Organizaciones impulsadas por datos e inteligencia

Hoy en día se escucha cada vez más y más el concepto de querer ser una organización impulsada por datos (o IDO por sus siglas en inglés “Intelligent Driven Organizations”). Encontramos a menudo reportes, artículos y noticias de todo lo que se puede lograr con datos y cómo las organizaciones que tengan la información y la sepan explotar tendrán una ventaja competitiva en su mercado. Igualmente escuchamos como la Inteligencia Artificial (AI) va a cambiar radicalmente la forma de tomar decisiones usando predicciones sobre varios de los elementos de la cadena de valor de las organizaciones.

Suele suceder que, durante estas conversaciones para llegar a ser organización impulsada por datos e inteligencia, escuchamos sobre la importancia de los datos, pero también sobre cómo estos datos son difíciles de acceder por los empleados o funcionarios de la organización, sobre las complejidades para crear conocimiento a partir de los datos, la necesidad de requerir de un departamento de TIC que disponga los datos o por lo menos que guie los pasos para llegar a la información base. A menudo se indica que hay proliferación de reportes corporativos que entregan información descriptiva tradicional de los sistemas de inteligencia de negocio, pero pocas veces elementos más avanzados de análisis, y lo que es más complejo aún, que nadie sabe a ciencia cierta qué información tiene la organización ni la validez y calidad de la misma, ni hay un control sobre los procesos de gestión de la data y los cuadros de mando corporativos.

Lamentablemente cuando los líderes de IT o negocio que significa estar impulsados a datos, no suelen encontrar un significado claro y la información disponible es limitada. Por tanto, escribo este artículo con animo de dar claridad.

¿Qué es una organización basada o impulsada por datos?

Una organización basada en datos es aquella que comprende la importancia de los datos. Tiene una cultura organizacional que requiere que todas las decisiones comerciales, estratégicas corporativas y misionales en el caso de entidades gubernamentales, estén respaldadas por datos.

Aquí la palabra TODAS es fundamental ya que una organización basada en datos, los empleados no llegan a una reunión de trabajo preparados solo con su intuición. Los hechos son la base para tomar decisiones. No lo hace el título o rango de las personas que están en la reunión. Se presentan números, análisis cuantitativos y premisas respaldadas por datos.

Si tu organización toma decisiones basadas en la intuición o por el “feeling” de mercado o contexto, entonces debes saber que todavía tiene un largo camino por recorrer.

Otro elemento importante es que los datos no son el único punto a tener en cuenta, ya que los datos por sí solos no logran los objetivos que las organizaciones se marcan. Se necesitan otros elementos para completar el ciclo: que esos datos se visualicen correctamente, que los resultados sean usables en las aplicaciones de la organización, que se proporcionen elementos de control sobre esos datos, entre otros. Es por esto por lo que se necesitan equipos multidisciplinarios de trabajo.

los datos por sí solos no logran los objetivos que las organizaciones se marcan

En términos simples, las IDO son las que logran transformar su negocio aprovechando los datos con la inteligencia artificial, embebiendo esos resultados en sus aplicaciones, y aprovechando el desarrollo ágil para fomentar el crecimiento, la innovación, la velocidad para llegar al mercado y la rentabilidad y eficiencia en costos.

Al convertirse en una organización impulsada por la inteligencia y los datos, las organizaciones obtienen la capacidad de capturar señales digitales en sus negocios. En otras palabras, son capaces de medir la efectividad del negocio en todas sus aristas y procesos, permitiendo conectar los datos del negocio con esas mediciones y la retroalimentación recibida, y con la habilidad de analizarlos para crear información y definir acciones a tomar. A esto se llama el ciclo de retroalimentación digital, y es lo que permite a una organización crear relaciones más profundas con sus clientes, tener operaciones más eficientes, empleados más efectivos y mejores productos y servicios.

¿Cuáles son las dimensiones que las organizaciones deben tener en cuenta?

Para lograr tomar las decisiones basadas en data se deben implementar bucles de retroalimentación digital en sus procesos con clientes, productos, operaciones y empleados, orquestando cuatro dimensiones críticas:

• La estrategia ejecutiva a medio y largo plazo
• Las capacidades técnicas de mi organización
• Modelo operativo para ejecutar la estrategia marcada
• Los casos de uso de negocio que son los que realmente traen el retorno de la inversión.

Estrategia Ejecutiva

Este es un aspecto fundamental para trabajar. Se necesita que toda la organización entienda para qué sirven los datos, su valor y cómo usarlos en cada una de las líneas de trabajo. Se necesita lograr que tanto a nivel ejecutivo como en las líneas de negocio se defina:

Del nivel ejecutivo:

• Estrategia empresarial definida con métricas y prioridades digitales establecidas con objetivos
• Compromiso con un modelo operativo ágil y el uso de aplicaciones nativas en la nube como forma de adquirir nuevas capacidades digitales
• Los objetivos de adopción de métricas, nube y tecnología digital se deben desglosar a niveles de líneas de negocio

Y en las líneas de negocio:

• Los equipos presentan hipótesis sobre nuevas métricas y necesidades de capacidades digitales.
• Experimentan sobre nuevas ideas aprovechando procesos ágiles y validando con datos
• Las decisiones Go / No-Go se toman en función de los resultados y “facts” suministrados por los datos.

Capacidades técnicas

La mayoría de las organizaciones ya tienen alguna experiencia con aplicaciones digitales como la automatización y el análisis básico de datos. Pero la Inteligencia Artificial, que permite a las máquinas resolver problemas y tomar acciones que en el pasado solo podían ser realizadas por humanos, va mucho más allá de eso. Las herramientas de Inteligencia Artificial analizan inmensos volúmenes de datos para aprender patrones subyacentes, para tomar decisiones complejas, predecir elementos clave de la organización, reconocer imágenes y el habla humana, entre muchas otras cosas.

Estas capacidades serán enormemente valiosas a medida que las organizaciones se enfrenten y se adapten a la nueva realidad del mundo post-COVID. Esta nueva realidad tendrá un impacto significativo en los costos, ingresos y modelos operativos de las organizaciones.

Otras capacidades técnicas serán igualmente valiosas para las organizaciones, sin embargo, entender el panorama completo de esas capacidades es generalmente complejo. Entre ellas se encuentran:

• Aplicaciones inteligentes:
• Servicios de datos e inteligencia de negocio (BI)
• Servicios de Inteligencia Artificial
• Servicios de desarrollo de aplicaciones
• Plataforma de datos
• Internet de las Cosas (IoT)
• Operación
• Gobernanza

Modelo Operativo

Estar impulsado por la inteligencia y los datos significa que deseamos el control de las operaciones con capacidades y entrega de servicios segura, predecible y flexible. Se busca innovación para poder proporcionar un desarrollo más rápido y se busca desplegar las ideas de negocio mediante la adopción de servicios en la nube, por ejemplo. Se desea velocidad, se desea agilidad, se desea reducir el tiempo de llegada al mercado para mantenerse competitivo. Todo esto mientras se controlan los costos al aprovechar la nube pública para limitar la inversión inicial y escalar rápidamente y sin límite.

Muchas compañías digitales están utilizando prácticas de desarrollo ágiles para entregar bienes y servicios a los clientes y empleados de manera más eficiente y con mayor confiabilidad. Utilizando este enfoque de desarrollo de software en todas las unidades de negocios y grupos de productos, las empresas digitales han sido capaces de diseñar y construir características rápidamente, probarlas con los clientes y empleados y refinarlas y actualizarlas en iteraciones rápidas.

Por el contrario, las empresas tradicionales, carecen de metodologías ágiles en la mayoría de sus equipos de desarrollo de productos y aplicaciones. Muchos bancos, por ejemplo, han establecido unidades digitales para desarrollar y lanzar aplicaciones móviles o funciones de sitios web rápidamente. Pero esos grupos generalmente permanecen desconectados física y estratégicamente del resto de la organización.

La investigación indica que muchas empresas tradicionales están experimentando con prácticas ágiles en proyectos piloto discretos y obteniendo modestos beneficios de ellos.

Hay muchas razones por las que las empresas tradicionales no han podido ampliar con éxito sus programas ágiles, pero creemos que un impedimento principal son sus modelos operativos y estructuras organizativas existentes. En la mayoría de estas empresas, el proceso de desarrollo de software o producto sigue siendo fragmentado y complejo: una solicitud de negocio para una nueva característica del sitio web puede poner en marcha un proceso de desarrollo que involucra a varios equipos, cada uno de los cuales aborda una serie de tareas que se incorporan a la solicitud original. Por ejemplo, un equipo que trabaja en la aplicación front-end, otro que actualiza servidores y bases de datos asociados, y otro que reconcilia la aplicación front-end con los sistemas back-end legados. Además, los procesos de negocio de apoyo (entre ellos, presupuestación, planificación y tercerización) y los roles y responsabilidades existentes tanto en la organización de TI como en otras áreas continúan adhiriéndose estrechamente al enfoque en cascada / WaterFall.

Para implementar un desarrollo ágil a escala, las empresas deberán modificar sus modelos operativos y estructuras organizativas.

Generalmente buscamos cambiar la forma en que las organizaciones piensan y trabajan cambiando 4 cosas principales:

1. Estructura organizacional: Buscamos avanzar desde un enfoque orientado a aplicaciones, con equipos en constante cambio y recursos agrupados y perspectiva en silos, a un enfoque basado en el producto con equipos estables y recursos dedicados, con perspectiva de extremo a extremo
2. Interacciones entre la empresa y la TI: pasar de un proceso de desarrollo administrado por un propietario de producto / Product Owner de TI, con los aportes necesarios del equipo de negocio, a un proceso de desarrollo gestionado por un propietario de negocio fuerte, que trabaja estrechamente con TI en todas las etapas
3. Roles y responsabilidades: pasar de un equipo scrum que involucra roles de gerente de pensando en enfoques en cascada/WaterFall, a un equipo donde todos los roles están integrados dentro de equipos scrum autoorganizados; el rol del gerente de proyecto se minimiza y los gerentes de línea se centran en el desarrollo de capacidades
4. Presupuestos y planificación: pasar de un presupuesto anual tradicional, con un presupuesto fijo asignado a los proyectos, a un presupuesto de estilo de capital de riesgo, donde se lanza un producto mínimamente viable y la financiación futura depende del rendimiento del producto.

Casos de negocio

Un caso de uso bien escrito ofrece a los equipos de análisis, desarrollo y pruebas una guía invaluable. Un caso de uso es una historia formalizada que describe cómo alguien interactúa con un sistema existente y el proceso, y debe formar parte de cada conjunto de herramientas permanentes de la organización.

Recapitulación final

Como mensaje final recuerde que se necesitan 4 elementos a través de los cuales se dan los pasos para convertirse en una organización “Data & Intelligence Driven”:

1. Estrategia ejecutiva con la creación de una cultura sobre los datos y la inteligencia artificial, con la definición de objetivos medibles asignados en toda la organización
2. Capacidades tecnológicas que se deberán abordar durante el viaje de transformación digital para ser eficaz en el uso de los datos y su consumo
3. Un modelo operativo ágil que aprovecha DevOps y MLOps mientras se establece un proceso de gestión y control para toda la organización con el fin de gobernar cada fase del proceso de desarrollo y la priorización de nuevas ideas / proyectos
4. La identificación y profundización de casos de uso de negocio que ayudan a conectar a los usuarios de negocio y personas con las capacidades técnicas