En papel, la revolución analítica parece haber terminado. La IA ha pasado de ser una novedad a ser una línea presupuestaria. En la Encuesta de IA para el Mercado Medio de RSM 2025, el 91% de los encuestados dijeron que utilizan IA generativa, pero la mayoría se describieron como solo "algo preparados".
Esa brecha entre adopción y confianza es donde Mohammad Hamid ha construido una reputación como una de las voces más pragmáticas de análisis de Detroit. Basado en Michigan, Hamid es consultor y ex fundador de software cuyo trabajo abarca la creación de productos analíticos, asesoramiento a grandes empresas y ayuda a líderes de mercado medio a convertir la charla de IA en decisiones que tanto un CFO como un gerente de primera línea pueden reconocer. Describe su rol menos como "transformación de IA" y más como alinear personas, procesos y tecnología en torno a una historia de valor que puede explicarse en lenguaje sencillo. Mohammad Hamid Detroit "Las herramientas son ruidosas ahora mismo", dice. "Pero a la mayoría de las organizaciones no les falta software. Les falta una historia causal compartida y los hábitos operativos que dan vida a esa historia".
El ethos analítico de Hamid proviene de construir antes de asesorar. Al principio de su carrera, ayudó a iniciar Unison, una empresa de software en la intersección de la escucha social, la sostenibilidad y el apoyo a la toma de decisiones. Ese trabajo le dio un asiento en primera fila para ver cómo los productos analíticos ganan o pierden confianza. "Una idea en la que nadie confía es solo una captura de pantalla con ambición", dice.
Hoy, su trabajo se centra cada vez más en empresas de mercado medio en Michigan y más allá: organizaciones lo suficientemente grandes para sentir la presión competitiva, pero no lo suficientemente grandes para financiar una organización de datos moderna completa. A los líderes se les dice que la IA comprimirá los ciclos de decisión, personalizará las experiencias y automatizará los informes. Quieren ese futuro, pero viven con poco personal analítico, sistemas fragmentados, propiedad difusa y una cola de incendios operativos.
La respuesta de Hamid no es minimizar la IA, sino secuenciar la ambición. "No empiezas preguntando, '¿Dónde podemos poner IA generativa?'", dice. "Empiezas preguntando, '¿Qué creemos que impulsa el valor aquí, y podemos medirlo honestamente?'" Esa pregunta se sitúa en el centro de lo que él llama el Marco de la Brújula Causal.
La Brújula Causal comienza haciendo que los líderes acuerden un modelo causal para la función con la que están trabajando. Para un equipo de ventas o marketing, Hamid se centra en tres capas: palancas de alto valor (opciones controlables como diseño de ofertas o mezcla de canales), acciones de alto valor (comportamientos y señales de embudo que muestran si las palancas están funcionando) y resultados de alto valor (resultados como ingresos, retención o margen). Organizar el análisis en torno a estas capas, en lugar de en torno a herramientas, a menudo desbloquea más valor que una actualización de plataforma. "Las métricas no son la estrategia", dice. "Son la gramática. Una vez que estamos de acuerdo en la gramática, podemos escribir mejores frases".
Después de la base causal, la Brújula Causal se dirige a las personas. En la visión de Hamid, los equipos analíticos rinden menos por falta de habilidad técnica y más por falta de diversidad cognitiva. Señala cómo las organizaciones tecnológicas de alto rendimiento contratan perfiles inusuales para construir mejores sistemas: periodistas que interrogan datos como una fuente, científicos del comportamiento que entienden la experimentación y la experiencia del cliente, maestros que saben cómo impulsar la adopción. A medida que la IA comprime el análisis rutinario, Mohammad Hamid resume la función analítica moderna como tres roles complementarios: estrategia (elegir los problemas correctos y definir el modelo causal), implementación (conseguir que los datos, las canalizaciones y la gobernanza funcionen realmente) y narración (hacer que las ideas sean utilizables y accionables).
El proceso y la tecnología completan la imagen. Hace una década, los equipos analíticos pasaban la mayor parte de su tiempo en ETL: extrayendo datos de sistemas fuente, limpiándolos y cargándolos en almacenes. ETL sigue siendo importante, pero las plataformas modernas en la nube, las API y la automatización han cambiado el equilibrio y han hecho que la disciplina DataOps y DevOps sea central para la ingeniería analítica. Hamid argumenta que las canalizaciones vinculadas a ingresos o riesgos deben tratarse como productos, con propiedad clara y expectativas de servicio.
En la práctica, esa filosofía aparece en todos los sectores. Dentro de la fabricación automotriz e industrial, Mohammad Hamid ha ayudado a operaciones de múltiples sitios a unificar datos de calidad, suministro y mantenimiento en un solo modelo operativo, con la mayor victoria proveniente de definiciones compartidas para defectos y tiempo de inactividad, de modo que los equipos de planta dejaron de discutir sobre lo que era "real". En servicios financieros, ha trabajado en el refinamiento de señales de riesgo mediante la superposición de segmentación conductual sobre atributos crediticios tradicionales, mostrando que la organización no carecía de datos; carecía de una historia coherente sobre cómo el riesgo, el diseño del producto y la comunicación con el cliente se movían juntos a lo largo del tiempo.
Cuando se le pregunta qué le diría a un CEO o CIO de mercado medio de Michigan que intenta dar sentido a la IA y el análisis, Mohammad Hamid ofrece un breve manual. Comienza con un mapa de decisiones y valores anclado a las pocas decisiones que realmente mueven el negocio, luego trabaja hacia atrás hasta los datos y la cadencia operativa requerida. Trata la calidad y gobernanza de datos como preparación para IA, centrándote en un puñado de "conjuntos de datos dorados" con propietarios claros y SLAs. Invierte en alfabetización ejecutiva para que los líderes puedan patrocinar los casos de uso correctos y decir no a los incorrectos. Y construye pequeñas victorias auditables que mejoren un ciclo de decisión semanal y demuestren que el análisis y la IA pueden cambiar cómo funciona realmente el negocio.
Se espera que el mercado analítico más amplio siga expandiéndose durante la década, impulsado por la nube, la IA y el movimiento hacia la toma de decisiones en tiempo real. Pero el mensaje de Hamid desde Detroit es que la escala sin coherencia no es progreso. "La IA ampliará la brecha entre las organizaciones que saben lo que están tratando de probar y las organizaciones que solo esperan que el panel de control las rescate". Para las organizaciones de mercado medio en Michigan y más allá, el Marco de la Brújula Causal no es un rechazo a la IA. Es un recordatorio de que el análisis moderno sigue siendo, de una manera profundamente humana, sobre el juicio. Y para los líderes que intentan construir ventajas duraderas en la era de la IA, esa puede ser la idea más tranquilizadora de todas.
