Estamos entrando en la economía digital. Las empresas ganadoras en esta economía serán las que, continuamente, y como parte de su ADN, sean capaces de generar cambios disruptivos en sus clientes y mercados utilizando competencias digitales y el potencial disruptivo de tecnologías emergentes para innovar en modelos de negocio, productos y servicios, y combinando las experiencias digital y física de cliente, mientras mejoran la eficiencia operacional y el desempeño organizacional. Este es el patrón común a los agentes disruptivos que son hoy gigantes en sus respectivos sectores.
Esto implica, por supuesto, una transformación polifacética en la mayor parte de las empresas -a nivel del liderazgo, de la omni-experiencia, del modelo operativo y del talento. Sin embargo, en el centro de todo este proceso, las empresas deberán poner la capacidad de extraer valor de los datos que manejan. De hecho, en el ámbito de los estudios realizados por IDC, hemos concluido que existe no sólo una correlación, sino también y, sobre todo, una causalidad entre la madurez de la estrategia de información de una empresa y la madurez de su transformación digital.
¿A qué se debe esto? ¿Por qué son valiosos los datos? Por un lado, la ley de Moore y la evolución tecnológica de los últimos diez años han facilitado el almacenamiento de muy elevados volúmenes de datos a un precio decreciente y cada vez más razonable (por ejemplo, el precio del almacenamiento por GB en España se ha reducido más del 20% en 2016, y seguirá decreciendo), así como el desarrollo de tecnologías de procesamiento de datos en tiempo real. Hemos asistido, efectivamente, a la emergencia de uno de los pilares de la Tercera Plataforma: el Big Data. En España, en 2016, el gasto en esta tecnología aumentó un 28% con relación al año anterior, representando ya más del 40% del gasto en las herramientas analíticas tradicionales, lo que pone en evidencia el esfuerzo que las empresas están haciendo para entender y aprovechar el potencial disruptivo de creación de valor de dicha tecnología.
Por otro lado, tenemos que entender que en el contexto de la Tercera Plataforma y de la explosión continua del universo digital que estamos presenciando (en IDC estimamos que el universo digital alcance en 2020 el tamaño de 44ZB, 10 veces el tamaño de 2013), los datos asumen propiedades medibles que les aportan valor:
– Volumen: elevados volúmenes de datos son necesarios para implementar procesos y algoritmos transformadores, sobre todo teniendo en cuenta la maldición de la dimensionalidad.
– Velocidad: el valor de una decisión depende frecuentemente de la rapidez en la recolección de los datos que la soportan y de la inmediatez de su procesamiento.
– Variedad: combinar datos de distintos tipos (estructurados, semi y no estructurados) y de distintas fuentes (como, por ejemplo, sistemas corporativos, redes sociales o dispositivos de IoT) puede producir un resultado de valor muy superior a la mera suma de las distintas partes.
Estos elementos han cambiado la naturaleza de la analítica que está hoy a disposición de las empresas. De la analítica puramente descriptiva y de acceso típicamente trimestral, se está pasando a la analítica predictiva (predicción de un resultado mediante un conjunto de variables) y a la prescriptiva (prescripción de una estrategia de actuación mediante un contexto). Y, sobre todo, la analítica ha pasado a ser operacional, estando cada vez más embebida en las operaciones, productos y servicios digitales.
Somos capaces de encontrar hoy una multiplicidad de ejemplos de empresas españolas que han sabido aterrizar estos elementos tecnológicos en sus negocios para crear valor para sus clientes y para ellas mismas. Esto es positivo, porque la capacidad de almacenar, depurar y transformar datos para mejorar la toma de decisiones, innovar en modelos de negocio y/o en productos y servicios, y crear experiencias diferenciadoras para los clientes es la capacidad que soporta todos los modelos de negocio digitales, con lo que deberá ser una capacidad instalada en la mayoría de las empresas españolas. En un sentido filosófico, podemos decir que el mapa de los sistemas tecnológicos de una empresa ha sido relegado a un segundo plano por el mapa de los datos que maneja.
Interiorizar esta noción de la importancia y del valor de los datos es clave para el paso siguiente: la inteligencia artificial y los sistemas de computación cognitiva. En rigor, a pesar del estado incipiente en Europa, la inteligencia artificial ya no es el paso siguiente, sino más bien el paso actual, como lo demuestra la cifra de 12.5 billones de dólares de gasto mundial previsto en este tipo de tecnología para el presente año.
Los sistemas de computación cognitiva/IA son sistemas de autoaprendizaje y razonamiento que pueden enriquecer o reemplazar la toma de decisiones en situaciones complejas, que involucran volúmenes de información muy altos y/o incertidumbre. Son adaptativos, iterativos y contextuales, y hacen que una nueva clase de problemas sea computable, permitiendo aumentar las actividades desempeñadas por nosotros, los humanos (como, por ejemplo, servicio al cliente o helpdesk), y hacer cosas que nosotros simplemente no conseguimos hacer (motores de recomendaciones, identificación de patrones en conjuntos de datos muy extensos, como, por ejemplo, en el ámbito del análisis del genoma humano).
Este es el motivo por el cuál muchas empresas de Software ya empezaron a añadir funcionalidades cognitivas/IA a sus productos para ofrecer capacidades de predicción, asistencia y recomendaciones. Desde IDC, estimamos que las capacidades cognitivas basadas en Machine Learning o en técnicas más amplias van a ser implementadas en las próximas versiones de los paquetes de software empresarial, incluyendo todas las soluciones de Business Analytics: en el próximo año, el 75% del desarrollo empresarial y de los vendors de software incluirán funcionalidades cognitivas.
Este mundo que se proyecta puede llevar a las empresas a pensar su futuro de forma ilusoria (resultados aplicando esfuerzo mínimo). No obstante, las empresas no pueden dejar de cuidar de sus datos. Aunque los proveedores de tecnología estén aumentando la disponibilidad de capacidades cognitivas/IA como servicios cloud, y existan casos en los cuáles las empresas sí podrán implementar servicios de IA, logrando mejoras productivas, la verdad es que mucho del valor que se puede extraer a través de la utilización de estas tecnologías dependerá de la calidad y de la forma en que sean procesados y organizados los datos que las empresas generan en sus cadenas específicas y únicas de valor.
Por ello, y a pesar de los indicadores de adopción tecnológica, es fundamental mejorar la situación actual del Big Data y la transformación analítica en la empresa española. Esta situación fue diagnosticada por IDC en un estudio realizado al final del año pasado a más de 200 empresas: más del 40% de las empresas españolas no sabe los pasos necesarios para acometer una iniciativa de Big Data, lo cual revela un desconocimiento profundo del ecosistema de proveedores, y destaca la ausencia de estrategia como principal barrera a la utilización de una solución de Big Data.
En ese sentido, desde IDC recomendamos a las empresas que se enfoquen en el valor a generar para el negocio. La tecnología debe servir al negocio y comprar tecnología sin tener un propósito claro deberá ser cada vez más raro y difícil de justificar. A la vez, las empresas deberán desarrollar casos de uso; estos deberán ser definidos no sólo en términos tecnológicos y de los datos manejados, sino también en términos del valor que generan para el negocio (cada caso de uso tendrá sus métricas específicas, obviamente), para que sean validados por el liderazgo y puedan generar compromiso ejecutivo. Además, las empresas deberán ser ambiciosas, pero cautelosas: no deberán intentar desarrollar todo al mismo tiempo. Que puedan ganar tracción progresivamente. Un caso de uso puede no ser suficiente para justificar la totalidad de la inversión tecnológica, pero seguramente es más provechoso tener un caso bien implementado, y con eso aumentar el patrocinio ejecutivo para los siguientes que la justificarán, que dos casos de uso cancelados.
A los proveedores se les pide que sean capaces de convertirse en los socios de negocio que las organizaciones necesitan para aumentar su conocimiento sobre tecnología, soluciones, proveedores y metodologías, y para llevar a cabo la definición de sus estrategias analíticas; que sean capaces de ayudar a las empresas en la definición, justificación, prueba e industrialización de casos de uso; y que puedan proporcionar la necesaria dotación tecnológica a través de plataformas y soluciones que aporten agilidad y escala, demostrando integración e interoperabilidad con el ecosistema de proveedores.
Además, tanto los proveedores como las empresas tendrán que garantizar la conformidad con el reglamento europeo GDPR que entrará en vigor el 25 de mayo del próximo año y que será implacable en las multas aplicadas (pueden llegar a un 4% de los ingresos de la empresa). Este reglamento es vinculante para todas las empresas que procesen datos de ciudadanos de la Unión Europea, al contrario que una mera directiva; representa un aumento de los derechos de los ciudadanos (por ejemplo, el derecho a saber qué datos suyos almacena una empresa y cómo los utiliza, o el derecho al olvido); y la responsabilidad por una brecha, además de no poder ser externalizada, tiene que ser comunicada en 72 horas. Por eso, el deber de las empresas y de sus respectivos proveedores es garantizar la transparencia de la utilización de todos los datos que puedan contribuir para identificar un cliente.
En suma, estamos entrando en la economía digital, con lo que la supervivencia de las empresas está en juego. Trabajar la ecuación del valor generado a través de los datos, así como garantizar una transparencia inequívoca, son dos de los imperativos más importantes para garantizar la competitividad de las empresas españolas en una economía globalizada y en la que ganan las empresas que están totalmente enfocadas en la creación de experiencias diferenciadores para sus clientes.
Ricardo Malhado
Senior Research Analyst de IDC
