Cómo navegar por la ambigüedad de una transformación digital

Es fácil adoptar una visión reduccionista cuando se piensa en la transformación digital. Arregle lo suficiente los sistemas granulares que gestionan sus finanzas, logística, marketing y RR.HH. y acabará reinventándose, o eso es lo que se cree. En realidad, cuando una organización renace con la inteligencia artificial en su núcleo, no sólo es más rápida o mejor que sus homólogas; se convierte en diferente. Y diferente es lo que necesita si planea remodelar las 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 talento y equipos, alianzas inesperadas con nuevos socios y modelos de negocio totalmente nuevos. Estos componentes están en constante evolución, moldeados e influidos por sistemas algorítmicos, agregados de tal manera que su comportamiento colectivo es más que la suma de sus partes. Más es diferente. Al igual que 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 una industria en algo totalmente distinto. Esto plantea una pregunta a los líderes: ¿cómo se navega en una transformación desde lo que se conoce a lo que aún está por definir? Lo que necesita es un enfoque emergente de la transformación digital, centrado en tres principios: Actuar antes de la transición de fase. En julio de 2021, ocurrió 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 start-up automovilística croata creada en 2009 y dirigida por Mate Rimac, su fundador de 33 años. La distancia entre las dos organizaciones era algo más que un simple centenar de años; era la brecha tecnológica y filosófica entre dos formas de movilidad muy diferentes. Volkswagen, la compañía madre de Bugatti desde que tomó el control en 1998, había gastado más de 2.400 millones de dólares para desarrollar un vehículo con motor de combustión que pudiera superar los 300 mph y alcanzar el 0 a 100 mph en menos de 2,5 segundos. Sin embargo, en un futuro cada vez más propulsado por energía eléctrica, el destino de Bugatti estaba lejos de ser seguro. Crear la próxima generación de coches eléctricos de altas prestaciones no sólo requeriría una inversión sustancial, sino también un conjunto de capacidades totalmente nuevas para desarrollar un tren de potencia eléctrico impulsado por IA. A pesar de la condición de recién llegado de Rimac, los dirigentes de Volkswagen se dieron cuenta de que se avecinaba una transición de fase y que tenían que actuar con prontitud. En lugar de limitarse a subcontratar a la start-up, propusieron una asociación. Fue un acierto. La IA, la automatización y los algoritmos impregnan ahora cada etapa del desarrollo de los hipercoches modernos, desde el diseño aerodinámico hasta la optimización de las baterías. Sin embargo, el valor de la fusión de Bugatti para VW era algo más que la experiencia en IA; Rimac había desarrollado un conjunto único de capacidades debido a su condición de aspirante en la industria del automóvil. Sin los recursos necesarios para adoptar un enfoque más tradicional, se vieron obligados a innovar. "Cuando fundamos nuestra empresa, no tuvimos más remedio que desarrollar nuestra propia tecnología", me explicó Mate Rimac. "No podíamos permitirnos pagar a un proveedor royalties por la tecnología existente ni que desarrollara tecnologías para nosotros. Además, el rendimiento y las prestaciones que queríamos no eran posibles con la tecnología existente. Así que construimos la mayoría de los sistemas clave nosotros mismos, haciendo las cosas de forma rápida y económica, con un extenso modelado en 3D y pruebas digitales." Las transiciones de fase, por desgracia, rara vez se producen de una sola vez. La disrupción tecnológica es una obertura, que prepara el terreno para una cascada de cambios en los modelos de negocio, los comportamientos de los clientes y la dinámica de la industria. Aunque VW no tardó en asociarse con un actor tecnológico emergente, el transporte aún se encuentra en las primeras fases de su reinvención en el sigloXXI. "Será la mayor disrupción que hayamos tenido nunca en la industria del automóvil", afirma Rimac. "Cuando la gente ya no conduzca ni sea propietaria de coches y la movilidad se convierta en un servicio, poseer un coche no será tan necesario como antes. Los fabricantes de equipos originales tendrán que convertirse en proveedores de movilidad, ofreciendo sus coches por suscripción, disponibles con sólo pulsar un botón para viajes autónomos. Es una gran oportunidad para los nuevos actores". Amplificar 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 motor clave que ha impulsado la transformación digital de la empresa ha sido su capacidad para aprender a escala. En su opinión, aumentar la velocidad de innovación en Starbucks exigía un enfoque de aprender y adaptarse. Su mantra actual es "pasar de la idea a la acción en 100 días". El enfoque de Starbucks respecto a la amplificación impulsada por la IA ha respaldado la transformación de la empresa, que ha pasado de ser un minorista de café a una plataforma tecnológica basada en datos. Sirviendo a más de 100 millones de clientes semanales en 31.000 tiendas, con 24,8 millones de usuarios de aplicaciones móviles registrados y activos sólo en 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 núcleo de esta plataforma se encuentra la estrategia del volante digital de Starbucks, que vincula un potente programa de recompensas, métodos de pago simplificados, personalización en forma de ofertas especiales y procesos de pedido rápidos y cómodos. Starbucks adoptó rápidamente los pedidos y pagos móviles, muy por delante de sus pares tecnológicamente más sofisticados. Empezó a aceptar pagos móviles a nivel nacional en 2011. Para cuando Apple empezó a desplegar los pagos móviles en 2014, Starbucks ya procesaba 7 millones de transacciones semanales de pagos móviles en EE.UU., al tiempo que aumentaba su base de datos de usuarios de aplicaciones móviles. En el cuarto trimestre de 2021, el 51% de sus ventas en EE.UU. fueron realizadas por clientes que eran miembros de Starbucks Rewards. Pero la empresa fue más allá, utilizando su crecimiento en datos móviles para amplificar su capacidad de fijar a los usuarios con recompensas, pagos digitales y pedidos móviles. El motor de IA de Starbucks lo procesa todo, desde los datos sobre las horas del día en las que la gente suele pedir hasta las bebidas que suelen gustarles, que luego pueden combinarse con otros datos como la geolocalización, el tiempo y la estacionalidad para ofrecer recomendaciones personalizadas, ofertas o incluso búsquedas y retos para ganar puntos de recompensa adicionales. El nivel de compromiso digital generado por esta plataforma cobró especial importancia durante la crisis de los Covid-19, cuando muchas tiendas físicas tuvieron que cerrar. En la actualidad, el drive-thru y Mobile Order & Pay (MOP) representan conjuntamente el 70% de las transacciones, lo que supone un aumento del 15% respecto a los niveles anteriores a la pandemia. El volante digital es sólo una parte de los esfuerzos de Starbuck por aprovechar el aprendizaje. También están adoptando la IA 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 la dotación de personal en las tiendas y las mejoras en la formación, se diseñó para reducir la complejidad en nuestras tiendas." Invierta en capacidades, no en competencias. ¿Cómo planificar un futuro impredecible? Contraintuitivamente, la mejor respuesta a la incertidumbre no es una retirada a lo conocido, sino una apuesta por su capacidad para explorar lo desconocido. Cuando surgió la noticia de la pandemia, Moderna Therapeutics estaba trabajando en varios medicamentos basados en el ARNm, entre ellos los centrados en las enfermedades cardiacas, el virus del Zika y el cáncer. Sin embargo, los fundadores de Moderna creían que si la tecnología del ARNm funcionaba para una aplicación, podría funcionar para innumerables más, simplemente cambiando la información y la codificación para una nueva aplicación. Fue gracias a este enfoque centrado en las capacidades que, poco después de que los científicos chinos pusieran en línea por primera vez la secuencia genética del nuevo coronavirus, Moderna pudo desarrollar y lanzar al mercado una vacuna Covid-19 totalmente nueva en cuestión de meses: un logro extraordinario. Las empresas suelen invertir en competencias (cosas que hacen bien), más que en capacidades (cosas que podrían hacer bien). En cierto modo, se trata de una disyuntiva similar al clásico dilema explorar-explotar. ¿Cuánto tiempo y recursos dedica a investigar sus opciones antes de elegir una? Aunque actualizar sus sistemas heredados puede resultar atractivo en un principio, este tipo de enfoque reduccionista corre el riesgo de cortar su fase de exploración demasiado pronto. En su lugar, ¿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 IA de Moderna, me explicó que fue la naturaleza digital y similar al software de la tecnología de ARNm lo que inspiró a la empresa a configurarse en forma de un nuevo tipo de empresa biotecnológica digital con IA, algoritmos y automatización en su núcleo. "Habíamos construido este conjunto de fabricación preclínica a gran escala que permitía a nuestros científicos hacer pedidos de ARNm a través de herramientas digitales en línea, utilizar algoritmos de IA para ayudar a optimizarlos, y luego introducirlos en una instalación de fabricación a pequeña escala de alto rendimiento, masivamente paralela y altamente automatizada 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 empresarial de perseguir múltiples terapias basadas en ARNm en paralelo. Según Johnson, piensan de forma holística en su plataforma: invirtiendo en sistemas totalmente digitales y herramientas de diseño algorítmico, capturando datos de forma muy estructurada y rica y, por último, integrando esos sistemas y modelos de IA en un entorno de producción eficiente y fiable. "Nuestra plataforma digital nos permitió construir un motor de investigación que nos permitió pasar del concepto de medicamento al material de grado clínico en sólo 42 días", dice Johnson, hablando de la experiencia de la empresa en el rápido desarrollo de su vacuna Covid-19. "La mayoría de las empresas tienen que pasar por un proceso muy diferente en el que no sólo hay que inventar la idea, sino inventar cómo fabricarla al mismo tiempo. Como habíamos construido esta plataforma, pudimos aprovecharla". El problema de cualquier plan de transformación digital es precisamente ése; 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 reproducirse simplemente digitalizando procesos o integrando nuevo software. No obstante, si puede superar la necesidad de certidumbre reduccionista, existe una elegante simetría en adoptar un enfoque ascendente de la transformación digital. Al fin y al cabo, los propios sistemas de aprendizaje automático son redes autoorganizadas de las que surgen percepciones, predicciones y recomendaciones. Tanto si es usted una start-up que trata de disrumpir un sector como si es un operador tradicional que se está reimaginando 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.

Cómo navegar por la ambigüedad de una transformación digital

Resumen.

Partner Center