La búsqueda del tesoro digital como cuestión de supervivencia

Actualmente, muchas empresas se comportan exactamente igual: Miran lejos en busca de impulsos para sus estrategias de digitalización e Industria 4.0. Pero no prestan atención a sus datos, el tesoro de oro que atesoran. Pero no prestan atención a sus datos, el tesoro de oro sobre el que están sentadas.

IA: entre la exageración y la incertidumbre

Al mismo tiempo, un hype recorre el país: inteligencia artificial, big data... estos temas dominan las portadas de la prensa comercial y empresarial. Pero en las propias empresas reina una gran incertidumbre.

Así lo demostró también mi pequeña encuesta del otro día en el hackathon de la VDMA sobre mantenimiento predictivo: todas las empresas participantes se ocupan del tema, pero sólo entre el 5 y el 10 por ciento pueden ofrecer ya servicios concretos.

Todo el mundo quiere hacer algo, pero sólo unos pocos avanzan con determinación. ¿A qué se debe? Un factor clave para el éxito es un mandato claro de la dirección para abordar esta cuestión de forma estratégica y visionaria, por ejemplo, en el papel de un CDO.

Además, es necesaria una estrategia de datos que forme parte de la estrategia corporativa. Porque el tema de la digitalización y los datos suele girar en torno a la pregunta existencial: ¿Cómo ganará dinero la empresa dentro de diez años?

Además del mandato del consejo de administración, debe existir una organización de gobierno que abarque todas las actividades, pilotos y proyectos sobre estos temas. Con este "centro digital" como modelo de gobernanza, se garantiza que el tema se impulsa en toda la empresa.

Además de este enfoque descendente, para tener éxito es crucial un enfoque ascendente simultáneo. Esto se debe a que se necesita un acceso directo a los procesos operativos en los que se encuentran los datos.

El éxito de un proyecto concreto de digitalización depende siempre de cuatro factores, que se describen en la regla 3+1 (Michael Herbst, Unity): Los tres componentes tecnología + servicio/aplicación + beneficio juntos forman un caso de uso.

Esto sólo tendrá éxito si también hay un cliente (+1) que obtenga un beneficio concreto de ello. Por tanto, en el sentido del enfoque ascendente, es importante reunir exactamente a aquellas personas para cada proyecto de datos o digitalización que juntas cumplan la regla 3+1.

No basta con añadir unos cuantos analistas de datos al departamento de TI. Si los departamentos no se implican, no tendrá éxito. Y viceversa: si los departamentos quieren utilizar sus datos pero carecen de las herramientas adecuadas, tampoco funcionará.

Otro aspecto que hace fracasar muchos proyectos de datos es: el tamaño hace lento. Aquí no se necesitan grandes proyectos a largo plazo. Es mejor aprender de forma iterativa al principio, probar rápidamente casos de uso muy concretos y demostrar mediante Productos Viables Mínimos (MVP) o una Prueba de Concepto que el beneficio concreto para el cliente existe y la aplicación funciona en un proceso real.

Sólo cuando se ha conseguido esto se puede "industrializar" el servicio de datos. Entonces se desarrolla un procedimiento que puede aplicarse a todos los casos de uso similares de la empresa. Sólo en este punto se gasta mucho dinero -en integración técnica, seguridad informática y de los datos, etc.-, pero con la certeza de que el conjunto aportará valor añadido y funcionará.

Todas las empresas cuentan con un tesoro de datos, simplemente porque tienen procesos operativos. Las que utilicen estos datos podrán marcar la diferencia en su sector. Incluso me atrevería a decir que solo estas empresas sobrevivirán.

Muchas de las herramientas necesarias para la inteligencia artificial o el análisis de datos ya están disponibles gratuitamente y con gran calidad en el sector del código abierto. Las empresas no deben hacerse dependientes de expertos externos, sino ganarlos como socios de innovación para crear competencias importantes. ¡Excave específicamente en busca de su tesoro!