Dos conceptos clave para las empresas
La transformación digital va mucho más allá de mejorar productos, servicios o procesos. Tiene la capacidad para llegar a cambiar los modelos de negocio. Esto plantea desafíos, pero abre nuevas posibilidades para las empresas que estén dispuestas a explorarlas. En la tercera edición del Club Digital EY se analizaron los pasos necesarios para innovar en nuevos modelos de negocio y se identificaron las principales barreras para alcanzar el éxito. Asimismo, se abordó el papel de la inteligencia artificial como driver de la transformación digital.
“Las empresas tienen que ser ágiles con un propósito”
Un modelo de negocio es, básicamente, un mecanismo para crear valor de forma duradera. Sin embargo, hoy en día la mayoría de modelos de negocio están basados en reglas de mercado y en conocimientos compartidos que, según Óscar Katime, socio responsable de Estrategia Digital e Innovación de EY España, están cambiando muy rápidamente. La causa se encuentra en el surgimiento de numerosas start-ups influyentes y respaldadas por una fuerte financiación que están creando una disrupción en el mercado. “La intensidad competitiva está incrementándose de tal manera que ninguna empresa es inmune, y el impacto es inmediato”, aseguró el experto durante la tercera edición del Club Digital EY.
Katime cree que esto no va a parar. De hecho, explica que la inversión en nuevos modelos de negocio se está doblando cada cuatro años. Ante esta situación, las compañías deben ser ágiles para explotar nuevos modelos que les permitan mantener su relevancia en el mercado. En su opinión, el problema es que muchas empresas están focalizando sus inversiones en iniciar procesos de transformación digital olvidando que tienen que ser más ágiles con un propósito. Y añade que las empresas que están teniendo un mejor rendimiento son aquellas que tienen una visión holística y saben que tienen que ser ágiles para crecer, pero también saben con qué modelo de negocio hacerlo. “Entender de forma global los retos del mercado es lo que separa a las mejores compañías del resto”, afirma.
OSCAR KATIME
Socio responsable de Estrategia Digital e Innovación de EY España
- No hay que idealizar la innovación. Debe ser asimilable para la empresa y tener un propósito claro.
- La burocracia puede cambiarse fácilmente, pero la falta de un plan y de recursos es más difícil. Hay que encontrar a las personas adecuadas para el proceso de innovación y conseguir adaptarse a las nuevas tendencias.
- No hay que sacar la innovación fuera de la empresa, sino el resultado de ella.
CÓMO LANZAR NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO
Óscar Katime trasladó a los asistentes que innovar en nuevos modelos de negocio es un proceso sistemático y protocolizado, que requiere coordinación y que se compone de tres etapas:
- Planificación. Requiere de una visión, una estrategia que incluya unos objetivos y resultados clave, un equipo dedicado y un presupuesto flexible.
- Innovación. Esta etapa implica investigación, ideación, desarrollo y pilotaje.
- Escalado. Implica una transformación corporativa, un rediseño de procesos y un esfuerzo de comunicación.
“Explotar nuevos modelos de negocio permite a las empresas mantener su relevancia en el mercado”.
BARRERAS PARA EL ÉXITO
El socio responsable de Estrategia Digital e Innovación de EY España identificó tres barreras principales para el éxito de una innovación:
- Falta de un plan. Es imposible que una empresa innove si no tiene un plan. Tiene que interiorizar la razón por la que va a innovar y de qué manera está alineada con una estrategia corporativa orientada a un propósito.
- Falta de recursos. Si no se invierte, no se pueden esperar retornos. Y mucha de esa inversión viene de la mano de la cultura empresarial y del compromiso del CEO por asignar un presupuesto adecuado.
- Organización burocrática. Toda la empresa debe interiorizar que mantener el statu quo no ayuda ni da estabilidad, sino que penaliza.
Otra barrera que se identificó fue la falta de consenso sobre el propio concepto de innovación. Óscar Katime hizo hincapié en este aspecto y comentó que las compañías asocian la innovación al lanzamiento de nuevos productos, pero no a la búsqueda de nuevas vías de expansión. Los asistentes reconocieron que innovar en un nuevo modelo de negocio es mucho más rupturista, pero es una tarea difícil debido a la incertidumbre que genera respecto al retorno de inversión. Frente a esto, Katime fue contundente: el proceso de construcción del modelo de negocio es crucial para alcanzar el éxito.
LOS MENSAJES DE LOS ASISTENTES
“No conozco ninguna innovación potente que haya salido de un proceso. No surgen de burócratas de la innovación, sino de la cultura, de la pasión por algo. Un burócrata de la innovación nunca tendrá pasión por nada”.
“La innovación viene de dentro. Si tienes que ir fuera de tu compañía para crear algo bueno es que tu compañía no vale”.
“O el CEO se lo cree o no puede haber innovación. Sin cultura todo lo demás derrapa”.
“Si pones a un comité de dirección a orquestar un cambio cultural, la plataforma de innovación tardará años en llegar. Hay que buscar maneras más ágiles de empujar la innovación, que pueden ser dentro o fuera de la empresa. La cultura hay que trabajarla constantemente, pero si esperas a tener la cultura el tren de la innovación se te ha pasado”.
“La cultura implica una visión y un propósito, y eso lo tenemos escrito. El reto está en pasar del papel a la realidad. Otro aspecto fundamental para el éxito de la innovación es aceptar el error. Hay que asumir el riesgo y que algunas cosas van a salir bien y otras mal. No se puede penalizar el fracaso”.
“Innovar en un nuevo modelo de negocio, a diferencia de innovar en un producto, genera mucha incertidumbre respecto al retorno de inversión. Implica ir en pañales y aprender sobre la marcha”.
“Nosotros innovamos por tradición. Hemos testado todo tipo de maquinaria y de productos y nos hemos estrellado muchas veces. Al final, eso es lo que genera una cultura interna innovadora”.
“La innovación tiene que ganarse el derecho a nacer. A veces, las trabas de la organización no son malas, porque suponen una prueba de fuego. Una innovación buena las superará”.
“Hay que cambiar el tejado cuando hace sol, no cuando llueve. Es decir, hay que innovar cuando el negocio va bien”.
“Muchas veces cuando lanzamos un nuevo modelo o producto somos demasiado consistentes. Si una innovación no funciona a veces lo mejor es cortarla de raíz en lugar de seguir tirando el dinero”.
“Si hay voluntad, la organización burocrática se puede cambiar. Para mí la mayor barrera a la innovación es la falta de un plan y la falta de recursos, así como encontrar el talento adecuado”.
“Hay que multiplicar el valor del dato para que el algoritmo tenga valor”
La tercera edición del Club Digital EY contó con la presencia de Ana Jiménez y Manuel Delgado, socios responsables de Artificial Intelligence & Data Science en EY España. Estos expertos explicaron las claves de la inteligencia artificial y los retos que tienen por delante las empresas para sacarle el máximo partido a esta tecnología.
En sus fundamentos, el concepto de IA no ha cambiado tanto desde su origen en las conferencias Macy, celebradas en los años cincuenta en Estados Unidos. Entonces, se definieron las bases de la IA: computer artifacts (hoy, la tecnología), information (datos) y value of information (algoritmos). La experta en IA Ana Jiménez explicó que existe un cuarto pilar que entonces estaba implícito: las personas. Hoy todas las empresas tienen datos, pero lo importante es que sean de calidad y que cuenten con las personas adecuadas para procesarlos de manera que el algoritmo resultante sea correcto. En su opinión, uno de los grandes retos actuales de las empresas es cómo aprovechar los datos que tienen a su disposición para mejorar sus procesos internos en todas las áreas. Contar con más y mejores datos y, sobre todo, saber integrarlos adecuadamente en sus estrategias es la clave para optimizar los procesos, ganando eficiencia y proporcionando una mejor experiencia al cliente.
ANA JIMÉNEZ // MANUEL DELGADO
Socios responsables de Artificial Intelligence & Data Science en EY España
- El mayor desafío no está en cómo recopilar los datos ni en cómo explotarlos, sino en qué hacer con ellos y de qué manera pueden suponer una diferenciación para la compañía.
- Es más importante la calidad que la cantidad de datos que se pueden manejar.
- La clave está en las personas. Las empresas deberán contar con profesionales híbridos, que tengan tanto la visión de negocio como la visión tecnológica.
BIG IA Y LITTLE IA
Según un estudio realizado por EY, apenas 1 de cada 20 empresas (5%) se definen a sí mismas como “avanzadas” en lo que se refiere al nivel de adopción de la IA. Aunque un 70% cree que la IA va a tener un impacto “alto” o “muy alto” en su negocio principal, un 40% reconoce que todavía se encuentra en la etapa de entender de qué se trata.
En este sentido, Manuel Delgado destacó la importancia de distinguir entre dos tipos de inteligencia artificial: la BIG IA, entendida como una tecnología para transformar por completo la manera de operar, y la LITTLE IA, entendida como un sistema para resolver problemas muy concretos y acotados que generan un mero incremento de eficiencia en funciones específicas. Explicó que, para aprovechar todo el potencial de la BIG IA, las empresas necesitarán contar con profesionales ‘híbridos’, que tengan tanto la visión de negocio como la visión tecnológica. En particular, mencionó la figura del Chief Data Officer (CDO), que tendrá un rol clave en las organizaciones de cara al futuro.
“Las empresas deberán contar con profesionales híbridos, que tengan tanto la visión de negocio como la visión tecnológica”.
POR UNA IA CONFIABLE
Ana Jiménez y Manuel Delgado explicaron que la confiabilidad de la inteligencia artificial es un aspecto del que se habla poco, pero que cobrará cada vez más importancia. En su opinión, para que un sistema de IA sea confiable debe cumplir con los siguientes requisitos:
- Sin sesgos. Los sesgos intrínsecos de la composición del equipo de desarrollo, los datos y los métodos de capacitación se identifican y abordan durante el diseño de la IA. El sistema está diseñado teniendo en cuenta las necesidades de todas las partes interesadas, lo que permite generar un impacto social positivo.
- Resiliencia. Los datos utilizados por el sistema y el propio algoritmo están protegidos contra el uso no autorizado, la corrupción y los ataques externos.
- Explicabilidad. Los métodos de formación y los criterios de toma de decisiones son comprensibles, están documentados y son de fácil acceso para su análisis y verificación.
- Rendimiento. Los resultados están alineados con las expectativas de las partes interesadas, obteniendo el nivel deseado de precisión y consistencia.
- Transparencia. El usuario final recibe las notificaciones adecuadas y puede seleccionar el nivel de interacción deseado. Hay que contar con el consentimiento del usuario para el uso de sus datos.
MÁS DESCENTRALIZACIÓN
Los ponentes comentaron que la IA está teniendo un impacto en la estructura organizativa de las empresas, que tiende a ser más descentralizada. Sin embargo, dicha descentralización debe ir de la mano de la capacitación y la formación de los empleados, de manera que sepan utilizar la tecnología como una herramienta más. Para ello, la alta dirección debe marcar una estrategia clara y adoptar una cultura data-driven, en la que los datos se dirijan desde las capas del negocio. “Hay muchas partes implicadas, y muchos objetivos concretos, pero todos ellos deben tener una base y lenguaje común: los datos”, comentó Jiménez.
Los asistentes cerraron la jornada compartiendo sus impresiones sobre en qué áreas veían un mayor potencial para la IA. Entre las más nombradas se encuentran la cadena de suministro, el pricing, la logística y las promociones. Asimismo, destacaron el avance en el uso de esta tecnología en la agricultura, donde permite aplicar modelos de predicción y de mejora sustancial de la productividad.
LOS MENSAJES DE LOS ASISTENTES
“Lo que se nos viene encima de manera más inmediata es la IA aplicada al consumidor. Tendremos que impactar a máquinas en vez de a audiencias”.
“La IA tiene más impacto inmediato en la productividad, en la planificación y en la logística. También aguas arriba, en la parte agrícola, se está moviendo mucho, en términos de modelos de predicción y mejora de la productividad”.
“De momento estamos utilizando la IA de forma básica en toda la parte promocional, pero no tenemos miedo de comenzar a incorporarla en otras áreas”.
“Es importante crear un círculo virtuoso donde el dato se convierta en un insight elevador que luego sepamos operativizar. Donde realmente aporta valor es en el consumidor”.
Los retos de la transformación digital
- El Club Digital EY nace con el apoyo de la revista TDN para impulsar la transformación digital en el sector del gran consumo y del retail, y cuenta con la participación de CEOs y directores generales de las principales compañías del sector. Si desea recibir más información, contacte con nosotros a través del siguiente correo electrónico: eventoseyspain@es.ey.com.
