Resulta problemático cuando las empresas deciden embarcarse en una agenda de transformación digital sin tener una definición clara, y mucho menos una visión, de lo que significa. El significado fundamental de la transformación no se trata de reemplazar tecnologías antiguas por otras nuevas, capturar grandes volúmenes de datos, contratar a un ejército de científicos de datos o intentar copiar algunas de las cosas que hacen Google o Amazon. De hecho, la esencia de la transformación digital es convertirse en una organización basada en datos, lo que garantiza que las decisiones, las acciones y los procesos clave se vean fuertemente influenciados por la información basada en los datos y no por la intuición humana. En otras palabras, solo se transformará cuando haya logrado cambiar la forma en que las personas se comportan y cómo se hacen las cosas en su organización.
La revolución digital obligó a todas las organizaciones a reinventarse a sí mismas, o al menos a repensar su forma de hacer negocios. La mayoría de las grandes empresas han invertido una cantidad considerable de efectivo en lo que generalmente se denomina «transformación digital». Si bien se proyecta que esas inversiones sumaran 6,8 billones de dólares para 2023, a menudo se hacen sin ver beneficios ni ROI claros. Aunque estos fallos tienen múltiples causas, generalmente son el resultado de subestimar los diversos pasos o etapas requeridos para ejecutar con éxito una agenda de transformación.
Por ejemplo, los errores comunes incluyen la ingenua suposición de que simplemente comprando tecnología, o invirtiendo en cualquiera de las herramientas sofisticadas u objetos nuevos y brillantes del mercado tecnológico en auge, las organizaciones se transformarán de alguna manera. Pero incluso la mejor tecnología se desperdiciará si no tienes los procesos, la cultura o el talento adecuados para aprovecharla. Como Erik Brynjolfsson de Stanford notó, una de las principales razones de la falta de ganancias de productividad de las nuevas tecnologías, incluida la IA, es la falta de inversión en habilidades, especialmente la falta de reconocimientos y mejora de las habilidades una vez que los empleados están en su fuerza laboral. Una vez logré persuadir a mi abuelo para que comprara un teléfono móvil; ni siquiera se molestó en sacarlo de la caja. Para muchas organizaciones, persuadir a los empleados experimentados o a los gerentes sénior para que implementen nuevas herramientas tecnológicas es una experiencia bastante similar.
Resulta problemático cuando las empresas deciden embarcarse en una agenda de transformación digital sin tener una definición clara, y mucho menos una visión, de qué significa. Si bien cada organización es única y existen diferencias sobresalientes entre los tipos de negocios, las industrias y las culturas, el significado fundamental de la transformación no se basa en reemplazar tecnologías antiguas por otras nuevas, capturar grandes volúmenes de datos, ni contratar un ejército de científicos de datos o tratar de copia algunas de las cosas que hacen Google o Amazon. De hecho, la esencia de la transformación digital es convertirse en un organización basada en datos, asegurando que las decisiones, acciones y procesos clave estén fuertemente influenciados por los conocimientos basados en datos, en lugar de por los humanos intuición. En otras palabras, solo se transformará cuando haya logrado cambiar la forma en que las personas se comportan y cómo se hacen las cosas en su organización.
Como muestra la siguiente figura, se necesitan cinco componentes para ejecutar la transformación digital de una organización:
1. Gente
La transformación digital comienza con las personas, lo cual es un recordatorio útil de que cada vez que hablamos de datos, especialmente datos valiosos, hay humanos al final. Para la mayoría de las organizaciones, el aspecto de la transformación de las personas se refiere al acceso que tienen a los consumidores, clientes y empleados. Históricamente, estas relaciones arrojaron registros pobres o dispersos. Piense en las pequeñas empresas analógicas e informales, como un puesto en un bazar turco: los vendedores tienen mucho acceso y conocimiento de sus clientes y clientes, pero todo está «atrapado» en sus mentes. De la misma manera, un taxista londinense o un camarero de un bistró parisino podrían tener un conocimiento profundo de sus clientes y lo que quieren, o una fundadora de una pequeña empresa podría conocer a los 20 empleados que conforman su fuerza laboral bastante bien, sin necesitar mucha tecnología o datos. Pero, ¿qué ocurre cuando una organización se vuelve demasiado grande o compleja para conocer a sus clientes o empleados de forma personal?
2. Dato
Si desea ampliar el conocimiento que tiene sobre sus clientes y empleados, y replicarlo en una gran organización y en situaciones mucho más complejas e impredecibles, debe tener datos, registros de interacciones con consumidores, empleados y clientes que puedan recuperarse y ser ampliamente accesibles. Aquí es donde la tecnología puede tener el mayor impacto: en el proceso de capturar o crear registros digitales de personas (por ejemplo, qué hacen, quiénes son, qué prefieren, etc.). A esto lo llamamos «digitalización», o el proceso de datos sobre el comportamiento humano, traduciéndolo en señales estandarizadas (0 y 1). Es útil recordar esto, porque los beneficios reales de la tecnología no son «duros» (es decir, sistemas o infraestructura más baratos), sino «blandos» (es decir, capturar datos valiosos).
3. Perspectivas
Aunque los datos han sido aclamados como el aceite nuevo, al igual que con el aceite, el valor depende de si podemos limpiarlo, refinarlo y usarlo para alimentar algo impactante. Sin un modelo, un sistema, un marco o una ciencia de datos confiable, cualquier dato será inútil, al igual que los 0 y los 1. Sin embargo, con la experiencia y las herramientas adecuadas, los datos se pueden convertir en información. Aquí es donde la tecnología da paso a la analítica, la ciencia que nos ayuda a dar sentido a los datos. En la medida en que tengamos ideas significativas, una historia, una noción de lo que puede estar sucediendo y por qué, o un modelo, podremos probar este modelo mediante una predicción. El punto aquí no es tener razón, sino encontrar mejores formas de equivocarse. Todos los modelos son incorrectos hasta cierto punto, pero algunos son más útiles que otros.
4. Acción
Pero ni siquiera llegar a la etapa de insights es suficiente. De hecho, las ideas más interesantes, cautivadoras y curiosas se desperdiciarán sin un plan sólido para convertirlas en acciones. Como Ajay Agrawal y sus colegas discuten, incluso con la mejor IA, ciencia de datos y análisis, depende de los humanos averiguar qué hacer con una predicción. Supongamos que sus conocimientos le indican que es más probable que cierto tipo de líder se descarrile, ¿cómo cambiará su proceso interno de contratación y desarrollo? ¿O qué pasa si le dice que a los clientes no les gusta un producto determinado? ¿Cómo influirá esto en su estrategia de desarrollo y marketing de productos? Y supongamos que puede predecir si algunos clientes corren el riesgo de acudir a sus competidores, ¿qué hará usted? La IA puede hacer predicciones y los datos pueden darnos información, pero la parte de «y qué» requiere acciones, y estas acciones requieren las habilidades, los procesos y la gestión del cambio relevantes. Por eso el talento desempeña un papel tan crítico para desbloquear (o incluso bloquear) su transformación digital.
5. Resultados
En la etapa final del proceso, puede evaluar los resultados o el impacto. Salvo que esto es no realmente el último paso: después de evaluar los resultados, debe volver a los datos. Los resultados en sí mismos se convierten en parte del nuevo conjunto de datos más rico, que se ampliará y mejorará con los hallazgos del proceso. En este proceso iterativo o ciclo de retroalimentación retroactiva, permite que sus conocimientos se vuelvan más predictivos, más significativos y más valiosos, lo que a su vez da más valor a los datos. Y en ese proceso, se mejoran y desarrollan las habilidades de las personas necesarias para producir una gran sinergia entre los humanos y la tecnología.
En resumen, la parte crítica de la transformación digital no es «digital» sino la «transformación». Nuestro mundo ha cambiado drásticamente en las últimas dos décadas, y la adaptación de su organización a estos cambios no se puede lograr de la noche a la mañana, ni simplemente comprando nuevas tecnologías o recopilando más datos. Lo que se necesita es un cambio en la mentalidad, la cultura y el talento, que incluya mejorar y recapacitar a su fuerza laboral para que esté preparada para el futuro. Dicho esto, hay una cosa que no ha cambiado: el hecho de que todo esto es solo la nueva versión de una vieja tarea o desafío que todos los líderes siempre han enfrentado a lo largo de la historia de la humanidad: preparar a sus equipos y organizaciones para el futuro y crear un futuro mejor. Nadie es realmente un líder si está a cargo y mantienen las cosas como están. El liderazgo siempre es un argumento con el pasado, con la tradición; la tarea esencial de los líderes es crear un puente entre el pasado y el futuro, y en ese sentido, la transformación digital no es una excepción a la regla, sino el nombre que le damos al puente de hoy.