La nueva tendencia: convertirse en una empresa ‘data-driven’

“No estamos sabiendo llegar a todos los clientes, son demasiados formatos, demasiadas pantallas y además sus hábitos están cambiando demasiado deprisa y no sabemos cómo afrontar este cambio”.

Estas son algunas de las ideas repetidas hoy, con cierta preocupación, en muchos foros empresariales, debates y comités de dirección de las empresas.

Es conocido que el Internet de las Cosas (el Internet del Todo) será el nuevo escenario en que se encuadrarán todas las empresas a partir de los próximos años.

Aunque pueda suponer ciertos desajustes iniciales para las empresas de menor tamaño, están apareciendo algunas iniciativas que permitirán su adaptación progresiva y flexible a la nueva realidad.

¿Cómo pueden las pequeñas empresas competir en este nuevo contexto? Si las organizaciones tienen que definir su estrategia y sus planes de actuación bajo un enfoque centrado en el cliente, en la omnicanalidad y con la tecnología como base competitiva del negocio, el nuevo reto se enmarca en convertirse también en una organización data-driven (o guiada por los datos).

Crear una estrategia, un método y una cultura empresariales basada en datos, para generar productos y servicios lo más adaptados posible a las necesidades de nuestros clientes lleva tiempo y supone un coste inicial, que puede ser un freno o una resistencia para muchas empresas medianas y, sobre todo, pequeñas.

En un artículo anterior, señalábamos cómo estaban apareciendo ya los primeros marketplaces de algoritmos en que una empresa podría emplear por un tiempo determinado un algoritmo adaptado a sus necesidades sin que ello supusiera un coste de desarrollo interno.

Un reciente informe de la consultora BCG y del MIT ha medido el impacto de la inteligencia artificial sobre las organizaciones combinando la influencia en sus productos y en sus procesos.

Según los resultados, logística, seguros, transporte, banca y retail son cinco actividades que se verán afectadas de forma inmediata por esta transformación. Si la inteligencia artificial está permitiendo modificar las estructuras de competición, la gestión inteligente de datos, también.

Igual que en el ejemplo anterior, será factible que los datos se empiecen a comercializar bajo el formato de marketplaces y estén a disposición de este tipo de empresas, para ajustar sus productos. La idea es que esos datos vayan más allá de las actuales plataformas y que se puedan trabajar sectorialmente y con mayor profundidad.

Y con ellos aparece la figura del científico de datos externos. Al igual que una empresa puede contratar a empresas de consultoría para otras áreas de actividad, la ciencia de datos también es una actividad propicia para que muchas empresas accedan a este nuevo marco de competición (más allá de la analítica de datos).

Las empresas medianas no suelen tener estos puestos especializados dentro de su organización, por lo que el ejercicio colaborativo tiene que marcar el aprendizaje y la operativa entre ambos roles.

Esto supone, además, un redimensionamiento estratégico de la base del negocio, en la que se verán afectados la cartera de productos, los canales de distribución y la forma de relacionarnos con los clientes, pero también los desarrollos tecnológicos e incluso la descripción de puestos dentro de la organización.

Es cuestión, por tanto, de trabajar sobre productos y procesos clave para configurar una estrategia fundamentada en el gobierno de datos, empleando metodologías sofisticadas de análisis y creando equipos ágiles, colaborativos y multifuncionales, con el propósito de aumentar la base de conocimiento de la empresa.

Esta realidad debe ser liderada por la dirección general de la empresa y afecta a todo el negocio, más allá de áreas de marketing, comercial o innovación.

En definitiva, las medianas empresas se pueden beneficiar de dos cambios sustanciales en este paradigma competitivo: en primer lugar, la existencia de marketplaces de algoritmos y datos (de pago por uso), que posibiliten no efectuar cuantiosos desembolsos iniciales en desarrollos internos que supongan un lastre financiero.

En segundo lugar, la aparición de científicos de datos externos, como consultores, o incluso directivos a tiempo parcial, que puedan dar forma a la estrategia de datos de la empresa, para que esté focalizada en los nuevos requerimientos de mercado.

La idea es acudir al mercado para potenciar y desarrollar nuevas capacidades de exploración y explotación del conocimiento, con el objetivo de crear productos y servicios de valor añadido en este contexto impulsado por el Internet de las Cosas.