Renata Mello Feltrin
Renata Mello Feltrin, directora ejecutiva Latam CI&T y LinkedIn Top Voice, es una veterana en el campo de la tecnología y la innovación, con más de dos décadas de experiencia. Ha liderado estrategias de innovación y transformación digital en múltiples sectores, incluidos finanzas, comercio minorista, bienes de consumo, entretenimiento, industria y atención médica.
El equipo de ST-One invitó al ejecutivo a comentar sobre el papel de la inteligencia de datos en la transformación digital de las industrias, los beneficios y desafíos de esta implementación y cómo la renovación constante es fundamental para el éxito de las corporaciones consolidadas.
Renata destaca la importancia de organizar el flujo de datos y desarrollar una cultura de gestión basada en datos. Ela ressalta que “normalmente, indústrias geram muitos dados, mas não os usam de forma estruturada. Se você não organiza os dados em uma arquitetura analítica para que possa usá-los, você não tem a base para começar a tirar proveito de tecnologias de ciência de dados.” Para ella, “es fundamental que el liderazgo aprenda a mirar el proceso con la intención de mejorar continuamente y a hacer las preguntas correctas, buscando brechas. Los datos serán grandes aliados para traer respuestas rápidas y precisas que conducirán a decisiones evolutivas”. ”
Renata también aborda los principales beneficios de aplicar tecnologías de ciencia de datos en las operaciones diarias de las industrias. Según ella, “lo que no ves, no lo tienes. Y lo que no mides, captas, analizas, realmente no lo ves. Y cuando empiezas a tener eso y a verlo con mayor precisión, puedes identificar brechas de mejora y posibilidades de ganancias y mejorar todo el proceso.”
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¿Cómo ve el papel de las herramientas de inteligencia de datos en la transformación digital de las industrias?
Renata Mello Feltrin: Fundamental. Sin datos claros que brinden una visión precisa de las oportunidades de mejora, no es posible lograr mejoras verdaderamente significativas en la eficiencia, que es la primera ganancia para quienes incorporan datos a la práctica de la gestión orientada a datos. Y luego, en segundo lugar, combinar estos datos con otros datos, a menudo externos, para enriquecer las opiniones y generar análisis más inteligentes y predictivos, conduce a resultados de crecimiento reales.
¿Cuáles son los principales beneficios que pueden obtener las industrias al aplicar tecnologías de ciencia de datos en sus operaciones diarias?
Renata Mello Feltrin: Primero, como dije, la eficiencia. Lo que no ves, no lo tienes. Y lo que no se mide, no se captura, no se analiza, realmente no se ve. Y cuando empiezas a tener esto y lo ves con mayor precisión, puedes identificar brechas de mejora y posibilidades de ganancias y mejorar todo el proceso. Entonces, las predicciones basadas en modelos de inteligencia pueden anticipar decisiones mucho mejores y más asertivas, como la planificación de la producción, las rutas logísticas y los modelos de almacenamiento, etc. Todo el proceso y la cadena se benefician de un modelo basado en datos, que proviene de la tecnología de ciencia de datos aplicada al proceso del día a día.
¿Podría compartirnos un ejemplo de cómo la inteligencia de datos mejoró la eficiencia operativa en un proyecto en el que trabajó?
Renata Mello Feltrin: Por supuesto. Ya he participado en diferentes proyectos de la zona. Uno de ellos, procedente de una gran industria de bienes de consumo, condujo al desarrollo de un modelo predictivo de distribución de mezcla de productos, considerando historiales de producción y ventas, enriquecido con datos geográficos y de consumo. Esto generó un aumento en las ventas del 8,5% en la primera prueba de análisis predictivo. Esto es sólo un ejemplo; Hay muchas oportunidades a lo largo de la cadena de producción y distribución para este tipo de solución.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las industrias al implementar tecnologías que integran la inteligencia de datos en sus operaciones?
Renata Mello Feltrin: Primero, organice el proceso de datos. Normalmente, las industrias generan una gran cantidad de datos, pero no los utilizan de forma estructurada. Si no organiza los datos en una arquitectura analítica para poder usarlos, no tiene la base para comenzar a aprovechar las tecnologías de ciencia de datos. El segundo punto, y tan importante como el primero, es desarrollar una cultura de gestión basada en datos. El liderazgo necesita especialmente aprender a mirar el proceso con la intención de mejorarlo continuamente y aprender a hacer las preguntas correctas, buscando brechas. Los datos serán un gran aliado para brindar respuestas rápidas y precisas que conducirán a decisiones en evolución.
¿Cómo contribuyen las tecnologías de inteligencia de datos, como IoT y Big Data, al proceso de toma de decisiones más asertivas?
Renata Mello Feltrin: Hay muchos aspectos. Por ejemplo, está la cuestión de la recopilación de datos en tiempo real. Con sensores y dispositivos IoT, puede recopilar datos en tiempo real sobre operaciones, entorno, estado de las máquinas y comportamiento del consumidor. Esto permite una visión continua y actualizada de las condiciones operativas, lo que, combinado con la recopilación y almacenamiento de grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, permite un análisis más completo y preciso de la información disponible. Los datos de IoT también son importantes para detectar anomalías, predecir fallas en los equipos y optimizar el mantenimiento preventivo, reducir costos y mejorar la eficiencia.
Con Big Data es posible identificar patrones, tendencias y correlaciones que serían difíciles de detectar manualmente. Con esto, se pueden aplicar algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para predecir eventos futuros y optimizar procesos. Además, analizar grandes volúmenes de datos ayuda a identificar riesgos potenciales y desarrollar estrategias de mitigación proactivas.
Incluso desde el punto de vista del desarrollo de nuevos negocios, que es un tema con el que conecto mucho y donde estas tecnologías son súper importantes: la combinación de datos generados por dispositivos IoT y análisis avanzados de Big Data pueden revelar nuevas oportunidades de negocio, desarrollo de nuevos productos y servicios innovadores que satisfagan las demandas de los mercados emergentes.
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¿Cree que algunos tipos de industria pueden beneficiarse más que otros de la aplicación de tecnologías de inteligencia de datos?
Renata Mello Feltrin: Creo que todos pueden, pero aquellos que tienen operaciones más escaladas y procesos logísticos complejos son los que tienen ventajas inmediatas en la adopción debido a la cantidad y complejidad de los datos que generan y la necesidad de optimización e innovación continua en sus operaciones. Estos incluyen: manufactura, atención médica, servicios financieros, logística, energía, telecomunicaciones y comercio minorista.
¿Cómo puede la inteligencia de datos ayudar a las industrias a ser más sostenibles y respetuosas con el medio ambiente?
Renata Mello Feltrin: Hay muchas maneras, especialmente relacionadas con evitar el desperdicio. El monitoreo del consumo de energía en tiempo real, por ejemplo, puede brindar oportunidades para identificar anomalías y corregirlas rápidamente. También es posible una mejor gestión de los recursos naturales, como las materias primas y el agua. También existe la posibilidad de utilizar sensores para medir la calidad del aire y las emisiones de gases contaminantes, permitiendo intervenciones rápidas para minimizar los impactos ambientales. En última instancia, una mejor gestión de residuos, una mejor planificación de la producción y una gestión de riesgos regulatorios: la recopilación precisa de los datos necesarios puede contribuir en gran medida a cumplir con las regulaciones ambientales.
¿Qué habilidades cree que son esenciales para los profesionales que quieran trabajar con inteligencia de datos en la industria?
Renata Mello Feltrin: Un conjunto de habilidades técnicas pero también interpersonales. Es importante comprender cómo funcionan los sistemas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial, para poder ayudar a pensar en los datos y las correlaciones que pueden traer los resultados buscados por la industria. Pero también el pensamiento crítico y la resolución de problemas, el desarrollo de la capacidad de comunicar conocimientos y resultados de análisis de datos de forma clara y concisa a partes interesadas no técnicas, la capacidad de trabajar en equipo, especialmente en equipos multidisciplinarios, y lo más importante de todo: la curiosidad. y ganas de aprender continuamente. También añadiría conocimientos específicos sobre la industria en la que opera, ya sea manufacturera, sanitaria, energética, etc.
¿Cómo ve el futuro de la inteligencia de datos en la industria? ¿Existen tendencias emergentes de las que deberíamos estar conscientes?
Renata Mello Feltrin: Ya hemos hablado mucho aquí, pero hablando del futuro, sin duda los algoritmos de IA y ML se están volviendo más sofisticados, lo que permite análisis más precisos y predictivos. La evolución del aprendizaje automático, que automatiza el proceso de modelado de datos, haciéndolo accesible a profesionales con menos experiencia técnica, también acelerará en gran medida la adopción a gran escala de estas tecnologías en la industria.
Otro tema muy interesante es el de los gemelos digitales, para aplicaciones de simulación y modelado. Es decir, réplicas virtuales de procesos físicos que permiten simulaciones y modelados detallados para optimizar el rendimiento y el mantenimiento. La aplicación de esto abarca desde la fabricación hasta la gestión de ciudades inteligentes. ¿Imaginas el potencial de esto para el futuro cercano?
– Entrevista realizada a través de la Oficina de Prensa de ST-One: assessoria-imprensa@st-one.io
