Transformación digital:  Procesos para evolucionar tu negocio
febrero 24, 2020 0

La promesa de la transformación digital es evolucionar hacia una organización más ágil y duradera aprovechando los avances en inteligencia artificial, computación en la nube, intercambio de datos y una mayor conectividad. Puede ingresar a nuevos mercados, avanzar en su industria o diseñar modelos y servicios comerciales completamente nuevos.

Pero las estadísticas son aleccionadoras: solo el 28% de las grandes corporaciones están teniendo éxito en sus esfuerzos de transformación digital, según Michael Gale en Forbes .

¿Por qué fracasan tantos de estos proyectos? 

Hace un tiempo, un líder de TI me dijo que el negocio estaba postergando un proyecto de big data. El proyecto no mostraba valor y no mostraba ROI. En respuesta, el equipo decidió atacar el problema con el aprendizaje automático.

Los proyectos de transformación digital no fallan porque hay escasez de IA.

La transformación empresarial es casi siempre un problema tecnológico. Pero nunca es solo un problema tecnológico. Es un problema de tecnología, personas y procesos.

Para tener éxito con la transformación digital, debe evolucionar las tres áreas.

Evolucionando tu tecnología

La transformación digital podría haber dado paso a lo que llamamos el fenómeno de los grandes datos, pero es solo la continuación de tendencias antiguas. La transformación digital se trata de la difusión de información y el acceso a ella.

Hoy, estamos reemplazando hardware con software y elementos físicos con inteligencia.

Los libros, la música, las compras, la banca, la educación, los seguros y el transporte ya se han transformado frente a nuestros ojos, se transformaron en bits y bytes. En datos.

Con base en datos y tecnología, surgieron nuevos negocios que están aplastando los modelos existentes: proveedores de transporte que no poseen vehículos, proveedores de alojamiento que no poseen propiedades, minoristas sin escaparates y plataformas sociales que no escriben contenido.

Para las organizaciones establecidas y establecidas, el desafío es reimaginar la tecnología, las personas y los procesos en el nuevo sistema operativo creado por la transformación digital. Como Kevin Kelly analiza en The Inevitable , este sistema operativo tiene diferentes prioridades y urgencias:

  • Acceder a los recursos es más importante que poseer o crear recursos
  • Compartir contenido, recursos y propiedad intelectual es más efectivo que acumularlos
  • Descentralizar , distribuir y copiar es más poderoso que almacenar originales
  • La conectividad y el flujo de datos es el punto de partida para la innovación y la socialización.

La propiedad y la concentración ya no son las fuentes de ventaja competitiva, y la aplicación de estas prioridades cambia el enfoque:

  • Pasas de ahorrar tiempo y aumentar la eficiencia de la organización a ahorrar tiempo a tus clientes y ciudadanos.
  • Cambia de una vista centrada en el producto y centrada en la organización a una vista centrada en el cliente.
  • Y ou cambio de la intuición impulsada decisioning a decisioning por datos.

La nube y la IA juegan un papel importante en estos cambios, pero no es tan simple como simplemente mover datos a la nube y aplicarle algo de inteligencia artificial. La transformación digital no es algo que instales, como una pieza de tecnología. Necesita evolucionar a su gente y procesos también.

Personas en evolución

Cuando se trata de comenzar con la transformación digital, generalmente doy consejos estándar, como comenzar de a poco, elegir un proyecto piloto que pueda mostrar valor rápidamente y comunicar el éxito del proyecto en general.

Últimamente, he estado modificando mi consejo para decir: Comience con el compromiso . Esto coloca a las personas en el centro de su proyecto de transformación digital. ¿A quién quiere contratar: empleados, socios o clientes? ¿Quiénes son sus clientes, actuales y nuevos? ¿Sabes lo que quieren?

Si pones a los que sirves en el centro de todo, todo seguirá.

Una vez que comprenda a quién servir y participar en la transformación digital, su razón, el por qué, para la transformación será más clara. Considere estos ejemplos:

  •       Una institución financiera podría perseguir una visión y comprensión más holística de los clientes mediante la participación omnicanal del cliente en todas las líneas de productos.
  •       Un minorista tradicional podría reemplazar los catálogos y las tiendas físicas con una experiencia de compra en línea digital y virtual para los clientes.
  •       Una empresa de fabricación podría pasar del mantenimiento programado al mantenimiento predictivo.
  •       Una universidad podría pasar de la enseñanza en el aula a cursos en línea masivamente abiertos.

Procesos en evolución

Otro problema que vemos con la transformación digital es la prisa por probar nuevas tecnologías sin considerar la estrategia organizacional más amplia. Un CEO con el que hablé recientemente lo expresó de esta manera:

“Estamos experimentando una explosión de herramientas, y los departamentos individuales están probando el sabor del día sin alinearse entre sí ni con el resto del negocio”.

Crea un desastre que ahora debe desenredar, con la ayuda de su equipo de TI. Crea una deuda técnica que debe pagar.

Esto puede sonar como un problema de tecnología, pero finalmente es un problema de proceso. Si cuenta con procesos para solicitar y respaldar nuevas tecnologías y una estrategia de transformación digital que se comunique claramente en toda la organización, puede resolver este problema.

Del mismo modo, le resultará importante poner los procesos en torno a la ciencia de datos y el uso de modelos de aprendizaje automático.

A medida que aumenta la adopción de análisis, los científicos de datos producen más modelos de mayor complejidad, utilizando una variedad de herramientas y lenguajes de programación. Introducir estos modelos en operaciones de primera línea no debería requerir pasos de recodificación largos y propensos a errores para integrar los modelos en un sistema operativo. Al mismo tiempo, los modelos que se basan en características más suaves, como el comportamiento del cliente, pueden decaer más rápidamente que aquellos basados ​​en características más estables, como la edad del cliente. Y las organizaciones ven cada vez más los algoritmos y los modelos de aprendizaje automático como una fuente adicional de riesgo, por ejemplo, el riesgo reputacional de un modelo potencialmente sesgado.

Los efectos combinados aumentan la urgencia de comprender, gobernar y administrar la lógica empresarial que se revela cada vez más a través del procesamiento de datos.

Según IDC , solo el 35% de las organizaciones indican que los modelos analíticos están completamente implementados en la producción. De los modelos que se implementan, el 90% tarda tres meses en implementarse, y el 40% tarda más de siete meses.

Esta “última milla” de análisis es crucial para transformar los grandes datos en un gran valor. Parte de sus estrategias de transformación digital debe ser poner en marcha un proceso para poner en práctica modelos.

Hoy, la analítica es más que un simple algoritmo. Se trata de integrar decisiones basadas en datos. ¿A quién le importan las funciones inteligentes de un algoritmo si nunca ve la luz del día y nunca hace una diferencia para la organización?

Busca la oportunidad

Puede ser difícil imaginar la próxima idea que interrumpirá una industria o transformará un negocio. La mayoría de nosotros estamos atrapados haciendo negocios de la misma manera que siempre lo hemos hecho. Nuestra propia imaginación es limitada, y nuestra energía creativa se reduce al mantener las luces encendidas.

Pero las oportunidades se desarrollan en cada industria y campo. ¿Cómo puedes aprovechar esas oportunidades?

Le pido que piense en la transformación digital como una necesidad para lograr agilidad competitiva, ordenar y simplificar.

Le pido que piense en la transformación digital como una oportunidad para hacer algo mejor, en lugar de hacer lo mismo mejor.

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