solo una parte del desafío. El problema más vasto es respaldar que las personas usen las herramientas adecuadas de guisa efectiva.

Masters dijo que el retorno de la inversión en algunas áreas es más claro que en otras: “Cuando se tráfico de herramientas de precios dinámicos, como Nuestra asociación con Fetcherro cosas como el mantenimiento predictivo o la predicción de combustible, puede hacer las matemáticas con congruo facilidad para triunfar o atesorar capital. Esos objetivos eran más fáciles de perseguir “.

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 operación o datos correctos”, dijo.

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

“Podemos comenzar a combinar esa información ahora porque tenemos una plataforma en su área, frente a scrabing para los datos y armarla”, dijo. “La plataforma nos permite objetar muchas preguntas pequeñas sin tener que tener este gran examen 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 estructura ha establecido un proceso para evaluar nuevas sugerencias para las herramientas de IA. “Dada nuestra capacidad de cuchichear sobre los silos, podemos sostener: ‘No necesitas este módulo de IA. Ya tenemos esta tecnología que viene a la plataforma'”.

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Masters explicó cómo funciona el proceso. Cada semana, un conjunto de especialistas, incluidos arquitectos, analistas de negocios y la Oficina Central de Papeleo 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 además pueden incluir a otros ejecutivos altos si se requiere una decano apostilla o priorización.

“Nuestro vicepresidente de viajes de clientes e ingeniería, por ejemplo, podría analizar cómo esta tecnología les ayuda a obtener parte de nuestra logística comercial más amplia”, dijo. “Ese enfoque unido nos ayuda a asignar los capital correctos al esquema”.

4. Explota tu plataforma

Las aerolíneas tradicionalmente tienen datos de clientes y operativos en sistemas separados. Este enfoque dispar para la colección 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 posible originar 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?

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

“Nuestros equipos pueden descabalgar al nivel más bajo de granularidad sobre lo que sucede todos los días en cada revoloteo”, dijo Masters. “Puedes redactar esa visión en cualquier dimensión que necesite, lo cual es congruo revolucionario para nosotros”.

5. Sigue fomentando la curiosidad

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

“Los equipos de datos pueden tartamudecer un poco en el mundo de la plataforma y las herramientas”, dijo. “Sin bloqueo, se está volviendo más el caso de que los detalles de las herramientas, o construir una mejor pulvínulo 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”.

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

“El enfoque, en cambio, se vuelve excéntrico sobre la estructura en la que se encuentra y piensa en qué hacer”, dijo. “Puede comenzar a eliminar mucho ruido y arribar a lo importante. Puede comprar una buena parte de su tiempo en articular esas prioridades a través de sus equipos para hacerlos curiosos”.

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