Doxa 1308

Cómo navegar por la ambigüedad de una transformación digital.

Por Mike Walsh 

Transformación digital

Harvard Business Review

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Resumen. Una transformación digital exitosa puede ser difícil de predecir o planificar; a menudo es el resultado de nuevas interacciones con los clientes, nuevas combinaciones de talentos y equipos, alianzas inesperadas con nuevos socios y modelos de negocio completamente nuevos. Estos componentes están en constante evolución, moldeados e influenciados por sistemas algorítmicos, agregados de tal manera que su comportamiento colectivo es más que la suma de sus partes. Más es diferente. Así como el agua se convierte en hielo cuando está lo suficientemente fría, o el grafito se convierte en diamante bajo suficiente presión, en un punto crítico, más datos y algoritmos pueden transformar una organización o industria en algo completamente diferente. Eso plantea una pregunta para los líderes: ¿cómo navegan en una transformación de lo que saben a lo que aún tienen que definir? Lo que necesita es un enfoque emergente para la transformación digital, centrado en los tres principios descritos en este artículo.

Es fácil adoptar una visión reduccionista cuando se piensa en la transformación digital. Arregle lo suficiente de los sistemas granulares que manejan sus finanzas, logística, marketing y recursos humanos, y eventualmente se reinventará a sí mismo, o eso dice la ilusión. En verdad, cuando una organización renace con la inteligencia artificial en su núcleo, no solo es más rápida o mejor que sus pares; se vuelve diferente. Y diferente es lo que necesita si planea remodelar industrias y redefinir la competencia en su mercado.

Una transformación digital exitosa puede ser difícil de predecir o planificar; a menudo es el resultado de nuevas interacciones con los clientes, nuevas combinaciones de talentos y equipos, alianzas inesperadas con nuevos socios y modelos de negocio completamente nuevos. Estos componentes están en constante evolución, moldeados e influenciados por sistemas algorítmicos, agregados de tal manera que su comportamiento colectivo es más que la suma de sus partes. Más es diferente. Así como el agua se convierte en hielo cuando está lo suficientemente fría, o el grafito se convierte en diamante bajo suficiente presión, en un punto crítico, más datos y algoritmos pueden transformar una organización o industria en algo completamente diferente.

Eso plantea una pregunta para los líderes: ¿cómo navegan en una transformación de lo que saben a lo que aún tienen que definir? Lo que necesita es un enfoque emergente para la transformación digital, centrado en tres principios:

Actúe antes de la transición de fase.

En julio de 2021, sucedió algo extraordinario en la industria del automóvil. Bugatti, fundada en 1909 y fabricante de algunos de los hipercoches más caros del mundo, anunció su intención de fusionarse con Rimac Automobili, una startup automotriz croata que comenzó en 2009 y que está dirigida por Mate Rimac, su fundador de 33 años. La distancia entre las dos organizaciones era de más de cien años; era la brecha tecnológica y filosófica entre dos formas de movilidad muy diferentes.

Volkswagen, la empresa matriz de Bugatti desde que asumió el control en 1998, había gastado más de $ 2.4 mil millones para desarrollar un vehículo con motor de combustión que pudiera superar las 300 mph y alcanzar 0-60 mph en menos de 2.5 segundos. Sin embargo, en un futuro cada vez más propulsado por electricidad, el destino de Bugatti estaba lejos de ser seguro. La creación de la próxima generación de automóviles eléctricos de alto rendimiento no solo requeriría una inversión sustancial, sino también un conjunto completamente nuevo de capacidades para desarrollar un tren de potencia eléctrico impulsado por IA. A pesar del estatus de recién llegado de Rimac, los líderes de Volkswagen se dieron cuenta de que se acercaba una fase de transición y que tenían que tomar medidas anticipadas. En lugar de simplemente subcontratar a la startup, propusieron una asociación.

Fue un acierto. La inteligencia artificial, la automatización y los algoritmos ahora infunden todas las etapas del desarrollo moderno de los hipercoches, desde el diseño aerodinámico hasta la optimización de la batería. Sin embargo, el valor de la fusión de Bugatti para VW fue más que solo experiencia en inteligencia artificial; Rimac había desarrollado un conjunto único de capacidades debido a su estatus de retador en la industria automotriz. Sin los recursos para adoptar un enfoque más tradicional, se vieron obligados a innovar.

“Cuando iniciamos nuestra empresa, no teníamos más remedio que desarrollar nuestra propia tecnología”, me explicó Mate Rimac. “No podíamos permitirnos pagar regalías a un proveedor por la tecnología existente o que desarrollaran tecnologías para nosotros. Además, el rendimiento y las características que queríamos no eran posibles con la tecnología existente. Por lo tanto, construimos la mayoría de los sistemas clave nosotros mismos, haciendo las cosas de manera rápida y económica, con un extenso modelado 3D y pruebas digitales".

Desafortunadamente, las transiciones de fase rara vez son excepcionales. La disrupción tecnológica es una obertura que prepara el escenario para una cascada de cambios en los modelos comerciales, los comportamientos de los clientes y la dinámica de la industria. Mientras que VW se hizo esperar para asociarse con un reproductor de tecnología emergente, el transporte es todavía en las primeras etapas de su 21 er reinvención siglo. “Será la mayor disrupción que jamás hayamos tenido en la industria automotriz”, dice Rimac. “Cuando las personas ya no conducen ni poseen automóviles, y la movilidad se convierte en un servicio, tener un automóvil ya no es tan necesario como antes. Los fabricantes de equipos originales tendrán que convertirse en proveedores de movilidad, ofreciendo sus automóviles en suscripción, disponibles con solo presionar un botón para viajes autónomos. Es una gran oportunidad para los nuevos jugadores".

Amplíe el aprendizaje y la adaptación.

En una estrategia digital emergente, el aprendizaje es lo que le permite aprovechar sus esfuerzos de digitalización para evolucionar más rápido que su competencia. Para Kevin Johnson, presidente y director ejecutivo de Starbucks, un factor clave que impulsa la transformación digital de la empresa ha sido su capacidad para aprender a escala. En su opinión, aumentar la velocidad de la innovación en Starbucks exigía un enfoque de aprendizaje y adaptación. Su mantra actual es "pasar de la idea a la acción en 100 días".

El enfoque de Starbucks para la amplificación impulsada por IA ha respaldado la transformación de la empresa de un minorista de café a una plataforma tecnológica basada en datos. Sirviendo a más de 100 millones de clientes semanalmente en 31,000 tiendas, con 24.8 millones de usuarios de aplicaciones móviles registrados y activos solo en los EE. UU., Starbucks ha construido una máquina de aprendizaje para agregar grandes cantidades de datos valiosos sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. En el centro de esta plataforma se encuentra la estrategia de volante digital de Starbucks que vincula un poderoso programa de recompensas, métodos de pago simplificados, personalización en forma de ofertas especiales y procesos de pedido rápidos y convenientes.

Starbucks adoptó rápidamente los pedidos y pagos móviles, muy por delante de sus pares más sofisticados tecnológicamente. Comenzó a aceptar pagos móviles a nivel nacional en 2011. Cuando Apple comenzó a implementar los pagos móviles en 2014, Starbucks ya estaba procesando 7 millones de transacciones de pagos móviles semanales en los EE. UU., Mientras aumentaba su base de datos de usuarios de aplicaciones móviles. En el cuarto trimestre de 2021, el 51% de las ventas operadas por la compañía en EE. UU. Fueron impulsadas por clientes que eran miembros de Starbucks Rewards.

Pero la compañía fue más allá, utilizando su crecimiento en datos móviles para ampliar su capacidad de bloquear a los usuarios con recompensas, pagos digitales y pedidos móviles. El motor de inteligencia artificial de Starbucks procesa todo, desde datos sobre las horas del día en que las personas suelen pedir las bebidas que les gustan habitualmente, que luego se pueden combinar con otros datos como la ubicación geográfica, el clima y la estacionalidad para ofrecer recomendaciones personalizadas, ofertas o incluso misiones y desafíos para ganar puntos de recompensa adicionales. El nivel de compromiso digital generado por esta plataforma se volvió particularmente importante durante la crisis de Covid-19, cuando muchas tiendas físicas tuvieron que cerrar. Hoy en día, drive-thru y Orden móvil y de pago (MOP) junto cuenta para el 70% de las transacciones: un aumento del 15% con respecto a los niveles anteriores a la pandemia.

El volante digital es solo una parte de los esfuerzos de Starbuck para aprovechar el aprendizaje. También están adoptando la inteligencia artificial y la automatización como parte de su modelo operativo más amplio. Según Johnson, "nuestra plataforma de inteligencia artificial Deep Brew, que ha automatizado la gestión diaria del inventario y las mejoras en la formación y el personal de la tienda, se diseñó para reducir la complejidad en nuestras tiendas".

Invierta en capacidades, no en competencias.

¿Cómo planeas un futuro impredecible? Contrariamente a la intuición, la mejor respuesta a la incertidumbre no es retirarse a lo familiar, sino apostar por su capacidad para explorar lo desconocido. Cuando surgió la noticia de la pandemia, Moderna Therapeutics estaba trabajando en varios medicamentos basados ​​en ARNm, incluidos los que se centran en las enfermedades cardíacas, el virus del Zika y el cáncer. Sin embargo, los fundadores de Moderna creían que si la tecnología de ARNm funcionaba para una aplicación, podría funcionar para muchas más, simplemente cambiando la información y codificando para una nueva aplicación. Fue gracias a este enfoque centrado en la capacidad que no mucho después de científicos chinos ponen primero la secuencia genética del nuevo coronavirus en líneaModerna pudo desarrollar y lanzar una vacuna Covid-19 completamente nueva en cuestión de meses, un logro extraordinario.

Las empresas suelen invertir en competencias (cosas que hacen bien), en lugar de capacidades (cosas que podrían hacer bien). En cierto modo, es una compensación similar al clásico dilema explorar-explotar. ¿Cuánto tiempo y recursos dedica a investigar sus opciones antes de elegir una? Si bien la actualización de sus sistemas heredados puede resultar atractiva inicialmente, este tipo de enfoque reduccionista corre el riesgo de interrumpir su fase de exploración demasiado pronto. En cambio, ¿qué pasaría si pudiera diseñar su futura organización como una plataforma digital abierta con el potencial de desbloquear nuevas oportunidades?

Cuando hablé con Dave Johnson, director de datos e inteligencia artificial en Moderna, me explicó que fue la naturaleza digital similar a un software de la tecnología de ARNm lo que inspiró a la empresa a crearse en la forma de un nuevo tipo de empresa de biotecnología digital con inteligencia artificial., algoritmos y automatización en su núcleo.

“Habíamos construido esta suite de fabricación preclínica a gran escala que permitió a nuestros científicos ordenar ARNm a través de herramientas digitales en línea, usar algoritmos de IA para ayudar a optimizarlos y luego alimentarlos en una pequeña escala altamente automatizada, masivamente paralela y altamente automatizada. instalación de fabricación a gran escala para producirlos lo más rápido posible”, dice Johnson.

Podría decirse que lo que hace que Moderna sea tan eficaz es su capacidad para alinear su infraestructura digital con su estrategia comercial de perseguir múltiples terapias basadas en ARNm en paralelo. Según Johnson, piensan de manera integral sobre su plataforma: invirtiendo en sistemas completamente digitales y herramientas de diseño algorítmico, capturando datos de una manera muy estructurada y rica, y finalmente integrando esos sistemas y modelos de IA juntos en un entorno de producción eficiente y confiable.

“Nuestra plataforma digital nos permitió construir un motor de investigación que nos permitió pasar del concepto de fármaco al material de grado clínico en solo 42 días”, dice Johnson, hablando de la experiencia de la compañía en el desarrollo rápido de su vacuna Covid-19. “La mayoría de las empresas tienen que pasar por un proceso muy diferente en el que no solo tienes que inventar la idea, sino también inventar cómo fabricarla al mismo tiempo. Debido a que habíamos construido esta plataforma, pudimos aprovecharla".

El problema con cualquier plan de transformación digital es solo ese; es un plan, más que un camino. Las organizaciones y los mercados son sistemas adaptativos complejos; tienen propiedades emergentes que no están presentes en sus piezas más pequeñas y no pueden replicarse simplemente digitalizando procesos o integrando nuevo software. Sin embargo, si puede superar la necesidad de una certeza reduccionista, existe una simetría elegante para adoptar un enfoque de abajo hacia arriba para la transformación digital. Después de todo, los propios sistemas de aprendizaje automático son redes autoorganizadas de las que surgen conocimientos, predicciones y recomendaciones. Ya sea que sea una startup que intenta revolucionar una industria o un titular tradicional que se reinventa a sí mismo, una estrategia digital emergente le permite mantener su opcionalidad al tiempo que reconoce que cuando las cosas cambian,es probable que lo hagan de la noche a la mañana.

Mike Walsh es el autor de El líder algorítmico: Cómo ser inteligente cuando las máquinas son más inteligentes que usted. Walsh es el CEO de Tomorrow, una consultora global sobre el diseño de empresas para el siglo XXI.