Todo modelo de negocio se soporta en sus capacidades internas; capacidades que serán el resultado de la sinergia que se logre entre los siguientes pilares: procesos, las personas o colaboradores, la tecnología a disposición, además del nivel de uso de los datos.
¿Por dónde empezar?… definitivamente no por la tecnología. Algunos dirán por las personas, basados en la experiencia en iniciativas de transformación y sobre todo por la muy conocida afirmación de Peter Druker: “La cultura se come a las estrategias de las empresas como el desayuno”. Esto es un enfoque válido cuando se trata de hacer cambios a todo nivel, sobre todo porque en un inicio, no hay dependencias para desarrollar capacidades en las personas. Sin embargo, cuando se requiera trabajar aspectos centrales, será necesario que estas capacidades tengan relación estrecha a los procesos internos y externos de la empresa, además del uso apropiado de los recursos estratégicos, entre ellos, los datos.
En este sentido, para mejorar la eficiencia operacional en las empresas, es igual de relevante abordar desde un inicio el desarrollo de capacidades a nivel de los procesos y del uso efectivo de los datos… ¿pero por dónde empiezo en este escenario?… Mi respuesta de consultor es: depende, depende de la fluidez, agilidad, flexibilidad y madurez de desarrollo que tengan los procesos de la cadena de valor punta a punta; así como el nivel de profundidad y cobertura de datos que la empresa produzca y necesite, pero sobre todo, dependerá del déficit de toma decisiones que tenga la empresa y del uso que se haga de los datos para habilitar procesos automatizados e inteligentes.
En consecuencia, se deberá empezar por dónde exista mayor urgencia o por dónde las prioridades del negocio lo indiquen, pero queda claro que ambos pilares son altamente dependientes. Por lo tanto, desde mi perspectiva, empezar por los procesos tiene mayor prioridad; esta afirmación coincide con la declaración de Thomas Davenport & Jeanne Harris en su libro ”Competing on Analytics”: “En tiempos cuando las empresas de muchas industrias ofrecen productos similares y utilizan tecnologías comparables, los procesos de negocio de alto rendimiento se encuentran entre los últimos puntos de diferenciación restantes”.
Esta reflexión se debe a que cada vez más, existe menos diferencia en la oferta de las empresas a sus clientes, en muchos casos están comoditizados o se han convertido en productos básicos. Es en este contexto, que las ventajas competitivas dependen de la eficiencia y eficacia de cómo se ejecuten las operaciones. Pero esta eficiencia y eficacia, sólo se logrará con la integración de la analítica predictiva en el flujo de la cadena de valor punto a punto, además de la aplicación en la toma de decisiones basados en el aprendizaje automático de datos.
Es en este contexto donde la tecnología se convierte en un activo estratégico para las empresas, dado que es la forma más efectiva que se dispone para lograr esta sinergia entre los procesos y los datos. Tecnologías habilitadoras, tales como Cloud, Internet of Everything, Inteligencia Artificial o Machine Learning específicamente.
De forma específica, estos componentes tecnológicos permitirán lo siguiente:
- Los proveedores Cloud permitirán disponibilizar servicios a demanda en el momento que se requiera, permitiendo que los flujos de valor punto a punto no tengan limitaciones, permitiendo que la información recorra la cadena de valor de forma fluida. También esto será posible con servicios Cloud privados, pero esto implica que las empresas aseguren la disponibilidad de dichos servicios.
- Internet of Everything es un componente que está compuesto por diferentes medios de captura de datos no estructurados, ya sea de sensores inteligentes (Internet of Things), dispositivos móviles, e inclusive de redes sociales. Toda esta información antes era impensable disponer, ahora es una realidad; sólo queda encontrar el valor de los mismos, no de forma individual, sino buscando correlación entre ellos y con la información estructurada que ya manejan las empresas.
- La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta estratégica para lograr la diferenciación, sobre todo para lograr la automatización de procesos de forma inteligente. Siendo Machine Learning, la principal tecnología habilitadora de analítica predictiva en línea o diferida.
En conclusión, los cambios se deben abordar de manera integrada, donde los procesos tienen mayor incidencia para la desarrollo de los otros pilares necesarios para el desarrollo de capacidades internas, tales como: personas, tecnología y los datos.
Luis Mamani, MBA, Ingeniero de Sistemas, PMP
Consultor Sénior | Gerente de proyectos, programas y portafolios | Customer Success
Fuentes:
Coursera, Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice by SAS and Eric Siegel
Coursera, DevOps Culture and Mindset by University of California, Davis
Thomas Davenport & Jeanne Harris, Competing on Analytics