Los 4 niveles de la transformación digital
Un marco para garantizar que sus inversiones digitales estén impulsadas por objetivos estratégicos.
Por Mohan Subramaniam
Innovación disruptiva
Harvard Business Review
#Doxa #innovación #disruptiva #estrategia #tecnologías #Internet #gestión #TI #información #telecomunicaciones
Resumen. Las empresas a menudo asumen que si adoptan la tecnología digital de alguna manera, están transformando digitalmente su negocio. Como resultado, a menudo solo realizan cambios e inversiones ad hoc en el ámbito digital, con resultados ineficaces. Este artículo proporciona una introducción a cuatro niveles distintos de transformación digital, cada uno de los cuales cumple con diferentes objetivos estratégicos y permite a las empresas maximizar el valor que obtienen de las tecnologías digitales.
Es fácil reconocer el papel revolucionario que están desempeñando las tecnologías digitales en la economía moderna. El desafío, al que la mayoría de las empresas aún no se ha enfrentado, es descubrir cómo capturar por completo los diferentes tipos de valor que ofrecen estas tecnologías. Desarrollar una estrategia para la transformación digital que aproveche al máximo este valor tampoco es fácil. Sin una evaluación integral de lo que pueden ofrecer las tecnologías digitales, las empresas tienden a asumir que cualquier aplicación de tecnologías digitales modernas conducirá a una transformación digital. En consecuencia, muchos de ellos toman decisiones comerciales ad-hoc sobre el uso de tecnologías digitales y terminan luchando incluso por mantener la paridad competitiva, a pesar de inversiones sustanciales.
Para obtener una indicación del rango completo de valor que pueden ofrecer las tecnologías digitales, considere los siguientes cuatro ejemplos, cada uno de los cuales destaca las ventajas estratégicas disponibles en un nivel diferente de transformación digital.
Nivel uno: eficiencias operativas. Ford adopta una nueva inspección automatizada basada en visión de los trabajos de pintura en sus plantas a través de la realidad virtual y aumentada, el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial. Con estas tecnologías, la empresa mejora la detección de imperfecciones y reduce los defectos en sus coches. En este caso, los datos se generan mediante nuevas tecnologías a partir de activos de fábrica, y la IA utiliza estos datos para detectar y prevenir defectos de fabricación en tiempo real.
Nivel dos: eficiencias operativas avanzadas. Caterpillar instala sensores en sus productos de equipos de construcción para rastrear cómo se usa cada uno de ellos en un sitio de construcción. Por ejemplo, descubre que los clientes usan sus motoniveladoras para nivelar grava más liviana con más frecuencia que para nivelar tierra más pesada. Utilizando esta información, la empresa presenta una motoniveladora rentable diseñada principalmente para nivelar grava en lugar de tierra.
Al igual que Ford en el ejemplo anterior, Caterpillar se beneficia aquí de las ganancias de eficiencia operativa al mejorar la productividad del desarrollo de productos. Sin embargo, la diferencia es que los datos de los sensores de la empresa provienen de los clientes que utilizan sus productos, no de los activos de la planta de fabricación. Esa dimensión del cliente, por supuesto, plantea desafíos adicionales. Las ganancias de eficiencia en este nivel también se extienden más allá de la utilización de activos.
Nivel tres: servicios basados en datos de cadenas de valor. GE rastrea los datos de los sensores de productos de sus motores a reacción, los analiza mediante IA y ofrece orientación en tiempo real para que los pilotos vuelen de manera que optimicen la eficiencia del combustible. Luego, GE se apropia de una parte de los ahorros de costos de sus clientes a través de nuevas anualidades de ingresos "basados en resultados". En otras palabras, sus clientes pagan a GE una parte de lo que ahorran por la eficiencia del combustible, además de lo que pagan por el producto.
En este caso, la iniciativa implica cambiar el modelo comercial imperante de uno que está diseñado para producir y vender productos a uno que brinda servicios basados en datos a los clientes digitales. Las unidades de I + D, desarrollo de productos, ventas y servicio posventa de GE están todas conectadas digitalmente para recibir, analizar, generar, compartir y reaccionar a los datos de sensores e IoT de miles de productos discretos en tiempo real. Debido a que esto genera nuevas fuentes de ingresos, hace más que simplemente mejorar la eficiencia operativa.
Nivel cuatro: servicios basados en datos de plataformas digitales. Peloton utiliza los datos de los sensores de productos de su equipo de ejercicio para crear una comunidad de usuarios y hacer coincidir a los usuarios individuales con los entrenadores adecuados. Los productos de Peloton generan datos de interacción del usuario, que luego la empresa utiliza para facilitar los intercambios entre sus clientes digitales y varias entidades de terceros fuera del ámbito de sus cadenas de valor. Los algoritmos de inteligencia artificial relacionan a usuarios específicos con entrenadores adecuados que analizan datos de interacción entre el producto y el usuario, de manera muy similar a la forma en que Uber relaciona a los pasajeros con los conductores que usan datos de sus aplicaciones.
Al igual que GE en el ejemplo anterior, Peloton está generando nuevos ingresos a partir de sus servicios basados en datos, pero extendiendo sus productos a plataformas digitales. Este nivel de transformación digital es el más desafiante para las empresas heredadas de la era industrial y para las empresas que operan con modelos comerciales impulsados por cadenas de valor y poca experiencia con plataformas digitales.
Impulsores del valor digital
Para pensar correctamente en estos cuatro niveles de transformación, el primer paso es reconocer que las tecnologías digitales modernas tienen dos impulsores de valor notables: los datos en su nueva función expansiva y los ecosistemas digitales emergentes. Explorémoslos brevemente uno por uno.
Los datos solían ser episódicos (generados por eventos discretos como el envío de un componente de un proveedor), pero cada vez más se están volviendo interactivos (generados continuamente por sensores y el IoT para rastrear información). Este seguimiento continuo de los activos y sus parámetros operativos puede impulsar la productividad. Si usa sensores para rastrear y mantener los niveles de temperatura mientras sobrecalienta el acero fundido, puede mejorar su calidad y rendimiento. Si integra sensores en determinados productos, puede revolucionar la experiencia del usuario. Piense en cómo los colchones inteligentes rastrean la frecuencia cardíaca, los patrones de respiración y los movimientos corporales de los usuarios, y luego adaptan su forma en tiempo real para mejorar el sueño de los usuarios. O cómo los sensores integrados en los automóviles pueden proporcionar información que ayude a las personas a conducir con más cuidado.
Más fundamentalmente, esta interactividad invierte las funciones de los productos y los datos. Los datos han respaldado tradicionalmente productos, pero, cada vez más, los productos ahora respaldan datos. Los productos ya no solo ofrecen funcionalidad, ayudan a construir una marca o generan ingresos; ahora también sirven como conductos para datos interactivos y fuentes para nuevas experiencias de clientes.
Para aprovechar el nuevo rol expansivo de los datos interactivos, las empresas también necesitan redes de generadores y destinatarios de datos. Dichas redes pueden emanar de sensores y conectividad habilitada para IoT que equivalen a ecosistemas digitales.
Han surgido dos tipos principales de ecosistemas digitales, ninguno de los cuales existía antes de los avances modernos en datos y conectividad digital. Un tipo es el ecosistema de producción, que abarca los vínculos digitales dentro de las cadenas de valor. Al vincular los datos de los sensores y de IoT de los automóviles a los proveedores de repuestos, almacenes y concesionarios de servicios, por ejemplo, las empresas de automóviles pueden ofrecer servicios de mantenimiento predictivo. El otro tipo es el ecosistema de consumo, que involucra redes fuera de la cadena de valor de una empresa. Considere las bombillas inteligentes en las farolas que están diseñadas para detectar disparos: sus ecosistemas de consumo incluyen una red de cámaras, operadores del 911 y ambulancias, todos los cuales juntos ayudan a mejorar la seguridad en las calles.
Tanto los ecosistemas de producción como de consumo, impulsados por datos interactivos, generan un nuevo valor. Como muestra la figura a continuación, esto se mantiene en los cuatro niveles de transformación digital discutidos anteriormente. Los primeros tres niveles dependen de los ecosistemas de producción y el cuarto de los ecosistemas de consumo.
Para determinar su estrategia óptima de transformación digital, evalúe su necesidad de participar en cada uno de los cuatro niveles en la figura anterior y luego concéntrese en las inversiones que lo ayudarán a aprovechar los beneficios de los datos interactivos y los ecosistemas digitales.
El nivel uno es imprescindible, ya que la mayoría de las empresas pueden beneficiarse de la eficiencia operativa. La gran mayoría de las iniciativas de transformación digital tienen lugar en este nivel, lo que es especialmente importante si las eficiencias operativas son una gran parte del impulso estratégico de una empresa. Las empresas de petróleo y gas, por ejemplo, gestionan pozos de petróleo, oleoductos y refinerías que requieren inversiones por valor de miles de millones. Si estas empresas deciden utilizar dispositivos de IoT e inteligencia artificial para encontrar reservas y mantener tuberías y activos de refinería, pueden ahorrar hasta un 60% de sus costos operativos. Los desafíos clave en este nivel incluyen la instalación de una amplia generación de datos interactivos en la utilización de activos y la ruptura de silos en torno al intercambio de datos.
El nivel dos es imperativo para las empresas que venden productos que tienen el potencial de acceder a datos interactivos de los usuarios, que se pueden aprovechar para obtener una ventaja estratégica más allá de lo que está disponible en el nivel uno. El nivel dos se convierte en la parada final si los datos interactivos disponibles entre el producto y el usuario no son aptos para los servicios que generan ingresos. Muchos productos envasados para el consumidor entran en esta categoría. El uso principal de datos interactivos en tales negocios es mejorar la eficiencia de la publicidad o el desarrollo de productos.
El Nivel Tres es para empresas que reconocen que pueden generar servicios basados en datos a partir de productos y cadenas de valor. Estas empresas deben enriquecer sus ecosistemas de producción para ampliar su ventaja estratégica desde la eficiencia operativa hasta nuevos servicios basados en datos.
En este nivel, las empresas cruzan una barrera importante: en lugar de usar datos solo para la eficiencia operativa, los usan para generar ingresos. Si su empresa no tiene acceso a un ecosistema de consumo, el tercer nivel es la última parada para usted. Los lavavajillas equipados con sensores e inteligencia artificial pueden anticipar fallas en los componentes para ofrecer servicios predictivos, por ejemplo, pero son difíciles de conectar digitalmente a objetos complementarios y extenderlos a plataformas digitales. Dicho esto, muchas empresas pierden oportunidades en este nivel. Pasan por alto los ecosistemas de consumo de sus productos o consideran demasiado arriesgado extender sus productos a plataformas digitales. Muchos de los rivales de Peloton y Nordic Track han caído en esta trampa.
Finalmente, el Nivel Cuatro es estratégicamente importante para cualquier empresa cuyos productos tengan ecosistemas de consumo emergentes. Las empresas que permanecen dentro de sus ecosistemas de producción en tales escenarios corren el riesgo de ser mercantilizadas. Extender los productos a las plataformas digitales es su principal desafío.
Por supuesto, no todas las empresas querrán o podrán participar en transformaciones en los cuatro niveles discutidos en este artículo. Algunos pueden optar por centrarse en solo uno o unos pocos, pero, no obstante, todas las empresas deben permanecer conscientes del universo en expansión de nuevas posibilidades. Las oportunidades abundan y una estrategia de transformación digital bien pensada, basada en el marco que se presenta aquí, ayudará a las empresas a seguir siendo relevantes en el mundo moderno.
Mohan Subramaniam es profesor asociado de estrategia en Carroll School of Management de Boston College. Las ideas aquí están basadas en su próximo libro, The Future of Competitive Strategy: Unleashing the Power of Data and Digital Ecosystems, que será publicado por MIT Press en el otoño de 2022. Síguelo en Twitter @profmohans.
No hay comentarios:
Publicar un comentario