¿Está dando a todos los departamentos el mismo acceso a la tecnología?

Los ricos se hacen más ricos; el resto juega a ponerse al día. Eso describe la brecha en el logro de la innovación entre las empresas que tienen recursos masivos en inteligencia artificial, datos, automatización y sistemas empresariales de vanguardia y las que no. Pero para las empresas que luchan por mantenerse al día, es posible que el problema real no sean las disparidades entre ellas y sus competidores. Más bien, son las disparidades tecnológicas ocultas dentro de sus propias organizaciones las que aumentan las desigualdades en el acceso del talento a las herramientas de automatización y las iniciativas de readaptación de la IA que, en última instancia, obstaculizan la competitividad.

A continuación, se muestran tres de las disparidades internas más comunes y lo que puede hacer para corregirlas:

Acceso desigual a los datos

En nuestra investigación y trabajo, vemos muchas situaciones en las que los seres humanos y los sistemas tienen un acceso desigual a los datos. Por ejemplo, dos tercios de las empresas dependen de una combinación subóptima de sistemas empresariales locales y basados ​​en la nube. Estos sistemas de mosaico en expansión no pueden respaldar los objetivos comerciales porque sus datos se distribuyen en silos. Por ejemplo, una agencia reguladora del gobierno tenía más de 10,000 centros de datos locales separados, y los empleados en áreas como administración, operaciones, políticas y análisis científico tenían acceso desigual a los datos y capacidad limitada para conectar datos en estos sitios para coordinar su trabajo.

Otras empresas encuentran que el acceso desigual a los datos les impide crear una cultura generalizada de toma de decisiones basada en datos. Esto puede generar numerosos focos de «analfabetismo de datos» en la organización. Por ejemplo, cuando una gran empresa europea de energía quiso crear una capacidad de datos impulsada por inteligencia artificial en toda la empresa, descubrió que primero tendrían que participar en una amplia educación en toda la empresa para llevar a todos los departamentos a un nivel común de comprensión de la oportunidad.

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Las empresas líderes crean un ecosistema de servicios y sistemas asignados a las capacidades comerciales. Los datos, en lugar de estar bloqueados y disponibles solo a través del procesamiento por lotes, se mueven en tiempo real y a escala en toda la empresa para permitir decisiones comerciales basadas en datos. La tecnología en la nube, en lugar de usarse aquí y allá en la empresa, reemplaza la costosa infraestructura heredada y proporciona una infraestructura elástica y escalable construida para la velocidad, la productividad y la innovación.

Considere una compañía de juguetes multinacional que opera en una industria que cambia más rápido que la mayoría, con competidores que ofrecen no solo juguetes, sino también experiencias digitalizadas. Para mantener el ritmo, la empresa quería permitir que todos los departamentos, desde el diseño hasta la producción y la distribución, actuaran con rapidez y en conjunto mientras controlaban los costos. En lugar de utilizar productos de gestión de datos dispares, la empresa democratizó el acceso a los datos mediante un sistema que integraba el aprendizaje automático en la nube para informar las decisiones empresariales. Al proporcionar análisis de «autoservicio» a los usuarios comerciales que ya no necesitaban especialistas en datos para ayudarlos, la empresa redujo a la mitad el tiempo necesario anteriormente para realizar análisis clave. Y la automatización de los procesos de calidad de datos redujo los requisitos de soporte de calidad de datos en un 80%. Ahora,

Poder desigual para invertir en tecnología

En muchas organizaciones, algunos equipos se sienten capacitados para invertir en tecnología para ejecutar sus objetivos comerciales, mientras que otros no lo hacen, lo que los hace sentir privados de sus derechos. Por ejemplo, los equipos que trabajan en la función de TI a menudo se centran en «mantener las luces encendidas» en lugar de encontrar soluciones innovadoras a los problemas comerciales. Mientras tanto, más del 60% de la inversión en tecnología de la información proviene de fuera del departamento de TI, de funciones como marketing u operaciones. Estos «sistemas en la sombra» no aparecen en el radar de la función de TI, lo que genera prioridades no coincidentes entre las capacidades comerciales y la tecnología aislada.

Para agravar el problema, los equipos de TI no están capacitados en estos sistemas en la sombra, lo que dificulta su capacidad para respaldarlos o actualizarlos. Como informó una empresa, esta desconexión dejó al equipo de TI sintiéndose privado de sus derechos. Del mismo modo, un equipo de análisis de datos que informaba a la función de estrategia de una empresa se sentía cada vez más incapaz de ofrecer información estratégica porque otras partes del negocio les pedían repetidamente que realizaran tareas analíticas fragmentadas. Como resultado, el equipo se sintió paralizado y sufrió una gran rotación.

En una organización alineada, los sistemas se asignan claramente a las capacidades comerciales, y las inversiones en tecnología de la información reúnen a todas las partes interesadas, en lugar de crear sistemas en la sombra y dejar a algunos grupos al margen. Por ejemplo, un sistema hospitalario con sede en EE. UU. Descubrió que varios equipos administrativos, sin la participación de los médicos, estaban creando sus propias herramientas de análisis personalizadas para los mismos KPI de atención médica. Por ejemplo, al analizar el costo de la cirugía de reemplazo de rodilla para los pacientes, cada una de las herramientas personalizadas se basó en diferentes conjuntos de datos. Como resultado, los médicos no tenían una visión integral de las mejores prácticas en todo el sistema hospitalario, sin embargo, se esperaba que ayudaran a mejorar la calidad y reducir el costo de la atención. Esto llevó a los médicos a volverse escépticos sobre la amplitud y objetividad de cualquier modelo analítico que vieran.

Para remediar esto, el sistema del hospital integró todos los datos en una sola herramienta basada en la nube y nombró a un médico para supervisar el esfuerzo. El sistema ofrecía a los médicos, analistas comerciales y administradores una visión objetiva única de pacientes individuales en regiones y hospitales. Con todas las partes interesadas alineadas con los KPI y las mejores prácticas, el sistema hospitalario redujo los costos para los pacientes y el hospital. El costo para los pacientes del reemplazo de rodilla se redujo en casi $ 300, por ejemplo. En general, solo en el primer año, el sistema redujo el costo de la atención en $ 20 millones.

Acceso desigual a la automatización y la IA

En muchas empresas, encontramos una brecha cada vez mayor entre equipos con acceso inmediato a herramientas de automatización y AI y equipos sin. Estos últimos se encuentran detrás de la bola ocho, tanto en términos de productividad como de desarrollo de habilidades de inteligencia artificial. En una empresa de transporte, dos equipos estaban desarrollando productos similares. El equipo A pudo automatizar solo una tarea del proyecto, mientras que el equipo B pudo automatizar más de 30. Esto resultó en ciclos de entrega y resultados dramáticamente diferentes.

Considere las disparidades entre los programadores de software. Algunos pueden pasar el 60% de su día realizando tareas automatizables. Los programadores que aprovechan las herramientas de inteligencia artificial para manejar esas actividades codifican más rápido. También se vuelven expertos en la colaboración con sistemas de IA y menos propensos a errores. Esta división se vuelve crítica a medida que aumentan las expectativas de los clientes y se acelera el ritmo del cambio. El mercado actual no tolera ciclos lentos de entrega de ingeniería. Exige prácticas de ingeniería modernas con ciclos rápidos de construcción, medición y aprendizaje que los que no tienen la automatización no pueden producir.

Simplemente difundir la automatización más ampliamente no resuelve completamente el problema. Lo que se requiere es un enfoque sistemático amplio. Por ejemplo, en 2016, una empresa de software llegó a una encrucijada. Su función de TI se había convertido en un mosaico de organizaciones. Los dueños de negocios tenían poca transparencia o compartían expectativas con TI. Con sistemas agobiados por décadas de código heredado, la empresa gastaba el 80% de su presupuesto de TI en arreglar su pasado y solo el 20% en innovar para el futuro.

En lugar de simplemente automatizar más actividades, la empresa se embarcó en una reinvención total destinada a superar la velocidad y la innovación de sus competidores nativos digitales. Adoptaron un modelo de ingeniería vertical y moderno, en el que los expertos comerciales y los ingenieros de pila completa trabajan en equipos integrados con prácticas de desarrollo ágiles. Migraron el 100% de su patrimonio de TI a la nube, lo que les permitió poner las herramientas de automatización a disposición de prácticamente cualquier persona y equipo que pudiera beneficiarse de ellas.

También es fundamental que todo esto se haya logrado mediante la autofinanciación, no mediante inversiones adicionales. Como la mayoría de las organizaciones, la empresa gastó la mayor parte de su presupuesto de TI en mantener las luces encendidas. Su reinvención de varios años cambió todo eso, invirtiendo la curva de inversión en TI y liberando capital de manera constante para permitir que todos, no solo unos pocos afortunados, innoven a escala. Hoy en día, la empresa gasta solo el 40% de su presupuesto de TI en costos fijos de TI y dedica el 60% a la innovación. Y el tiempo necesario para llevar nuevas funciones al mercado se ha reducido en un 83%. Es más, cuando llegó el Covid-19, la empresa estaba bien posicionada para navegar la crisis y emerger aún más fuerte.

Restaurando el equilibrio

El acceso desigual a los datos, la inversión en tecnología y las herramientas de automatización pueden tener un efecto corrosivo en la moral y el rendimiento empresarial. Pero las empresas pueden comenzar a abordar estas disparidades tecnológicas priorizando áreas de crecimiento que requieren un retorno rápido, por ejemplo, I + D en ciencias biológicas o CRM en bienes de consumo, y luego expandirse. Un paso inicial es observar la profundidad y amplitud de los sistemas de datos actuales dentro de la organización. Las empresas también deben trabajar para garantizar que sus sistemas se correspondan con las capacidades comerciales y que las inversiones reúnan a las partes interesadas de toda la organización. Más allá de estos cambios organizacionales formales, las empresas pueden crear equipos multifuncionales de ingenieros y expertos en negocios, adoptando prácticas de desarrollo ágiles para evitar que los profesionales de TI se vean aislados de las actividades comerciales críticas, y viceversa.

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