22 minutos de lectura 22 abr. 2022

Data centricity is a top priority for businesses. We identify the potential benefits this brings and steps you must take to unlock value. 

The CIO Imperative: ¿Se mueve su tecnología lo suficientemente rápido como para hacer realidad sus ambiciones?

Por Jim Little

EY Global Microsoft Alliance Lead y EY Americas Technology Strategy Lead

Entusiasta de la tecnología. Ex CIO. Apasionado por ayudar a las empresas a reimaginar sus negocios, propuestas de valor, experiencias de clientes y empleados usando la tecnología.

Colaboradores
22 minutos de lectura 22 abr. 2022

La centralidad de los datos es una prioridad para las empresas. Identificamos los beneficios potenciales que aporta y los pasos que debe dar para desbloquear el valor.

En resumen
  • Estamos entrando en una nueva era de centralidad de los datos, ya que más de la mitad de los altos ejecutivos identifican ahora los datos y la analítica como su principal prioridad de inversión.
  • Este cambio es posible gracias a una nueva y sofisticada pila tecnológica de la nube, la IA y la Internet de las Cosas – que son las principales prioridades tecnológicas para los líderes de la transformación.
  • Las transformaciones tecnológicas más exitosas ponen a los seres humanos – liderazgo comprometido y empleados capacitados – en el centro.

Superado por las tecnologías emergentes, el mundo está entrando en una generación completamente nueva de datos y analítica. No mañana, ahora mismo – el cincuenta y tres por ciento de los altos ejecutivos han identificado los datos y la analítica como su principal prioridad de inversión en los próximos dos años. Esto supone un aumento del 50 % desde 2020.

Esta analítica de próxima generación no aparecerá de la nada. Se construirá a partir de una combinación flexible, ágil y en rápida evolución de tecnología, ecosistemas y talento.

Los datos se están convirtiendo en la moneda estratégica de la era digital. Se generará en función del éxito de la colaboración de los seres humanos en toda la empresa, incluidas las funciones, los equipos de datos y analítica y la tecnología, para impulsar un cambio cultural.

Nuestra investigación bianual Tech Horizon, que se completó en el cuarto trimestre de 2021, forma parte de la serie CIO Imperative Series que proporciona respuestas y acciones críticas para ayudar a los CIO a reformular el futuro de sus organizaciones. El estudio muestra que las empresas exitosas están dando un salto hacia arriba para crear una organización centrada en los datos para mejorar cada decisión, proceso e interacción. Aprende sobre la marcha. Se anticipa. Colabora. Piensa mejor que la competencia. El ser humano está en el centro.

En esta edición de Tech Horizon, presentamos una visión de la centralidad de los datos como motor de conocimiento que libera el valor de los datos operativos, de clientes y de mercado. A continuación, presentamos un enfoque pragmático para desplegar la base tecnológica que soportará el nuevo mundo de los datos.

Esto está ocurriendo ahora mismo con sus pares y competidores – las transformaciones basadas en la tecnología que superan las expectativas prevén un crecimiento medio anual de los ingresos del 5,7 %, frente al 4,0 % de las transformaciones que no alcanzan las expectativas. ¿En qué punto del viaje estratégico hacia la nueva generación de datos y analítica te encuentras?

  • Tech Horizon: perspectivas de liderazgo sobre tecnología y transformación

    Tech Horizon es el informe bianual de EY sobre el estado y la evolución de la estrategia tecnológica en la empresa.

    En el cuarto trimestre de 2021, los equipos de EY realizaron una encuesta global a 1.668 altos ejecutivos sobre el papel de la tecnología en la transformación. Más de la mitad de los encuestados pertenecían a la C-suite, y todos tenían el rango de Director o superior. El panel representaba a 12 países y siete industrias, y todos los encuestados pertenecían a empresas con ingresos de 1.000 millones de dólares o más.

    Además, compartimos los resultados de la investigación con 10 altos ejecutivos de tecnología y datos para conocer sus perspectivas.

    La investigación identificó un pequeño subconjunto de empresas – el 13 % – cuyas transformaciones están superando las expectativas. En este estudio, destacamos selectivamente las prácticas de estos líderes como impulsores del éxito en la transformación de los datos y la analítica.

Mano sosteniendo un smartphone usando una aplicación de realidad aumentada para comprobar las ventas en una tienda de moda
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Capítulo 1

Transformar tu base tecnológica

Las empresas deben prever un nuevo modelo operativo basado en los datos y diseñar una base tecnológica que lo respalde.

El destino: qué significará la centralidad de los datos para tu empresa

En pocos años, los datos y la analítica impulsarán y predecirán las decisiones, procesos e interacciones más importantes de la empresa. Qué significará esta centralidad de los datos para la empresa?

  • Definición de "centralidad de los datos"

    La centralidad de los datos es el uso de los datos como un activo compartido para crear inteligencia y conocimientos para los clientes y los stakeholders, y para mejorar continuamente las decisiones, los procesos, los productos y los servicios. Solo el 16 % de las organizaciones dicen estar centradas en los datos hoy en día, aunque ese porcentaje parece estar aumentando.

En lugar de conjuntos de hechos restringidos y aislados, se integrará un tejido de datos en toda la empresa. La experiencia en materia de datos se extenderá desde el departamento de IT hasta el grupo empresarial, las operaciones internas y las relaciones con los clientes. Los empleados de toda la empresa gestionarán, accederán de forma rutinaria y utilizarán los datos necesarios para mejorar sus decisiones y procesos. Se trata de una migración de la gestión de datos a la centralidad de los datos.

Las tareas mundanas se automatizarán, lo que permitirá a los ejecutivos y trabajadores centrarse en el valor. En lugar de recurrir a corazonadas y hojas de cálculo, tu empresa podrá consultar, correlacionar y analizar en tiempo real. Los comentarios de los clientes serán instantáneos y muy precisos.

Establecer los cimientos

Estado actual Centrado en los datos
Datos dispares y aislados
Tejidos de datos que integran datos
Los informáticos como expertos en datos
Los usuarios como expertos en datos del dominio
Dispositivos o máquinas aisladas
Dispositivos IoT conectados
Decisiones basadas en datos en el centro
Decisiones más cercanas al cliente
Feedback esporádico de los clientes
Datos integrados y en tiempo real
Infraestructura aislada en las instalaciones, privada y en la nube Ecosistemas de la industria en la nube
Los datos como historiador Datos para predecir
  • Caso de estudio: utilizar la IoT para iniciar una nueva línea de negocio

    Los controladores de climatización han sido tradicionalmente unidades autónomas y desconectadas en lo alto de las torres de oficinas. Un importante fabricante europeo se propuso digitalizar toda su flota, construyendo una estructura de Internet de las Cosas que no solo cambió la línea de productos, sino también la empresa.

    Mediante el uso de aplicaciones basadas en la nube, se conectaron cientos de unidades para transmitir información en tiempo real sobre el uso de combustible, las condiciones climáticas, el comportamiento de los clientes y las emisiones de CO2. Se generaron datos muy precisos sobre el mantenimiento, las averías y la depreciación de los productos. Los flujos de datos se agregaron hasta llegar a un diagnóstico en tiempo real de los productos y los clientes. Finalmente, los datos de IoT fueron tan valiosos que la empresa ha puesto en marcha un negocio de gestión de la energía, obteniendo ingresos por el ahorro energético y la reducción de las emisiones de sus clientes.

Los empleados tomarán decisiones más informadas sobre el terreno – un cliente mejor analizado o un problema de la cadena de suministros desenredado. Estas decisiones tácticas se convertirán en analítica predictiva de gran utilidad – un plan de entrada en el mercado más preciso o una revisión completa de la cadena de suministros. Los datos ya no mirarán hacia atrás – sino que predecirán el futuro.

Esa es la organización centrada en los datos, y no está lejos.

El desafío: no un paso adelante, sino un salto hacia arriba

¿Cómo llega la empresa hasta allí?

La primera etapa es la adopción de una estrategia visionaria de datos básicos, un plan de transformación que establece una visión audaz del futuro de la empresa. No se trata de una responsabilidad funcional única. Se trata de una mentalidad de crecimiento por parte de los líderes tecnológicos y empresariales, que sitúa los datos como un activo crítico que puede ser un diferenciador para una empresa. Esto se construye sobre una base de habilidades de datos relevantes, tanto específicas del dominio como de la tecnología.

Este es un momento para ser audaz – las empresas que están superando sus propias expectativas tienen el doble de probabilidades (68 % a 33 %) de centrarse en nuevos productos o experiencias audaces (las llamadas soluciones "greenfield") en comparación con las transformaciones que se están quedando cortas (Figura 1). "En el pasado, consideraba que nuestra empresa era reacia al riesgo", afirma Chantale Rondeau, CIO de Sempra Infrastructure. "Ahora, ha habido un cambio de mentalidad, y hay más ganas de explorar la tecnología innovadora".

Una estrategia de datos debe relacionar claramente la forma en que los datos informarán, apoyarán e impulsarán la realización de los planes de negocio estratégicos a corto y largo plazo de la organización, reducirán las amenazas identificadas en su plan de gestión de riesgos empresariales y, en última instancia, ayudarán a capitalizar las principales oportunidades. Las organizaciones deben dotar a un equipo de datos dedicado con el liderazgo, los recursos y el apoyo ejecutivo que necesita para lograr esta estrategia.

Una estrategia de datos bien desarrollada debe incluir varias áreas clave:

  1. Identificación de casos de uso de alta prioridad: esto ayuda a establecer el objetivo de la Estrella del Norte para la estrategia de datos, incluyendo expectativas claras sobre la monetización de los datos (es decir, cómo los datos crearán valor) e informa de la transformación de los datos como un activo. También incluye el desarrollo de una oferta de datos, que incluye datos tanto internos de la organización como de fuentes externas.
  2. Un plan de gobernanza de datos: describe cómo se gestionarán los datos, incluyendo las políticas, la administración y el modelo operativo necesarios para orquestar una gestión de datos adecuada.
  3. Arquitectura de alto nivel que permita la ejecución de casos de uso y gobernanza: esto debe ser informado por los tipos de tecnología necesarios para integrar, transformar, habilitar y consumir datos. La capa de consumo suele subestimarse, pero debe ser un punto clave.
  4. Un plan para aumentar los conocimientos sobre datos: esta acción es crucial porque democratizar los datos en toda la empresa y ponerlos en manos de los responsables de la toma de decisiones a nivel estratégico y táctico es imprescindible para impulsar el valor.

Adoptar las nuevas tecnologías para gobernar los datos y las nuevas herramientas que apoyan la creación de ideas nuevas y repetibles es clave para una estrategia de datos exitosa. Debido a la complejidad de los datos y a las fuentes de datos dispares que tienen muchas organizaciones hoy en día, las empresas deben planificar en un plazo de tres a cinco años, mientras evolucionan continuamente la estrategia. Autorizar y capacitar a un equipo dedicado para conducir al éxito.

La tecnología: al servicio de la visión de transformación

Una vez que se tiene una visión convincente de la organización centrada en los datos, ¿cómo se utiliza la tecnología de forma eficaz para alcanzar el éxito? Nuestro estudio identificó cuatro tecnologías en las que están invirtiendo empresas de diversos sectores para construir la base digital adecuada (Figura 2).

Datos y analítica

Los datos y la analítica forman el núcleo, presentando la prioridad de inversión número uno con el 53 % de los encuestados que la identifican como su principal prioridad de inversión, frente al 35 % en 2020. Se combina con otras tres tecnologías clave para formar la base de la transformación.

La nube

Esta es la capa fundacional para las organizaciones centradas en los datos. Muchas empresas ya han completado una migración inicial a la nube, pero la nube sigue siendo una prioridad para las empresas. De hecho, el costo de la infraestructura, incluida la nube, se considera el principal obstáculo para la transformación digital (según el 35 % de los encuestados). La mayoría de las empresas comprenden la importancia de la nube – ha estado entre las dos principales prioridades en las encuestas de Tech Horizon de 2020 y 2022. Los líderes están utilizando la nube para aprovechar más las capacidades nativas de la Plataforma como Servicio (PaaS), aprovechando la velocidad y la agilidad para innovar donde no podrían haberlo hecho con las tecnologías tradicionales, al tiempo que reducen los costos.

Internet de las Cosas (IoT)

Una organización centrada en los datos tiene una sed infinita de datos. IoT es el mecanismo para comprender los patrones de comportamiento operativo. El aprovechamiento de estos datos está dando lugar a avances operativos que impulsan la rentabilidad, pero también crean nuevas formas de valor de los servicios.

Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)

Si bien los datos y la analítica están en el centro, la ampliación de este valor proviene de la graduación más allá de la analítica fundacional y de la utilización de métodos más avanzados para impulsar los conocimientos de la IA o el ML. La IA y el ML permiten a las empresas no solo reaccionar rápidamente a las expectativas de los clientes, sino también anticiparse y predecirlas.

Las transformaciones que superan las expectativas de las empresas están priorizando usos más sofisticados de la IA en comparación con las que se quedan cortas. Se centran más en aplicaciones estratégicas, como la predicción de tendencias y la creación de nuevas ofertas innovadoras (63 % frente al 45 %), y es más probable que incluyan la IA y el ML como una de las principales áreas de inversión en los próximos dos años (39 % frente al 32 %), en comparación con las empresas que no cumplieron sus expectativas de transformación (Figura 3). La combinación de estas cuatro tecnologías crea un efecto simbiótico en el rendimiento y el impacto.

Estas no son las únicas prioridades. Otras tecnologías, construidas sobre la base de la nube, son priorizadas por diferentes sectores en función del valor que crean.

Mujer escaneando el código QR para el menú online
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Capítulo 2

Centrado en los datos – la transformación de los propios datos

Los datos pasarán de ser hechos aislados a ser accesibles, perspicaces, de aprendizaje y de analítica en tiempo real.

El destino: datos que aprenden y evolucionan

Para muchas empresas, los datos existen como trozos de información aislados. Sólo se utiliza una parte de los datos estructurados, y sólo una parte de los datos no estructurados. Los que se utilizan –los informes financieros trimestrales y los informes de ventas mensuales – suelen estar desfasados. Los silos no sólo impiden la interoperabilidad y la integración, sino que bloquean la visión a nivel empresarial y crean datos contradictorios. Muchas empresas se preguntan si pueden confiar en los conocimientos que generan a partir de los datos, porque con demasiada frecuencia ven datos contradictorios debido a una mala gobernanza y gestión.

¿Cómo será la transformación de los datos?

La transformación de los datos

Estado actual Centrado en los datos
Los datos como hechos estáticos
Datos gestionados por la IA
Los datos son obsoletos – "informes"
Alimentación de datos en tiempo real
Analítica – basado en reglas
Analítica – neural, intuitiva
Los clientes como actores externos Analítica predictiva
La IA como aplicación
La IA como base de otras tecnologías
  • Caso de estudio: la centralidad de los datos en las operaciones de la industria retail

    Un supermercado líder había operado durante años con sistemas mainframe y datos desconectados. Lanzó una estrategia de modernización en la nube – reconfigurando las aplicaciones heredadas para la nube de nueva generación – para unificar sus programas de fidelización, los procesos de los puntos de venta y los inventarios de productos.

    El nuevo régimen de datos ha revolucionado las operaciones. La empresa está optimizando las cadenas de suministros según las necesidades de los clientes. Hay menos desperdicio de productos perecederos. Recientemente ha añadido una potente capa de IA que proporciona una previsión más precisa de los clientes y el cumplimiento de los pedidos.

    El resultado ha sido tan exitoso que la empresa ofrece ahora servicios de gestión de datos a otros retailers, mientras sigue construyendo su propia centralidad de datos.

¿Cómo cambiarán la IA y el ML la naturaleza de los datos, y cómo los utilizamos?

Los datos ya no permanecerán estáticos. Los sistemas de IA, combinados con el ML, están transformando los datos para que aprendan, se limpien a sí mismos y se nutran de datos adicionales a medida que cambian los clientes y las condiciones del mercado.

Según Stephanie Nashawaty, Chief Customer Innovation Officer de SAP, "está ocurriendo hoy". "Históricamente, los líderes de la C-suite se encontraban en el escollo de tener datos confinados en silos organizativos, en los que cada líder de la unidad de negocio consideraba sus datos como propios y creía que compartirlos les haría perder poder organizativo. Los primeros días de la pandemia revelaron cuántas empresas se encontraban paralizadas por sus pilas tecnológicas dispares y sus capacidades de toma de decisiones en silos."

Los datos pasarán de ser estáticos a estar en tiempo real a través de una amplia gama de dispositivos, fuentes internas y fuentes externas. Esto no solo hace que los informes sean más actuales – la baja latencia de los sistemas 5G e IoT abrirán las puertas a una avalancha de innovaciones. Como ejemplos, los automóviles autónomos solían ser algo de una película de ciencia ficción y la cirugía remota asistida por la tecnología se consideraba una locura. Ambas cosas están ahora en práctica.

Por último, al igual que la nube, la IA sirve de plataforma de lanzamiento para nuevas ofertas innovadoras – tecnologías emergentes como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y los motores de recomendación y predicción utilizados en la analítica de vanguardia actual. "Estamos descubriendo, dentro de Microsoft, que la IA va a ser la clave", dice Andrew Wilson, Chief Digital Officer de Microsoft. "Es la base de los datos que aprenden y evolucionan. Es la clave de la próxima generación de analítica".

El desafío: una nueva generación de gestión de datos

Aunque los beneficios serán profundos, también habrá importantes desafíos. El 99 % de las empresas señalan un importante obstáculo tecnológico y de datos para ejecutar su transformación. Los ejecutivos encuestados citaron el alto costo de la tecnología como el desafío número uno (35 %) para lograr la transformación (Figura 4). Entre los factores que impulsan los costos se encuentran la mayor escala de los datos, la necesidad de una mayor potencia de cálculo y el aumento de los compromisos de consumo con los proveedores de servicios en la nube.

Aunque los costos aumentan, también se ven mitigados por una mayor eficiencia en la hiperconvergencia y la virtualización de la infraestructura existente. Al adoptar plataformas de datos modernas y desmantelar progresivamente los antiguos sistemas heredados, las empresas obtienen una importante reducción de costos en su infraestructura informática.

La gran accesibilidad de la centricidad de los datos – por parte de empleados, proveedores, clientes y otros – también presenta el desafío de crear complejos requisitos de seguridad y privacidad, citado como el segundo mayor desafío (27 % de los encuestados). La organización centrada en los datos no sólo debe profundizar en sus medidas ofensivas y defensivas de ciberseguridad, sino que también debe extender la red para cubrir un conjunto diverso de actores.

Un desafío operativo clave de la centralidad de los datos es la complejidad de conectar e integrar diversos sistemas de datos (el tercer mayor desafío, citado por el 25 % de los encuestados), un factor clave que contribuye al costo de la tecnología.

Va más allá de las simples métricas de costos. Para desarrollar una verdadera centralidad de los datos, es necesario agregar y curar los datos de miles de sistemas de información de la empresa, proveedores, clientes, mercados y reguladores, así como los sistemas de control interno, dispositivos IoT y redes de sensores.

Además, un número cada vez mayor de organizaciones están desarrollando estrategias de datos que ofrecen oportunidades para nuevos modelos operativos generadores de ingresos, incluidos aquellos en los que comercializan sus datos. Una de las oportunidades emergentes en este ámbito son aquellas en las que se crean ecosistemas de datos en todas las organizaciones para vender conjuntos de datos curados y modelos o percepciones que se han formado utilizando un ecosistema de datos.

La tecnología: gestionar el diluvio de datos

Esta escala exigirá un reajuste en los fundamentos de la gestión de datos. "Muchas empresas siguen en la fase experimental con sus datos", afirma Vaibhav Jajoo, Head of Data Engineering de DoorDash. "No están preparadas para la escala de lo que se les viene encima para convertir los datos en conocimientos procesables".

Los datos sólo son valiosos cuando se transforman en ideas y conducen a una toma de decisiones informada. Dada la ampliación de la base de usuarios de los datos, los estrategas de datos deben dar una gran prioridad a la democratización de los datos – haciéndolos más fáciles de usar y accesibles a través de una amplia gama de dispositivos o a través de desarrolladores ciudadanos.

Por último, hay tecnologías emergentes que se centran en racionalizar los flujos de datos y mejorar su gestión. El almacenamiento definido por software (SDS), que desvincula los recursos de almacenamiento de la plataforma de hardware subyacente, puede aumentar la eficiencia y la escalabilidad. Los flash array, cada vez más asequibles, pueden proporcionar la velocidad y el volumen necesarios para gestionar los datos a escala. Estas son sólo una selección de soluciones basadas en la tecnología diseñadas para permitir la gestión de datos.

Ingeniero utilizando el ordenador frente a la máquina CNC
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Capítulo 3

El ser humano en el centro – la relación entre los trabajadores y la tecnología

No será sólo la tecnología la que se transforme – los empleados se transformarán en trabajadores más digitalizados, de alto valor y estratégicos.

El destino: los seres humanos impulsan la transformación con éxito

Aunque las transformaciones digitales más exitosas seguirán teniendo a los seres humanos en el centro, lo que cambiará será su relación con la tecnología.

Los seres humanos en el centro

Estado actual Centrado en los datos
Tareas repetitivas y de poco valor
La transición de los usuarios al trabajo estratégico
Grupo de élite de trabajadores del conocimiento
Todo el mundo es un trabajador del conocimiento
Comando y control
Los usuarios definen su trabajo
Los clientes como actores externos
Datos en tiempo real sobre preferencias, precios y servicios postventa
The Great Resignation
Mayor retención de los empleados que ven el valor de su trabajo
  • Caso de estudio: una empresa de servicios públicos da poder a sus empleados con los datos

    Una importante empresa de servicios públicos se enfrentaba a dos desafíos – necesitaba digitalizar sus redes de campo y estaba perdiendo personal clave y experimentado.

    Parte de la respuesta fue una agresiva capacitación digital de los trabajadores. El personal de campo – personal de línea, inspectores, directores de subunidades – fue capacitado con datos y tecnología personal para utilizar los datos en la toma de decisiones. Se convirtieron en expertos en campos más amplios de la transmisión de energía. Pasaron de ser reparadores a expertos digitales, de las habilidades a una carrera.

En primer lugar, la digitalización de los flujos de trabajo automatizará las tareas repetitivas y de poco valor, permitiendo a los trabajadores asumir funciones más estratégicas. En estas organizaciones centradas en los datos, las filas de los trabajadores del conocimiento de se ampliarán en toda la organización. Los encargados de los muelles de carga, los equipos de producción, los vendedores frente a los clientes y los oficinistas en sus escritorios se convertirán en usuarios de datos – pero también en ingenieros de datos que aplicarán los datos de forma creativa para mejorar sus ámbitos específicos. Se necesitarán sólidos programas de gestión del cambio para impulsar estos cambios en los empleados.

La accesibilidad de los datos permitirá una gobernanza más fluida, pero conlleva una mayor responsabilidad. Esto impulsará una migración gradual de las rígidas estructuras de mando y control a las decisiones locales, más cerca del trabajo y más cerca del cliente.

"Los datos serán el pan de cada día de nuestra organización en el futuro", dice Rossana Rizzotto, Data Management, RD and CIO MEU de Mondelez. "La capacidad de interpretar los datos será esencial para las carreras, ya sea en el lado del negocio o como científico de datos".

Los horizontes se extenderán también a los clientes. A través de los flujos de datos, los clientes podrán dar su opinión sobre los diseños de los productos y las órdenes de producción. Los stakeholders internos también podrán comprender mejor las preferencias de los clientes a través de la información en tiempo real sobre las preferencias de compra, los precios y el servicio de atención al cliente después de la venta, creando una experiencia personalizada.

Por último, la digitalización efectiva puede tener un efecto positivo en la moral y la retención de los empleados. Según la encuesta Work Reimagined Survey 2021 de EY, el 64 % de los empleados quiere que se mejore la tecnología en la oficina, y el 48 % quiere que se invierta más en la tecnología de su hogar. Como se ha señalado anteriormente, más de la mitad (54 %) dejará su trabajo si no dispone de la flexibilidad que la tecnología puede proporcionarle.

El desafío: crear el talento digital que permita centrarse en los datos

La limitación que define la próxima generación de datos y analítica es la escasez de competencias, tanto dentro de la función tecnológica como, cada vez más, en toda la fuerza laboral. El desafío se ve agravado por las actuales condiciones económicas que están impulsando la "great resignation". Nunca ha sido tan importante mantener a los empleados – sobre todo a los que están capacitados digitalmente – comprometidos y satisfechos (Figura 5).

Las empresas con visión de futuro entienden el dilema. Nuestro estudio revela que el 71 % de las empresas está aumentando su gasto para mejorar sus competencias tecnológicas. Además, el 51 % de los principales empleadores están replanteando las trayectorias profesionales y las funciones de sus empleados para que se adapten a un mundo más digitalizado, combinando las competencias empresariales y tecnológicas.

Las organizaciones tecnológicas llevan mucho tiempo luchando por cubrir sus necesidades de trabajadores con capacidad digital. Pero a medida que la centricidad de los datos aumenta los requisitos de habilidades en toda la empresa, los Directores de Operaciones (COO), los Directores de Marketing (CMO) y otros ejecutivos no relacionados con IT se enfrentan a un desafío especial – la búsqueda de los competentes digitales que también entienden el negocio – un operador de almacén que puede estructurar las regresiones de inventario, o el ingeniero de aviones que puede diseñar utilizando un digital twin.

La tecnología: reducir la brecha de talento

Las organizaciones centradas en los datos reconocerán que no hay una única respuesta a su escasez de talento. En nuestra encuesta, los ejecutivos señalaron los desafíos de la mejora de las competencias (30 %), la lucha por retener el talento cualificado existente (29 %) y los elevados requisitos de remuneración (26 %) como principales obstáculos para la adquisición de competencias digitales. Ninguna respuesta será suficiente.

Nuestra investigación revela que las transformaciones que superan las expectativas están tomando más medidas para asegurar las habilidades digitales y relacionadas con la tecnología. La mayoría (59 %) tiene tres iniciativas prioritarias para asegurar las habilidades digitales, en comparación con menos de un tercio (27 %) de las transformaciones que se quedan cortas (Figura 6). También es más probable que adopten estrategias de talento innovadoras y se asocien para acceder al talento, incluyendo la implementación de nuevos programas de retención o contratación (50 % frente al 32 %), el uso de ecosistemas digitales para acceder a las habilidades (23 % frente al 18 %) y la subcontratación de un socio estratégico de confianza (25 % frente al 14 %).

Por lo tanto, EY recomienda que las empresas adopten un enfoque de ecosistema de talento –un portafolio de contratación de nuevos empleados, de mejora de las competencias de los empleados, de soluciones de terceros, de automatización y de trabajadores autónomos – para satisfacer sus necesidades. La tecnología desempeñará un papel de apoyo a todas estas soluciones.

  • La automatización de los procesos rutinarios y repetitivos puede aumentar la productividad y el compromiso de los trabajadores. Libera a los trabajadores de las tareas mundanas para que se concentren en tareas más estratégicas y gratificantes. También amplía los datos generados en las operaciones de la empresa con una calidad inherentemente alta.
  • Los servicios gestionados conectados a la nube se están diseñando ahora para centrarse en disciplinas con grandes carencias de competencias, como la ciberseguridad o el cumplimiento de la normativa sobre datos de los consumidores. Utilizados de forma selectiva, pueden abordar algunas de las carencias de competencias digitales más críticas a las que se enfrentan las empresas.
  • A medida que aumenta la necesidad de competencias digitales en la fuerza laboral, los criterios clave para la implantación de nuevas tecnologías serán la facilidad de uso y el autoservicio por parte del usuario. Esto está aumentando el atractivo del software como servicio (SaaS) y del soporte de terceros, que cada día son más fáciles de usar.
  • Por último, dada la escasez estructural de talento y la necesidad de proporcionar habilidades digitales y de datos, la mejora de las habilidades y la retención estarán en el centro de una fuerza laboral centrada en los datos. El setenta por ciento (70 %) de los ejecutivos de nuestra encuesta dicen que se están centrando en la recapacitación en lugar de la contratación – frente al 41 % en 2020. Tanto si se trata de un ingeniero de datos como de un trabajador de back-office, la recapacitación se está convirtiendo en una herramienta clave para preparar a la fuerza laboral para el futuro.
Empresaria estrechando la mano de un cliente antes de una reunión en una oficina de una start-up
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Capítulo 4

Cinco acciones para construir una organización centrada en los datos

Una nueva generación de datos y analítica está en el horizonte – actuar ahora puede preparar a tu organización para un futuro verdaderamente centrado en los datos.

1. Construye la visión de tu empresa sobre un futuro centrado en los datos

Se trata de un estado final en el que los datos están integrados en todas las decisiones y procesos importantes. No es sólo responsabilidad del CIO, sino de todo el equipo directivo. Presenta un plano de alto nivel de los flujos y usos de los datos. Es un imperativo sobre cómo los datos y la analítica apoyarán la visión estratégica de la empresa. Capta el tamaño del premio. Sirve como caso de negocio.

2. Construir a partir de los casos de uso

Con la visión centrada en los datos como objetivo, y alineada con tu estrategia corporativa, explora los casos de uso que crean valor, mientras te mueves hacia la centralidad de los datos. Ponlo en una línea de tiempo de sprint y prepárate para escalar rápidamente. Establece un equipo integrado y capacitado que combine las habilidades empresariales y de IT. Proporciona al equipo la misión, el liderazgo y el apoyo que necesitará para disrumpir y transformar.

3. Trazar la brecha – diseñar y construir la base tecnológica

Busca las carencias de tu tecnología en función de lo que se necesita para habilitar tus casos de uso. Evalúa tu pila actual – la infraestructura, la nube, la IA, los datos y la analítica – y dónde debe estar cada uno de esos componentes en el futuro.

Mientras que el objetivo de hoy es democratizar el valor de los datos dentro de la empresa, el objetivo de mañana es monetizar los datos dentro del ecosistema. Si no sentamos las bases para ello ahora, mañana seremos reactivos en lugar de proactivos. Comprenda las capacidades necesarias para cumplir los objetivos estratégicos a corto y largo plazo, y cómo se priorizarán y desplegarán para lograr la visión estratégica. Ten en cuenta que las carencias estarán motivadas por el gran volumen de datos, los requisitos de integración y la fase inicial de inversiones críticas como la IA o el ML.

4. Concéntrate en los resultados – especialmente el cliente

No tendrás los recursos ni el talento para abordar todas las facetas de la centralidad de los datos. Si tienes que concentrar los recursos en un área, que sea el cliente. Construye la centralidad de los datos en tus relaciones con los clientes, y eso te proporcionará la base sólida para construir a partir de ahí. Además, concéntrate en los resultados que se obtienen de los datos y ajusta tu estrategia y acciones en consecuencia.

5. Poner al ser humano en el centro

Una conclusión clara de nuestra investigación es que las organizaciones que ponen el elemento humano en el centro de la transformación son las que tienen éxito. En la centricidad de los datos, esto se pone de manifiesto en la necesidad de liderazgo, la difusión de la alfabetización en datos y la movilización digital de la fuerza laboral en general. En combinación con la estrategia tecnológica adecuada, la estrategia de talento correcta es la clave de la nueva generación de centricidad de los datos.

Resumen

Estamos entrando en una nueva era de centralidad de los datos, en la que todas las decisiones, procesos e interfaces serán impulsados por los datos. Esta transformación se está construyendo sobre una nueva infraestructura tecnológica de nube, IA, Internet de las Cosas y otras tecnologías que construyen un tejido de datos omnipresente en toda la empresa. Si bien la tecnología está en el centro de esta transformación, los seres humanos están en el centro – una fuerza laboral más empoderada que utiliza y avanza la centralidad de los datos en la empresa.

Acerca de este artículo

Por Jim Little

EY Global Microsoft Alliance Lead y EY Americas Technology Strategy Lead

Entusiasta de la tecnología. Ex CIO. Apasionado por ayudar a las empresas a reimaginar sus negocios, propuestas de valor, experiencias de clientes y empleados usando la tecnología.

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