En la medida que la disponibilidad de datos y la facilidad para analizarlos se expande, las empresas viven un proceso de aceleración que les exige tomar decisiones a toda velocidad y hacer uso del caudal de información. El doctor Maciej Bazela, profesor del área de Entorno Político y Social del IPADE y consejero de istmo, platicó sobre este tema con el doctor Medini Singh, profesor de Columbia Business School y experto en el tema.
Sobre el tema de hacer negocios en la era digital; estrategia, marketing, operaciones. ¿Cuál es su mensaje principal para empresarios acerca del impacto de la era digital en la operación de las empresas?
He estado suficiente tiempo en este campo, como para saber que no hay nada que transforme completamente al mundo de los negocios. Yo sé que los consultores, a veces incluso las escuelas de negocio, tratan de crear un hiperambiente en el que dicen: “esto lo cambia todo”. Eso no es real, en lo absoluto. Sí cambia cómo hacemos mercadotecnia, cómo llegamos al consumidor, cómo ofrecemos nuevos canales, cómo nos comunicamos y qué tipo de información tenemos para tomar una mejor decisión. En mi opinión, se trata de una aceleración de las cosas que ya sabemos, pero que ahora podemos hacer mejor; éste es un aspecto del cambio.
El otro aspecto es el papel del análisis de información. Por décadas hemos desarrollado herramientas que no podíamos atender, porque no había información con la cual trabajar o no existía el poder de cómputo. Ambos problemas se han resuelto. William E. Deming tiene una frase famosa: “Confiamos en Dios; todos los demás tienen que traer datos”. No tenía ni idea de la cantidad de datos que se venía. Ahora, el desafío de las escuelas de negocio es crear una estructura para que los datos permitan una mejor toma de decisiones.
Entonces, el mundo se ha movido en otra dirección: ahora cree en los datos, pero éstos por sí solos no logran nada. Por ejemplo, la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos graba tantas conversaciones telefónicas; tiene tantos datos por revisar de Afganistán, Irak y otros, que en realidad no es posible lograr que toda esta información tenga sentido. Sólo cuando ocurre un desastre, regresan a revisar algunas cosas y tratan de relacionarlas.
En un país en donde el conocimiento de idiomas extranjeros está disminuyendo, tener este tipo de grabaciones de conversaciones telefónicas es un indicador de la desconexión entre la toma de decisiones y lo que podemos hacer con los datos y la cantidad de datos. Entonces, el reto para nosotros es averiguar cómo extraer mejor información, cómo analizarla mejor y cómo trabajar con ésta para tomar mejores decisiones.
El conocimiento tradicional es lo único en lo que seguiremos coincidiendo. Mi primera maestría en la Universidad Carnegie Mellon fue en robótica y automatización: inteligencia artificial, razonamiento en máquinas y todos estos temas. En ese momento, las computadoras no tenían capacidad suficiente para hacer nada de lo que se ve en aprendizaje de máquinas hoy en día, el primer 80% o 90% es conocimiento existente que se ha acumulado durante las últimas cuatro o cinco décadas, aplicado a la información que está por venir.
Lo que quiero expresar es lo siguiente: no todo está cambiando. Las buenas prácticas de administración y el instinto siguen ahí, hay una función para este arte. La ciencia de los datos nos permite que ese arte no sea experimental, sino que se verifique antes de instrumentarlo.
En cierto modo esta sobrecarga de información y datos hace que las empresas deban luchar por ser más ágiles, más dinámicas y más críticas al seleccionar la información que usan para tomar decisiones.
Si es así, ¿qué debería hacer una empresa para ‘nadar mejor’ en ese gran mar de información?
Tomemos a Amazon, es muy buen ejemplo. Al principio era básicamente una plataforma de internet para hacer pedidos. Una vez que la plataforma se desarrolló, el tema fue cómo crear un modelo de distribución con bodegas centralizadas y búsqueda, empaque y envío, de la forma más eficiente posible. Pero eso ya es el pasado.
Gradualmente, Amazon aprendió que, como la gente tiene una mente, sus patrones mentales son una fuente de información, así que invirtieron en esa parte del modelo. Luego vinieron las opiniones que las personas expresaban sobre las cosas que vendían, mismas que eran seguidas por otros. Éste es un modelo de transferencia de confianza. Normalmente nuestra memoria nos permite decidir si podemos confiar en alguien; ahora confiamos en extraños que han leído libros similares al nuestro, para que nos den su opinión acerca de qué más consumir.
Esta travesía, y se puede apreciar en cada nivel que Amazon agrega, es permanente y no va a parar. Entonces, el momento para empezar siempre es en el que estás; en cómo traer información para tomar mejores decisiones. Sería inútil pensar que mañana podemos ser GE o Amazon, esa no es la forma correcta de hacerlo. Debemos comenzar donde nos encontramos. ¿Cómo podemos traer esa información? ¿Cómo podemos averiguar algo más sobre nuestros clientes, nuestra distribución y llevarla al siguiente nivel?
Quisiera preguntarle sobre su área de especialización, porque ha estudiado aspectos fascinantes y muy específicos de la excelencia operativa. Por un lado, estudió el papel de la velocidad en la competencia y, al mismo tiempo, estudió conexiones entre operaciones, decisiones y riesgos. ¿Podría explicarnos un poco más al respecto?
Lo primero es la velocidad: uno de los impactos de los datos, incluso antes de la era digital, ha sido que la aceleración cunde en todos los aspectos.
Ahora, CNN Today o las noticias en tiempo real han matado a los noticieros televisivos, que daban un resumen del día en una hora. Nadie espera a ver los noticieros actualmente, ¿verdad? Nadie espera a leer The New York Times hasta que sale por la mañana; nos conectamos a internet y lo leemos. Hemos llegado a un nivel en el que no queremos esperar que la música salga al mercado, en el momento en que se lanza el álbum, lo podemos descargar. Yo descargo The Economist el primer día a las 5:00 de la mañana, aunque no lo leo hasta el sábado.
¿Cuál es el impacto de todo esto? Esta aceleración ha cambiado el ciclo de planeación y la duración de la vida de los productos. Esta aceleración ha cambiado los tiempos de investigación de los teléfonos de Samsung y cuál es un plazo razonable para dar con una respuesta. Entonces, los gerentes, que no están acostumbrados a esto, pagan un precio muy alto. Samsung encontró lo que estaba mal, pero era demasiado tarde, ¿no es cierto? La investigación se vio forzada y consiguió desarrollar un teléfono mejor, pero un año después; para ese momento, era imperdonable.
Ahora, la incertidumbre ha sido un tema importante en mi investigación, desde mis días de postgrado. ¿Cuál es la conexión entre riesgo y operaciones de empresa? Por ejemplo, hemos entendido desde hace algún tiempo que la información y el inventario se pueden sustituir. En otras palabras, al invertir en mejor información, al tener menos errores en los pronósticos, evitamos la necesidad de tener más inventario.
Esta ecuación se conoce desde hace tiempo. Lo nuevo es que hay una relación entre la velocidad y el inventario, la velocidad y la información. Si podemos aumentar nuestra velocidad, no necesitamos tantos pronósticos, ni tanto inventario. Entonces la relación entre la velocidad y la incertidumbre ha mejorado.
Una manera de reducir la incertidumbre es aumentar la velocidad, porque entre más largo sea el ciclo de planeación, más largo será el ciclo de desarrollo; se necesitarán más pronósticos, habrá más errores en ellos y se necesitará una mayor cantidad de inventario de seguridad.
Entonces, estas tres cosas forman parte de la misma conexión. Muchas veces no lo vemos. Si pensamos en un triángulo: velocidad, información e inventario, todas las empresas están en algún lugar del triángulo, dependiendo de dónde se encuentren y la velocidad a la que operen. Hacia dónde irán en velocidad e inventario, dependerá de su estrategia, capacidad y ventajas.
