La transformación digital es como el cambio de cableado de una organización, con el objetivo de crear valor mediante el despliegue continuo de tecnología a escala. Una estrategia de transformación digital clara centrada en dominios específicos y habilitada por un conjunto de capacidades específicas es fundamental para que las organizaciones no solo compitan, sino que sobrevivan. Las transformaciones digitales no son un proyecto único; la mayoría de los ejecutivos estarán en este viaje durante el resto de sus carreras.
La transformación digital es el cableado fundamental de la forma en que opera una organización. El objetivo de una transformación digital, como se describe en el nuevo libro de McKinsey Rewired: A McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI (Wiley, 20 de junio de 2023), debería ser construir una ventaja competitiva mediante el despliegue continuo de tecnología a escala para mejorar la experiencia del cliente y reducir los costos.
Como cualquier frase de uso común, "transformación digital" se ha convertido en un término general que significa cosas diferentes para diferentes personas; eso es un problema. La estrategia de transformación digital es fundamental para que las organizaciones no solo compitan, sino que sobrevivan. Si los líderes no pueden tener claro lo que es una transformación digital, y alinear su organización en torno a un programa específico, no pueden esperar tener éxito.
Las transformaciones digitales son diferentes de las transformaciones comerciales regulares, tanto en aspectos pequeños como grandes. Por un lado, las transformaciones empresariales suelen terminar una vez que se ha logrado un nuevo comportamiento. Las transformaciones digitales, por otro lado, son esfuerzos a largo plazo (la mayoría de los ejecutivos estarán en este viaje durante el resto de sus carreras) para reconfigurar la forma en que una organización mejora y cambia continuamente. Eso se debe a que la tecnología, que está en constante evolución, se está integrando aún más en los negocios. Por ejemplo, dada la creciente importancia de la IA para generar conocimientos empresariales y permitir la lógica de toma de decisiones, cualquier transformación digital también debería ser una transformación de la IA.
Los ejecutivos están prestando atención. Se estima que el 90% de todas las organizaciones están experimentando actualmente algún tipo de transformación digital, según la investigación de McKinsey. "Es el momento de 'mostrarme el dinero' para las transformaciones digitales", dice el socio principal de McKinsey, Rodney Zemmel. "Para tener éxito en una transformación digital, debe ser un tema de la agenda del CEO".
Como mostraremos, las transformaciones digitales exitosas dependen menos de cómo las empresas utilizan lo digital y más de cómo se vuelven digitales.
¿Qué capacidades se necesitan para tener éxito en una transformación digital?
La exitosa estrategia de transformación digital requiere una variedad de acciones coordinadas. Rewired establece seis capacidades críticas para una transformación digital exitosa:
La capacidad de elaborar una estrategia clara centrada en el valor del negocio. Las empresas deben centrar sus transformaciones en dominios específicos: viajes de los clientes, procesos o funciones, que generen un valor significativo para el negocio. La transformación debe guiarse por una hoja de ruta que detalle las soluciones y los recursos necesarios para entregar el cambio a los dominios priorizados.
Un fuerte banco de talentos con ingenieros internos. Ninguna empresa puede subcontratar su camino hacia la excelencia digital. Ser digital significa tener tu propio banco de talento digital trabajando codo con codo con tus compañeros de negocios. Los mejores programas de talento digital van mucho más allá de la contratación: deben incluir propuestas de valor para los empleados que atraigan y retengan al mejor talento; procesos ágiles y digitales de recursos humanos para encontrar, gestionar y capacitar talento; y un entorno saludable donde el mejor talento prospere.
Un modelo operativo que puede escalar. Las transformaciones digitales dependen de equipos multifuncionales que reúnen a personas de toda la empresa. La mayoría de las empresas ya tienen un puñado de estos equipos, pero escalar para apoyar a cientos o miles de ellos requiere un nuevo modelo operativo. Hay tres modelos operativos principales a considerar: la fábrica digital, el modelo de producto y plataforma, y el modelo de agilidad para toda la empresa.
Tecnología distribuida que permite a los equipos innovar de forma independiente. La tecnología en una organización debería facilitar a los equipos el desarrollo y la divulgación continua de las innovaciones digitales a los usuarios. Para que esto suceda, las organizaciones deben fomentar un entorno tecnológico distribuido en el que cada equipo pueda acceder a los datos, las aplicaciones y las herramientas de desarrollo de software que necesitan. Los avances tecnológicos recientes pueden ayudar a crear este entorno distribuido: estos incluyen el uso reflexivo de las API para desconectar las aplicaciones, la disponibilidad de herramientas para desarrolladores, la migración selectiva de cargas de trabajo de alto valor a la nube y la automatización del aprovisionamiento de infraestructura.
Acceso a los datos que los equipos pueden usar según sea necesario. Los datos fiables y actuales son cruciales para el éxito de las transformaciones digitales. La arquitectura de datos debe producir datos que sean fácilmente accesibles para los equipos de toda una organización y deben evaluarse y actualizarse continuamente. Se requiere una gobernanza sólida para permitir esta capacidad. El elemento central es el producto de datos, que estructura varias piezas de datos en una unidad coherente que puede ser consumida fácilmente por una variedad de equipos y aplicaciones.
Fuerte adopción y gestión del cambio. En el pasado, el ciclo de adopción de la tecnología era un proceso lineal de recopilación de requisitos, desarrollo de soluciones, pruebas y luego capacitación del usuario final. Este proceso a menudo resultó en bajas tasas de adopción y, en última instancia, un bajo valor comercial. Las transformaciones digitales siguen un proceso mucho más iterativo de diseño, creación de prototipos, recopilación de comentarios y mejora de la solución para que pueda capturar todo el potencial de valor. Como regla general, por cada dólar que gaste en el desarrollo de una solución digital, planee gastar al menos otro dólar en la implementación de cambios de proceso, capacitación de usuarios e iniciativas de gestión de cambios. Las empresas deben pensar en la adopción y el escalado al comienzo de su transformación para que puedan construir los recursos necesarios para lograr el cambio.
Ninguna transformación digital puede tener éxito sin una acción coordinada en todas estas áreas.
¿Qué es un dominio de transformación digital y por qué es importante?
Las transformaciones digitales tienen una probabilidad mucho mayor de éxito cuando los equipos se centran en cambiar dominios enteros (por ejemplo, un viaje del cliente, un proceso o un área funcional) en lugar de solo en casos de uso (un solo paso dentro del dominio, como responder a una llamada de servicio al cliente).
Un enfoque en los dominios es propicio para un cambio efectivo porque abarca todas las actividades relacionadas para ofrecer una solución completa. Por lo tanto, en lugar de centrarse en un solo paso de un proceso, como la creación del proceso para que un cliente abra una cuenta bancaria a través de una aplicación, el dominio también incluiría todas las demás actividades (configuración de la cuenta, verificación, automatización del flujo de trabajo, etc.) necesarias para abrir la cuenta Aritmética con todas esas otras actividades es lo que permite que una solución ofrezca su valor. Un dominio debe ser lo suficientemente grande como para ser valioso y notable para la empresa, pero lo suficientemente pequeño como para ser transformado sin depender demasiado de otras partes del negocio.
La gestión de la interconectividad de los casos de uso y las soluciones dentro de un dominio es una de las claves del éxito de la transformación.
¿Qué papel puede desempeñar la IA en una transformación digital?
AI, y particularmente la IA generativa, está desafiando la forma en que las empresas operan y crean valor, presentando grandes oportunidades para la creación de valor. Pero puede ser fácil distraerse con juguetes nuevos y brillantes. Las transformaciones digitales y de IA, dice el socio principal de McKinsey, Eric Lamarre, "siempre deben comenzar con el problema comercial que desea resolver". Las lecciones de las innovaciones tecnológicas pasadas todavía se aplican: el valor proviene de tener una comprensión clara de los objetivos comerciales y de cómo la tecnología puede ayudar a alcanzarlos. Es importante experimentar y aprender rápidamente, pero también es fundamental resistir la tentación de desarrollar casos de uso con nuevas y emocionantes tecnologías que no escalan y crean valor para el negocio. Lamarre continúa: "Las conversaciones en torno a la IA de generación en este momento, hacen que se sienta como una tecnología en busca de un problema".
La creación de valor con la generación de IA requiere las mismas competencias sólidas necesarias para una transformación digital exitosa, incluida una estrategia clara, un grupo interno de talentos digitales y un modelo operativo receptivo y escalable. Y no es solo un "uno y hecho": las empresas que deseen incorporar la IA de generación en sus propuestas de valor tendrán que revisar continuamente sus hojas de ruta de transformación digital y revisar las soluciones priorizadas para determinar cómo las nuevas iteraciones de los modelos de IA de generación pueden apoyar sus objetivos.
¿Cuáles son los roles clave de liderazgo en una transformación digital?
Una transformación digital exitosa toca una amplia gama de funciones de una organización para que puedan trabajar juntas de nuevas maneras. Esto requiere inversiones coordinadas y a gran escala. La única persona que puede hacer que ese nivel de cambio sostenido suceda es el CEO.
Uno de los trabajos cruciales del CEO es garantizar la alineación, el compromiso y la rendición de cuentas entre el equipo de liderazgo. Sin ninguno de estos, el progreso en las transformaciones digitales puede estancarse rápidamente.
Los líderes a nivel de C-Suite y de unidad de negocio también tienen tareas cruciales. Cuando se trata de tecnología, el director de información normalmente se centra en mejorar el funcionamiento interno de la empresa con la tecnología. El director de tecnología suele trabajar en la mejora de las ofertas de los clientes con tecnología. Los directores digitales, en muchos casos, actúan como líderes de la transformación y, por lo general, trabajan con tecnologías digitales y de IA para crear nuevas experiencias digitales para los usuarios. El director de recursos humanos desempeña un papel crucial al principio de la transformación para asegurar el talento digital y poner en marcha las prácticas de gestión del talento que desarrollarán y retendrán el talento digital, mientras que el director financiero supervisa el caso de negocio de la transformación y el seguimiento de la realización del valor. Por último, el director de riesgos debe dirigir la integración de los controles de riesgo en el proceso de desarrollo y entender cómo responder a los nuevos riesgos, como la privacidad de los datos y la ciberseguridad, que puede generar una transformación digital y de IA.
¿Cómo saber si una transformación digital está funcionando?
Puede ser sorprendentemente difícil saber cómo va una transformación digital. Sin hacer un seguimiento y medir adecuadamente los resultados, los líderes tendrán dificultades para gestionar el rendimiento y asegurarse de que los cambios que están sucediendo estén creando valor.
Saber qué medir es la mitad de la batalla. En las transformaciones digitales, los indicadores clave de rendimiento (KPI) generalmente se dividen en tres categorías:
Creación de valor. Las soluciones digitales suelen dirigirse a uno o unos pocos indicadores clave de rendimiento operativos que generalmente se pueden traducir en beneficios financieros.
Salud del equipo. Muchas transformaciones digitales progresan más lentamente de lo planeado inicialmente, porque sus equipos carecen de personal, no adoptaron formas modernas de trabajar, como la ágil, o carecen de capacidades críticas como la gestión de productos y el diseño de la experiencia del usuario. En nuestra experiencia, los equipos de alto rendimiento pueden ser cinco veces más productivos que los equipos de bajo rendimiento.
Progreso en la gestión del cambio. Estas métricas miden el progreso en la construcción de nuevas capacidades y la salud de la transformación en sí. ¿Estamos movilizando a los equipos según lo planeado? ¿La gente está comprometida? ¿Estamos desarrollando capacidades y talento? ¿La gente está utilizando sin problemas la tecnología, las herramientas y los productos que se están desarrollando? En nuestra experiencia, lo perfecto es el enemigo del bien cuando se maneja el cambio.
Ejemplos de empresas que hacen bien la transformación digital.
Para ser digital, todas las empresas necesitan reconfigurar cómo funcionan.
Érase una vez, Amazon fue solo otra empresa emergente: tuvo que invertir en su tecnología, datos, gestión del rendimiento y prácticas de talento durante años para convertirse en un líder de la industria. La buena noticia es que las transformaciones digitales exitosas no son solo competencia de los titanes de la tecnología. Las empresas establecidas de todo tipo pueden tener éxito en sus viajes de transformación digital. Aquí hay tres ejemplos:
El gigante de la minería de cobre Freeport-McMoRan desbloqueó el rendimiento del siguiente nivel mediante la construcción y el despliegue de un modelo de IA en un molino de concentración de mineral en Bagdad, Arizona. El liderazgo estableció la aspiración de aumentar la producción de cobre del sitio sin una inyección masiva de capital. La compañía reunió equipos multifuncionales para construir, probar e iterar en el modelo de IA, cambiando la cultura para centrarse en las iteraciones rápidas y la mejora continua. Freeport-McMoRan puso a un gerente de producto sénior a cargo de ayudar a coordinar los equipos y mejorar las asignaciones entre los equipos de trabajo, asignó a un director financiero para gestionar el seguimiento y la presentación de informes de impacto, e instituyó un sistema de planificación trimestral (similar a las revisiones comerciales trimestrales) en el que los principales líderes de la compañía se reunieron para establecer objetivos y resultados clave y para centrar los recursos en áreas de alta prioridad.
Vistra, uno de los mayores productores de energía de los Estados Unidos, construyó un modelo de red neuronal de múltiples capas para mejorar la eficiencia general, mejorar la fiabilidad y reducir las emisiones. El modelo peinó dos años de datos en la planta y aprendió qué combinación de factores optimizaría la eficiencia de una planta en un momento dado, convirtiéndolos en un motor impulsado por IA que genera recomendaciones cada 30 minutos para que los operadores mejoren la eficiencia de la tasa de calor de la planta al tiempo que prolongan la vida útil de los activos. La clave del éxito de este enfoque fue la construcción de una capacidad para escalar las soluciones (por ejemplo, una infraestructura de operaciones de aprendizaje automático para estandarizar y mantener los modelos) para que pudieran aplicarse y adaptarse fácilmente a cada una de las estaciones de la red de Vistra. Un equipo multifuncional que incluye operadores de plantas, científicos de datos, traductores de análisis y expertos en procesos de energía, aseguró un desarrollo rápido, modelos de alta calidad y la adopción de los modelos.
Un bot de IA ayudó al Emirates Team de Nueva Zelanda a ganar su cuarta Copa América en 2021. Usando el aprendizaje de refuerzo profundo, el bot aprendió a convertirse en un marinero profesional. Esto sucedió reuniendo a marineros y científicos de datos para desarrollar y entrenar a los bots para que pudieran aprender dinámicamente y obtener una mayor precisión a través de la retroalimentación continua. El equipo dedicó mucho tiempo a averiguar los modelos de aprendizaje correctos, la mejor manera de entrenar al bot y las barandillas adecuadas para poner en su lugar. Para habilitar la escala de cálculo requerida, el equipo alojó muchos de los bots y aplicaciones en la nube.
Fuente: McKinsey & Company,
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