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Reflexiones: 5 claves para la transformación digital de la empresa (industrial) / Propuesta de valor digital vs Negocio digital

¡Atención! Antenas bien arriba…

Terminamos la serie de claves básicas de transformación digital de la empresa hablando de… ¡negocio!

La última de las 5 claves básicas de esta serie de artículos es quizá la que más directamente está relacionada con efectos transformadores desde lo digital. Es un aspecto que considero crucial para cualquier empresa… pero singularmente más aún para las que son de naturaleza industrial.

Pregunta clave que toda empresa debería hacerse: ¿cuál es (o cuál puede ser) mi negocio digital?

Cualquier organización que se enfrente a definir su camino de transformación digital debería encontrar una respuesta a esta pregunta, pero la verdad es que pocas se lo cuestionan realmente en serio, así que, en mi opinión, pocas disponen de una respuesta consistente.

Tal vez no estén muy de acuerdo con esa apreciación que acabo de hacer sobre la seriedad con que las empresas se han planteado esa pregunta (las que lo han hecho), pero déjenme decirles que incluso las que creen tener una respuesta, en mi opinión solo tienen una respuesta parcial… e incluso, en muchos casos, predecible cuando no tópica.

A ver… cuando hablamos de negocio digital, lo primero que viene a la mente de cualquiera es la propuesta de valor: una empresa tiene un negocio digital si comercializa productos digitales (o productos físicos recubiertos de una capa de valor digital) o si lleva al mercado servicios de base digital.

Esa idea, que es una primera aproximación de puro sentido común, lleva a plataformas de servicios en la nube, apps, plataformas de intermediación, herramientas de gestión o acceso a la información, por ejemplo, en el caso de servicios digitales, o a la idea de «Smart Product» en el caso de productos inteligentes o conectados.

Pero este enfoque es reduccionista: si son un fabricante de bienes de equipo, la capa de servicios se centrará, muy previsiblemente, en un ejercicio de servitización circunscrito a ser capaz de conectar las máquinas que les han comprado cada uno de sus clientes para, a través del análisis de los datos generados en tiempo real, establecer modelos de predicción de comportamiento de cada máquina; es decir, en prestar al cliente un servicio de mantenimiento predictivo que genere ingresos recurrentes, más allá de la inversión.

Otras alternativas posibles se enmarcarán conalta probabilidad en modelos ya bien conocidos y estudiados de servitización, que por ejemplo abordarán, al margen del mantenimiento, la simplificación de la puesta en marcha, la personalización de las soluciones, la prolongación de la vida útil o la variabilización del coste de inversión (pago por uso y no por propiedad, pago por consumo, etc.).

Me explico: hasta aquí, casi solo hemos hablado de «negocio digital» en términos de «propuesta de valor digital» o de la forma de transformarla en ingresos, pero la propuesta de valor es solo uno de los 9 componentes que, como aprendimos desde el nacimiento del canvas de Osterwalder, se deben distinguir en la configuración de un modelo de negocio.

Lo que vengo a postular aquí es que, además de la propuesta de valor digital, la aplicación de la mirada digital para generar desplazamientos en cualquiera de los restantes elementos del modelo de negocio y singularmente en canales, relaciones, segmentación de clientes, recursos, procesos y alianzas (porque ingresos y costes ya habrán sido contemplados o serán inevitables derivadas de la modificación de los anteriores), es igualmente responder a la pregunta de cuál es/ puede ser / debe ser su negocio digital.

Si su producto es un producto físico recubierto de una capa de información o inteligencia (caso de las empresas fabriles), ¿por qué creen que el canal de entrega del producto físico va a ser o tiene que ser el mismo que el de la capa digital? Piénsenlo, porque mientras el flujo de materiales genera valor a medida que recorre el camino aguas abajo, es muy normal que el flujo de información genere valor precisamente cuando retorna en sentido inverso… o cuando se conecta con otros flujos de información, por ejemplo, contemplando de forma sistémica la cadena de suministro.

¿Cómo contemplan el futuro de sus procesos operacionales y qué papel está jugando lo digital en ellos? ¿Juega en su empresa un rol de mejora de eficiencia… o de calidad de producto o de innovación operativa?

¿Siguen gestionando la relación con sus clientes de la misma forma que lo hacían hace 5 años? ¿Creen que no es posible extraer más valor, desde una mirada digital transformadora, de cada touchpoint de intercambio de valor o información que identifiquen entre sus procesos y el mercado? Pues les recomiendo que se lo hagan mirar…

Y si ya lo hacen distinto con sus clientes (¡enhorabuena!)… ¿pueden decir lo mismo de los restantes grupos de interés con quienes se relacionan (la administración, los proveedores, la banca, los centros educativos, sus propios trabajadores, sus aliados tecnológicos…)?

¿Han cambiado la forma de segmentar a sus clientes en los últimos años? ¿En qué información basan esa segmentación o la adaptación a cada segmento de su propuesta de valor? ¿Usan herramientas analíticas avanzadas para entender mejor cómo hacer una u otra cosa?

Quizá el producto inteligente o los servicios digitales de valor añadido generen flujo de ingresos directo que se comprenda muy bien… pero cualquier transformación digital de otro elemento del modelo de negocio impacta directamente en el posicionamiento competitivo del negocio o en la mejora de los ratos de conversión.

O sea, puro negocio.

¿Le damos una vuelta?

Cada párrafo anterior da para otro post o para una serie de posts en sí mismo… pero hasta aquí hemos llegado en el recorrido por estas cinco claves de transformación digital que me parecen muy básicas. Espero que, si son habituales lectores de esta bitácora, no les haya aburrido mucho con reflexiones demasiado simples… pero un día aprendí eso de «los principios, primero«… y hago isomorfismo del significado de esa frase siempre que puedo, volviendo de vez en cuando a lo esencial de las cosas complejas.

Y seguimos…

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LAS ENTRADAS DE LA SERIE COMPLETA
5 CLAVES PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA EMPRESA (INDUSTRIAL)
EMPRESA CON DATOS vs EMPRESA IMPULSADA POR DATOS
INDUSTRIA 4.0 vs FÁBRICA 4.0
AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTIZACIÓN vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFRAESTRUCTURAS TECNOLÓGICAS vs INFRAESTRUCTURAS PARA LA EMPRESA DIGITAL
PROPUESTA DE VALOR DIGITAL vs NEGOCIO DIGITAL

Reflexiones: 5 claves para la transformación digital de la empresa (industrial) / Infraestructuras tecnológicas vs Infraestructuras para la empresa digital

Otra clave muy básica…

Cuando hablamos de infraestructuras en un entorno que suene por algún rincón a sustancia digital, la mente se nos va automáticamente a las infraestructuras tecnológicas que soportan y han soportado las TIC desde siempre: almacenamiento, hosting, comunicaciones, arquitecturas, seguridad…

Sin ánimo de pontificar (recuerden que no soy un experto de nada… y tampoco de esto), podríamos representar este ámbito con un conjunto de cajas como el siguiente:

Sin embargo, muchas cosas han ido cambiando en los últimos años que han exigido evolucionar continuamente las soluciones, cambios que van:

  • desde el incremento continuo de las demandas digitales y con ello el dimensionamiento de los CPD, los espacios y equipamientos necesarios o los consumos energéticos asociados, hasta el incremento de su valor estratégico y los retos en materia de seguridad y gestión de riesgos (virtualización, alta disponibilidad, duplicación, cloud, ciberseguridad);
  • desde la digitalización de la fabricación, conectada en toda su extensión, hasta la gestión de las plantas de producción adaptadas a la variación de la demanda en tiempo real y con progresiva mayor integración de la cadena de suministro (IT/OT, IoT, AI);
  • desde la noción de empresa extendida, que desborda sus muros físicos con sus necesidades de interacción digital e intercambio de valor intangible con sus grupos de interés, hasta la vigilancia competitiva y la explotación de información exterior (integración, interoperabilidad, automatización).

Y los cambios continúan: hoy estamos inmersos en pruebas de concepto e industrialización de soluciones relacionadas con aportar inteligencia cibernética a la empresa en general y a la fábrica en particular (lo que abre nuevas necesidades que tienen que ver con el tratamiento y la extracción de valor de los datos)… que no tienen propietario como tal, porque su transversalidad hace imposible asociar su propiedad a Compras, Mercado, Planta, Recursos Humanos, Ingeniería o Finanzas.

¿De quién son, por tanto? Pues… no parece que quede otra: del área de Transformación Digital y, en parte, de nuevo de un área de Sistemas de Información evolucionada, que necesita abrazar nuevas competencias y probablemente desprenderse de otras históricas, hoy soportables en servicios gestionados por terceros.

Hablamos aún de nuevas infraestructuras puramente tecnológicas como las plataformas de datos… pero también, haciendo un ejercicio de flexibilidad mental, de soluciones BI, process mining o robotización administrativa: por su transversalidad intrínseca, ¿por qué no considerarlas también «infraestructura»?

De nuevo sin propósito de establecer postulados teóricos de ningún tipo, que técnicamente a lo mejor no se sostendrían, ¿qué tal pensar en infraestructuras con un esquema mental más próximo a la siguiente imagen?:

Diferente, ¿verdad?

Y no solo en competencias… sino probablemente en perfiles adicionales, necesarios para gestionar todo esto al servicio de la organización.

Podríamos añadir más cosas: ¿les resulta difícil pensar en el Sistema de Gestión de Seguridad de la Información como una infraestructura? ¿Y en una sólida red de servicios gestionados por proveedores de confianza?

Dejar de pensar en «Infraestructuras para los Sistemas de Información» para pensar en «Infraestructuras para la Empresa Digital» quizá resulte interesante a la hora de preparar nuestras organizaciones para el futuro, ¿no creen?

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LAS ENTRADAS DE LA SERIE COMPLETA
5 CLAVES PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA EMPRESA (INDUSTRIAL)
EMPRESA CON DATOS vs EMPRESA IMPULSADA POR DATOS
INDUSTRIA 4.0 vs FÁBRICA 4.0
AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTIZACIÓN vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFRAESTRUCTURAS TECNOLÓGICAS vs INFRAESTRUCTURAS PARA LA EMPRESA DIGITAL
PROPUESTA DE VALOR DIGITAL vs NEGOCIO DIGITAL

Reflexiones: 5 claves para la transformación digital de la empresa (industrial) / Automatización y robotización vs Inteligencia artificial

No hay ningún problema en plantear una fábrica inteligente sin robots.

Sí, sí… sin robots industriales… e incluso sin bots.

La transformación digital de la fábrica no va ya hoy en día de automatizar o robotizar las operaciones de fabricación, control o manipulación de materiales, sino de cómo se gobiernan los procesos, sobre cómo se toman las decisiones, sobre cómo se tienen en cuenta los factores relevantes para ello y sobre quién (o qué) las toma.

Llevamos décadas impulsando iniciativas de automatización y robotización de nuestras fábricas, buscando fundamentalmente capacidad de producción, repetitividad, fiabilidad y en definitiva eficiencia en costes. Ya son casi 30 años desde que internet habita entre nosotros…

Pero de la misma manera en que se entiende fácilmente que una fábrica automatizada no implica que en ella exista una cultura digital (por muchas docenas de programas de software que haya instalados), no siempre se entiende bien que en la fábrica 4.0 ya no hablamos de programar PLCs y ni siquiera de internet, sino, como bien decía Alfons Cornella hace ya un tiempo, de la combinación de productos conectados con inteligencia artificial.

Bueno… la automatización sí es necesaria en una fábrica inteligente, porque el Internet of Things (IoT) no va por tanto de internet (que pasa a ser un simple canal por el que circulan los flujos de datos), pero sí de productos físicos que se comunican entre sí o con su entorno para concretar decisiones y ejecutarlas en función de lo que observan en esa comunicación. Y para ejecutar… se necesitan automatismos actuables.

Es verdad que, antes de ser inteligente, una fábrica necesita ser digital… y eso implica que todos los datos relevantes para entender lo que sucede en cada punto y en cada instante de los productos y los procesos debe ser información digital, que se transmita y almacene de manera accesible para la aplicación de métodos analíticos.

A partir de ahí, dos son los factores críticos para dotar de inteligencia a una fábrica: tiempo real e inteligencia artificial.

La habitual programación de rutinas y de lógicas basadas en reglas se sustituye ahora por algoritmos periódicamente reentrenados y redes neuronales artificiales que actúan en tiempo real sobre cantidades ingentes de información (Big Data) para conformar sistemas de aprendizaje automático (machine learning / deep learning) que son la base de lo que llamamos inteligencia artificial, pues configuran modelos predictivos de comportamiento en primer lugar (de defectos, de funcionamiento de máquina, de consumos, de demanda…) para intentar alcanzar el nivel prescriptivo, en el que son las propias máquinas de inteligencia artificial las que deciden qué hacer y lanzan las órdenes de ejecución correspondiente.

Ya hemos llegado a definir modelos predictivos con notable éxito (a adivinar lo que va a pasar)… pero aún nos falta camino para disponer, en la inmensa mayoría de los casos, de suficiente aproximación para que el aprendizaje automático sea capaz además de «entender» el por qué de que vaya a suceder lo que predice y para que identifique las variables de control y prediga a su vez las variaciones de resultado que se deriven de desplazamientos sobre las mismas, antes de elegir y ejecutar una orden.

En la mayoría de los casos, al menos en procesos industriales, los modelos prescriptivos no alcanzan aún precisiones de acierto muy superiores al 30-40% de las situaciones que predicen.

Lamentablemente, nuestros procesos no parecen estar cómodos en relaciones lineales causa-efecto, sino más bien en relaciones complejas multivariante, donde además nos falta aún una parte del conocimiento que, por lo que se ve derivado de nuestros límites de mejora de efectividad, debe ser relevante.

Vamos, como en los seres humanos… 🙄

Eso es lo que nos condena a permanecer aún pegados al actual estado del arte de tecnologías y procesos (que es el statu quo que tratamos de desafiar con la AI) y eso nos salva… 😉 … por el momento.

Aunque parece… que queda cada vez menos para que el software, esta vez sí, domine el universo.

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LAS ENTRADAS DE LA SERIE COMPLETA
5 CLAVES PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA EMPRESA (INDUSTRIAL)
EMPRESA CON DATOS vs EMPRESA IMPULSADA POR DATOS
INDUSTRIA 4.0 vs FÁBRICA 4.0
AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTIZACIÓN vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFRAESTRUCTURAS TECNOLÓGICAS vs INFRAESTRUCTURAS PARA LA EMPRESA DIGITAL
PROPUESTA DE VALOR DIGITAL vs NEGOCIO DIGITAL

Reflexiones: 5 claves para la transformación digital de la empresa (industrial) / Industria 4.0 vs Fábrica 4.0

De los cinco entregables de la serie, éste es sin duda uno de los más pegados a la empresa de naturaleza industrial, lo que no impide que, sin que sea necesario hacer un gran esfuerzo de imaginación y dado que el objetivo de estos artículos es tratar conceptos muy básicos, puedan extrapolarse éstos a cualquier empresa con un modelo de negocio consolidado.

El paradigma «Industria 4.0», impulsado desde la economía alemana desde hace ya 10 años para conducir la denominada cuarta revolución industrial, se basa en la interconexión inteligente de máquinas y sistemas en el propio emplazamiento de producción (o sea, en configurar en él sistemas ciberfísicos) y se caracteriza por un fluido intercambio de información con el exterior, lo que sistémicamente promovería procesos mucho más eficientes, con menor consumo de recursos y mayor respeto medioambiental y con una gran adaptabilidad a las necesidades de la demanda en cada momento.

Cuando nos referimos a ello solemos hablar indistintamente de «industria 4.0» o «fábrica inteligente» (o «fábrica 4.0», «smart factory» e incluso «fabricación avanzada»)… pero ojo, porque con demasiada frecuencia ese tipo de analogías confunde, o al menos esconde conceptos importantes detrás de la fachada meramente productiva.

Y es que no nos referimos a lo mismo, me temo, en el significado que le damos cuando usamos una u otra forma de hablar de ello, a poco que nos quedemos en la superficie de las cosas.

El asunto tiene mucha importancia, porque cuando nos referimos a una empresa industrial, identificamos claramente su transformación digital con el hecho de abrazar el paradigma «Industria 4.0» y… si no lo interiorizamos en toda su amplitud, podemos cometer graves errores.

Les invito a leer con cierto detalle o simplemente a buscar en internet infografías del significado del paradigma «Industria 4.0» para cualquier consultora de las grandes del mercado, da igual que sea PWC, Deloitte, McKinsey o cualquier otra: encontrarán que el paradigma va mucho más allá de usar la tecnología para aumentar la eficiencia y la sostenibilidad de los procesos de producción en sí mismos y verán que eso del «fluido intercambio de información con el exterior» que mencionaba en el primer párrafo, cobra una importancia esencial.

No les costará encontrar significados coincidentes en aspectos como los cinco siguientes:

  1. Optimización de procesos y del uso de los activos mediante la digitalización y la automatización basada en algoritmos que trabajan sobre los datos obtenidos en tiempo real, orientados al coste y a la calidad.
  2. Datos y analítica de datos como competencia clave.
  3. Digitalización e integración vertical y horizontal de las cadenas de valor, desde el suministro de materias primas a la postventa.
  4. Digitalización de la oferta de productos y servicios.
  5. Modelos de negocio digitales, que explotan señales de clientes y mercados para entregar valor y generar flujo de ingresos.

Todos interiorizamos con claridad los dos primeros puntos cuando hablamos de «Industria 4.0», porque a eso nos venimos dedicando los últimos años. No resulta ya tan evidente, sin embargo, que en las empresas industriales estemos pensando en la integración de la cadena de suministro, en entenderla como un sistema que habría que considerar en toda su dimensión y complejidad para obtener la eficiencia y la sostenibilidad del sistema en sí, en contraposición a obtenerlas para un fragmento del mismo. De hecho, no es ni siquiera habitual el pensar que, más allá de la fabricación inteligente (centrada en la interacción entre el binomio producto-máquina) está la gestión inteligente de la fábrica (con sus «n» líneas de producción y su necesidad de servir a la cadena de suministro lo más pegado posible a la demanda).

Hablar de digitalización para construir una oferta de servicios sí es algo que ya empieza a ser común cuando la empresa fabrica equipamiento (máquinas, por ejemplo, aunque en este caso la servitización es muy limitativa y se centra casi exclusivamente en conectar las máquinas vendidas para ofrecer servicios de mantenimiento predictivo), módulos funcionales (susceptibles de sensorizar para ofrecer valor al sistema en que se ensamblen), o artículos para mercados de consumo (donde el territorio de agregar una capa de información al producto físico tiene un inmenso campo de oportunidades), pero resulta casi imposible encontrar casos interesantes en la fabricación de componentes industriales simples.

Y para terminar, lo que resulta extraordinariamente raro de encontrar son empresas industriales que hayan encontrado un sentido digital para su modelo de negocio, salvo grandísimas compañías multinacionales que seguro tendrán en mente y que han conseguido ya encauzar un asombroso camino de transformación de su naturaleza empresarial.

En conclusión: que entender «Industria 4.0» de esa amplia manera, desde los cinco significados de la lista, sí es entender qué implica la transformación digital de una empresa industrial… pero que no es frecuente.

O en resumen, que conviene no olvidar dos cosas muy simples:

  • La transformación digital de una empresa industrial puede ser entendida como equivalente a su desarrollo del paradigma «Industria 4.0», siempre que éste se comprenda en toda su amplitud.
  • Bajo ningún concepto el paradigma «Industria 4.0» debería ser considerado una analogía con el de «Fábrica 4.0» y mucho menos con los de «fabricación avanzada» o «fabricación inteligente».

Cierto es que las tecnologías de Big Data, machine o deep learning e inteligencia artificial aplicadas a la predicción de comportamientos de máquina o de defectos, la fabricación aditiva, la robótica colaborativa o la visión artificial nos conducen mentalmente a la fábrica inteligente… y que ésta es esencial e inevitable en el camino del que hablamos (es el corazón 4.0 y sin la fábrica inteligente y sin productos inteligentes o conectados no tendría sentido la transformación digital de una empresa industrial), pero estamos entrando en la tercera década del siglo e intuyo que, tras las aproximaciones meramente productivas de la década anterior y antes de que termine ésta, veremos desplegarse sobre las empresas industriales el paradigma «Industria 4.0» en toda su amplitud.

Y si no, al tiempo…

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LAS ENTRADAS DE LA SERIE COMPLETA
5 CLAVES PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA EMPRESA (INDUSTRIAL)
EMPRESA CON DATOS vs EMPRESA IMPULSADA POR DATOS
INDUSTRIA 4.0 vs FÁBRICA 4.0
AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTIZACIÓN vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFRAESTRUCTURAS TECNOLÓGICAS vs INFRAESTRUCTURAS PARA LA EMPRESA DIGITAL
PROPUESTA DE VALOR DIGITAL vs NEGOCIO DIGITAL

Reflexiones: 5 claves para la transformación digital de la empresa (industrial) / Empresa con datos vs Empresa impulsada por datos

Todas las empresas generan una gran cantidad de datos. Es más… estoy por afirmar que todas las empresas generan una ENORME cantidad de datos, algo que ya me parece incuestionable si se trata de una empresa industrial.

Pero asumiendo este postulado, ¿podríamos decir que todas las empresas se gestionan con datos?

Pues déjenme decirles que, a mi juicio, la respuesta es sí. ¿O pensaban que iba a afirmar lo contrario? 😉

Toda organización de más de 10 trabadores y medianamente estructurada, aunque sea a un nivel ínfimo, controla su gestión en base a algunos indicadores, lo que le permite saber (o creer saber) al menos si gana o si pierde al final de cada mes, cuidar su tesorería, contar las reclamaciones procedentes del mercado, saber cuánto compra y a qué precio, medir o valorar el trabajo de sus empleados, calcular la eficiencia de sus instalaciones, los tiempos de inactividad de máquina, el porcentaje de productos defectuosos que fabrica, los tiempos de ciclo, la energía que consume… y al final, tomar decisiones en función de las desviaciones que observa frente a objetivos o expectativas. Eso por lo menos.

Sin embargo, me temo que pocas podrían afirmar hoy por hoy que los datos de los que disponen son de una gran calidad, sobre todo si somos capaces de ponernos de acuerdo en lo que significa eso.

Imaginen una escena: en una reunión del equipo directivo de una empresa, un miembro de la misma realiza un descargo de su área de responsabilidad y muestra varias tablas y gráficos de suporte a su argumentación. En un momento dado, un compañero advierte que hay un dato en una gráfica que desafía al sentido común, que por la razón que sea «no le encaja». Admitida por todos esa anomalía (incluido el ponente), el asunto se resuelve con una frase tipo «bueno, lo miro luego, veo qué pasa y lo corrijo, si está mal como parece… y ya os diré«. La reunión sigue adelante, se adoptan las decisiones que procedan… y la vida de la organización continúa sin mayor contratiempo.

¿Les resulta familiar?

Creo que la inmensa mayoría de las empresas se han venido gestionando (y se siguen gestionando) de esta manera.

Pero decir que un dato es «de calidad» implica asociarle características como:

  • Integridad: que expresa información exacta, completa, homogénea, sólida y coherente con el propósito que buscaba quien definió el dato.
  • Unicidad: que todos los valores distintos del elemento de datos aparecen y se reportan sólo una vez.
  • Ubicuidad: que es posible acceder al dato desde distintos dispositivos, o distintos aplicativos que lo utilicen para sus procesos.
  • Confiabilidad: que es estable, que se puede repetir la medición y obtener resultados similares y consistentes.
  • Actualización: que es un valor que representa fielmente el estado de las cosas correspondiente al momento en que se desea utilizar.
  • Seguridad: que respeta la protección de privacidad y que está protegido frente a una posible corrupción del mismo…

Sin embargo… ¿les suenan las siguientes situaciones?:

  • Sabemos que tenemos algunos problemas con datos que manejamos, pero no tenemos claro qué consecuencias tiene eso.
  • Probablemente estemos confiando en datos que son inexactos, pero lo seguiremos haciendo, porque en realidad ni siquiera lo sabemos: solo lo intuimos.
  • Vemos que se usan datos con un uso «sectario», fuera del contexto del negocio, solo para justificar argumentos.
  • Tenemos datos indefinidos o incorrectamente definidos, que generan más discusiones que valor aportan.
  • Nos encontramos con frecuencia con datos redundantes o inconsistentes y, aunque hemos hecho intentos, no acabamos de saber cómo corregir esta situación.
  • Disponemos de infinidad de datos que infra-gestionamos o simplemente no gestionamos…

¿Familiar, no?

Hemos aprendido a convivir con los problemas con los datos, que finalmente hemos llegado a asumir como algo normal, algo que pertenece a la lógica de la realidad empresarial. Y esto es así fundamentalmente por dos razones:

  • Porque la experiencia y la intuición de los gestores, a la hora de enfrentarse a los datos, es suficiente para detectar anomalías y protegerse frente a grandes daños a la hora de tomar decisiones, cuando se detectan.
  • Porque para la mayor parte de las decisiones que tomamos en nuestras empresas, por ejemplo, es irrelevante si una desviación es del 13 o del 17% frente a un objetivo, sino que basta con que seamos conscientes de que hay una desviación importante y que el factor desviado nos importa.

Sin embargo… esta situación es una bomba de relojería para el empresa digital, que ya ésta no es meramente una empresa que usa datos digitales, sino una organización auténticamente impulsada por datos («data driven»), que decide siempre en base a ellos, lo que tiene unas implicaciones muy importantes cuya consideración no es habitual encontrar. En una empresa data driven:

  • Los datos forman parte de la cultura de empresa, son el eje de todos los procesos de trabajo y de las decisiones que se toman sobre ellos, definen qué problemas abordar y permiten identificar sus causas, se ofrecen accesibles a tantas personas como sea posible y se invita a todos a encontrar continuamente nuevas formas de explotarlos.
  • Se implanta una política de analítica de datos muy estructurada que fija normas de gobernanza que aseguren su calidad, que incluye el uso de herramientas de análisis para el control de los principales KPI y que se utiliza tanto para definir la estrategia central del negocio como para analizar problemas, identificar oportunidades o tomar decisiones estratégicas y operacionales con agilidad.
  • Se establece un marco de acceso a los datos amplio, que apueste por jerarquías horizontales, donde trabajadores y directivos se comunican directamente y se contextualizan y personalizan los mensajes a los grupos de interés.
  • Se examinan y organizan los datos con el fin de atender mejor a clientes y consumidores y se aprovechan los datos digitales para proporcionar más valor a los clientes y obtener un aumento de los ingresos.

Como ya decía antes y explicaba hace un año en otro artículo con un propósito bien diferente, la verdad es que, en la mayoría de los casos, trabajar con datos de baja calidad y llenos de problemas «no ha sido en nuestras empresas una praxis desastrosa: el análisis causal se mezcla con la intuición ante resultados anómalos… y la resultante final ha sido suficientemente útil durante toda nuestra vida profesional».

Pero hemos entrado en un mundo en que la combinación de objetos conectados e inteligencia artificial es clave… y «en el mundo de los algoritmos… eso es otra cosaMalos datos implican decisiones erróneas.

Porque si un análisis humano de la información puede aflorar datos sospechosos y por tanto inútiles para tomar cualquier decisión, en el análisis de “big data” pueden convertirse en algo peor si no se detectan: ser directamente dañinos porque las decisiones automáticas se basen en información que conduzca directamente al error».

La generación de información está alcanzando tal dimensión que resulta imposible su procesamiento por humanos, por lo que, obtenida en tiempo real, se filtra, conecta y procesa por máquinas en procesos que, si bien en la mayoría de los casos están dando lugar a modelos predictivos (aún de soporte para decisiones humanas), caminan decididamente a modelos prescriptivos en los que, una vez determinadas las variables de control de un proceso, la conjunción de las predicciones de comportamiento no deseado de máquinas o personas con los algoritmos que representen el funcionamiento del propio proceso, hará innecesaria la intervención humana en la toma ordinaria de decisiones.

Y ya a día de hoy, tengo para mí que la mala calidad de los datos de soporte está en el origen de la inmensa mayoría de las frustraciones hasta ahora generadas en proyectos de inteligencia artificial, por falta de integridad (no son completos, no son exactos, no son homogéneos, no son todos los necesarios…).

Poner orden en el mundo inmenso de los datos que ya están generando las empresas para avanzar hacia la noción de empresa inteligente (inteligente en cómo analiza y segmenta el mercado, en cómo fabrica el producto, en cómo compra sus materias primas o en cómo gestiona sus fábricas) es un desafío enorme del que hasta ahora solo han sido verdaderamente conscientes las empresas cuyo negocio es básicamente IT (banca, seguros, telecomunicaciones…).

Al resto nos queda entender su importancia, primero, e impulsar prácticas efectivas de gobernanza de datos, con políticas y recursos específicos para los que, y siento ser pájaro de mal agüero, no van a encontrar mucha comprensión en sus casas… 😉

La transformación digital de una empresa pasa necesariamente por convertirse en una organización no solo gestionada sino impulsada desde la extracción de valor de los datos, para desarrollar su inteligencia en la comprensión del entorno competitivo, para aumentar su capacidad de desafiar el estado del arte del conocimiento de los procesos, o para convertir los datos generados en servicios digitales de valor añadido que le diferencien y potencien su propuesta de valor.

Ya ven, como les advertí en el post de presentación de la serie, cosas muy básicas, nada seguramente que no sepan…

Pero he ahí el primer desafío.

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LAS ENTRADAS DE LA SERIE COMPLETA
5 CLAVES PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA EMPRESA (INDUSTRIAL)
EMPRESA CON DATOS vs EMPRESA IMPULSADA POR DATOS
INDUSTRIA 4.0 vs FÁBRICA 4.0
AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTIZACIÓN vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFRAESTRUCTURAS TECNOLÓGICAS vs INFRAESTRUCTURAS PARA LA EMPRESA DIGITAL
PROPUESTA DE VALOR DIGITAL vs NEGOCIO DIGITAL

Reflexiones: 5 claves para la transformación digital de la empresa (industrial)

Me apetece escribir sobre algunas de las claves básicas que a mi juicio deben conducir la transformación digital de una compañía industrial… o, en en el caso de varias de dichas claves, la de una empresa cualquiera.

No se tratará de grandes disquisiciones documentales, ni de hojas de ruta detalladas, ni de recetas mágicas que auguren el éxito… sino de cosas muy primarias, muy «de Primero de Transformación Digital», que seguro que ya conocen pero que conviene no permitir que se escapen de la mente en medio de la vorágine de la actividad ordinaria, pero sobre todo cuando decidan que es el momento de definir o revisar el marco estratégico que guíe el proceso.

Para empezar, asumo que, si están interesados en la materia, hace tiempo que habrán llegado a la «conclusión 0», que consiste en entender que cuando hablamos de «transformación digital», la palabra clave es «transformación» y no «digital», mero complemento de la anterior.

Más allá de la mera digitalización de procesos, por tanto, hablamos de innovar digitalmente los sistemas de gestión y el negocio de la organización: innovar en el diseño de los procesos de negocio, gestionar cadenas de suministro o de diseño y producción como sistemas conectados, o desplegar nuevos servicios de valor construidos sobre nuevo conocimiento generado por conexión y explotación inteligente de los datos.

Dicho de otra manera, hablar de verdad de transformación digital es referirse al conjunto de efectos que pueden producirse explotando las nuevas posibilidades de generar valor que la digitalización abre sobre nuevas formas de entender los sistemas (ahora concretados en empresas, pero aplicables a instituciones o incluso sociedades), que permiten plantear servicios, relaciones e intercambios de valor en formas que hasta ahora eran operativamente imposibles o económicamente inviables de ejecutar.

Hablar de transformación (ahora toca de tipo digital, pero en general de cualquiera) conlleva asumir su naturaleza inherentemente estratégica… y por tanto no delegable; conlleva recuperar a Kotter para generar el cambio necesario en la organización; conlleva impregnar capilarmente a la empresa de equipos embarcados en un propósito que inevitablemente tendrá un largo plazo.

No se hable más…

Si me acompañan, pondré el acento en 5 conceptos clave que iré desgranando en sucesivos post breves, a lo largo de este mes de noviembre que se asoma ya en horas. Estos conceptos serán:

  • Empresa con datos vs Empresa impulsada por datos.
  • Industria 4.0 vs Fábrica 4.0.
  • Automatización y robotización vs Inteligencia artificial.
  • Infraestructuras tecnológicas vs Infraestructuras para la empresa digital.
  • Propuesta de valor digital vs Negocio digital.

A por ello…

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LAS ENTRADAS DE LA SERIE COMPLETA
5 CLAVES PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA EMPRESA (INDUSTRIAL)
EMPRESA CON DATOS vs EMPRESA IMPULSADA POR DATOS
INDUSTRIA 4.0 vs FÁBRICA 4.0
AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTIZACIÓN vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INFRAESTRUCTURAS TECNOLÓGICAS vs INFRAESTRUCTURAS PARA LA EMPRESA DIGITAL
PROPUESTA DE VALOR DIGITAL vs NEGOCIO DIGITAL

Reflexiones: la organización del área digital (y mis dudas)

Desde el viejo «Departamento de Informática» hasta la «Dirección de Transformación Digital» hay un trecho considerable, en términos de años transcurridos… pero sobre todo en conceptos, funciones, roles, competencias, perfiles o responsabilidades.

A ver… tampoco es que todo sea «tan» distinto a como era hace15 años: nuestro Plan Digital de 2005, por ejemplo, ya se proponía como objetivo «ayudar a desarrollar y desplegar un proyecto estratégico de empresa global y extendida, tratando de evitar la ruptura entre los planteamientos estratégicos en esa dirección y su puesta en marcha, combinando método y soporte tecnológico» y también «ofrecer una solución integral y orientada al cliente, aportando un análisis, diagnóstico y plan de actuación de los principales factores inductores de éxito empresarial en un contexto internacional«.

Ya entonces, por lo tanto, hablábamos de orientar la digitalización no solo a mejorar la eficiencia y la gestión de los procesos operacionales y administrativos, sino a alinearse y servir de apoyo a la toma de decisiones estratégicas, a la relación con el cliente o incluso, en otro sentido, a lo que definíamos como «sincronización» de la cadena de suministro.

¡Nada menos que en 2005!

Aunque otra cosa fue luego la realidad de lo que supimos o pudimos hacer con tan loables propósitos… 😉

La verdad es que los años han ido pasando, pero el viejo «Departamento de Informática» pasó por fases de ser conocido como «Departamento de Sistemas de Información» o «Departamento de IT» (mucho más cool, ¿no?) y a estar actualmente insertado en un área de «Transformación Digital» (que de momento no tiene mucho más que ello dentro)… sin que estructuralmente haya habido cambios significativos, más allá de un leve incremento de dimensión y la incorporación de algún perfil o competencia nuevos.

Si añadimos a todo ello el extraordinario dinamismo de la evolución tecnológica en este ámbito funcional, la aparición con enorme velocidad de nuevas soluciones y, sobre todo, la ambición que debería impulsar la transformación digital de las organizaciones, que definitivamente va más allá de ser un servicio (que lo sigue siendo) para convertirse además en un ariete de innovación y transformación empresarial, parece increíble que las estructuras organizativas de las áreas de gestión que las soporta no hayan sufrido aún una auténtica revolución y que aún reflejen al mismo armazón básico de hace 15 años.

Claro que a lo mejor pasa lo mismo con la totalidad de la empresa… pero ese no es el debate de hoy… 😆 … y además, no debería servirnos de excusa.

El caso es que estoy dándole vueltas a cómo sería la mejor manera de organizar estructuralmente el área completa de Transformación Digital para los próximos años, un área de reciente creación que hoy incluye al tradicional departamento de Sistemas de Información y muy poco más. Estamos cerrando un proceso de reflexión estratégica y es el momento adecuado… sobre todo considerando que me quedan ya solo tres años de vida profesional «regular». 😯 ❓

Obviamente, no voy a aburrirles describiendo la estructura organizativa actual ni las ideas que voy dibujando en sucesivos papeles, pero sí me apetece compartir algunas de las ideas-fuerza que rondan en mi cabeza, con el objetivo, especialmente señalado en esta ocasión, de PEDIRLES sus reflexiones sobre las mismas, sus comentarios al tema, sus experiencias de cambio de organización (si las hubiera habido), o enlaces a publicaciones que consideren de interés.

No se trata solo de cómo dibujar un organigrama, sino de propósitos y conceptos aplicados en casos reales que puedan servir como guía, de formas de abordar un futuro que ya resulta evidente en su dirección… y COMO DERIVADA, de la organización más adecuada para ello, aunque les invito a ofrecerme incluso sus consejos a nivel estructural o de puro organigrama, si lo consideran oportuno.

Siempre he agradecido mucho cualquier comentario que aparezca en el blog, que es de las cosas más satisfactorias que a uno le suceden cuando le dedica un tiempo a compartir por escrito las neuras que pasan por su cabeza, pero esta vez realmente me vendría muy bien cualquier ayuda para pensar.

En ocasiones precedentes, para asuntos parecidos pero de menor envergadura nos hemos apoyado en consultoras externas, en el marco de elaboración de los planes digitales (en 2003, 2005, 2007, 2017 y 2020), pero desde las recomendaciones de 2007, todas las aproximaciones posteriores han ido siendo cada vez más vagas.

No es un camino cerrado, desde luego (conocemos consultoras especializadas precisamente en proponer estructuras de gestión y gobierno de lo digital, adaptadas a la realidad y los retos de cada empresa), pero siento la necesidad de tener una reflexión previa, porque estos tiempos VUCA creo que deben llevarnos más allá de quemar el cartucho de la consultoría como único referente.

Para poner un marco… digamos que hablo de un equipo de unas 20 personas, algo más de la mitad analistas funcionales y resto técnicos y personal de asistencia a usuarios, con parte de esta función subcontratada. Sin desarrolladores. Somos una empresa industrial con 18 plantas en 5 países, dedicada al sector del automóvil, donde el paradigma 4.0 ha desembarcado con toda su fuerza sin encontrarnos debidamente preparados (gente de IT… pero no OT) y con un reto de transformación digital que desborda «lo 4.0», aunque cueste hasta entenderlo.

Las ideas-fuerza que me apetece compartir son las siguientes:

  • PROYECTOS – Es ya una recomendación que viene de lejos: separar la gestión de nuevos proyectos digitales e iniciativas de transformación digital, de las tareas de explotación de los recursos y aplicativos disponibles (incluyendo su adaptación y mejora continua, pero claramente conformando un área de Operaciones). Obviamente tiene ventajas, pero también implica dificultades, porque al separar equipos se reduce la flexibilidad de destino de recursos en un mundo donde la especialización ya reina por todos lados (el riesgo de entrar en una espiral inflacionista de la plantilla es evidente)… y porque exige gestores de proyecto, que no analistas funcionales, que lleven en la mano la bandera de la transformación (y la verdad… no es fácil para perfiles de analista tradicionales).
  • DESARROLLO – La velocidad es cada vez más clave. No hace mucho que era una creencia generalizada en la organización que disponer de programadores internos era un componente a extinguir, que programar era una tarea a subcontratar, pero la velocidad con la que hoy se hace necesario introducir cambios o mejoras me hace dudar de ello. Observo organizaciones donde el disponer de un pequeño equipo de desarrolladores da una agilidad a los proyectos envidiable… y observo también lo estupendo que resulta un analista que antes haya sido programador. Eso sí, la gran mayoría de las empresas que conozco del primer caso son empresas de producto, así que no acabo de tenerlo del todo claro…
  • CÉLULAS – Ya he asumido que a corto plazo no vamos a iniciar un camino de transformación hacia una organización agile… creo que me han «convencido» de que quizá es demasiado el riesgo de dar ese paso para lo que somos y el momento en que estamos. Pero eso no quita para que piense en la posibilidad de aplicaciones locales (como pudiera ser en el área de Transformación Digital) de algún tipo de organización «intermedia» (nucleada en torno a células o estructuras similares), como una forma de aportar flexibilidad, visión sistémica y transversalidad de conocimientos. Me tienta mucho explorar esta posibilidad.
  • DATOS – El camino hacia ser una empresa impulsada por datos es aún largo. Hace falta definir arquitecturas adecuadas para posibilitar trabajos basados en analítica avanzada, plataformas que combinen soluciones data warehouse con data lake y unas cuantos palabros complementarios, que posibiliten eso tan actual hoy del deep learning y la inteligencia artificial aplicada al tratamiento de big data, a la hora de pasar de las PoC a la industrialización. Pero antes de esto tan cool, hace falta trabajar un modelo de gobernanza que garantice la integridad, ubicuidad, seguridad y accesibilidad de unos datos que deben ser útiles, únicos, fiables y obtenidos en tiempo real. Algo que permita que el uso de los datos sea el auténtico soporte a la toma de decisiones. La figura del CDO (Chief Data Officer) puede ser una «solución fácil» que deje en manos de un responsable el logro de un imposible (y por tanto, un error)… o puede ser el germen de una dinámica que paso a paso vaya alineando a la organización hacia el objetivo. Pero aun suponiendo que se decida implantarla, cómo se acompaña su trabajo o cuál es su posición en la estructura también ofrece muchas variantes…
  • RIESGOS – Creo que hemos ido construyendo un armazón de seguridad razonablemente desarrollado para el área TIC tradicional, pero la aparición de tecnologías OT ligadas a la fábrica digital ha abierto un hueco sobre el que a veces no tenemos ni las competencias necesarias para decidir. También nos queda recorrido en la gestión de usuarios, siempre más compleja de lo que parece y ya definitivamente necesaria a nivel de grupo, o en la de accesos. Pero el asunto va más allá: las amenazas de ciberseguridad son cada día más refinadas, destructivas e inhabilitantes, de forma que los sistemas requieren, además de buenas defensas y auditorías constantes, de planes de contingencia, backups, segmentación o recuperación ante desastres cada vez más complejos de hacer efectivos. Hoy tenemos las funciones relacionadas con la gestión de riesgos divididas entre especialistas y la fuga de uno solo nos hace mucho daño, así que en mi mente se dibuja un equipo algo más multidisciplinar, aunque sea igual de reducido. Por otra parte, no sé si un área interna puede seguir el ritmo necesario de todo esto, la verdad… sospecho que va a ser necesario un modelo mixto, pero no se me olvida que es una necesidad con un creciente coste económico y de comportamientos, que realmente no aporta valor.
  • MAKE OR BUY – Creo que es muy necesario repensar de nuevo las decisiones de externalización, en todos los ámbitos: comunicaciones, seguridad, desarrollo, asistencia a usuario, plataformas de datos… Será difícil tener un criterio claro sobre de qué cosas debemos desprendernos internamente y en qué cosas debemos reforzarnos o debemos integrar, porque las necesidades están cambiando velozmente. Pero va a ser imprescindible, porque anclados en las competencias y funciones clásicos corremos el riesgo de colapsar.

Creo que ya hay materia para el debate, ¿no?

¿Pueden regalarme su propia experiencia, sus propuestas o recomendaciones operativas sobre una estructura organizativa pensada para el futuro? Teorías no, por favor… 😕

Les reconozco que ya no sé muy bien qué tipo de lectores conserva esta bitácora, pero sospecho que hay varios con responsabilidades en esta área o con una función directiva que les habrá permitido ser espectadores privilegiados y con criterio sobre cambios relacionados en sus organizaciones.

Por eso me he atrevido, por una vez, no a invitarles a comentar… sino a pedirles que lo hagan.

Y bueno… si no funciona… a esto me he lanzado con la ambición alta y las expectativas bajas. Toleraré la frustración… 😀

Reflexiones: Europa y la fabricación de vehículos

Hace un par de semanas compartí en LinkedIn una publicación de Miguel San Martín en la que mostraba un gráfico dinámico que reflejaba cómo había ido cambiando el ranking de los 10 primeros países productores de automóviles entre 1964 y 2019.

Les dejo a continuación el vídeo completo (que cubre el periodo 1950-2019), les invito a seguir el movimiento hipnótico de barras y países a lo largo de los 6 minutos que dura (no se les hará muy largo)… y luego seguimos.

Mi comentario al compartir el post fue en forma de preguntas: «¿Quién puede pensar que no va a seguir cambiando así? ¿Y en qué dirección será en los próximos años? ¿En Europa?»

Son preguntas que pueden inducir a una interpretación determinada… y por eso he pensado que sería interesante profundizar en los datos del vídeo siguiendo la línea de esos interrogantes.

Eso sí… mirados de otras maneras.

Una advertencia: voy a utilizar datos que reconozco incompletos y sin la suficiente verificación (incluídos los del propio vídeo), porque la comprobación rápida que he realizado de algunos de ellos me devuelve una aproximación suficiente para identificar las grandes tendencias cuya interpretación quiero compartir con ustedes a través de este artículo, así que visto mi anterior post… necesito lanzar una disculpa por delante. 😉

ESTAR EN EL RANKING

He representado en una tabla los años en que los distintos países del mundo han estado dentro del top-10. He retirado dos países porque su presencia era poco menos que testimonial (Bélgica en el periodo 1986-1990 y Thailandia en 2013) y distorsiona la visualización evolutiva:

Algunas observaciones:

  • Son 70 años… pero, en general, más o menos los 40 primeros años se caracterizan por la ausencia de nuevos entrantes: los países sí cambian de posición (y mucho, como veremos más adelante), pero solo entre sí.
  • En los últimos 30 años se producen sin embargo varias entradas y salidas muy significativas.
  • Asia abruma entre las nuevas entradas: Corea del Sur, China e India. Solo México se suma a la lista desde otros lugares del globo.
  • ¿Y quiénes salen? Pues… oh sorpresa… Europa Occidental: UK, Francia (durante 5 años) e Italia… a los que habría que sumar Rusia.

CRECER Y DECRECER POR PAÍSES

Una mirada diferente: una cosa es la posición en el ranking y otra el ritmo de crecimiento… y ahí las diferencias son extraordinarias.

Para sacar más jugo visual a estos datos (poner toda la información del vídeo en un gráfico no es sino un lío de líneas monumental), he hecho una tabla de los países con sus producciones cada 5 años, con las fotos fijas del año que comienza cada quinquenio.

En negro están datos sacados del vídeo y en rojo información que he completado de otras fuentes. He representado cada país desde el momento en que entra en el top-10 y el resultado es el siguiente:

Ya, ya, ya… casi les estoy oyendo decir que esta tabla muestra poco, puesta en esta forma… pero échenle un vistazo a los mismos datos en gráfica y quizá les surja alguna inquietud más, aparte del consabido crecimiento chino…

Como es natural, la gráfica me conduce a varias posibles interpretaciones de interés (alguna muy evidente, como que sólo Japón, Corea, China e India, todas naciones asiáticas, han sido capaces de crecer hiperaceleradamente), pero las voy a dejar a su capacidad interpretativa, estimados lectores, para no despistarnos del núcleo del mensaje que viene a continuación.

CRECER Y DECRECER POR REGIONES MUNDIALES

Les reconozco, en cualquier caso, que la gráfica anterior aún contiene demasiadas líneas cruzadas como para obtener demasiadas conclusiones a primera vista, así que simplifiquemos un poco…

La suma de las producciones del top-10 de países supera consistentemente el 85% de la producción mundial, así que despreciando el efecto del resto, como una aproximación que reconozco grosera pero suficiente a modo indicativo, se me ha ocurrido ver esos datos comparando la evolución de tres agrupaciones regionales:

  • NAFTA: Canadá, USA y México.
  • EUROPA OCCIDENTAL: Francia, UK, Alemania, Italia y España.
  • ASIA: Japón, Corea del Sur, India y China.

La tabla queda resumida como sigue:

Lo que en modo gráfica queda así:

La gráfica muestra un dato preocupante: tras 30 años como región líder del mundo, la producción de vehículos en Europa Occidental lleva 15 años en tendencia decreciente.

Si alguno pertenece al mundillo del automóvil, le sorprenderá, quizá, esta tendencia, porque los datos que normalmente se manejan en las previsiones de futuro de las grandes consultoras apuntan sistemáticamente a una estabilización del mercado europeo occidental, incluso con crecimientos medios «orgánicos» (1÷2% anual), lo que no se compadece muy bien con la gráfica anterior.

Pero los datos «post mortem» son los que son… y en todo caso, sabiendo que en la gráfica no aparecen las producciones de Bélgica, Austria o Portugal (en total no alcanzan el millón de vehículos)… son los que son para los grandes países productores europeos.

Aunque mucho más significativo es ver cómo han evolucionado estas agrupaciones regionales en porcentaje sobre el total considerado en la tabla inicial (que insisto es más del 85% de la producción mundial):

Observaciones sobre la gráfica:

  • Primero Japón, luego Corea, después China y ahora también India, han hecho de Asia la región que lidera en el mundo la producción de vehículos. Nada nuevo bajo el sol, pero ya supone el 60% del total.
  • La pérdida de la hegemonía inicial norteamericana no implicó un descenso de las unidades fabricadas. En los últimos 10 años hay una tendencia clara a la estabilización de las producciones NAFTA y de su peso en el mundo, manteniéndose por encima del 20% de la producción mundial.
  • Europa Occidental lleva 50 años perdiendo peso relativo en el mercado mundial de producción de vehículos, situándose en la actualidad en torno al 15% del mismo.

¿SEGUIR DECRECIENDO?

Los altos costes salariales, las regulaciones medioambientales, la falta de crecimiento demográfico o los cambios de hábitos de consumo hacen que fabricar vehículos en Europa Occidental solo sea ya atractivo para el propio consumo europeo (en todo caso), además de para aquellos lugares del globo donde se valore la diferenciación por calidad percibida o tecnología.

Pero el desarrollo masivo de tecnologías se está produciendo ya aceleradamente en otras regiones del mundo y singularmente en Asia, favorecido además por las tendencias de electrificación que simplifican las competencias tecnológicas necesarias para desarrollar los sistemas de tracción y que ponen el acento en los sistemas de almacenamiento, donde el dominio asiático es abrumador.

Las estrategias de regionalización-globalización de las marcas están cambiando con decisiones de peso (la venta de Opel a PSA por parte de GM, el cierre de la planta de Honda en Swindon, el cierre anunciado de la planta de Nissan en Barcelona o la salida anunciada de Mitsubishi del mercado, como ejemplos cercanos)… y muchas de ellas se compadecen bien con la idea de pérdida de atractivo para la fabricación en Europa.

En consecuencia, ya no resultan una novedad las predicciones de que, dentro de 10 años, la producción en Europa Occidental estará más cerca del 5 que del 15% del mercado mundial.

Europa corre serio riesgo de dejar de ser una región exportadora de vehículos.

Y eso equivale a una amenaza para la creación de riqueza y para el empleo. Y sin contar con lo que las tendencias CASE o el desembarco de vehículos chinos en Europa impacten sobre el volumen del mercado…

Sinceramente, no creo que la aplicación masiva de tecnologías 4.0 puedan revertir esta tendencia. ¿Volvemos, entonces, a hablar de diversificación? ¿Y en qué sentido?

Advertidos estamos.