10 características que distingue la Digitalización de la Automatización.

Conoce las diferencias entre “Digitalizar” y “Automatizar”.

  1. Los distintos propósitos: Mirando desde el punto de vista del Negocio, la digitalización, como estrategia global, tiene por objetivo mejorar la eficiencia y efectividad de todos los procesos de negocio a través del uso de la tecnología digital.
  2. Este propósito estratégico se basa en un enfoque de gestión “POR” procesos digitalizados. Este es el principal aspecto que hemos de incorporar en nuestro porfolio de Know – how.
  3. Conseguimos, gracias a la digitalización, generar: 
    • Mejores outputs (en términos de servicios que prestamos o productos que vendemos)
    • Generar outputs con menos recursos (= inputs), lo cual afecta muy positivamente la redistribución de los recursos disponibles, la sostenibilidad de la empresa en general y la cuenta de resultados,
    • Despachar las tareas en menor tiempo, haciendo referencia a 2 tiempos que se acortan: los tiempos de ejecución de los procesos = Throughput time y, el tiempo de llevar al mercado un servicio o producto mejorado = ‘Time to Market’
    • Resultados con más “accuracy”, quiere decir, con mucho menos error humano, menor variación en la calidad del resultado y, por ende, con mucha más exactitud.   
    • Procesos totalmente enfocados al cliente. La digitalización genera un sistema de trabajo basado en la eficiencia, su filosofía es genuinamente en contra del despilfarro (del tipo que sea), permitiendo eliminar cuellos de botella y los tiempos muertos que desgastan tanto al equipo interno como a los recursos disponibles y dispuestos para la ejecución de las tareas.    

2. La automatización, por otro lado, se centra mucho más en reemplazar tareas manuales por procesos automatizados. Ejemplo: el RPA. El RPA (Robotic Process Automation) no piensa en nada ni se rige por nada más que simples reglas de negocio y solo realiza tareas automáticas que antes se hacían de manera manual. Todo ello sin mucho control sobre cómo se genera el resultado de bien o de mal y qué efectividad intrínseca podría tener el proceso en sí.

3. Alcance: La digitalización puede abarcar desde el propio modelo de negocio, pasando por una amplia gama de procesos de negocio, alcanzar la toma de decisiones y los sistemas de comunicación y de colaboración. La automatización, por otro lado, se centra mucho más en procesos «core del business” (los procesos de más valor) y en aquellos cientos y miles de tareas específicas que son ante todo de carácter repetitivo. Estas son reemplazadas por robots u otras aplicaciones para la automatización. 

4. Cambio en el ámbito de proceso: La digitalización suele implicar cambios profundos en cuanto a proceso para mejorar la eficiencia y la efectividad. La automatización, por otro lado, se centra en reemplazar tareas manuales con procesos automatizados sin necesariamente cambiar el proceso subyacente. Esto es muy interesante, debido a que ahora si llegamos al punto crítico de la diferencia:

Si digitalizamos, lo que primero de todo hacemos de hacer es verificar que el proceso en su estado actual AS-IS es el más eficiente, ya que si no lo fuese, debe ser llevado primero a un estado mejorado, TO-BE. Esto se logra hacer con el conocido estándar BPMN (Business Process Model and Notation), el cual se usa tanto para los sistemas de BPMS como en los RPA. ¡OJO!, la automatización de por si no implica este paso previo. La automatización se fija en cada paso que se da mediante «clicks» del ratón y entradas/extracción de datos desde el escritorio, aplicación que se usa y reglas simples que se siguen, si son procesos eficientes o no, eso a un robot le da exactamente igual, procesa lo mismo sin descanso. 

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5. Implicaciones para los trabajadores: La digitalización puede requerir de los trabajadores que adquieran nuevas habilidades y conocimientos para poder utilizar la tecnología digital de manera efectiva. La automatización, por otro lado, puede eliminar ciertas tareas y, por lo tanto, tener implicaciones para los trabajadores que realizan esas tareas. A lo que nos venimos a referir es que la digitalización en su enfoque global implica al trabajador y le exige una adquisición mayor de destrezas, mientras la automatización, lo que pretende es quitarle el trabajo repetitivo y tedioso para que lo haga un BOT y llevarle al trabajador a ejecutar trabajos de más valor.

6. Flexibilidad: La digitalización suele ser más flexible que la automatización, ya que permite una mayor adaptabilidad y escalabilidad. Hemos dado con otro de los factores de crecimiento de una empresa. La “ESCALABILIDAD” del negocio. Un término que refleja un crecimiento de la empresa sin que los costes estructurales crezcan al mismo tiempo de manera lineal. Negocios escalables son los que pueden generar más revenues con menos recursos estructurales, por tanto, su capacidad de crecimiento es prácticamente ilimitada. 

7. Nivel de complejidad: La digitalización puede ser más compleja que la automatización debido a la necesidad de integrar diferentes sistemas y procesos. Desde luego que sí. La digitalización toca los fundamentos de la empresa: la organización y los RRHH, los procedimientos, los protocolos, las reglas de negocio, la forma de ser de toda una empresa, la estructura de sistemas, la arquitectura de esos sistemas, la integración de sistemas muy diferentes en un solo POOL de digitalización en el cual la inter-conectividad está garantizada. Ahora bien, para automatizar una tarea que se mueve entre diferentes aplicaciones, podemos usar un ZAP de «ZAPIER» (a nivel básico de usuario) o meterle un ROBOT tipo RPA que fusila la tarea en segundos y no para su iteración hasta que la operativa no esté alcanzada al 100% o dado por buena por una persona si está siendo supervisada.

8. Tiempo de implementación: La digitalización puede llevar más tiempo para implementarse que la automatización debido a la necesidad de cambiar y adaptar procesos de negocio existentes, sistemas, estructuras y todo lo demás que hemos comentado en los puntos anteriores. Implementar un RPA o un ZAP es cuestión de horas, días, de semanas como mucho, pero la digitalización es un proceso prolongado de meses e incluso años.

9. Costo: Primero, la digitalización es mucho más costosa que la automatización debido a la necesidad de adquirir y implementar nueva tecnología y crear infraestructuras. Aquí hemos topado con el Don. Dinero. El dinero necesario para invertir y luego la imperiosa necesidad de demostrar un flujo positivo en términos de R.O.I. que justifica esas inversiones.

No hay Digitalización sin cálculo del T.C.O ni mucho menos sin el R.O.I.

Sin embargo, para una tarea, el costo de una automatización se calcula de manera rápida y simple: Mediante el ahorro de ‘x’ FTE (Equivalente a Tiempo Completo). 

10. El ROI. El cálculo del retorno de la inversión. Si digitalizamos entonces entramos en un juego de contrataciones de servicios externos que incluyen: plataformas, licencias, asesoramiento, formación, soporte, ensayos de prueba de errores y quizás la creación de un «Centro de Excelencia» para la automatización (CoE) que apoya, esponsoriza y garantiza el buen fin de las inversiones. Ahora bien, para automatizar hacemos unos cálculos mucho más simples, restamos en un plazo corto de 2 años de las inversiones los ahorros en formato «FTE» que hemos calculado en el paso anterior. Vemos rápidamente si es o no una oportunidad para automatizar. Esto se puede llevar a un nivel mucho más brutal en el cual se crean granjas, no de pollos, sino de ROBOTS. Granjas en las cuales ya no se mide solo el ahorro conseguido, sino además el impacto que genera la granja de RPA generados en los resultados mensuales y finales del ejercicio fiscal. Luego se determina y se monitoriza la curva de la eficiencia que la empresa logra alcanzar con cada paso más que se da hacia la robotización de las tareas manuales.

Un tema apasionante, flipante y desde luego da mucho de qué hablar.

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Significado y característica de un negocio fácilmente «escalable»

Un negocio fácilmente escalable es aquel que puede crecer y aumentar su tamaño sin necesidad de una inversión significativa en recursos adicionales, generalmente estructurales, como puede ser la contratación de más RRHH, alquiler adicional de espacios físicos, inversión en activos tangibles e intangibles, infraestructura en IT, licencias de software y un largo etc.

Algunas características comunes de los negocios que si son fácilmente escalables son:
1. Suelen ser modelos de negocio simples: Los negocios con modelos de negocio simples son más fácilmente escalables, ya que son más fáciles de entender y replicar. Un modelo de negocio simple es aquel que es fácil de entender y sobre todo: replicar.

Ejemplo de un negocio complejo: Un negocio de «Instalación de equipos industriales, llevado a cabo por personal técnico especializado y en diferentes localizaciones constantemente cambiantes, pues puede ser muy difícil de escalar, por la falta de mano de obra especializada en muchos sectores, como este y además por un factor humano reacio a un desplazamiento constante dentro y fuera de España. Es igual que un Colegio del ámbito privado, que ofrece etapas educativas desde Infantil a Bachillerato, igual que el sector de la instalación, basado en RRHH especializado, escasos, con una clientela que requiere la presencialidad, pues sería muy difícil de escalar.

Ejemplo de un negocio poco simple: Un servicio web con autodominio que genera respuestas y soluciones a cualquier problema que puede servirse en remoto, poder ser descargado, suscrito, alojado en nubes, etc. No son negocios simples quizás, pero bajo el prisma de la ESCALABILIDAD, si lo serían.
2. Más ejemplos generales de modelos de negocio simples :

a. Negocio de venta directa: Este modelo de negocio se basa en la venta directa de productos a consumidores finales con o sin distribuidores independientes. Llámense Plataformas digitales o aglomerados de distribuidores físicos por doquier. Esto vale tanto para el sector «Brick & Morter» como para el eBusiness en todas sus modalidades: B2C, B2B2C, B2G, B2A, anteriormente mencionado
b. Subscripción: Este modelo de negocio se basa en la venta de productos o servicios a través de suscripciones mensuales o anuales. Les ha traído éxito a muchos.
c. Negocio en línea: Este modelo de negocio se basa en la venta de productos o servicios a través de un sitio web o plataforma en línea. En riesgo está más el que va de independiente (solo web propia), sin marca y reputación en sectores tradicionales en los cuales la tasa de devolución alcanza el 50% de las ventas (Moda y complementos.
d. Franquicia: Este modelo de negocio se basa en la venta de derechos de uso de una marca o modelo de negocio a otros emprendedores. Sigue siendo el «Best seller» español. La Exportación de franquicias: Otro pone el dinero y además asume el riesgo de la «ventura». ¿Quién quiere pedir más?
e. Negocio de “dropshipping”: Este modelo de negocio se basa en la venta de productos a través de un sitio web sin tener que almacenar el inventario. Los productos se envían directamente desde el proveedor al cliente final. Puede que funcione, o puede que poco funcione, pero son ingresos pasivos y son negocios escalables al estar 100% AUTOMATIZADOS.

3. Escasa dependencia de los trabajadores: Los negocios que no dependen de un número significativo de trabajadores para operar son más fácilmente escalables, ya que no tienen que contratar y capacitar a más personal para crecer y prestar servicios.
4. Altos márgenes de beneficio: Los negocios con altos márgenes de beneficio tienen más margen de maniobra para invertir en el crecimiento y la expansión.
5. Baja dependencia del lugar físico: Los negocios que no están atados a un lugar específico, como los negocios en línea, son más fácilmente escalables, ya que pueden llegar a una audiencia más amplia sin tener que invertir en infraestructura física adicional.
6. Productos o servicios fácilmente adaptables y exportables(por estandarización o bajo coste de adaptación) : Los negocios con productos o servicios fácilmente adaptables a diferentes mercados o necesidades del cliente son más fácilmente escalables, ya que pueden expandirse a nuevos mercados sin tener que crear productos completamente nuevos.

La escasa dependencia de los trabajadores ¿no sería contraproducente ya que la automatización de los procesos mediante BPM, RPA e IA no es perfecta?

La escasa dependencia de los trabajadores puede ser beneficiosa para un negocio en términos de escalabilidad, ya que permite a la empresa crecer sin tener que contratar y capacitar a más personal. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la automatización de procesos mediante tecnologías como el procesamiento de negocio (BPM), la automatización de procesos robóticos (RPA) y la inteligencia artificial (IA) no es perfecta y puede tener importantes limitaciones, al menos en la fecha actual, 2023.

Por ello, es importante asegurarse de que se mantienen suficientes trabajadores humanos para supervisar y controlar el funcionamiento de la automatización y para intervenir en caso de fallos o problemas.

5 problemas operativos que podrían ocurrir en la automatización de procesos mediante tecnologías como el procesamiento de negocio (BPM), la automatización de procesos robóticos (RPA) e inteligencia artificial (IA)

….y que deberían ser supervisados y controlados por humanos son:

1. Errores en la configuración o implementación: Los errores en la configuración o implementación de la automatización pueden impedir que funcione correctamente.
2. Cambios en los procesos de negocio: Los cambios en los procesos de negocio, como la adición de nuevos pasos o el reordenamiento de los existentes, pueden requerir la intervención de un trabajador humano para ajustar la automatización.
3. Problemas de integración: Los problemas de integración con otros sistemas o aplicaciones pueden impedir que la automatización funcione correctamente y requerir la intervención de un trabajador humano para solucionarlos.
4. Errores en el procesamiento de datos: Los errores en el procesamiento de datos, como la introducción de datos incorrectos o la falta de consistencia, pueden impedir que la automatización funcione correctamente y requerir la intervención de un trabajador humano para solucionarlos.
5. Fallos en la tecnología: Los fallos en la tecnología, como problemas de hardware o software, pueden impedir que la automatización funcione correctamente. El famoso DOWNTIME, tiempo en el cual no funciona ni es operativa la gestión automatizada, el Robot se haya roto de verdad o un Malware ha invadido la red, todo una pesadilla costosa y de un enorme grado de riesgo para cualquier empresa.

7 fallos estratégicos a la hora de generar un negocio que sea fácilmente escalable

1. No tener una estrategia clara y definida: es importante tener una visión clara de lo que se quiere lograr con el negocio y cómo se pretende escalar. Sin una estrategia clara, es difícil saber qué pasos se deben seguir para alcanzar el éxito.
2. No tener un plan de negocios sólido: un plan de negocios es una herramienta clave para cualquier emprendedor, ya que ayuda a estructurar los objetivos, estrategias y acciones necesarias para llevar el negocio al siguiente nivel. Un plan de negocios débil o inexistente puede dificultar la escalabilidad del negocio.
3. No tener una estructura de costes sólida: es importante tener una comprensión clara de los costos asociados con el negocio y cómo cambiarán a medida que el negocio crezca. Una estructura de costos débil puede hacer que sea difícil escalar el negocio sin incurrir en pérdidas significativas.
4. No tener una estrategia de marketing sólida: el marketing es esencial para atraer clientes y crear conciencia sobre el negocio. Una estrategia de marketing débil puede dificultar la escalabilidad del negocio al no atraer a suficientes clientes.
5. No tener un equipo de alta calidad: el equipo es un factor clave para el éxito de cualquier negocio. Un equipo de baja calidad puede limitar la capacidad del negocio para escalar y alcanzar su potencial.
6. No tener una cultura empresarial fuerte: la cultura empresarial es la forma en que se lleva a cabo el negocio y se toman decisiones. Una cultura empresarial débil puede dificultar la escalabilidad del negocio al no fomentar la innovación y el trabajo en equipo.
7. No tener una estrategia de financiamiento sólida: es importante tener una fuente de financiamiento sólida para apoyar el crecimiento del negocio. Si no se tiene una estrategia de financiamiento adecuada, puede ser difícil obtener el capital necesario para escalar el negocio.

Recomendación: usa un CANVAS con sus 9 pilares (Revenue & cost streams). Analiza bien en qué punto tenemos debilidades importantes que NO pueden ser contrarrestados por otros puntos fuertes.

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6 casos de uso que hacen entender cómo son los negocios y empresas fácilmente escalables

1. Una plataforma de comercio electrónico: una plataforma de comercio electrónico es fácilmente escalable porque se puede expandir a nuevos mercados y aumentar la cantidad de productos ofrecidos sin tener que aumentar significativamente los costos.

2. Un servicio de suscripción: un servicio de suscripción, como un servicio de entrega de comestibles o un servicio de streaming de música, es fácilmente escalable porque se puede aumentar la cantidad de suscriptores sin tener que aumentar significativamente los costos.

3. Una empresa de software: una empresa de software es fácilmente escalable porque puede vender su producto a una amplia gama de clientes sin tener que aumentar significativamente los costos de producción.

4. Una empresa de servicios de consultoría: una empresa de servicios de consultoría es fácilmente escalable porque puede aumentar la cantidad de proyectos sin tener que aumentar significativamente los costos estructurales de consultores.

5. Una franquicia: ¿Una franquicia? Si, una franquicia es fácilmente escalable porque se puede expandir a nuevas ubicaciones (GLOBAL) y aumentar la cantidad de franquicias sin tener que aumentar significativamente los costos, es más el riesgo lo asume en gran parte el franquiciado.

6. Una empresa en línea, de marketing, gestoría, asesoramiento comercial, etc.: Una empresa de este tipo en línea es fácilmente escalable porque puede aumentar la cantidad de clientes y proyectos sin tener que aumentar significativamente los costos.

Factores clave que contribuyen a la escalabilidad de un negocio.

  • Eficiencia operativa: Una alta eficiencia operativa permite a un negocio crecer sin tener que aumentar proporcionalmente sus costos fijos.
  • Automatización: La automatización de procesos clave puede permitir a un negocio manejar un mayor volumen de clientes o transacciones sin necesidad de aumentar su equipo de trabajo. Las principales tecnologías son el BPM, BPMS, iBPMS, el RPA y iRPA, así como la IA.
  • Economías de escala: Un negocio que puede obtener precios más bajos para sus insumos o servicios a medida que aumenta su tamaño, tendrá una ventaja competitiva en el crecimiento.
  • Reducción de costos: Un negocio que tiene una estrategia sólida para reducir sus costos puede crecer mientras mantiene o incluso reduce sus gastos.

14 Ratios y métricas tipo ‘KPI’ que pueden indicar la escalabilidad de un negocio gracias a la automatización de sus procesos

  1. Porcentaje de procesos automatizados: Este KPI mide la cantidad de procesos que han sido automatizados dentro de la empresa. Un alto porcentaje de procesos automatizados indica una mayor eficiencia operativa y una mayor capacidad de escalabilidad.
  2. Tiempo de procesamiento medio: Este KPI mide el tiempo promedio que se tarda en procesar una tarea o transacción. Un bajo tiempo de procesamiento medio indica una mayor eficiencia y capacidad de escalabilidad.
  3. Tasa de error: Este KPI mide la cantidad de errores que ocurren durante el procesamiento automatizado. Una tasa de error baja indica una mayor precisión y escalabilidad.
  4. Porcentaje de tiempo dedicado a tareas administrativas: Este KPI mide la cantidad de tiempo que se dedica a tareas administrativas y no productivas. Un bajo porcentaje indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.
  5. Porcentaje de tiempo dedicado a tareas de inteligencia artificial: Este KPI mide la cantidad de tiempo que se dedica a tareas relacionadas con la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático o el análisis de datos. Un alto porcentaje indica una mayor inversión en tecnología de IA y una mayor capacidad de escalabilidad.
  6. Número de tareas automatizadas por empleado: Este KPI mide la cantidad de tareas que son automatizadas por cada empleado. Un alto número indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.
  7. Porcentaje de mejora en el tiempo de procesamiento: Este KPI mide la cantidad de mejora en el tiempo de procesamiento después de la automatización. Un alto porcentaje indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.
  8. Porcentaje de reducción en los costos operativos: Este KPI mide la cantidad de reducción en los costos operativos después de la automatización. Un alto porcentaje indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad
  9. Tasa de retención de clientes: Este KPI mide la cantidad de clientes que permanecen leales a la empresa. Una alta tasa de retención indica una mayor satisfacción del cliente y una mayor escalabilidad.
  10. Velocidad de toma de decisiones: Este KPI mide la rapidez con la que se toman decisiones en la empresa. Una alta velocidad de toma de decisiones indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.
  11. Porcentaje de automatización en el servicio al cliente: Este KPI mide la cantidad de procesos automatizados en el servicio al cliente, como el uso de chatbots. Un alto porcentaje indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.
  12. Porcentaje de procesos automatizados en el proceso de ventas: Este KPI mide la cantidad de procesos automatizados en el proceso de ventas, como el seguimiento de clientes potenciales. Un alto porcentaje indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.
  13. Porcentaje de procesos automatizados en el proceso de logística: Este KPI mide la cantidad de procesos automatizados en el proceso de logística, como el seguimiento de inventario. Un alto porcentaje indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.
  14. Porcentaje de procesos automatizados en la contabilidad y finanzas: Este KPI mide la cantidad de procesos automatizados en la contabilidad y finanzas, como la generación de facturas y la contabilidad automatizada. Un alto porcentaje indica una mayor eficiencia operativa y escalabilidad.

Es importante tener en cuenta que estos factores y ratios son solo indicadores y deben ser evaluados en conjunto con otros indicadores financieros y no financieros para tener una visión completa de la escalabilidad de un negocio.

Continuará..

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¿Quieres saber cómo convertir tu empresa en un negocio impulsado por datos (DATA-DRIVEN) y aumentar con ello tu ventaja competitiva?

¡El ‘DATA- DRIVEN’ BUSINESS!

Descubre en este artículo 7 claves imprescindibles para lograrlo. Datos que te ayudarán a tomar decisiones mejor enfocadas al marco competitivo actual y a generar una mejor CX (Customer Experience).

Maximiza tu éxito empresarial con estos sencillos pasos para transformar tu negocio en un modelo impulsado por datos:

Objetivo: Crear un modelo de gestión del negocio basado en DATOS: el ‘DATA-DRIVEN’ BUSINESS.

Entender qué es y cómo actúa una empresa DATA-DRIVEN

¿Qué significa «Data – Driven»?

​​Se refiere a una empresa que pretende lograr implementar un modelo de gestión por «Datos». Es aquella que basa sus decisiones y estrategias en datos y en el análisis previo, durante y post operacional, de estos para entender el comportamiento de los tres ejes de su supervivencia:

  1. El mercado (sector/beneficio que aporta) en el que se desenvuelve la empresa;
  2. Los procesos internos a nivel de eficiencia, entendida la eficiencia como: agilidad o menor costo de pérdida.
  3. Los clientes y consecuentemente proporcionarles los servicios y productos que tenemos, pero CÓMO ELLOS PREFIEREN.

En resumen:

La empresa DATA-DRIVEN reconoce la importancia de los datos en la toma de decisiones y utiliza una amplia variedad de fuentes de datos y herramientas de análisis para obtener ‘insights’ y entender mejor a sus clientes, sus propias operaciones y su mercado de actuación. A ‘insights’ se refiere a todo lo que pasa dentro de la empresa y de qué manera se ejecutan los procesos.

Llegar a identificar datos significativos de negocios requiere traer a la luz el funcionamiento real y actual de la empresa en todos sus procesos; requiere un ejercicio de TRANSPARENCIA TOTAL, lo cual a primera vista, está genial.

¿Cómo actúa la empresa «Data – Driven»?

Un «Data-Driven Business» se esfuerza por recopilar y analizar datos de manera sistemática y utilizar los resultados de ese análisis para sustentar sus decisiones y estrategias de negocio tanto nacionales e internacionales. Aquí los datos pueden ser de diferentes fuentes, idiomas y de muy diferentes contextos de negocios.

Un negocio DATA- DRIVEN es global porque se sustenta en datos locales que pueden diferir mucho en características, formatos e interpretaciones.

En general, un «Data-Driven Business» actúa conscientemente al:

  • dar acceso a los datos a las personas adecuadas,
  • hacer uso de datos cualitativos y cuantitativos y
  • al realizar análisis constantes mediante el DATA _ MINING, tecnología la cual, se sirve para extraer el valor y con esta extracción e interpretación de los datos significativos será capaz de impulsar el crecimiento y a mejorar la eficiencia en cualquier proceso y tarea de negocio clave.

¿Qué tipo de retos afronta una empresa que pretende convertir su modelo de negocio en DATA-DRIVEN?

Implementar una toma de decisiones y estrategia empresarial basada en datos puede ser un desafío para una empresa sin experiencia previa en el uso de estos.

Algunos de los principales retos que podría enfrentar en esta situación incluyen:

  1. Acceso a datos de calidad: en primer lugar es necesario tener acceso a datos de calidad y datos relevantes para el propósito del negocio para poder analizarlos y obtener ‘insights’  (= Perspectivas) útiles.
  2. Capacitación y habilidades: Es posible que sea necesario formar a los empleados en el uso de herramientas de análisis de datos y en la interpretación de los resultados. Para empresas con especialistas en programación como Python esto no será problema, ahora si no existen, habrá que recurrir a especialistas externos en el uso de herramientas que permiten la Extracción, Transformación y la Carga de los datos de manera visible con programas como Tableau o Power BI. Taambién es imprescindible que conozcan el funcionamiento de programas del DATA_MINING o TASK_MINING.
  3. Integración de los datos en los procesos de toma de decisiones: Puede ser necesario modificar los procesos de toma de decisiones existentes para integrar los datos y el análisis de estos. Más en empresas que para sus decisiones se basan en criterios creados ‘ ad hoc’, estudios de mercado externos o trabajan por las típicas inercias sistémicas de urgencia del día a día.
  4. Gestión y almacenamiento de datos: Es importante contar con una infraestructura adecuada para gestionar y almacenar los datos de manera segura y eficiente. Este reto es uno de los más costosos y difíciles de conseguir al tener que disponer de la Infraestructura de sistemas potente y que salvaguarde la integridad de los datos y la inviolabilidad del propio entorno que se ha creado.
  5. Protección de la privacidad y seguridad de los datos: La guinda de pastel. Es esencial garantizar la privacidad y seguridad de los datos y cumplir con las leyes, así como, con las regulaciones específicas del sector. Ya que de lo contrario la empresa podría enfrentarse a multas y sanciones cuantiosas que podrían poner en peligro la viabilidad del modelo de empresa ‘DATA-DRIVEN’ y generar desde el C – level (CEO ; CIO; CFO; etc.) rechazo y temor.

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¿Cómo podemos medir el ‘R.O.I.’, el retorno de la inversión necesaria en tecnologías y el cambio en la estructura organizativa?

Para medir el retorno de la inversión en las tecnologías necesarias para implementar un modelo de gestión por datos y el coste de cambio provocado en la estructura organizativa al convertirse en una empresa «Data-Driven», es importante definir primero objetivos claros y, segundo, métricas específicas (KPI’s de tipo LEAD y LAG). Algunas posibles métricas, bastante obvias y muy genéricas, podrían incluir:

  1. Mejora de los Resultados (Mes, Trimestre, Semestre) e Incremento del beneficio: Una forma de medir el retorno de la inversión es medir el impacto de la toma de decisiones basada en datos en a) en la mejor a de los resultados a corto plazo (un mes, un trimestre o semestre) y, luego, en las cuentas de resultados por el beneficio aumentado de la empresa.
  2. Mejora de la eficiencia: Otra métrica a considerar podría ser la mejora de la eficiencia y el nivel productividad de la empresa como resultado de la implementación de tecnologías y cambios en la estructura organizativa. Tomemos como referencia dos métricas de tiempos muy interesantes:
    • El «throughput time«, el tiempo de procesamiento de tareas y procesos, y
    • el «time to market«, el plazo de lanzamiento o tiempo disponible hasta la comercialización del producto o servicios
    • En este sentido, si somos capaces de reducir ambos tiempos, la empresa gana en ambos sentidos, el estratégico y el operativo.
  3. Reducción de costos: El uso de datos y análisis para tomar decisiones puede ayudar a identificar oportunidades de ahorro de costos y reducir los costos operativos. Esto si es un campo muy amplio.

Si eliminamos tareas innecesarias o, mediante un RPA (Robotic Process Automation), sustituimos tareas manuales por automáticas, entonces, ganamos de nuevo en recuperación de recursos. 

4. Aumento de la satisfacción del cliente: El uso de datos para entender mejor a los clientes y adaptar mejor los productos y servicios a sus necesidades puede aumentar la satisfacción del cliente y el grado de la fidelización. Podemos medir si el cliente vuelve a comprar o si aumenta el valor de la compra actual, o si el cliente prescribe clientes o genera ventas cruzadas e incluso si se convierte en líder de opinión a favor nuestra.

5. Mejora de la toma de decisiones: El uso de datos y análisis para tomar decisiones debe mejorar la calidad de las decisiones y la efectividad de las estrategias de negocio. Se puede medir esto a través de encuestas o entrevistas con los decisorios, pero son muy difíciles de cuantificar. Ya que el costo de oportunidad es muy difícil de medir. Pero no imposible.

Luego hay una serie de KPI’s que son geniales para medir al propio equipo y su relación con los DATOS para generar nuevas fuentes de ingresos o mejorar la eficiencia de cualquier proceso mal o bien gestionado:

  1. Grado de adopción de una cultura digital o de liderazgo personal de cada uno de los miembros del equipo a la hora de promover proyectos de digitalización, automatización, robotización y de datos.
  2. Número de iniciativas presentadas por parte de trabajadores al Centro de Excelencia (CoE) para crear nuevos CASOS DE USO.
  3. Impacto generado en el negocio por cada una de las iniciativas.
  4. Conversión de iniciativas de casos de uso en realidades.
  5. Ocupación de la Escala de madurez, del 1 al 5, de cada colaborador mediante encuestas online y una evaluación supervisada de evidencias.
  6. Uso de un KPI que mide el sentido de la pertenencia a la empresa y el grado de entusiasmo antes y después la implementación de una cultura del DATO: poder acceder, generar, transformar, usar, compartir y convertir en decisiones o mejoras concretas los datos de valor.

El grado de la madurez digital de la empresa.

¿Se debería medir el grado de la madurez digital de la empresa antes de emprender acciones encaminadas hacia el modelo de negocio de una empresa ‘DATA-DRIVEN’?

Sí, es importante medir y determinar el grado de madurez digital de la empresa antes de emprender acciones encaminadas hacia un modelo de empresa «Data-Driven». El grado de madurez digital de una empresa se refiere a su capacidad para utilizar tecnologías y datos para impulsar el crecimiento y mejorar la eficiencia.

Al conocer el grado de madurez digital de la empresa, es posible identificar las áreas en las que se necesita mejorar y establecer objetivos y planes de acción para avanzar hacia un modelo «Data-Driven».

Además, al medir y determinar el grado de madurez digital de la empresa, es posible establecer una línea de base y medir el progreso y el impacto de las iniciativas de mejora a lo largo del tiempo. Esto puede ayudar a asegurar que la empresa esté utilizando de manera efectiva sus recursos y esté avanzando en la dirección correcta o en direcciones divergentes no compatibles entre sí.

¿Cuál sería la hoja de ruta (Roadmap) para poder definir el estado actual del grado de madurez digital?

Aquí hay algunos pasos que podrían formar parte de una hoja de ruta para definir el estado actual del grado de madurez digital de una empresa y establecer un plan de acción para avanzar hacia un modelo «Data-Driven»:

  1. Hacer una revisión preliminar interna: Es importante hacer una revisión interna de la empresa para entender cómo se están utilizando actualmente las tecnologías y los datos. Esto puede incluir una revisión de los procesos de negocio, el uso de herramientas digitales y la recopilación y el análisis de datos.
  2. Establecer objetivos y metas: Una vez que se tenga una comprensión clara del estado actual de la empresa (AS-IS), es importante establecer objetivos y metas claros para avanzar hacia un modelo mejorado (TO-BE) «Data-Driven». Estos objetivos deben estar alineados con la estrategia general de la empresa y deben ser medibles para poder medir el progreso y el impacto.
  3. Identificar áreas de oportunidad: A continuación, es necesario identificar las áreas en las que la empresa puede mejorar su uso de tecnologías y de los datos. Esto puede incluir la implementación de nuevas herramientas o procesos, la mejora del análisis de datos existente o la implementación de nuevas fuentes de datos.
  4. Establecer un plan de acción: Una vez identificadas las áreas de oportunidad, es necesario establecer un plan de acción detallado para abordar cada una de ellas. Este plan debe incluir una lista de tareas específicas, plazos y responsables.
  5. Medir y evaluar el progreso: Es importante medir y evaluar el progreso y el impacto de las iniciativas de mejora a lo largo del tiempo para asegurar que se está avanzando en la dirección correcta y para identificar oportunidades de mejora adicionales.

Programas de Inteligencia artificial y Automatización aplicada a la empresa

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La utilidad y necesidad de generar «Casos de Uso».

En el contexto de una «Data-Driven Business», un caso de uso de aplicación se refiere a una descripción detallada de cómo una empresa podría utilizar una determinada tecnología o conjunto de datos para solucionar un problema específico o mejorar un proceso de negocio.

Los casos de uso de aplicación son útiles porque proporcionan una visión concreta y específica de cómo una tecnología o conjunto de datos podría ser utilizado en un contexto real de negocio.

Algunas utilidades de los casos de uso de aplicación en las empresas son:

  1. Ayudar a identificar oportunidades de mejora: Los casos de uso de aplicación pueden ayudar a identificar oportunidades de mejora en los procesos de negocio y a comprender cómo una tecnología o conjuntode datos podría ayudar a solucionar problemas específicos.
  2. Proporcionar un marco de referencia para la toma de decisiones: Los casos de uso de aplicación pueden proporcionar un marco de referencia útil para la toma de decisiones al describir cómo una tecnología o conjunto de datos podría utilizarse para impulsar el crecimiento o mejorar la eficiencia.
  3. Facilitar la comunicación: Los casos de uso de aplicación pueden ayudar a comunicar de manera efectiva a los diferentes departamentos y equipos de una empresa cómo se puede utilizar una tecnología o conjunto de datos para mejorar los procesos de negocio.
  4. Ayudar a establecer un plan de acción: Los casos de uso de aplicación pueden proporcionar una base sólida para establecer un plan de acción detallado y una lista de tareas específicas para implementar una tecnología o conjunto de datos en la empresa.

Los errores más comunes en la construcción del modelo de negocio “Data-Driven”. (How to f*** up your data business strategy).

Aquí hay algunos errores comunes que deben evitarse a la hora de abordar un proyecto empresarial basado en datos y análisis para fines estratégicos y operativos:

  1. No tener objetivos claros: Es importante tener objetivos claros y medibles para el proyecto para poder medir el progreso y el impacto. Si no se establecen objetivos claros, es difícil saber si el proyecto está avanzando de manera efectiva. Dentro de este capítulo es saber de dónde se parte (Estado AS-IS) para generar un nuevo estado mejorado (TO-BE) y así poder comparar y medir el LOGRO.
  2. No tener un plan de acción detallado: Es esencial tener un plan de acción detallado para llevar a cabo el proyecto y asegurar que se están abordando todas las tareas necesarias. Para tener un plan hemos de establecer y conocer el ROADMAP de ejecución. Si no hay hoja de ruta, vas sin GPS, sin nada más que basado en lo de siempre: Creencias no contrastadas.
  3. No tener en cuenta la calidad y relevancia de los datos: Es importante utilizar datos de calidad y relevantes para el proyecto para obtener resultados precisos y útiles. ¡Será por información! Pero info ≠ Datos. ¡Cuidado!
  4. No involucrar a todos los departamentos afectados: Es importante involucrar a todos los departamentos afectados por el proyecto y asegurar que estén alineados con los objetivos y metas del proyecto. Aqui me surge la risa tonta, porque si hay algo que la ciencia de la experiencia demuestra es que lograr hacerse entender entre diferentes departamentos y además alinearlos, si lo lográsemos, es como hacer posible un nuevo SPACEX, llegar a dónde quieras y retornar vivo.
  5. No tener en cuenta la privacidad y seguridad de los datos: Es fundamental garantizar la privacidad y seguridad de los datos y cumplir con todas las leyes y regulaciones relevantes. Aqui está la gallina de los huevos de oro. Si «metemos la pata» usando, transfiriendo o almacenando Datos que NO debes, amigo/a, ponte a temblar y buscar en el bolsillo remanante de tesorería para afronatr las multacas.
  6. No medir y evaluar el progreso y el impacto: Es importante medir y evaluar el progreso y el impacto del proyecto para asegurar que se está avanzando de manera efectiva. Para eso hace falta un cuadro de mando. Construye uno con «BSC- Designer». Una magnifica herramienta de negocio, que visualiza los que vas a medir y cómo logras implantar resultados.

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