De un tiempo a esta parte, muchas organizaciones se están dando cuenta que es necesario volver a las ideas de la gestión empresarial de los años ochenta puesto que se han convertido de departamentos estancos, con capacidades aisladas y desintegradas, que hacen a la empresa en su conjunto ineficiente y poco ágil. No se trata de recuperar las estructuras jerárquicas y centralizadas, ni tampoco volver a sistemas de información de antaño, que ya dejamos atrás y se sustituyeron por diferentes aproximaciones en las últimas décadas (para bien).
El concepto que, de nuevo, resurge con ímpetu es la visión de la organización fundamentada en recursos (y capacidades, como recurso intangible). Es decir, una vuelta a lo fundamental: qué es una empresa. En este modelo, se considera que los recursos que tiene la organización son la clave para generar un rendimiento superior que sus competidores. En definitiva, para crear ventajas competitivas. Podríamos pensar que no hay nada nuevo bajo el sol. Pero este regreso no solo está ligado a generar ventajas competitivas sino a redefinir las actividades y el valor de la propia organización. Y eso es, desde el punto de vista de Delfos Research, lo que hace esta época tan especial.
Cabe comentar que no estamos hablando de cualquier tipo de recursos sino del dato como activo de valor y de la capacidad de la organización para capturar, procesar, almacenar, analizar y visualizar dichos activos de valor. Es decir, de su capacidad de transformarlos en valor para el negocio.
En el enfoque más tradicional, el dato se ha usado para mejorar la toma de decisiones. La promesa de los sistemas de inteligencia de negocio era decisiones más rápidas, precisas y de calidad. Comprender qué sucede en la organización. Una promesa sustentada en tecnologías como el almacén de datos, los procesos de integración de datos y la inteligencia de negocio. Una promesa compleja de cumplir por las múltiples barreras a las que debe enfrentarse la organización, que siguen presentes todavía actualmente y que tienen múltiples formas: desde las vinculadas a la selección de la plataforma, a su dimensionamiento hasta la gestión del talento, pasando por los cambios culturales.
Conocer el rendimiento pasado para tomar mejores decisiones, cómo es posible imaginar, no es suficiente y menos en un entorno de cambios rápidos como el actual. Ayuda sin duda alguna, pero es simplemente el primer paso hacia la sabiduría. Un segundo enfoque se ha preocupado por dicho tema, centrado en patrones y predicción. ¿Y si fuera posible identificar los efectos de la estacionalidad en las compras de nuestros clientes? ¿Y si fuera posible recomendar productos a nuestros clientes? ¿Y si fuera posible tener claro las unidades de inventario que necesitamos? ¿Y si fuera posible detectar cuando un empleado tiene una predisposición a abandonar nuestra empresa? Se trata de comprender aquellos aspectos que no conocemos y que tampoco somos conscientes frecuentemente que desconocemos. Una promesa sustentada en tecnologías como minería de datos y de texto, machine learning y los sistemas cognitivos, entre otras. Así como por la ciencia de los datos, disciplina que introduce nuevas tensiones dentro la visión cortoplacista y basada en dicotomías de muchas empresas.
La inteligencia y la analítica de negocio se han maximizado mediante Big Data, habilitando su aplicación a conjuntos de datos complejos, abriendo la puerta a modelos de negocio que proporcionan servicios a millones de usuarios y gestionan cantidades desorbitadas de transacciones, así como a análisis de datos de los datos generados en dichas transacciones. El dato ha pasado de ser un efecto secundario de negocio, a convertirse en un activo principal capaz de elevar las cuotas productivas de la organización.
En el contexto de Big Data es lícito preguntarse por qué quedarse tan sólo en la comprensión y la predicción del negocio. En determinar las minucias de empleados, productos, empleados, proveedores y procesos. ¿Y si fuera posible redefinir qué entendemos por la organización? ¿Y si fuera posible reescribir el futuro de nuestra organización? Estamos en un momento en el que es posible definir reglas radicalmente distintas a las tradicionales. De hecho, el éxito mediante modelos anteriores no asegura el éxito futuro, ni siquiera una posición más favorable. Nuevas empresas, sin herencia ni lastre, tienen más fuerza en el nuevo mundo.
Aunque pueda parecer sorprendente. En ello están muchas empresas, que quieren redefinir cuál es su papel en sus sectores de referencia e incluso expandir su área de actividad. Ya sea por un tema de márgenes, de problemas en la propuesta de valor, por la entrada de nuevos competidores, o simplemente por efecto arrastre del mercado. Es un fenómeno de escala mundial, que hemos podido comprobar de primera mano en nuestras conversaciones en diferentes ciudades del mundo.
¿Y si el dato y las competencias analíticas fueran clave para dicha transformación? No se trata de olvidar tan sólo capacidades que ya no son relevantes y aprender de nuevas, sino maximizar los activos de datos propios (como identificador único de la organización). Este parece ser el movimiento que estamos observando el mercado. Bancos, como BBVA, que quieren ser un actor más del mercado de analítica y big data tanto a nivel interno como externo. Empresas de telecomunicaciones, como Telefónica, que quieren ser el compañero de referencia para la transformación hacia una empresa orientada al dato, o como Orange, que busca convertirse en un proveedor de datos referente. Hoteles, como Room Mate, que pretende ser el mejor consejero del sector encapsulando su conocimiento en una plataforma SaaS. Empresas en el sector de la automoción, como McLaren, que ofrecen sus capacidades a otras empresas del sector para optimizar sus productos.
Esta transformación no es sencilla. No se trata de tener una plataforma de datos. Tampoco de contratar o formar profesionales en el ámbito de la ciencia de los datos y big data. Tampoco consiste solamente en desarrollar iniciativas puntuales para la explotación del dato bajo el paraguas de la tan comentada transformación digital (fenómeno que se está acelerando últimamente pero que lleva ya tiempo en el seno de las organizaciones). A parte de lo anterior, necesita de un propósito y una visión a largo plazo, y, como cuando somos niños, a veces es complicado imaginarse lo que seremos en el futuro. Pero ha llegado el momento de atreverse a ser un niño para volver las visiones de futuro en realidad.
Y necesita del dato, parte clave de esta historia. Nos hemos centrado mucho a comentar que hay una falta de talento en las organizaciones para explotar de forma eficiente el dato. Pero ¿y si no hay dato de calidad para analizar? o incluso ¿y si no hay dato alguno? Aunque pueda parecer obvio, no todas las empresas le han dedicado la atención necesaria. Creyendo que estaban sentados en un tesoro por explotar se encuentran que sólo tienen ceniza y barro. Esto pone a grandes empresas al mismo nivel que muchas startups, que como punto de partida necesitan generar los datos vinculados a su nuevo enfoque de negocio. El dato ya no puede tratarse como una competencia complementaria. El dato es el hilo conductor de nuevos recursos y capacidades.
Ya no sólo es necesario el dato para comprender el negocio como puso en manifiesto ya hace tiempo Peter Drucker, una de las voces más influyentes en la gestión empresarial. Aquellas empresas que se están transformando son generadores de datos, pero también asumen que el dato es clave para su agilidad organizacional. Es decir, su capacidad para adaptarse a un mercado cambiante, está ligado a su capacidad de comprender qué sucede y diseñar nuevas propuestas de valor, aspectos que dependen del dato. Y en esa transformación, el puesto de trabajo en dichas organizaciones debe mutar hacia direcciones en muchos casos aún por determinar aumentado por el dato y los algoritmos.
¿Y si el futuro de nuestra organización no estuviera escrito?
Nota: Este artículo ha sido publicado anteriormente en la guía de estrategia de datos 2017, una publicación de Delfos Research y ComputerWorld.