3 preguntas para sacar el máximo provecho de los datos de su empresa

Nuestro mundo es sinente. Los sitios web observan dónde miramos. Las aplicaciones móviles realizan un seguimiento de nuestros tiempos de respuesta. Las empresas aprenden qué botones nos gusta presionar y cuáles no. Con cámaras, micrófonos y termómetros, la raza humana está dando objetos inanimados en todas partes, ojos, oídos y piel. Y con toda esta observación, hemos creado una nueva capa masiva de información.

Jonah Peretti, CEO de Buzzfeed, sabe que esta capa de información se puede utilizar para probar, aprender e iterar en ciclos rápidos. En este mundo, puedes conocer, con cierto nivel de certeza, la forma de crear el título correcto para un artículo, ya sea periodismo de investigación o video de gato. «Esto no es posible en películas impresas, difundidas o tradicionales, por lo que la industria de los medios es un lugar tan disfuncional», dijo Peretti ha dicho. «Los ejecutivos hacen enormes apuestas basadas en instintos, asumir riesgos es enormemente caro y la mayoría de los proyectos fracasan».

Pero, ¿qué pasaría si pudieras automatizar tus decisiones instintivas? ¿Qué pasa si la intuición de la máquina es mejor que la intuición humana? Tendencias como la omnipresencia de los dispositivos móviles, el almacenamiento casi infinito y la potencia informática de la nube y los nuevos métodos de análisis de masas de datos no son solo importantes en sí mismas. Son importantes porque permiten a las empresas desarrollar nuevos modelos de negocio que sirvan mejor a los clientes. Modelos que giran en torno a la captura de información y a ponerla en funcionamiento. En su forma más sencilla, estas empresas confían en la información que ya existe para proporcionar intuición automatizada. En su forma más compleja, cambian los procesos antiguos al revés para poner un nuevo tipo de información en el centro del negocio.

Considere el entretenimiento. Compra un DVD y el creador del contenido no aprende prácticamente nada de ti. Es por eso que los productores de cine no tienen más remedio que seguir su instinto. Netflix, por otro lado, ve cada botón que pulsas, cada película que te gusta, cada serie de televisión que terminas y cada una que no. De sus 40 millones de suscriptores, ha creado una comprensión increíble de las preferencias de entretenimiento. Esta base de datos ha dado lugar a hit show tras hit show, desde Castillo de naipes a El naranja es el nuevo negro a Marco Polo (que era popular entre el público, si no con críticos) Según los propios cálculos de Netflix, este contenido original basado en datos es mucho más valioso para ellos que el contenido que licencian, porque más personas pasan más tiempo viéndolo, a pesar de los elevados costos de producción de una serie como Marco Polo.

Cada vez más, observamos que las empresas que utilizan la información de las máquinas para aumentar o reemplazar la intuición humana tienden a ser nativas de Internet. Desde Amazon con sus algoritmos de precios hasta Nest con sus termostatos de aprendizaje y detectores de humo inteligentes, estas empresas han nacido en una era en la que es natural realizar un seguimiento digital de cada interacción con un cliente.

Sin embargo, las empresas de la era industrial también están descubriendo cómo capturar información digital y volver a introducirlos en su negocio para generar ventaja. General Electric ha convertido la información generada por máquinas en una prioridad. En los últimos años, el gigante industrial ha creado un enorme grupo de software dedicado a aprovechar todos los datos que puede extraer de su hardware cargado de sensores. La compañía se dio cuenta de que sería mucho más barato, por ejemplo, mejorar el tiempo de actividad de las turbinas detectando fallos futuros y reprogramando las citas de mantenimiento que invirtiendo en piezas cada vez más caras que podrían romperse con menos frecuencia. Debido a que GE ofrece tiempo de actividad de la máquina a través de 1 y 0, en lugar de mediante mejoras en la metalurgia, puede ofrecer ese tiempo de actividad a un costo mucho menor que sus competidores.

Del mismo modo, la compañía de software Intuit, de 30 años, ha invertido mucho en poner su producto Mint online en el centro de la vida de sus usuarios. Muchas personas solo piensan en Intuit una vez al año, cuando usan su software TurboTax. Pero Mint, su producto para presupuestos personales y pago de facturas, se está convirtiendo en el corazón de la vida financiera diaria de sus usuarios. Mint recopila la información financiera de los usuarios en un solo lugar, aprende sus patrones, proporciona recomendaciones para mejores formas de ahorrar, ofrece opciones de inversión e integra con TurboTax. Mint ha permitido a Intuit, una compañía de software fiscal, añadir lentamente más y más servicios prestados por los bancos. Los datos que ya utiliza para agilizar su presentación de impuestos son inestimables para los algoritmos que, en última instancia, reemplazarán la intuición y la experiencia de los asesores financieros.

Cada empresa puede beneficiarse del uso de la intuición digital para competir. La clave está en determinar cómo atrapar la ola. Creemos que tres preguntas pueden ayudarle a posicionar su negocio para el éxito en la era de las perspectivas automatizadas:

1. ¿Cuál es el trabajo por hacer de su cliente?
2. En un mundo perfecto, ¿qué información le ayudaría a completar ese trabajo?
3. Si tuviera esta información, ¿qué tendría que cambiar dentro de su empresa?

¿Cuál es el trabajo por hacer de su cliente?

Los clientes no compran productos solo por el infierno. Los clientes compran productos porque surge un trabajo en sus vidas para el que necesitan una solución. El trabajo de «Necesito llevar este documento de aquí a allá con perfecta certeza» es uno que ha existido durante milenios. En la Antigua Roma, el trabajo requería que César contratara a su mejor cocheador para montar en primera línea de batalla. Hace quince años, cuando surgió ese trabajo, el nombre de FedEx apareció en la mente de la gente. Hoy, contratamos servicios de correo electrónico encriptado. Pero el trabajo es el mismo. Conocer el trabajo por hacer para el que se está contratando su producto es la única forma de asegurarse de que las mejoras que está realizando brinden las experiencias que desean sus clientes.

La clave de la evolución de General Electric fue darse cuenta de que ya no era un proveedor de maquinaria industrial. Formaba parte de un ecosistema que proporcionaba productividad a sus clientes. Sus productos fueron contratados junto con una gran cantidad de integradores de sistemas, proveedores de servicios posventa y otras empresas de maquinaria industrial, para ayudar a las empresas a hacer cosas como aviones voladores, generar energía y sacar petróleo del suelo. Y cualquier innovación en el servicio de ayudar a sus clientes a operar de forma más eficiente sería bienvenida.

Esto puede parecer obvio, pero a menudo se pierde. Los gerentes suelen centrarse en cómo mejorar sus productos y servicios de la forma en que siempre se han mejorado. Invierten en ciclos anuales de I+D destinados a mejorar continuamente las funciones en lugar de explorar cómo se puede utilizar el creciente mar de información al alcance de su mano para ayudarles a cumplir el trabajo que surge en la vida de sus clientes.

En un mundo perfecto, ¿qué información le ayudaría a completar ese trabajo?

La siguiente pregunta que tienes que hacer es qué información te ayudará a completar mejor ese trabajo. ¿Qué información podría proporcionarle toda la información que necesita para tomar las mejores decisiones en nombre de sus clientes?

En el caso de Uber, la empresa supo desde el primer día que su trabajo era hacer lo más conveniente posible para los clientes ir del punto A al punto B. La información clave requerida era dónde se encontraban las personas cuando necesitaban un viaje. Para las compañías de taxis de todas partes, ese siempre ha sido el santo grial de la información; desafortunadamente, ninguna de ellas había hecho un trabajo particularmente bueno capturándola. En cambio, los taxistas se vieron obligados a confiar en la intuición y en la comprensión de la ciudad para dirigirse a las zonas con mayor probabilidad de apoyar las tarifas. Pero el hecho de que los taxis ya estuvieran en la calle les dio una ventaja sobre los servicios de automóviles que deben llegar a los clientes desde los garajes centrales solo después de haber sido convocados. Uber utilizó información sobre dónde estaban los automóviles y dónde iban a combinar ambos modelos en uno: permite a los clientes simplemente pulsar un botón y conectarse con un conductor disponible y cercano.

Muchos de nosotros ya tenemos acceso a la información que necesitamos. Se almacena en nuestros sistemas o nuestros clientes están dispuestos a ofrecérnoslo. Algunos de nosotros tendremos que salir y obtenerlo, ya sea mediante una asociación, bases de datos públicas o el desarrollo de nuevas ofertas. Pero de una forma u otra, la clave está en reconocer el trabajo para el que nos han contratado y averiguar cuál es la información ideal que nos ayudaría a completar ese trabajo mejor.

Si tuviera esta información, ¿qué tendría que cambiar dentro de su empresa?

La última pregunta es la más difícil de responder. Incluso cuando tenemos la información ideal que nos permitiría generar información y desplazar nuestra dependencia de la intuición humana, aún necesitamos identificar qué cambiaríamos como resultado para capitalizarla.

Normalmente, esta pregunta nos obliga a pensar en desarrollar nuevos modelos de negocio. Sin duda, Intuit, Netflix y General Electric tuvieron que crear modelos que dependieran menos de expertos humanos que en algoritmos. Este modelo suele reducir la necesidad de empleados y reduce los precios para los clientes. A menudo, esta es una opción poco apetecible para los ejecutivos. Pero la realidad es que cuanto más podamos utilizar la intuición de la máquina para mejorar nuestros servicios existentes y reducir los precios, más atractivas serán nuestras ofertas para más clientes, lo que a su vez mejorará aún más nuestros conocimientos generados por la máquina. Encuéntrate en un ciclo virtuoso como este y más probable es que tus negocios prosperen. Y cuando las empresas prosperan y crecen, es más probable que podamos apoyar el empleo y la rentabilidad a largo plazo.

La realidad es que estamos en un momento de transición. La intuición basada en máquinas está cambiando la forma en que trabajan las empresas. La pregunta es: ¿quién en su industria lo descubrirá primero?

— Escrito por James Allworth, Aaron Levie James Allworth,