Todas las empresas dicen ser data-driven, pero los números cuentan otra historia: solo el 24% se califican como tal, y el 80% cita problemas culturales como la barrera principal. Con Tito Neira, experto en ML/IA y estrategia de datos, hablamos de por qué los proyectos de datos fallan, cómo los datos redistribuyen el poder en las organizaciones, y qué framework usar antes de iniciar cualquier iniciativa de datos. Además, comparto un problema real de SellIt9 donde las assumptions nos llevaron a desarrollar soluciones que no resolvían nada.
00:00 Intro - ¿Son las empresas realmente data-driven?
02:08 La gran decepción de los proyectos de datos
03:49 Los datos como redistribución de poder
06:50 Proyectos de datos como portafolios de innovación
10:42 Estadísticas que revelan la realidad
14:52 IA, predicciones y la incertidumbre del cambio
18:06 Framework: 3 preguntas antes de iniciar un proyecto de datos
21:05 Qué significa realmente "limpiar datos"
24:45 Qué hacen diferente las empresas data-driven exitosas 28:18 La zona gris: cuando los datos no generan impacto
35:05 Caso SellIt9: el problema del win rate
40:00 Tres recomendaciones finales
41:34 Cierre
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