Las empresas tradicionales necesitan centrarse más en los datos, rápidamente

Las empresas tradicionales tienen que adaptarse si quieren seguir siendo competitivas. Deberían tener en cuenta estas cinco tácticas para centrar sus esfuerzos y evitar perder tiempo, esfuerzo y recursos: priorizar los datos que son más importantes para su empresa; vincular las inversiones en tecnología con objetivos de gran valor; centralizar la infraestructura de datos y descentralizar la gestión de los clientes; educar a los ejecutivos de alto nivel sobre el valor del aprendizaje automático y la IA; empezar de a poco y buscar beneficios mensurables y ser realistas en cuanto al tiempo que tarda un cambio transformador.

••• La capacidad de utilizar los datos como un activo empresarial competitivo es lo que ha distinguido a un conjunto de empresas consolidadas y ricas en datos que se han mantenido líderes del mercado a lo largo de las últimas décadas. Sin embargo, las condiciones empresariales evolucionan y, hoy en día, estas empresas se enfrentan a una nueva serie de desafíos que amenazan las posiciones de liderazgo que tanto les costó conseguir. ¿Cómo se transforman estos líderes de datos consolidados de la excelencia en los datos y el análisis tradicionales (del tipo que han desplegado en las últimas décadas) al liderazgo en una nueva era de toma de decisiones impulsada por el Big Data, la IA y el aprendizaje automático? ¿Qué deben hacer las empresas que se han destacado en disciplinas como el marketing de bases de datos, la CRM, el marketing personalizado y la analítica avanzada para seguir en la cima? Los datos y la tecnología están impulsando el cambio empresarial. A medida que aumentan los volúmenes de datos y la potencia de cálculo, y a medida que aumentan las nuevas capacidades de IA, aprendizaje automático y macrodatos, los líderes establecidos necesitan adaptarse y crecer. Cuando el CEO de JP Morgan[Hace poco le preguntaron a Jamie Dimon](https://www.cnbc.com/2021/01/15/jamie-dimon-says-jpmorgan-chase-should-absolutely-be-scared-s-less-about-fintech-threat.html) sobre si había mucho que temer ante la posible amenaza de un «Banco de Amazon», «Google Bank» o de nuevos participantes como PayPal, Square, Stripe y Ant Financial, su respuesta fue: «Por supuesto, deberíamos tener miedo», y añadió: «Espero ver una competencia muy, muy dura y brutal en los próximos 10 años». La industria de los seguros es[empezar a hacer la transición](https://www.axios.com/life-insurance-big-data-artificial-intelligence-d042e978-a724-467e-9a7c-ca71a84ccb32.html?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_axiosam&stream=top) desde datos y análisis tradicionales hasta análisis basados en el aprendizaje automático, la IA y el Big Data, pero también se enfrenta a una nueva competencia. A diferencia de las compañías de seguros tradicionales, que tienen muchos datos, pero que habitualmente se basan en enfoques actuariales, los competidores emergentes como[Limonada](https://www.marketwatch.com/story/lemonade-ipo-5-things-to-know-about-the-online-insurer-2020-07-01) y Traffi utilizan la analítica del aprendizaje automático y se basan en miles de elementos de datos para ofrecer análisis personalizados e impulsar la compra de seguros. Como coautores de este artículo y como ejecutivos del sector desde hace mucho tiempo, utilizar los datos para impulsar una mejor toma de decisiones y un servicio de atención al cliente más personalizado ha sido nuestro objetivo durante las décadas de nuestras respectivas carreras empresariales: Randy Bean como asesor de grandes empresas y[cronista de la industria](/2021/02/why-is-it-so-hard-to-become-a-data-driven-company) y Ash Gupta como expresidente de Gestión Global del Riesgo Crediticio y de la Información durante un[41 años de carrera en American Express](https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2018/03/15/how-american-express-excels-as-a-data-driven-culture/?sh=4eadbe6e1635). Nuestra opinión es que, para mantener sus posiciones de liderazgo, las empresas tradicionalmente ricas en datos deben adaptar sus procesos de datos y análisis para incorporar las técnicas más recientes, o se arriesgan a quedar rezagadas con respecto a las empresas que utilizan el Big Data, la IA y el aprendizaje automático. Los líderes deberían tener en cuenta estas cinco tácticas de gran valor: ### 1. Conozca su empresa y priorice los datos que son más importantes para su empresa. Uno de los principales activos que conserva cualquier empresa es su conjunto único de datos de los clientes: las interacciones, las transacciones y el historial de comportamiento de los clientes. Ya se trate de información sobre el comportamiento, los hábitos o las transacciones de sus clientes o de otro tipo de información, es esencial entender qué información única le proporcionan sus datos en particular. Saber eso y cómo combinarlo con fuentes de datos externas le permite crear y mantener un activo empresarial único y competitivo para su organización. Las empresas de gran éxito distinguen entre la calidad y la cantidad de datos que mantienen. Una interacción típica con un cliente en línea produce más datos de los que se capturan en una vida de interacciones con los clientes fuera de línea. Una institución de servicios financieros capturó 50 000 elementos de datos, de los cuales 48 000 nunca se utilizaron. Con demasiada frecuencia, las empresas descartan los datos porque no tienen valor en una interacción, pero estos mismos datos pueden ser valiosos en otro contexto. Las empresas que se basan en los datos detectan continuamente los datos que son realmente útiles y que ofrecen la mayor información y valor empresarial. ### 2. Vincule las inversiones en tecnología con objetivos empresariales de alto valor. Con demasiada frecuencia, las organizaciones equiparan el éxito con la realización de inversiones en tecnología de vanguardia y, a menudo, se alejan de los principales puntos fuertes del negocio, lo que hace que una empresa sea competitiva y única. Para tener éxito, los ejecutivos tienen que sintetizar las características de la empresa con las capacidades tecnológicas para que las organizaciones no se pierdan en la complejidad de sus soluciones. Las organizaciones prudentes comienzan con la valiosa oportunidad de negocio que buscan abordar y se preguntan cómo se puede implementar la tecnología para lograr el resultado deseado; no comienzan con la tecnología y trabajan al revés. Empiece por identificar el problema empresarial, no por crear una capacidad y una solución con la expectativa de que, si las crea, vengan. Muchas organizaciones se sienten desalentadas en sus esfuerzos por emprender iniciativas basadas en los datos porque las inversiones en tecnología parecen ser demasiado grandes o tardan demasiado en demostrar su valor empresarial. ¿Con qué frecuencia vemos que las empresas abandonan las iniciativas porque no pueden apuntar a un ROI inmediato y, al mismo tiempo, ignoran el valor empresarial sostenido que se deriva de estas inversiones? La consecuencia es que demasiadas organizaciones nunca inician ni repiten un ciclo de inversiones fallidas en tecnología. Las empresas que mantienen una posición de liderazgo entienden que la tecnología es una herramienta, no una solución. Los innovadores y los líderes invierten en las capacidades principales que proporcionan una ventaja competitiva única y se distinguen de la competencia. Por ejemplo, enseñan a sus equipos a ser expertos en técnicas de toma de decisiones cuantitativas y aprovechan el profundo conocimiento de sus empleados sobre su negocio cuando crean modelos importantes. Compre plataformas de tecnología e IA y motores de flujo de trabajo, no reinvente la rueda. ### 3. Centralice la infraestructura de datos y descentralice la gestión de los clientes. Las unidades de negocio tienen una tendencia natural a tener un fuerte sentido de propiedad de «sus datos», pero las empresas de éxito gestionan los datos como un deporte de equipo, de forma colaborativa. Una unidad de negocio o región geográfica puede sentir que es «dueña» de la relación con los clientes y los datos dentro de su ámbito de competencia, sin tener en cuenta las ventajas organizativas más amplias desde el punto de vista del servicio de atención al cliente y del negocio empresarial. Si bien esta tutela tiene muchas ventajas, pueden ser parroquiales, a diferencia de las que se obtienen cuando las organizaciones comparten datos de forma voluntaria y rompen los silos operativos tradicionales. Basta con mirar la velocidad a la que se desarrolló una vacuna contra la COVID-19 una vez que las organizaciones científicas, de salud pública y gubernamentales estuvieron dispuestas a colaborar más allá de los límites farmacéuticos, jurisdiccionales y de las agencias. La Comisión del 11 de septiembre dijo una vez que teníamos los datos, pero no los juntamos todos. Las organizaciones pueden beneficiarse de la centralización de su infraestructura, políticas, prácticas y estándares tecnológicos para garantizar un tratamiento coherente de los datos y un uso legal y ético coherente. Al mismo tiempo, las organizaciones pueden beneficiarse de la analítica descentralizada y la gestión de clientes locales por parte de las líneas de negocio y regiones que estén más cerca del cliente y que mejor lo conozcan. ### 4. Informe a los altos ejecutivos sobre el valor empresarial del aprendizaje automático y la IA. Ya ha pasado la época en que los altos ejecutivos pueden profesar desconocer estas nuevas tecnologías. Aunque las distinciones puedan parecer poco claras para los especialistas no técnicos, es importante entender las diferencias entre la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo: la IA aprovecha las máquinas para replicar las funciones cognitivas humanas; el aprendizaje automático se basa en enseñar a las máquinas a hacer predicciones basadas en datos basadas en los datos y las experiencias aprendidas; el aprendizaje profundo emplea algoritmos complejos para permitir la abstracción de los datos de alto nivel. Si bien los ejecutivos no necesitan entender los detalles técnicos del «cómo», deberían entender perfectamente «el qué» del valor empresarial resultante para la empresa. Es demasiado importante para abdicar o subcontratar estas responsabilidades. Los directores ejecutivos de líderes tradicionales como Capital One y American Express se enorgullecían de su comprensión de los datos y la tecnología. Los directores ejecutivos deben adoptar los nuevos enfoques y entender lo que deben hacer para aprovechar el valor. Sin embargo, recuerde siempre comunicar las ventajas empresariales al cliente y a los empleados en términos claros y en un lenguaje sencillo que se pueda entender bien y explicar fácilmente. ### 5. Empiece de a poco y demuestre resultados empresariales mensurables, sin dejar de reconocer que el cambio transformador suele llevar décadas. Eric Brynjolfsson, director del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, observa que las empresas están adoptando un[enfoque de la IA de apresurarse y esperar](https://www.wsj.com/articles/businesses-take-a-hurry-up-and-wait-approach-to-ai-11617229142), comentando: «Tenemos algunas superestrellas a las que les va muy bien, pero la razón por la que tarda tanto en primer lugar es que no es fácil». Brynjolfsson señala que con tecnologías transformadoras como la IA, que tienen el poder de transformar modelos de negocio completos, pueden pasar décadas antes de que los cambios produzcan resultados en el mundo real. Señala que gran parte del impulso detrás de la adopción de la IA está vinculado a aumentar la eficiencia a través de los datos y el análisis. Nuevos socios de Vantage [Encuesta ejecutiva de Big Data e IA de 2021](https://c6abb8db-514c-4f5b-b5a1-fc710f1e464e.filesusr.com/ugd/e5361a_d59b4629443945a0b0661d494abb5233.pdf) corrobora estas perspectivas, ya que solo el 12,1% de los ejecutivos encuestados indicaron que la IA está muy extendida en sus empresas. Demasiadas organizaciones se centran en soluciones que lo sanen todo, jonrones, tiros a la luna o iniciativas de transformación importantes. Las empresas verdaderamente innovadoras avanzan paso a paso y demuestran resultados mensurables en cada paso del camino. Pasar a estar basado en los datos y mantenerse es un proceso y un viaje continuo, rara vez un destino. Implemente procesos de gestión de costes para garantizar que las inversiones estén vinculadas a resultados empresariales mensurables. Demostrar un retorno de la inversión constante, vinculado a una gestión cuidadosa de los costes, establecerá la credibilidad empresarial y generará el apoyo y el compromiso de la organización. Las organizaciones deben ofrecer la máxima libertad y seguridad para la experimentación sin miedo al fracaso. Las organizaciones innovadoras se caracterizan por una cultura de prueba y aprendizaje, que fomenta el crecimiento y el aprendizaje mediante prueba y error. Implemente los procesos de prueba y aprendizaje para fallar rápido y aprender más rápido. Los altos directivos de las empresas que sigan estos pasos tendrán muchas más probabilidades de diferenciarse de sus competidores más cautelosos. Se distinguirán como innovadores que darán forma al futuro de sus industrias y mercados en una era de disrupción, Big Data e IA.