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Tan solo el 35% de los ejecutivos confía en el uso que su compañía hace del análisis de datos

The Guardians of Trust

Así se extrae del estudio The Guardians of Trust

Socia responsable de Data & Analytics

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The guardians of trust

• Al 92% le preocupa el impacto sobre la reputación de la empresa si los datos contienen errores o se utilizan inapropiadamente.

• A pesar de que los algoritmos y la inteligencia artificial están adquiriendo más importancia en las decisiones de la alta dirección, la mayoría de sus miembros afirman que las áreas tecnológicas deben soportar la responsabilidad de aquellas decisiones fallidas basadas en el análisis de datos.

• Mayor insistencia para que el buen gobierno, más allá de las normas técnicas, incluya controles sobre ámbitos estratégicos, culturales y éticos de la organización.


Aún existe falta de confianza en el análisis de datos y la Inteligencia Artificial (IA) en las organizaciones. Así se extrae del estudio The Guardians of Trust de KPMG, según el cual únicamente un 35% de los ejecutivos encuestados confía en la manera en que su compañía utiliza el análisis de datos. Así, más del 65% muestra reservas o desconfía plenamente de sus capacidades en Análisis de Datos, y un 92% está preocupado por el impacto negativo que puede tener en la reputación. A este respecto, la mayor parte de los directivos (62%) depositan la responsabilidad de los fallos tecnológicos o de algoritmos en las áreas tecnológicas, no en el equipo directivo.

El informe The Guardians of Trust señala que la creciente interrelación entre humanos y máquinas exige mayores responsabilidades a la alta dirección que a las funciones tecnológicas, así como un buen gobierno proactivo con controles estratégicos y operativos que garantice y mantenga la confianza. En este sentido, y a medida que las empresas realizan su transición a un entorno totalmente digital, regido por la analítica de datos, la gestión de las máquinas se está volviendo tan importante como la gestión de las personas, indica asimismo el estudio.

“Cuando los análisis y la IA se conviertan en recursos omnipresentes, será ineludible y más difícil gestionar la confianza”, comenta Eva García San Luis, socia responsable de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial de KPMG en España. “Con la rápida adopción de los análisis predictivos, debemos prepararnos ahora para introducir el buen gobierno apropiado de los algoritmos. El buen gobierno de las máquinas debe convertirse en una parte esencial del buen gobierno del conjunto de la organización, y la meta será equilibrar la potencia y el riesgo del análisis de datos con los conocimientos para utilizarlo correctamente», añade.

El estudio, para el que se entrevistó a 2.190 altos ejecutivos de nueve países, señala cómo Estados Unidos y el Reino Unido son los países que menos confían en el análisis de datos según el 42% y 43%, respectivamente. Por el contrario, Brasil y la India son los que presentan porcentajes de desconfianza más bajos: 15% y 8% respectivamente.

¿Quién es responsable cuando existen fallos?

En lo relativo a los riesgos financieros y reputacionales provocados por errores o el uso indebido del análisis de datos, los participantes señalan que no tienen claro quién debe rendir cuentas en caso de que una mala decisión de negocio produjera una pérdida financiera o de clientes.

En este sentido, mientras que el 62% manifiesta que la responsabilidad principal debe corresponder a las funciones tecnológicas de sus organizaciones, el 25% opina que es atribuible a la dirección de la compañía, y el 13% considera que debe recaer en las funciones regulatorias y de control.

En cuanto a las áreas que deben asumir la responsabilidad cuando los análisis de datos fallan, únicamente el 19% mencionan al CIO, el 13% al máximo responsable de datos, y tan sólo el 7% a los responsables de la toma de decisiones de la alta dirección, como por ejemplo el CEO.

“Nuestra encuesta a altos ejecutivos nos muestra que existe una tendencia a eximir de responsabilidad a la dirección por las decisiones basadas en análisis de datos”, comenta García San Luis. “Ello es comprensible ya que existen áreas de soporte de tecnología y expertos en la materia. Sin embargo, muchos profesionales de Tecnología de la Información carecen de los conocimientos especializados o de la capacidad general requerida para garantizar la confianza en el análisis de datos. Por ello, consideramos que la responsabilidad corresponde al equipo de directivo”.

¿Cómo debe ser un buen gobierno corporativo?

La incertidumbre de los encuestados acerca de a quién corresponde esta responsabilidad suscita la pregunta de qué tipo de buen gobierno debe implantarse en la organización para garantizar y proteger el análisis de datos.

“A medida que las organizaciones empiezan a considerar el uso de las máquinas en paralelo al trabajo de las personas, deben plantearse asimismo nuevos modelos de buen gobierno para salvar la brecha de confianza que existe en el tándem humano-máquina”, comenta Eva García San Luis. “En un primer nivel, la responsabilidad respecto al uso de las máquinas debe ser asumida firmemente por el CEO y los responsables directivos”, añade.

Teniendo en cuenta las recomendaciones de los directivos encuestados, se aprecian sólidos indicios de que el marco de buen gobierno debe incluir más normas y controles que abarquen ámbitos estratégicos, culturales y éticos, más allá de los puramente técnicos, bajo la responsabilidad del equipo directivo.

Las cinco recomendaciones para generar confianza en el seno de una organización, según los encuestados son:

1) Desarrollar pautas con el fin de crear políticas y procedimientos efectivos en el seno de la organización.

2) Mejorar y adaptar las normas para generar confianza en el Análisis de Datos.

3) Aumentar la transparencia de los algoritmos y las metodologías.

4) Crear códigos profesionales para científicos de datos.

5) Reforzar mecanismos de garantía internos y externos que validen e identifiquen áreas de debilidad.

“Generar y garantizar confianza a lo largo del ciclo de vida del análisis de datos y la inteligencia artificial exige un enfoque organizado, flexible y distribuidos”, añade Eva García San Luis. “Estamos observando que muchas empresas experimentan en esta área lo que probablemente impulsará normas futuras y nuevos marcos de buen gobierno”, concluye.

 

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