Transformación Digital: Tecnología y Personas

Transformación Digital

Actualmente 4 de cada 10 grandes empresas están adaptándose a la transformación digital poniendo foco en ganar eficiencia en los procesos.

Las nuevas tecnologías han facilitado las comunicaciones con clientes o clientes potenciales generando una aceleración en tiempos de respuestas en base a sus expectativas. Esto hace que las compañías tengan que dar respuesta a esta aceleración a través de la Transformación Digital.

La transformación debería ser un tándem entre tecnología y personas. Lamentablemente en ocasiones esto no es así, las empresas ponen foco en los procesos y dejan a un lado a las personas. Como consecuencia a esta separación, las empresas no llegan al resultado óptimo para los clientes. Es importante ser consciente de que se pueden realizar algoritmos con procesos empresariales pero la complejidad aumenta cuando hablamos de personas. Es necesario tenerlas en cuenta en una transformación, ya que éstas, son el motor de todo el cambio.

La digitalización ha creado muchas oportunidades y ha roto los esquemas organizacionales, siendo real la necesidad de adaptarse. Al estar en constante evolución, es importante mantenerse alerta para formar parte de esta dinámica situación.

Según una encuesta de DBT Center realizada por 941 ejecutivos, sólo el 10% de ellos considera que sus compañías tienen tres competencias digitales básicas para garantizar la agilidad del negocio:

  1. Toma de consciencia: Capacidad de saber exactamente lo que está pasando en el mercado y con tus competidores. Es una competencia basada en la detección de varaiciones y patrones que pueden afectar a nuestro negocio. Los comportamientos basados en esta capacidad son los siguientes:
  • Recogida de información de negocio basada en el ambiente de las personas que forman parte de nuestra empresa.
  • Dar visibilidad a los objetivos de los empleados con el objetivo de ayudarlos a alcanzar sus metas.
  1. Toma de decisiones: Utilización y análisis de datos para potenciar los empleados de una empresa tomando decisiones clave en todos los niveles organizativos. Es importante facilitarles herramientas para unificar el análisis y la toma de la toma de decisiones en su role y funciones en la compañía. Es importante, ya que esto aumenta el autoliderazgo y a su vez, hace que el empleado sea embajador de la marca de nuestra empresa.
  2. Ejecución rápida: Dar respuesta rápida después de tomar una decisión. Esto les permite ofrecer valor añadido al cliente, reducir los costes, y aumentar los márgenes de beneficio en el mercado.

Por otro lado, para apoyar a las empresas hacia su viaje de la Transformación Digital, se han detectado  aceleradores digitales que mezclan la movilidad y otro tipo de tecnologías que dan poder a las personas. Estos aceleradores son capaces de llevarlas a un análisis exhaustivo y consecuentemente a tomar una decisión, indistintamente del nivel organizativo y asignando el talento dentro de la compañía.

Las compañías que ya están Transformadas Digitalmente muestran una mejoría tres veces más alta en su área financiera que la media en su cuenta de resultados desde los últimos 5 años.

Para poder hacer frente a los cambios de la Era Digital y sacar el mayor beneficio de ellos, se necesitan lideres capaces de llevar adelante los procesos de transformación y cambio de las organizaciones.

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Cómo desarrollar la competitividad de la empresa en el mundo digital

Habilidades

Los CEO han de ser capaces de atraer, retener y potenciar el talento si quieren ser competitivos en el mundo digital.

En los procesos de transformación digital los directores de las organizaciones suelen centrarse  en la tecnología y en los procesos de negocio, dejando en un segundo plano a sus empleados.

Para poder alcanzar un nivel de competitividad adecuado en un contexto digital, es necesario potenciar el talento, las ideas y el espíritu innovador de toda la plantilla de la organización.  Un negocio digital que no sea ágil no estará preparado para entender y reaccionar rápidamente a las múltiples amenazas y oportunidades que supone un entorno de negocio digitalizado. La agilidad en el negocio digital, por tanto, debe extenderse a la fuerza de trabajo.

La agilidad del negocio digital se compone de 3 capacidades básicas que incluyen la analítica de datos, la movilidad y otras tecnologías que ayuden a los trabajadores:

    1. Observación: Las empresas deben ser capaces de percibir tanto lo que sucede en la empresa como entre sus competidores y el conjunto del mercado. Además, los CEO deben estar vigilantes a los sentimientos y frustraciones de sus empleados. Los empleados están en contacto directo con los clientes y pueden ver de primera mano los procesos que funcionan y los que están fallando. Cuando el CEO no es capaz de captar las ideas y el punto de vista de los trabajadores está perdiendo la oportunidad de obtener una ventaja competitiva clave.
    2. Toma de decisiones fundamentadas: Los trabajadores deben tener acceso al conocimiento que ofrece la analítica de datos, de manera que puedan aplicarlo en su trabajo de manera natural. Cada día se toman múltiples decisiones en la empresa a todos los niveles.  En el mundo digital actual disponemos de herramientas de análisis que permiten tomar decisiones a partir de los datos generados por el conjunto de la empresa. De esta modo, las decisiones que toman los ejecutivos y los empleados pueden realizarse con un riesgo menor, posibilitando la implementación de objetivos mas innovadores.
    3. Ejecución rápida: El talento de la fuerza de trabajo debe implementarse con la mayor rapidez posible, dentro y fuera de la organización. Combinando los datos generados por los empleados y las herramientas de análisis, podemos utilizar algoritmos que permitan encontrar a los mejores candidatos. El departamento de recursos humanos debe implementar la capacidades de esta nueva tecnología, que permite colocar el talento adecuado allá donde más se le necesita.

Para desarrollar la agilidad de la organización en un entorno digital, es necesario un cambio cultural, dónde el CEO sea capaz de definir los puntos clave y transmitirlos a todos los niveles.  El CEO debe garantizar y transmitir la idea de que cada uno de sus empleados es clave para desarrollar la innovación y el éxito de la empresa. Cuando esto sucede, cada equipo de trabajo y cada organización es capaz de controlar y gestionar los cambios disruptivos que se necesitan para seguir siendo competitivos.

Visión estratégica Vs Acción

RRHH, Recursos Humanos

Actualmente si preguntamos a los directores de una gran empresa que piensen en cómo afrontar distintos problemas de negocio estratégico, nos van a responder que no tienen tiempo. Con esto, se muestra que actualmente muchas de  las grandes empresas están focalizadas en la acción y no en el pensamiento.

En la actualidad, se está perdiendo el arte del pensamiento y se está enfocando todo en la ejecución. Las grandes empresas para valorar a los empleados se acogen a los resultados y no tanto en el pensamiento de cómo llegar a los objetivos, esto hace que en frecuentes ocasiones, las promociones internas de los empleados se focalicen en  los trabajadores orientados a la acción. Es curioso, ya que esto hace que el pensamiento estratégico quede en segundo plano, y se le reste importancia.

1. ¿Cómo encontrar la visión estratégica?

El objetivo del pensamiento estratégico es encontrar la visión estratégica. Esta visión limita los mercados atractivos,  de los que no lo son; permite identificar en cuales focalizar el esfuerzo y cuales eliminar.

El pensamiento estratégico está basado en hacerse preguntas hipotéticas sobre una problemática y al enlazar muchas respuestas es como se logra idetnificar la mejor solución. La búsqueda exhaustiva no es el objetivo del pensamiento estratégico, sino por el contrario es la identificación y selección de un camino a seguir, una orientación de donde focalizar el esfuerzo de la organización.  

2. ¿Cómo los líderes encuentran tiempo para pensar?

La clave para que los líderes puedan pensar, está basado en delegar. Cuando los responsables delegan tareas a su equipo, les queda más tiempo para pensar y a su vez hacen que su equipo brille con sus nuevas responsabilidades. Estos líderes pasan de ser meros facilitadores de la acción a líderes estratégicos que tienen tiempo para pensar cómo desarrollar a su equipo al máximo.

3. ¿Quién debería pensar sobre estrategia?

Aunque sería perfecto, no todos los empleados tienen el compromiso de tener pensamiento estratégico. Por ese motivo, se tendría que pensar acerca de quién es el responsable en cada empresa de pensar sobre estrategia.

Bill Gates, cofundador, CEO y ejecutivo de Microsoft Corp, puso en marcha una técnica llamada “think week” o “semana del pensamiento”. A la vez que lideraba Microsoft, realizaba retiros aislado dos veces al año en los cuales leía sobre tendencias tecnológicas que afectaban al negocio de Microsoft. Durante estos retiros también leía informes redactados por sus empleados de todo el mundo. Esta práctica le aportaba una visión estratégica sobre lo        que los trabajadores veían en sus posiciones en el mercado. En el Wall Street Journal de 2005 uno de los directivos de Microsoft dijo que esta práctica era el mejor buzón de sugerencias del mundo.

Si un ejecutivo experimentado como Bill Gates puede tener tiempo de pensar, los ejecutivos de otras empresas pueden, y los empleados tienen que ayudarlos para que se no se les atrofie los músculos del pensamiento estratégico.

Si se deja atrás el pensamiento y nos centramos en la ejecución, daremos pasos atrás en la maduración de nuestro negocio,  ya que no tendremos en cuenta los riesgos ni el crecimiento del futuro y nos estancaremos.

Las PYMES de España y la Transformación Digital

Transformación Digital

Hoy en día nos encontramos en una sociedad donde el uso de las Redes Sociales va aumentando de forma exponencial. Las PYMES españolas están mucho más presentes en las Redes Sociales y actualmente cuatro (4) de cada diez (10) microempresas dispone de sitio web propio. Estas microempresas, además de tener su sitio web propio, disponen de su Blog particular y con la opción de poder comprar de forma online en su sitio web.

Es importante destacar, que aún existe un porcentaje de empresas que desconoce las Redes Sociales y que por lo tanto no hace uso de las mismas.

Aquellas empresas que sí hacen uso de las Redes Sociales, utilizan principalmente Facebook, seguido de Twitter, Linkedin, Google+ y Youtube.  La mayoría de PYMES con presencia gestionada en Redes Sociales mantiene presencia en más de una.

Estas PYMES han logrado saltar la barrera digital y obtener la mayor parte de sus ingresos en el entorno online.

Nos encontramos en la cuarta revolución industrial, en la revolución de la tecnología, las personas estamos cambiando la forma de relacionarnos, de vivir y sin duda la forma de hacer negocios. Vivimos en una era donde la capacidad de computación es casi ilimitada y la interconexión permanente, gracias a nuestros dispositivos móviles, ha hecho crecer de forma exponencial nuestro acceso al conocimiento y a nuestras capacidades.

Los cambios sociales, biológicos y económicos sumados a los grandes cambios tecnológicos dejan paso a una innovación que facilita el hecho de reinventar la forma en que trabajamos, tomamos decisiones, nos relacionamos con proveedores y clientes y sobre todo con la creación de nuevos modelos de negocio.

La transformación requiere de valentía para afrontar los cambios, para adaptarse hay que crear modelos de innovación, mirar el negocio desde fuera y atreverse a equivocarse. La digitalización proporciona infinidad de beneficios, más de los que nos podemos llegar a imaginar y sin duda permite transformar a los empleados, a las compañías, a los negocios, a las industrias y con todo esto a nuestra sociedad.

En Valuexperience, acompañamos y enseñamos a las empresas a integrar las nuevas tecnologías en sus estrategias de recursos humanos para promover la innovación, mejorar la comunicación y potenciar el talento de los empleados.

Cómo el Data Science puede mejorar tu cartera de inversiones

Transformación Digital

Los servicios financieros no suelen asociarse con la “ciencia”, pero dentro de poco ésta percepción está a punto de cambiar gracias a la llegada de la analítica de datos y el machine learning.  Según Jeffrey Bohn, director científico de la compañía de servicios financieros State Street, la mejora de la tecnología de reconocimiento de patrones ha hecho posible que se puedan desarrollar algoritmos capaces de analizar la situación macroeconómica actual. Con esta nueva tecnología analítica, se puede mejorar de manera significativa la predicción del riesgo financiero.

El Data Science permite desarrollar y aplicar modelos analíticos capaces de mejorar el desarrollo de estrategias de riesgo y de comercio financiero.

Los directivos necesitan mejorar sus conocimientos en analítica de datos

Los altos ejecutivos no siempre tienen experiencia analítica de datos y no suelen dedicarle suficiente tiempo. La realidad es que la analítica de datos se está convirtiendo en un elemento crucial para la toma de decisiones en un contexto cada vez más dinámico y cambiante. Gracias a los avances en Big Data y Data Science, ahora es el mejor momento para aplicar todos estos conocimientos en los servicios financieros, aunque también es cierto que queda un largo camino por recorrer.

¿Qué a cambiado en la banca y en los servicios financieros actuales?

El sistema regulador es mucho más proactivo. Los bancos deben superar ciertas pruebas de estrés y cumplir una serie de regulaciones para poder seguir pagando sus dividendos. Ésta situación a obligado a que muchos directivos se interesen por la analítica de datos, ya que se ha convertido en un elemento clave que determina su propia remuneración.

Por otra parte, se observa un creciente interés por la analítica del riesgo, sobretodo en los ejecutivos financieros más jóvenes, ya que suelen presentar mayores nociones en analítica.

Habilidades necesarias para sacar provecho del Data Science en las instituciones financieras actuales

La mayoría de personas tiene nociones sobre estadística, ya sea por sus estudios universitarios o por la realización de analítica de datos a través de un programa de MBA, pero no están familiarizados con el estudio de la incertidumbre y el riesgo.

El Data Science permite analizar flujos de información, que generalmente están sin pulir, para convertirlos en información valiosa, organizada y jerarquizada. A modo de ejemplo, en los últimos años, multinacionales como General Electric, Banco Santader o BBVA han implementado el rol del Chief Data Officer o Chief Science Officer en sus organizaciones, con la misión de sacar el máximo rendimiento de sus datos de negocio.

La entidades financieras saben que la comprensión de los detalles que sustentan su modelo de negocio es determinante para su futuro, en un mercado que tiende a ser cada vez más complejo. Por ello, la industria financiera necesita que sus ejecutivos tengan un comprensión clara de los modelos analíticos, sobretodo para poder realizar análisis de riesgo más rigurosos, en un futuro que se caracterizará por el incremento de los productos financieros complejos.

Hay que tener en cuenta que los modelos de análisis del riesgo que aplican las agencias de calificación se caracterizan por ser excesivamente simplistas que no son capaces de reflejar el riesgo total. Esto se debe a que su modelo de negocio se basa en hacer crecer rápidamente nuevos mercados y no en la inversión de recursos capaces de analizar el riesgo real. Por este motivo, los bancos y servicios financieros deben ser capaces de desarrollar sus propios modelos analíticos para descifrar el riesgo real en sus decisiones de inversión.

Por otro lado, el envejecimiento de la población en las sociedades occidentales provocará que en el futuro podamos prescindir o evitar la oferta de productos financieros complejos para poder dar cobertura a las necesidades de esta nueva configuración poblacional. Por tanto la analítica y el Data Science cada vez serán más determinantes en la oferta del sector financiero.

¿Qué funciones desempeña el Chief Science Officer en un banco?

Debido al incremento de la capacidad computacional han surgido nuevas tecnologías y modelos analíticos. Hoy día existen nuevas técnicas de gestión de datos, nuevas plataformas que utilizan la computación distribuida y nuevos tipos de bases de datos.  Un ejemplo es la tecnología de bases de datos distribuida blockchain, que permite la circulación financiera sin necesidad de una autoridad central que regule ni supervise.

El nuevo paradigma tecnológico ante el cual se enfrenta el sector financiero ha provocado que compañías financieras como State Street estén centradas en colaborar con diferentes universidades en la investigación de tipo computacional, estadística, económica y matemática. Recientemente, la compañía creó el Consortium Analytics in Risk (CDAR) con el objetivo de compartir nuevas ideas con las universidades e impulsar nuevas investigaciones. El consorcio permite que State Street tenga un espacio de experimentación y de intercambio de conocimientos multidisciplinares entre diferentes industrias. Es en estos espacios de investigación y experimentación en analítica de datos dónde el rol del Chief Science Officer cobra sentido. De manera que el CSO ha de ser capaz de alinear los objetivos de las diferentes investigaciones con las necesidades del sector financiero, siendo capaz de implementar soluciones de otras industrias que, generalmente, le llevan años de ventaja a los servicios financieros.

El papel del Machine Learning/Deep Learning en la Macroeconomía

Los algoritmos basados en el Machine Learning/Deep Learning son capaces de detectar entornos con una liquidez precaria o frágil. Del mismo modo que el Deep Learning permite que actualmente existan coches autónomos que reconocen los diferentes patrones de la conducción, en el sector financiero es posible aplicar la tecnología de reconocimiento de patrones para la identificación del riesgo financiero y el régimen macroeconómico del momento.

Otra área que puede beneficiarse de los algoritmos basados en el machine learning es la detección del fraude financiero. De manera que se podría generar un algoritmo capaz de identificar situaciones de fraude a partir de los datos referentes a las actividades comerciales de una institución financiera.

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