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Para innovar, ya no hay que adivinar

En #DiálogosExpansión cuatro empresas líderes en su industria ofrecen su visión sobre temas trascendentales para la comunidad de negocios.
vie 19 mayo 2017 09:10 AM
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Clave Es en los datos, no en la intuición, donde reside el poder de crear ganadores e impulsar la innovación exitosa en la Era Cognitiva de hoy. (Foto: Warchi/Getty Images/iStockphoto)

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Todas las compañías exitosas están en un mismo negocio: el negocio de la innovación.

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No importa qué producto o servicio ofrezcan, o si se trata de una pequeña empresa que apenas comienza o de la multinacional más grande del mundo; las empresas que crecen son las que saben cómo crear nuevas soluciones para responder a necesidades insatisfechas de los clientes.

Innovar puede ser una actividad de riesgo. La historia de la invención está llena de anécdotas de éxitos o experimentos accidentales que se adelantaron a su época y nunca llegaron al mercado. Evaluar qué proyectos tienen éxito parece ser más arte que ciencia. Hace unos años, una encuesta global de las principales administradoras de riesgo identificó el método número uno para detectar y evaluar el riesgo: “la intuición y la experiencia de la alta gerencia”.

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Pero la innovación exitosa no tiene que depender de la intuición. Vivimos en un mundo marcado por la explosión de datos (Big Data). Más de la mitad de la población del planeta -3,200 millones de personas– ahora utiliza las comunicaciones móviles.

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Las personas, no solo las empresas, ahora almacenan rutinariamente su información en la nube. Y las redes sociales son utilizadas a diario por ciudadanos de todas las edades y organizaciones de todo tipo, sean gobiernos, escuelas o empresas privadas.

Los sistemas y las industrias del mundo aumentan constantemente sus capacidades. El Sistema Cognitivo de IBM Watson -la plataforma de inteligencia artificial en la nube para los negocios, que aprende de forma similar a los seres humanos-, analiza grandes volúmenes de datos estructurados (digitalizados) y no-estructurados (información en papel, audio, video, posts de redes sociales, libros, revistas, etc.), entiende el lenguaje natural y recopila hallazgos para mejorar la toma de decisiones de profesionales en una amplia variedad de campos.

En la medida en que Watson recibe información y aprende de datos adicionales, se hace más inteligente y aumenta su conocimiento en el tiempo para resolver desafíos y expandir las habilidades humanas. Watson genera “insight” (información de inteligencia) de los datos (data) y posibilita moverse en una dirección en la que la personalización hará la diferencia en la innovación. Es decir, el conocimiento y gestión de la información (data) del cliente o ciudadano para innovar y proveerle una “experiencia de cliente o ciudadano”, realmente superior.

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Estas mejoras permiten a líderes y ciudadanos por igual aprovechar sistemas más eficaces para resolver los problemas más acuciantes y crear un mundo mejor. Es en estos datos, no en la intuición, donde reside el poder de crear ganadores e impulsar la innovación exitosa en la Era Cognitiva de hoy.

Este uso de datos y análisis representa un cambio de enfoque en la toma de decisiones en la Nueva Era tecnológica. Los ejecutivos que durante mucho tiempo confiaron en su intuición y sus años de experiencia, ahora cuentan con datos y herramientas de analítica y de inteligencia aumentada (artificial) que les permiten ver más allá de sus propios sesgos, con el objetivo de descubrir patrones significativos y anticipar resultados.

nullEste enfoque no se limita solo a la industria. La ciudad estadounidense de Memphis, en el estado de Tennessee, con una población de aproximadamente 650,000 habitantes, advirtió hace una década que su índice de delincuencia marcaba una tendencia que superaba los récords históricos.

El departamento de policía desarrolló una plataforma analítica que utilizaba mapas y planillas complejas para identificar y confirmar patrones de actividad delictiva. Esto ayudó a los funcionarios a enfocar sus recursos policiales en las zonas de mayor incidencia de criminalidad, en los días correctos de la semana y en el momento justo del día.

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El análisis no reemplazó el conocimiento de los oficiales de policía acerca de dónde, cuándo y cómo ocurren los delitos violentos; simplemente evaluó grandes cantidades de información en forma sistemática y les mostró patrones que les sirvieron para realzar sus conocimientos, aumentar sus capacidades (Inteligencia Aumentada). Como resultado, el departamento de policía de la ciudad de Memphis cambió su estrategia de patrullaje, y obtuvo una reducción del delito del 24%.

Junto con este creciente énfasis en el análisis como herramienta para el proceso de toma de decisiones, se verifica otro cambio clave entre las organizaciones. Los actuales Científicos de Datos (Data Scientists) tienen mucho más acceso a los datos y herramientas más sofisticadas para administrarlos que el que tenían los empleados de la época en que se acuñó el término “trabajador del conocimiento”, hace varias décadas. También tienen un mejor acceso a otro importante recurso: sus colegas.

Intercambio de ideas

Entre los Científicos de Datos de hoy día, el nuevo medio de producción es el intercambio de ideas. La ventaja competitiva ya no se relaciona tanto con las culturas que resaltan la obtención de conocimiento sino con aquellas que ponen el énfasis en compartir el conocimiento. Allí es donde entra en juego el valor de ser un negocio social. Pero no supongamos que “social” es sinónimo de “trivial”.

Podría parecer que la red social actual reemplaza las ocasiones de socializar que en el pasado se daban en la sala del dispensador de café en la oficina, pero lo que la red social en realidad reemplaza es la línea de producción.

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¿Qué significa esto para las empresas? Al fin de cuentas, significa que las empresas que desean innovar y competir buscarán y recompensarán a los empleados que se destaquen por su capacidad de compartir información valiosa -el contenido es el rey-.

Este trabajo de base ya está siendo implementado por las organizaciones que están proveyendo a sus empleados de acceso a comunidades internas (foros, wikis y blogs) así como al trabajo basado en metodologías como Design Thinking y Agile en ambientes de Crowd Sourcing (espacios de colaboración), para que se pueda compartir información con facilidad.

Innovar en la Era Cognitiva significa analizar la data, colaborar y descubrir conocimientos a través de la adopción de tecnologías digitales, computación en nube y analítica. Pero la tecnología es solo parte de la historia. Otra parte es la cultura.

Las organizaciones que tienen éxito en esta nueva era experimentan una evolución de sus culturas para tomar decisiones no tanto sobre la base de la intuición, sino del análisis. Están cambiando de mentalidad: en lugar de pensar que “el conocimiento es poder” piensan que “la data es el próximo recurso natural y que el compartir contenido es poder”.

La mayor diferencia entre ganadores y perdedores no está en el tamaño o en los recursos; está en su capacidad para gestionar la data y proveer “experiencias excepcionales de cliente o de ciudadano”.

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