Durante años, las empresas han querido conocer mejor a sus clientes. Para conseguirlo, invirtieron grandes cantidades en CRM, CDP, plataformas de analítica y herramientas de visualización. También buscaron a los mejores analistas. La atención se puso en las herramientas y en las personas capaces de utilizarlas, no tanto en la materia prima que necesitaban: los datos.
El cuello de botella cambia de lugar
Pero la IA está cambiando esa ecuación: la capacidad de análisis pierde peso y el dato adecuado lo gana. Analizar datos será cada vez más rápido y accesible y esto hace que el cuello de botella se esté desplazando. Si muchas empresas pueden analizar la información con facilidad, la diferencia estará en disponer de un recurso más escaso y difícil de sustituir: el dato propietario adecuado.
Esto no significa que las dificultades hayan desaparecido. Las empresas siguen teniendo problemas para integrar fuentes, confiar en sus datos, medir resultados y convertir los insights en decisiones operativas. La llegada de la IA aumenta la urgencia de resolver este problema. Salesforce, en su estudio State of Data and Analytics, 2nd Edition, señala que el 84% de los responsables de datos y analítica considera necesaria una revisión profunda de su estrategia de datos para alcanzar sus objetivos de IA.
Todavía no puede afirmarse que la analítica haya dejado de ser un cuello de botella. Pero sí podemos pensar que irá perdiendo parte de su importancia. Los agentes capaces de consultar información mediante lenguaje natural, generar análisis y recomendar acciones democratizan capacidades antes reservadas a equipos especializados. En el mismo estudio, el 94% de los directivos cree que la analítica agéntica proporcionará insights más relevantes; el 93% espera que los insights sean más oportunos, los datos más fáciles de comprender y la información más accesible; y el 88% considera que reducirá la parálisis por análisis.
La nueva ventaja competitiva: el dato propietario
La visión de Gartner para 2030 apunta en la misma dirección. A medida que los modelos y las capacidades analíticas se generalicen, el éxito dependerá menos de disponer de un modelo mejor y más de proporcionar a las personas y a los agentes acceso gobernado a datos fiables y ricos en contexto. La firma recomienda construir fundamentos de información confiable, contextual y accesible, porque los modelos podrán estar al alcance de todos, pero el conocimiento específico de cada empresa no.
En este escenario, el dato propietario recupera protagonismo. En un estudio de IBM y Oxford Economics realizado entre 1.700 responsables de datos, el 78% considera que explotar información propia es un objetivo estratégico prioritario para diferenciarse. Además, el 84% afirma que sus productos de datos exclusivos ya les han proporcionado ventajas competitivas significativas.
Más allá de la recolección: calidad, contexto y propósito
Pero no se trata simplemente de acumular más información. El activo verdaderamente valioso será el dato propio, consentido y preparado para IA. Este «dato propietario» engloba tanto el comportamiento observado en nuestras plataformas (el tradicional first-party data) como aquella información que el cliente comparte de forma proactiva y voluntaria (el zero-party data).
En cualquiera de sus modalidades, este dato debe ser: propietario, porque procede de la relación directa con el cliente; consentido y trazable, porque incorpora permiso, procedencia y finalidad de uso; exclusivo, porque no está disponible para los competidores; contextual, porque añade intereses, preferencias y significado; identificado, para conectarlo con perfiles reales; actualizado, para conservar su vigencia; interoperable, para alimentar diferentes plataformas y agentes; y accionable, para convertirse en perfiles, audiencias, recomendaciones o decisiones.
Un ejemplo claro del poder de este enfoque es el de Adidas. La marca logró un incremento del 259% en el valor medio de los pedidos y un aumento del 13% en su tasa de conversión en apenas un mes. ¿Cómo lo consiguieron? Abandonando las herramientas analíticas aisladas en favor de un motor de IA que unificaba sus datos propietarios en tiempo real. La IA tomaba las decisiones sobre un perfil único e interoperable, demostrando que tener la información propia integrada, contextual y accionable vale mucho más que cientos de analistas creando segmentos manuales.
Siguiendo este principio, imaginemos una empresa que revisa sus formularios web, programas de fidelización, aplicaciones y otros puntos de contacto con el consumidor. Antes de pedir un dato, se pregunta para qué decisión servirá y qué necesita saber para tomarla mejor. A partir de ahí, diseña cada interacción para obtener con calidad los datos que considera clave: fiables, contextualizados y vinculados a un propósito concreto. Lo esencial no es recoger más, sino recoger mejor: disponer de los datos adecuados para decidir. En mi experiencia, me sigue llamando la atención cuántas compañías todavía fallan en esta tarea básica, mientras otras la resuelven de manera extraordinaria.
Esos datos estarán a disposición de quienes identifican insights y, sobre todo, de quienes toman decisiones. Estas personas deberán saber exactamente con qué información trabajan y conocer con precisión su origen, el contexto en que fue recogida y el consentimiento que la sustenta. No necesitarán dominar herramientas de analítica ni tener formación en ciencia de datos: la IA se encargará cada vez más de la consulta y el análisis. La ventaja estará en formular las preguntas correctas y decidir sobre datos fiables.
En definitiva, no es que el análisis ya no importe. Importa, y mucho. Pero en la era de la inteligencia artificial, el éxito no dependerá del algoritmo que uses para exprimir la información, sino de la exclusividad y calidad del dato que le des de beber.
Por Omar Rois, Managing Partner de Xeerpa (by t2ó ONE)
