Por: Carlos Cordero Pérez.   13 febrero
El año estará marcado por la implementación de soluciones y servicios basadas en inteligencia artificial y blockchain, la explosión de datos y la necesidad de analizarlos para la toma de decisiones. (Foto archivo GN)
El año estará marcado por la implementación de soluciones y servicios basadas en inteligencia artificial y blockchain, la explosión de datos y la necesidad de analizarlos para la toma de decisiones. (Foto archivo GN)

El cambio digital contagia a las diferentes industrias y a las empresas de diversos tamaños y modelos de negocios, por lo que se espera que durante el año más compañías implementen estrategias y tecnologías de automatización de operaciones.

El desafío es no perder el enfoque y avanzar con prontitud. Si antes se creía que la digitalización podría esperar unos años, ahora más bien se sabe que es imperativo empezar, profundizar y renovar lo avanzado en plazos menos extensos.

“El factor tiempo es crucial y en la manera que se establezcan decisiones que permitan acelerar la entrega de servicios y mejoras a su actual portafolio se verán beneficiados”, aseguró Gustavo Cuervo, asesor regional de soluciones de negocios y de inteligencia artificial de GBM.

El año estará marcado por la implementación de soluciones y servicios basadas en inteligencia artificial y blockchain, la explosión de datos y la necesidad de analizarlos para la toma de decisiones.

“Ya han estado presentes en años anteriores. Sin embargo, este año continuará su adopción e implementación”, dijo Daniel Rojas, gerente de consultoría digital de EY.

1. Foco en el cliente

En el 2019 las empresas poseen varios retos o desafíos que en gran medida se enmarcan en varios objetivos.

En especial, las empresas deben aumentar el foco en convertirse en compañías centradas en el cliente.

¿Qué significa eso?

Que utilizando la tecnología las empresas deben conocer mejor a sus clientes, su comportamiento y la mezcla de productos que consume.

Asimismo, hay que identificar –siempre basándose en la información o los datos– el comportamiento de otros potenciales compradores que sean motivados a través de las recomendaciones.

2. Apuntar al mercado

El otro objetivo es concentrar la digitalización y automatización de sus procesos en las actividades que intervienen en el circuito de compra de un cliente.

Muchas empresas automatizan procesos de proveeduría, relacionados con la cadena de suministros, e internos.

De hecho, según EY, el grueso de las soluciones se verán a nivel interno, en especial en áreas financieras y de logística, pero habrá un incremento de aplicaciones de inteligencia artificial de servicios al cliente.

El reto también deberá ser que estas aplicaciones internas apunten a mejorar el servicio al cliente o para usar la información y personalizar los productos y servicios.

La tecnología les debe permitir dar el salto a optimizar actividades de cara a sus compradores o clientes, cómo interactúan con los productos.

En función de estos objetivos hay que evaluar modelos de negocios que involucren servicios y valores agregados que no podían desarrollar antes por las limitaciones en los procesos convencionales.

También, siempre apoyándose en inteligencia artificial, deberán identificar y descubrir nuevo talento o determinar cómo desarrollar las competencias del talento actual –mediante capacitación o coaching– para desarrollar o diseñar nuevos productos y servicios.

3. Vía nube

Las empresas podrán tener acceso a las nuevas tecnologías, incluyendo inteligencia artificial, a través de plataformas en la nube o como servicio gestionado.

Las arquitecturas basadas en servicios ya han demostrado grandes ventajas en escalabilidad, flexibilidad, rapidez y costos antes los constantes cambios del entorno.

Los servicios de cloud computing para la utilización de las nuevas herramientas, cuya oferta se viene ampliando, permiten vencer barreras existentes para que las empresas de diverso tamaño tengan acceso a las soluciones de digitalización.

La nube favorece satisfacer la necesidad de innovar y presentar nuevos productos al mercado de forma ágil y a ritmo acelerado. También permite crear nuevas herramientas.

Cada empresa podrá usar una solución específica a su giro de negocios, basado en casos de uso en su industria y aplicado a escenarios reales, de fácil identificación y claro retorno.

“Hoy las empresas no necesitan crear la infraestructura tecnológica ni los algoritmos para implementar la inteligencia artificial”, advirtió Mario Morales, director de estrategia e innovación para EY. “Estos se comercializan en plataformas bajo demanda que las empresas pueden adquirir por piezas para armar su rompecabezas a la medida”.

Apoyándose en metodologías ágiles, que ya son un estándar en los departamentos de tecnología de información, y plataformas de servicio (XaaS, todo como servicio) se puede dar seguimiento, tener puntos de control constantes, reducir las ambigüedades y disminuir las desviaciones de producto final.

La utilización de metodologías ágiles para desarrollo de soluciones y servicios es un paso que ya muchas empresas de la región están dando desde el año anterior.

Actualmente se está experimentando con proyectos de corto plazo (de 18 a 24 meses), donde se van implementando y liberando funciones por etapas. (Foto: Archivo GN)
Actualmente se está experimentando con proyectos de corto plazo (de 18 a 24 meses), donde se van implementando y liberando funciones por etapas. (Foto: Archivo GN)
4. Usar los datos

Las empresas pueden aprovechar los datos y generar las aplicaciones y utilizar metodologías y algoritmos de interpretación.

La clave estará, precisamente, en el análisis de la información para identificar la mejor combinación de actividades para obtener mejores resultados y a un menor costo.

Muchas empresas ya cuentan con inversiones en tecnología, en automatización y en medición. Sin embargo, es poco lo que logran pues no están aprovechando los datos.

Las soluciones tecnológicas deberán ayudar a las empresas a procesar la información y, con los algoritmos, generar los resultados para el análisis: entendimiento del entorno, comportamiento de clientes y predicción del negocio.

Las soluciones de inteligencia artificial deberán incrementar la optimización, empezando con la interpretación de la información que ya tienen o los datos generados en las aplicaciones actuales.

De seguido se pueden identificar medidas óptimas de desempeño que garanticen la continuidad del negocio, el almacenamiento y la gestión de la información de compra.

5. Innovar y automatizar

La utilización de las nuevas tecnologías, y especialmente de la inteligencia artificial, se enfocará en la innovación (de productos y procesos) y en la automatización de procesos que prometan mayor productividad y rentabilidad.

“Depende de la capacidad de la organización”, dijo Cuervo, de GBM.

En el sector financiero, uno de los más evolucionados, se establece un modelo de operación para mantener y optimizar las operaciones del negocio.

Al mismo tiempo, hay grupos de trabajo encargados de desarrollar nuevos productos, servicios o atributos que convierten la oferta en única y diferente.

La innovación también podrá venir de startups o fintech en el caso del sector financiero, por lo que las firmas deben estar atentas a la generación de ideas y modelos de negocios en este nivel.

Morales, de EY, advierte que no hay que confundir transformación y digitalización. La primera implica optimizar y mejorar tareas, operaciones o procesos. La segunda implica automatizarlas.

Pero para esto deben estar ya optimizadas o mejoradas tanto para obtener reducciones significativas de tiempo y costo como para evitar automatizar ineficiencias.

6. Ciclos cortos

Las empresas no están interesadas en proyectos de automatización o digitalización de larga duración o ambiciosos a cinco o siete años plazo.

Actualmente se está experimentando con proyectos de corto plazo (de 18 a 24 meses), donde se van implementando y liberando funciones por etapas.

El interés en este tipo de proyectos de corto plazo se debe al impacto económico y en la transformación de las tareas, operaciones y procesos.

De esta forma se puede controlar el riesgo y al mismo tiempo se experimenta con nuevas tecnologías. Además, se puede cumplir con el deseo de los empresarios de obtener retornos en menos de un año.

Así como se implementa la digitalización en periodos breves, se pasa rápidamente a otra etapa de automatización.