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Reflexiones: actualización de tendencias en transformación digital – Tendencias

Llegamos al final de la serie con la síntesis de tendencias extraída a partir de los 10 artículos seleccionados que describía en el en el primero de los tres posts, publicaciones cuyos orígenes recojo en los logos de la imagen de cabecera.

Como recordatorio, solo volver a traer algunas consideraciones:

  • No se tratará de una recopilación exhaustiva de tendencias ni un análisis académico, sino solo una síntesis de ese conjunto de documentos (todos publicados en la red sobre esta materia en el año en curso), seleccionado con diversidad de fuentes de origen.
  • Es una síntesis ligera, por lo que es posible que el resultado contenga algún error menor de interpretación o pérdidas de información no relevantes.
  • No todas las tendencias son totalmente aplicables a entornos industriales, por lo que, como ese ha sido nuestro caso, quizá no esté recogido algún concepto que no era de aplicación a nuestra realidad empresarial, pero será excepción y me atrevo a decir que igualmente poco relevante.

Ésta sería la tabla resumen:

Y finalmente, éstas las descripciones breves (especialmente breves en las más puramente tecnológicas o en las ya conocidas que aparecen casi sin novedad) de todas y cada una de esas 20 tendencias:

A. Gestión empresarial basada en datos y democratización de los datos.

  • Las tecnologías digitales generan cantidades masivas de datos fácilmente rastreables y accesibles que, si se manejan adecuadamente, pueden proporcionar un gran valor al negocio. Aunque incluso empresas inmersas en su transformación digital tienden a no aprovechar al máximo los datos a su disposición, la gran demanda de profesionales ligados a la gestión del dato muestra que cada vez más organizaciones están cambiando sus procesos de toma de decisiones hacia la gestión empresarial basada en datos y buscan cómo fomentar una cultura de trabajo centrada en los mismos.
  • Más allá de todas las demás tendencias, la democratización de los datos será uno de los aspectos más críticos: promete un futuro en el que los datos estén abiertos a todos para analizarlos y obtener información. Las herramientas de próxima generación, como las soluciones Low-Code que abren los datos a equipos que no sean el departamento de ITI o los científicos de datos, ayudarán a traer importantes beneficios prácticos para las empresas, que incluyen:
    • A medida que se adoptan más herramientas impulsadas por IA, cada vez son más fáciles de identificar las intenciones y necesidades reales del cliente. Democratizar los datos permite que éstos sean analizados y aprovechados por múltiples departamentos, todos con diferentes filosofías y enfoques.
    • Mediante herramientas fáciles de usar, las empresas tendrán la capacidad de, por ejemplo, alojar sus datos en una ubicación única y accesible, lo que junto con la mejora general de competencias digitales de los empleados, posibilitará operaciones mucho más eficientes.
    • La experiencia del cliente mejorará naturalmente debido a la democratización de los datos, porque se ampliará el alcance de la comprensión del mismo y permitirá brindar un servicio más personalizado.

B. Fábrica digital e inteligente.

  • Continuidad y aceleración de la adopción de todas las tecnologías ligadas al paradigma de Fábrica 4.0, con extensión en general de procesos de aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicados para determinar modelos predictivos y prescriptivos.

C. Fusión hombre-máquina: crecimiento de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la búsqueda inteligente y el procesamiento del lenguaje natural.

  • La mayoría de los trabajos acogerán un despliegue híbrido, que aprovechará las ventajas más insustituibles de la condición humana (intuición, diplomacia, incertidumbre, creatividad…) y las del mundo digital (precisión, velocidad, escala, ubicuidad…).
  • La tecnología de inteligencia artificial (IA) permitirá que la búsqueda inteligente rompa los silos de datos, lo que posibilitará a empleados y clientes descubrir la información que necesiten en menos de segundos. Los usuarios finales podrán utilizar la búsqueda inteligente para recuperar información de cualquier ubicación y conjunto de datos: big data en bases de datos, sistemas de gestión de documentos, contenido digital, páginas web, etc., indagando sobre problemas específicos y no limitándose a una búsqueda de información que después debería conectar y concluir.

D. Modelo de trabajo híbrido, presencial y remoto.

  • El trabajo híbrido es una modalidad de trabajo flexible en el que las personas trabajan parte del tiempo en una espacio físico de la empresa y parte desde casa u otra ubicación. La cultura de trabajo remoto fue una de las estrategias adoptadas a principios de 2020 debido a las disposiciones gubernamentales frente a la pandemia, pero ha demostrado ser un cambio significativo en la forma en que pueden desarrollarse las operaciones de negocio, con el simple uso de herramientas de colaboración ágiles y una gestión del rendimiento moderna.
  • El trabajo híbrido ha permitido a las organizaciones ser ágiles y flexibles en tiempos cambiantes y se ha demostrado que no solo no perjudica a la productividad sino que incluso puede mejorarla.
  • Para respaldar este tipo de acuerdos de trabajo, las empresas están adoptando tecnologías de lugares de trabajo digitales que permiten tanto a la dirección como a los empleados tener sus actividades diarias organizadas y disponibles, realizar un seguimiento de los procesos y mantenerse en contacto independientemente de su ubicación. Estos tipos de tecnologías incluyen la gestión de procesos empresariales, la comunicación, la gestión de proyectos, el flujo de trabajo, el seguimiento del tiempo, los informes y otras herramientas.

E. Hiperautomatización, en todos los ámbitos.

  • La automatización en todas las facetas de las operaciones de negocio está en el centro de la transformación digital, porque es la forma más sencilla de alcanzar escalabilidad, eficiencia y reducción de costes. Las soluciones RPA se implantan cada vez más para automatizar actividades muy simples (de lógica determinista en formas y entrada de datos estructurada), que antes solían requerir participación del usuario en actividades de proceso repetitivas y predecibles.
  • Los nuevos algoritmos de hiperautomatización pueden analizar grandes cantidades de datos que un ser humano no es capaz de procesar. Como resultado, pueden proporcionar observaciones profundas y connotaciones entre procesos de fondo que, de otro modo, la empresa no podría identificar. Éstos pueden ayudar a las empresas a llevar sus decisiones basadas en datos al siguiente nivel, comprender mejor los procesos comerciales y mejorar.

F. Virtualización y automatización de procesos integrando ML-DL y AI para tareas ocasionales y complejas.

  • Hiperautomatizar es “automatizar la automatización”: tecnología que utiliza AI y aprendizaje automático sobre RPA para analizar y administrar procesos, con herramientas que funcionan con datos estructurados y no estructurados para proporcionar información sobre las oportunidades de optimización y mejora.
  • La BPA potenciada por AI va más allá de la RPA para abordar directamente las capas de procesamiento y datos. Puede manejar procesos no deterministas y es capaz de identificar, elegir y combinar las actividades de procesamiento y datos más adecuadas para ejecutar un proceso. La AI puede trabajar con datos probabilísticos, textuales y cualitativos no estructurados junto con fuentes tradicionales de datos estructurados deterministas, numéricos y cuantitativos. Esto significa que puede usarse para ejecutar procesos cognitivos, no solo automatizando sino haciendo que estos procesos sean completamente autónomos.

G. Mayor extensión y mayor adopción de plataformas de datos de clientes (CDP) y CRM.

  • Como evolución del CRM, una CDP es un SW que recopila y organiza datos de clientes propios de muchas fuentes para crear una vista única, coherente y completa de cada uno. Crea una BD integral de clientes a la que otros sistemas pueden acceder para analizar, rastrear y administrar interacciones con cliente.
  • Los clientes interactúan con diversas organizaciones de formas novedosas y a través de varias plataformas. Durante cada compromiso, dejan fragmentos de información, conocidos como datos propios (de comportamiento en línea, transaccionales o incluso demográficos), que se pueden rastrear y guardar en una nube de alta seguridad. Una CDP recibe estos datos de primera mano. Luego los estandariza y los transforma haciendo coincidir los ID de clientes individuales de cada sistema e integrándolos en un único perfil de cliente coherente y preciso. Luego, los datos del perfil se reformatean para admitir una amplia gama de estrategias de marketing y procesos comerciales, incluidos CRM, análisis de datos, automatización de marketing, creación de contenido, esfuerzos de SEO, etc.

H. Creación de nuevos modelos de negocio digitales, conformando ecosistemas de servicios.

  • El cambio a lo digital empujó a muchas organizaciones a ser creativas con las formas en que intercambian sus productos y servicios por dinero. Los clientes quieren una experiencia digital fluida y prefieren las marcas que están listas para ofrecerla: es vital comprender cómo diseñar su experiencia con la tecnología para responder a sus necesidades de forma relevante (para al menos lograr una ventaja competitiva) o para desarrollar con éxito nuevos productos o servicios.
  • Los datos se han convertido en una nueva moneda y cada vez más empresas basan sus modelos de negocio en la recopilación y el uso de datos. Sin embargo, centrarse únicamente en el MdN propio puede estrechar el pensamiento y limitar posibilidades con los datos. A menudo, su valor real proviene de su flexibilidad y su potencial para brindar una imagen completa: más de la mitad del valor agregado de los MdN basados ​​en datos lo obtienen en sus ecosistemas.

I. Tokenización de activos: tecnología Blockchain, NFT y metaverso.

  • Hasta ahora, la tecnología Blockchain se ha asociado más estrechamente con criptomonedas como bitcoin. Sin embargo, se usa de muchas otras formas, particularmente en los negocios. La promesa más básica de blockchain es una mayor seguridad a través de sus registros inmutables. Pero esta tecnología también tiene implicaciones en la forma en que las empresas administran las cadenas de suministro, trabajan con socios y manejan transacciones y contratos.
  • Tokenizar es transformar un activo específico y valioso en tokens digitales (unidades de valor) que se pueden usar en una Blockchain. Tanto los activos tangibles (como oro, obras de arte o bienes inmuebles), como los intangibles (acciones, bonos, derechos de propiedad de datos o patentes), se pueden convertir en tokens digitales que se venden y compran en mercados digitales, infraestructuras financieras abiertas e interoperables sin intermediarios.
  • Ha habido una explosión de tokens no fungibles (NFT), coleccionables digitales únicos que se pueden comprar y vender. Aunque centrados hoy principalmente en arte y juegos digitales, se utilizan para todo tipo de cosas. Un caso de uso concreto para la tokenización es su potencial para interrumpir los mercados de activos intensivos en capital, como equipos y maquinaria pesada. En lugar de comprar o alquilar uno, la tokenización permite soluciones de pago por uso, lo que crea nuevos MdN para fabricantes de equipos o para servicios financieros, mientras beneficia a empresas que requieren activos intensivos en capital. El avance en IoT, la hiperconectividad y el pago automatizado están acelerando la tendencia, marcando el paso en la transición de MdN basados ​​en productos a servicios.

J. Cloud computing, evolucionando hacia soluciones multinube y plataformas cloud nativas.

  • El cloud ha permitido a las empresas acceder a los datos desde cualquier parte y en cualquier momento, facilitando el almacenamiento seguro de grandes cantidades de datos y el acceso a ellos de forma remota cuando sea necesario. Se observa una tendencia a solución multinube (frente a único proveedor, varias nubes públicas o híbrido): más seguridad, migraciones más sencillas, mercado más competitivo.

K. Transformación de ciberseguridad por AI y arquitecturas confiables, con riesgos crecientes por la confluencia IT/OT.

  • Frente a los avances en ciberseguridad, las amenazas no cesan. Un enfoque para construir una arquitectura de confianza es el uso de registros distribuidos, como Blockchain. Además de reducir el riesgo de infracciones, reducen el coste de cumplir normativas y los gastos operativos y de capital asociados.

L. Conectividad 5G – IoT.

  • La tecnología 5G alcanzará madurez tecnológica y regulatoria, abriéndose paso como solución de comunicaciones IoT. Otros sistemas alternativos propietarios (redes de picosatélites), serán una alternativa técnica y económicamente competitiva para casos IoT de baja exigencia de volumen o latencia.

M. Computación de nueva generación (computación cuántica y chips neuromórficos) y SW 2.0.

  • Ayudará a encontrar respuestas a problemas que han acosado a la ciencia y la sociedad durante años, desbloqueando capacidades sin precedentes para las empresas… aunque no será una preocupación inmediata para todas. Mantenerse a la vanguardia del SW (hoy clave de éxito en muchos negocios), sí requerirá una comprensión de esa industria, de las tendencias tecnológicas que la impulsan y de los contextos organizacionales que crean la demanda de cambio.

N. Infraestructura distribuida, edge y cloud.

  • Para 2022, el 70 % de las empresas utilizará infraestructuras distribuidas: los datos y el procesamiento se podrán manejar en la nube, pero los dispositivos podrán acceder a ellos también y más rápido desde el borde de línea si conviene: más velocidad y agilidad, menos complejidad y coste, más seguridad.

O. Plataformas Agile, DevOps e ITSM integradas.

  • Se llama ITSM a la gestión de la entrega extremo a extremo de servicios IT. En una empresa, si las capacidades de ITSM son insuficientes para las necesidades, habría problemas para brindar servicios a un ritmo satisfactorio y suficiente, algo muy común. Para abordarlo, surgen nuevas metodologías ITSM, impulsadas por las mejores prácticas Agile y DevOps. La integración de plataformas Agile, DevOps e ITSM con aprendizaje automático y el uso de herramientas AIOps posibilita anticiparse a potenciales fallos, asegura el tiempo de actividad y proporciona garantía de servicio, generando excelente UX.

P. Herramientas low code y aplicaciones configurables.

  • Se trata de soluciones que le permiten crear sistemas complejos con poca o ninguna experiencia en codificación, lo que puede generar una mejora general de las habilidades de los empleados en ciertas industrias (permitiendo, por ejemplo, iterar soluciones).

Q. Incremento de inversiones (> 2 dígitos) , en especial en AI, ML-DL, modelos predictivos y ciberseguridad.

  • La transformación digital en última instancia tendrá como objetivo reducir los costes… pero los expertos predicen que el gasto mundial en IT sobrepasará para fines de 2022 los 4 B$. En especial se prevé un fuerte incremento en las inversiones en tres ámbitos:
    • Inteligencia artificial y aprendizaje automático (en general), donde al margen de las aplicaciones preexistentes llama la atención el crecimiento de soluciones de SW de automatización de marketing impulsado por IA.
    • Análisis predictivos: mediante el análisis de datos de períodos pasados y del presente y su correlación con factores económicos, el entorno empresarial y patrones de comportamiento de usuarios, consumidores o clientes, las modernas herramientas de análisis predictivo permiten a las empresas realizar pronósticos fiables del futuro y preparar estrategias viables.
    • Ciberseguridad: para conservar su reputación y la confianza del cliente, la organización tiene la gran responsabilidad de proteger de infracciones y ataques tanto datos como aplicativos de gestión. Las brechas de seguridad son inevitables y por tanto deben asignar los fondos adecuados a las herramientas y tecnologías de ciberseguridad, así como contar con una estrategia que permita manejar crisis sin comprometer su integridad.

R. Políticas de privacidad transparentes y reequilibrio entre personalización y privacidad.

  • Vivir una «vida digital» implica dar información personal (domicilios, mails, detalles de tarjetas, patrones de comportamiento…). El cliente exige una experiencia personalizada, pero tampoco se logra sin recopilar sus datos. Descifrar en cada caso la paradoja de la personalización y la privacidad será una prioridad. La privacidad y su protección se han convertido en una preocupación: la transparencia es imperativa y ayuda a las empresas a ser honestas sobre sus prácticas.

S. Incorporación digital de empleados y clientes, con gamificación y desde conceptos de TX (= CX+UX+EX+MX).

  • Para adoptar nuevas tecnologías y beneficiarse de ellas, las empresas deben invertir tiempo y recursos para incorporar a las personas que las utilizarán, tanto si son empleados de la organización, proveedores o clientes. No hacerlo genera pérdidas financieras, problemas de productividad y pérdida de tiempo general.
  • Esta incorporación debe favorecerse con soluciones gamificadas para entornos de negocio y en base a procesos diseñados desde criterios de Total Experience (TX), concepto que engloba a su vez a Customer Experience (CX), User Experience (UX) y Employer Experience (EX), en entornos Multiexperience (MX).

T. La agilidad como máxima prioridad y como forma de liderazgo digital.

  • La agilidad se traduce, en el nivel más bajo, en cobertura dinámica o recuperación dinámica: llegar a un punto en que la empresa no se está preparando para escenarios hipotéticos, sino que tiene en mente pasos prácticos reales de carácter dinámico para evitar sufrir disrupciones, procedan de donde procedan.
  • Reforzado por la pandemia, la adaptabilidad es la principal habilidad de los líderes efectivos: con herramientas, procesos y modelos mentales ágiles, pueden cambiar rápidamente un enfoque organizacional, gestionar incertidumbres, hacer frente a nuevas regulaciones y cumplir requisitos cambiantes del mercado.

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Actualización de tendencias en transformación digital
Actualización de tendencias en transformación digital – RECOMENDACIONES
Actualización de tendencias en transformación digital – TENDENCIAS

Reflexiones: actualización de tendencias en transformación digital – Recomendaciones

Como explicaba en el artículo anterior, en la selección de 10 documentos recientes sobre tendencias en transformación digital también aparecían, especialmente en 3 de los mismos, recomendaciones para liderar o gestionar el proceso de transformación de la compañía.

La verdad es que obvié esta parte de la información inicialmente, porque no aportaba nada que no supiéramos ya a estas alturas… pero de pronto me pareció que con demasiada frecuencia perdemos de vista cosas aparentemente obvias y que no venía nada mal hacer una síntesis adicional de dichas recomendaciones, tanto si servía para recordar lo teóricamente ya asumido como si encendía alguna lucecita de elemento perdido…

Vamos con ello. La síntesis puede listarse en forma de decálogo, tal y como sigue:

Va un pequeño comentario sobre cada una:

  1. Construir una estrategia digital clara e integrada con la estrategia global de la compañía: no basta con definir una estrategia digital, sino que debe tener un carácter transformador de la empresa en términos de competitividad, lo que implica a procesos, negocio o relaciones con los distintos grupos de interés… y por tanto absolutamente alineada o integrada en la estrategia general de la organización.
  2. Comprometer el liderazgo desde la alta dirección hacia los niveles intermedios: como todo proceso transformador de una organización, nada ocurrirá si no se configura lo que Kotter llamaba «coalición rectora», que acumule las suficientes dosis de poder y liderazgo para que los cambios sucedan. La labor de una alta dirección comprometida con la transformación digital de su empresa es aportar dirección, pero también y fundamentalmente conseguir la implicación de las estructuras clave que intermedian con el funcionamiento operativo y el despliegue de objetivos… y proteger a quienes asuman el rol de liderar los experimentos significativos que a continuación deberán ser escalados.
  3. Colocar a las mejores personas en los lugares correctos para acelerar la transformación: suficiente poder y suficiente liderazgo implicados activamente en el proceso… pero también suficiente competencia y capacidad. Como afirmaba Alfons Cornella, «no hay innovación sin innovadores»… e innovar, como transformar la cultura dominante en una organización, requiere que de ella se ocupen los mejores.
  4. Ser «agile», adoptar una mentalidad de gobernanza ágil: más allá de metodologías y herramientas, liderar una transformación empresarial exige adoptar los esquemas mentales y principios del «agilismo» y extenderlos como elementos de cultura de la organización.
  5. Ser digital de arriba a abajo, en toda la cadena de valor y de suministro: digitalizar las relaciones con cliente y las internas, integrar la información de las distintas fases de proceso con retroalimentación de información en tiempo real, contemplar las oportunidades derivadas de la visión de la cadena de suministro como sistema.
  6. Monitorizar y medir el progreso de la transformación, con foco en los retos por encima de la eficiencia: medir cómo nos aproximamos a la visión deseada más que cómo hemos hecho lo realizado o cuánto. Eficiencia en la gestión de cada iniciativa sí (por supuestísimo)… pero siempre subordinado a avanzar en la dirección adecuada.
  7. Crear una plataforma tecnológica de datos que impulse el negocio: contemplar la importancia de los datos no estructurados, individualizados, hacia el cliente y en general los grupos de interés clave, asegurando su disponibilidad junto a los datos estructurados en una plataforma tecnológica flexible, modular e interoperable, alineada con los intereses del negocio, sobre la que poder aplicar metodologías analíticas y procesos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que permitan personalizar propuestas, soluciones o acciones de marketing.
  8. Construir ecosistemas industriales automatizados e independientes de la localización: contemplar los modelos de creación de valor que funcionan como una red conectada, con nodos autónomos pero interdependientes cuando se precisa, para acelerar procesos de innovación desde la noción de ecosistema.
  9. Atender al dominio de los negocios digitales: en la mayoría de los mercados de producto, la percepción de valor ha basculado hacia elementos intangibles, vehiculados frecuentemente a través de la prestación de servicios de base digital, asociados al producto o independiente del mismo, por lo que es imprescindible entender cuál puede o debe ser el negocio digital de la compañía y activarlo. Además, considerar que cualquier componente del modelo de negocio es susceptible de ser transformado digitalmente para generar mayor o más cualificado retorno.
  10. Promover la conversión de servicios a experiencias (TX = CX+UX+EX+MX): entender el rol que la componente emocional tiene en las decisiones de compra o en la creación y prestación de servicios. Más allá del valor entregado, la experiencia relacionada con el mismo (de usuario, de cliente o de trabajador, en un marco de multicanalidad) debe jugar un papel clave en el diseño y desarrollo de servicios.

Nada más en este post. El próximo (tercero y último de la serie) recogerá la veintena de tendencias muy recientes (no sustitutivas de las grandes tendencias que ya conocemos, sino en todo caso complementarias o adicionales), que ya había anunciado.

Como acabo de hacer con las recomendaciones de este artículo, trataré también de definir (concisamente) cada una de esas tendencias.

Y como en esta ocasión, espero que no tengan que esperar demasiado. 😉

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Actualización de tendencias en transformación digital
Actualización de tendencias en transformación digital – RECOMENDACIONES
Actualización de tendencias en transformación digital – TENDENCIAS

Reflexiones: actualización de tendencias en transformación digital

Hace ahora ya mas de dos años desde nuestro último trabajo en profundidad sobre las grandes tendencias que pudieran ayudar a definir nuestra estrategia de Transformación Digital: el Plan Digital está en marcha, pero la velocidad con que todo evoluciona es enorme y hemos sentido que era el momento de revisitar las tendencias, revisando las que actualmente se identifican y analizando si hubiera algo en ellas que invitara a profundizar, desviar o reorientar las estrategias definidas.

Se ha tratado de una revisión mucho más ligera (orientada a detectar potenciales grandes novedades, para confirmar o pivotar la estrategia antes de elaborar el plan de gestión del año que viene), así que no ha tenido la intensidad que tuvo hace dos años. Pero ya que el trabajo está realizado… me ha parecido que podría tener interés para al menos alguno de mis estimados lectores el compartirlo. 🙂

Lo voy a hacer en un par de posts adicionales a este artículo: el primero recogerá un decálogo de recomendaciones para gestionar o liderar la transformación digital de su compañía; el segundo, una veintena de tendencias, tecnológicas y de gestión, que pueden ayudar a la reflexión de cada uno sobre los pasos que tiene previsto acometer para crear futuro.

Será por tanto una nueva serie, pero muy corta y concentrada en el tiempo, para que no se dilate mucho la conexión de un artículo con otro.

Ya ven que cierro el espíritu vacacional y vuelvo a los temas de empresa, como corresponde normalmente a esos días finales de agosto… 😉 , pero doy carpetazo al verano con un artículo ligero como es éste, a unos días de «pasar a mayores».

Les diré simplemente que las síntesis de recomendaciones y tendencias que compartiré proceden de un sencillo ejercicio de curación de contenidos, tras preseleccionar un grupo de 10 publicaciones realizadas este mismo año sobre el tema, procedentes de fuentes muy diversas, desde grandes consultoras a publicaciones digitales especializadas, incluyendo también dominios diversos como el de especialistas en el mundo de las apps o referentes tecnológicos.

Las 10 fuentes seleccionadas, procedentes de organizaciones cuyos logos habrán observado en la imagen de cabecera, son las siguientes:

Si tienen mucha hambre, pueden empezar a leer por sí mismos los enlaces que les despierten mayor curiosidad, pero si no tienen prisa… ya saben…

… enseguida volvemos… 🙂

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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) / 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) / 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: IQS Tech Fest y el crecimiento del emprendimiento industrial

Como cada enero desde hace ya 4 años, asistí hace unos días a la fiesta del IQS Tech Fest. En esta ocasión, el evento estuvo (bien) organizado virtualmente, sin contar con el entorno físico habitual de la antigua fábrica de cervezas de Estrella Damm de Barcelona, que en sí misma aporta dosis de singularidad al asunto.

Creo que no he hablado mucho del IQS Tech Fest en esta bitácora… y me apetece hacerlo, porque lo merece y porque además es una buena muestra de la reflexión que pretendo volcar en este artículo.

El Instituto Químico de Sarriá – IQS está adscrito a la Universidad Ramón Llull y es una entidad con más de 100 años de historia que ofrece estudios de ingeniería química e industrial. En 2015 impulsa una iniciativa denominada IQS Tech Factory, al frente de la cual está desde el principio Oriol Pascual, enfocada al emprendimiento y la promoción empresarial industrial o, en definitiva, a acercar la ciencia a la empresa como fuente de innovación.

Buscan captar talento a través de un “scouting” proactivo de iniciativas emprendedoras y facilitar las relaciones entre empresas, emprendedores e iniciativas. Establecen barreras de entrada bajas, no piden nada a los promotores y no se consideran una  aceleradora, sino un acompañamiento a emprendedores e iniciativas de desarrollo de nuevas oportunidades de negocio, por un tiempo más prolongado que el habitual.

Con un preludio más interno en 2016, un año después lanzaron su primer evento anual hacia el exterior, IQS Tech Fest, que ha ido creciendo y consolidándose hasta la actualidad. El festival, abierto al público previa inscripción, se organiza en torno a una serie de conferencias y mesas redondas, una feria con sus correspondientes stands, donde las startups seleccionadas interactúan con los visitantes, un concurso entre las iniciativas seleccionadas e incluso un foro de inversores.

Como ven, estructuralmente nada muy distinto a lo que pueden ofrecer otros grandes foros, como en nuestro entorno puedan ser el South Summit, el Startup Olé, por citar los dos quizá más conocidos específicamente centrados en el «universo startup».

Pero la gran diferencia está en lo de dentro: el IQS Tech Fest ofrece proyectos claramente de naturaleza industrial, pues su foco está en iniciativas en las que la propuesta de valor se nuclea o al menos se asocia a un producto físico… lo que no es óbice (como es lógico y hasta casi obligado hoy en día) para que se acompañe de capas de inteligencia o servicio asociados al mismo que sean claves de valor.

Ni los emprendedores, ni los organizadores, ni los conferenciantes, ni los visitantes, ni los inversores que asisten desprenden el mismo halo que uno percibe en un South Summit (no lean en esto una crítica, que todo tiene su lugar, su utilidad y su sentido). Aquí todo es más próximo, todo fluye más en línea de disfrutar de la oportunidad, todo se rodea de un lenguaje conversacional común de entender el negocio y la empresa industrial, absolutamente alejado de la visión de negocio financiero puro que rodea otros ambientes.

Siempre hay alguna excepción poco comprensible, pero para que se hagan una idea, les dejo una tabla resumen de las startups presentes en la edición de este año, procedente de nuestro trabajo preparatorio previo:

3GSolar CÉLULAS FOTOVOLTAICAS IMPRESAS
Células que utilizan luz LED o luz de interiores de baja intensidad para la carga inalámbrica de dispositivos
aimentia SOLUCIONES IA PARA PROFESIONALES SALUD MENTAL
Clínica virtual que permite la personalización del tratamiento al paciente
AORTYX EQUIPOS ENDOVASCULARES PARA REGENERACIÓN AÓRTICA
Equipos endovasculares que permiten la regeneración endógena de la aorta en vez de realizar implantes artificiales
BαƖαmis SENSORES REMOTOS POR MICROONDAS
Control a distancia y mediante radares de riesgos de desplazamiento de terreno, incluso bajo vegetación
BeneSit DISPOSITIVO PARA ASEGURAR BUENA POSTURA SENTADO
Colocado en el respaldo de la silla, detecta una mala posición del usuario y vibra para que la corrija
BIEL DIGITAL GLASSES GAFAS PARA PERSONAS CON VISIÓN REDUCIDA
Gafas asistente VR para personas visión baja (discapacidad visual periférica o central, pobre contraste o definición…)
BitMetrics ROBOTS DOTADOS DE VISIÓN E INTELIGENCIA
Pick&place automátizado mediante robots que ven, interpretan y actúan adaptándose a cambios en tiempo real
Bronze TOSTADORA PARA TOSTADAS SIEMPRE PERFECTAS
Independientemente del tipo de pan o de las circunstancias, por tecnología de visión computerizada
circulr.  ECOSISTEMA INTERFACE DE USUARIO PARA AUDIO Y VOZ
Aparato de audio inteligente (auriculares y altavoces a un tiempo) y plataforma IA controlada por voz
Clever solar devices PLATAFORMA AI PARA GESTIÓN DE PLANTAS FOTOVOLTAICAS
Digitaliza los procesos de mantenimiento y mejora la eficiencia de la producción de energía en plantas FV
CYBER SURGERY ASISTENTE ROBÓTICO PARA CIRUGÍA ESPINAL
Sistema robotizado que guía al cirujano en los procesos de fusión arterial, una intervención frecuente y de riesgo
Edete TECNOLOGÍA DE POLINIZACIÓN ARTIFICIAL
Producción, almacenamiento y posterior dispersión o diseminación del polen
ENergiot NODOS SENSORIZADOS AUTOALIMENTADOS PARA IoT
Digitaliza la red eléctrica y la gestiona con millones de baterías conectadas
esus TRICICLOS – PATINETE ELÉCTRICOS
Patinetes de tres ruedas con plataforma sobre la que descansa un contenedor de carga, para last mile delivery
evix AIRBAG CERVICAL
Orientado a ciclistas, la soución, protegida por patentes, se integra en un casco
hello REFRIGERADOR SMART PARA VENDING
Refrigerador smart gobernado por una app, para ofrecer comida de alta calidad
INDRESMAT MATERIALES PARA ENVOLVENTE TÉRMICA DE EDIFICIOS
Poliuretano biobasado (bioPUR): un producto para ventanas y puertas y otro como espuma aislante para paredes y techos
kiversal TELEAUDÍMETRO DE DIAGNÓSTICO
Teleaudímetro inteligente con reconocimiento de voz natural
loop-dx TEST DE DIAGNÓSTICO DE SEPSIS
Detección de sepsis a partir de una simple gota de sangre
lupa VEHÍCULO ELÉCTRICO
Vehículo eléctrico económico, con 150 km/h de velocidad máxima y 350 km de autonomía, fabricado en BCN
MESbook SISTEMA DE GESTIÓN DE PLANTAS DE PRODUCCIÓN
Plataforma de interconexión de todos los sistemas de gestión de la fábrica para una gestión inteligente en tiempo real
MiFood ROBOT PARA PREPARACIÓN DE COMIDAS
Robot que reduce y asegura los tiempos de preparación y mejora la seguridad y la higiene en la cocina
MIXO MÁQUINA DE VENDING DE COCKTAILS
Para eliminar las colas en barras de bar en eventos, festivales o clubs nocturnos
muutech MINERVA, PLATAFORMA CLOUD DE MONITORIZACIÓN DE IoT
Recolección de datos IT/OT/IoT/BI y centralización de la gestión en tiempo real, con comunicación bidireccional
NAUTASIGNALS DISPOSITIVOS DE LOCALIZACIÓN MINIATURIZADOS
Brazaletes, colgantes, joyas… soluciones para localización con autonomía ilimitada, indoor y outdoor
neutroon PLATAFORMA INDEPENDIENTE  GESTIÓN REDES PRIVADAS 5G
Las redes privadas 5G van a ser el habilitador real 4.0: mayores anchos de banda móviles, menores latencias…
N Ó M A D A BASE OMNIDIRECCIONAL PARA EXPERIENCIA INMERSIVA VR
Plataforma omnidireccional para posicionarse sobre ella y tener una experiencia VR realmente inmersiva
Olịn MÁQUINA CASERA DE ACEITE DE OLIVA VIRGEN EXTRA
Partiendo de pasta de oliva desecada en cápsulas, produce AOVE en el hogar con solo pulsar un botón
Sens Solutions SOLUCIONES IoT PARA VIDA SALUDABLE
Monitoreo del aire en tiempo real / Desinfección inteligente del agua
steering machines PLATAFORMAS PARA ROBOT MULTIDIRECCIONALES
Plataforma multidireccional para la integración y el desarrollo de robots móviles
SuperAr MÁQUINAS DE PURIFICACIÓN DE AIRE
Equipos que purifican el aire, eliminando contaminantes y microbios, incluyendo coronavirus
Waterologies BIOSENSORES INTELIGENTES
Biosensores inteligentes para la detección de microorganismos en agua y aire en tiempo real

Sobre esta tabla inicial planificamos nuestra asistencia al IQS Tech Fest. Empujados por el hecho de que por cuestiones de agenda solo podíamos asistir el primero de los dos días, la idea era aprovechar en ese mismo momento las oportunidades que bien gestionadas en la plataforma preparada para esta edición extraña (como todo lo que rodea a esta época covid) se abrían por parte de la organización a los asistentes. El balance que podemos hacer es el de un trabajo muy efectivo de filtrado y comprensión de intereses y posibilidades cuyos frutos pueden medirse más o menos como sigue:

No sé cuál será su experiencia en casos similares, pero a mí me parece que no está nada mal, ¿no creen? 🙂

El caso es que el post de hoy no trata de centrarse en exclusiva en el IQS Tech Fest o en los merecidos halagos, sino utilizarlo como una muestra de lo que en los últimos años va tomando forma como una realidad creciente y bastante interesante de emprendimiento industrial.

En efecto, hay ya en la actualidad varias iniciativas que merece la pena seguir en este ámbito, con un recorrido mínimo de 3-5 años también y que empiezan a obtener el fruto de un trabajo asentado en ecosistemas donde las universidades y las empresas, sobre todo, juegan un papel fundamental: las primeras para llevar ciencia y conocimiento tecnológico a ideas de producto… y las segundas para orientar este trabajo hacia negocios alineados con sus estrategias de diversificación o innovación.

No he hablado de centros tecnológicos… seguro que se han dado cuenta… 😉

No digo que no estén, porque también aparecen de vez en cuando… pero no están siendo en esto un agente principal, sino que se han ido colocando progresivamente más cerca de acompañar a las empresas consolidadas en el desarrollo de sus negocios o competencias tecnológicas core, o de diversificar en base a ellas, que de iniciativas de gran incertidumbre, poco compatibles con los compromisos de recursos que para el desarrollo de tecnología demandan en la actualidad los centros tecnológicos del país, donde el retorno financiero de su trabajo se convierte cada vez más en la primera prioridad, dada la reducción imparable del soporte público.

Por citar algunas de las iniciativas de emprendimiento industrial de nuestro entorno de las que antes hablaba, muy diversas en origen y naturaleza, mencionaré a continuación tres ya casi clásicas, a modo de ejemplos:

BUSINESS FACTORY AUTO (BFA)

  • Con Jorge Gómara al frente y también con un evento público anual análogo al del IQS, BFA nace como una aceleradora vertical de automoción, una iniciativa cuyo objetivo es la aceleración y consolidación de proyectos especializados en automoción y su transformación en empresas innovadoras, viables y escalables que atraigan y retengan talento, promovida por:
    • La Xunta de Galicia, a través de la Axencia Galega de Innovación (GAIN), el Instituto Galego de Promoción Económica (Igape) y la Sociedad Gestora de Entidades de Inversión de Tipo Cerrado (Xesgalicia).
    • La Fundación Clúster de Empresas de Automoción de Galicia (CEAGA).
    • Grupo PSA.
    • El Consorcio de la Zona Franca de Vigo (CZFV) y su vehículo Vigo Activo Sociedad de Capital Riesgo S.A.
  • La gestión operativa descansa en el CEAGA y su actividad se organiza en torno a dos programas, a cada uno de los cuales se adscriben 10 iniciativas cada año:
    • Programa de ACELERACIÓN: proyectos o startups, a las que se ayuda a alcanzar un MVP.
    • Programa de CONSOLIDACIÓN: startups a las que se ayuda a impulsar su crecimiento.
  • La importancia del Grupo PSA en el CEAGA y en esta iniciativa es la que condicionó el carácter vertical de nacimiento de la iniciativa (automoción), pero la propia naturaleza fabril de la planta de Vigo (y el alcance de su poder de decisión) enseguida condujo la orientación de las iniciativas a muchas soluciones multisectoriales (nuevos materiales, tecnologías de inspección y ensayo, tecnologías de fabricación avanzada, tecnologías de gestión de fábrica…) que hace que una gran parte de las iniciativas impulsadas tengan, además de una clara naturaleza industrial, una absoluta transversalidad.
  • El modelo, además, está en fase de desarrollo análogo hacia otros sectores clave de la economía gallega, así que el camino… no ha hecho más que empezar.

FONDO DE EMPRENDEDORES DE REPSOL

  • Desde una perspectiva puramente empresarial y privada, el Fondo de Emprendedores de Repsol es uno de los pioneros en el ámbito industrial.
  • Funciona como una incubadora que ayuda a llevar un proyecto empresarial desde un nivel “start-up / pyme / spin-off” hasta “primeras ventas”.
  • Tiene su foco en “energía” o “eficiencia energética” en cualquiera de sus variantes y despliega su actividad sin ánimo de lucro, con renuncia a participaciones societarias (respeto 100% equity) y renuncia a propiedad intelectual (respeto 100% PI). El objetivo de Repsol es entender caminos para el proceso de transición energética al que como sociedad estamos abocados.
  • Trabajan sobre las iniciativas entre 1 y 2 años y aportan una importante cantidad económica en metálico y otra equivalente en servicios de tutorización o mentoría, además de dotar a los equipos emprendedores de espacios de trabajo, formación y acceso a inversores.
  • Creo (las cifras exactas no las sé) que llevarán ya cerca de una decena de convocatorias y que habrán pasado por el filtro del programa más de 4.000 ideas de negocio, con más de 50 start-ups incubadas, varias empresas funcionando y docenas de patentes registradas.

BIND 4.0

  • Un origen muy diferente, desde el impuso público, pero orientado a facilitar que el ecosistema emprendedor se aproximara de manera efectiva a las empresas industriales, en este caso a las vascas.
  • Nacido de la necesidad observada desde la administración pública de modernizar el tejido industrial (que en el caso de la comunidad vasca es crucial en su entramado económico) ante la aparición del paradigma 4.0, hoy aborda ya no solo tecnologías de fabricación avanzada, sino también las relacionadas con salud, energía o alimentación.
  • Cientos de startups de todo el mundo acuden cada año al «call for applicants», además de manera creciente. Docenas de empresas vascas o con presencia en la comunidad vasca utilizan cada edición para integrar las propuestas de startups que seleccionan en sus proyectos de innovación de procesos o desarrollo de producto. Varias startups han sido invertidas por empresas consolidadas…
  • La iniciativa muestra claras analogías con lo que Gregor Gimmy desarrolló bajo el nombre de BMW Startup Garage para el fabricante alemán: el modelo «venture client«. De hecho, la relación de los responsables del BIND 4.0 con Gimmy fue fluida desde el principio del proyecto, colaborando en cómo rediseñar el modelo para aplicarlo al ecosistema empresarial de todo un territorio, como finalmente se hizo.
  • Todo un éxito: solo en esta quinta convocatoria que está actualmente en lanzamiento, han presentado candidatura 750 startups, de las que se han seleccionado 73 finalistas (41 españolas, de las que 20 vascas, más 32 extranjeras), de las que que finalmente 31 han cerrado contratos para 40 proyectos. Una interesante manera de inyectar tecnología e innovación en empresas consolidadas que, además, ha posibilitado ya que mas de 100 startups hayan pasado por el programa de aceleración en las 4 ediciones hasta ahora celebradas.
  • El programa cuenta con sesiones de mentoría, conferencias de alto interés, talleres prácticos y contactos con el ecosistema industrial y financiero próximo. Más de 40 mentores, casi 60 corporaciones industriales y 20 sociedades de inversión están adscritas formalmente al BIND 4.0 para hacer del programa un catalizador de la modernización del tejido industrial.

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Son en total cuatro casos en que el emprendimiento industrial se está promoviendo, desde perspectivas absolutamente distintas pero todas interesantes.

Cierto es que ninguna de ellas ofrece el espectáculo de las startups tecnológicas centradas en propuestas de valor para usuarios y consumidores de plataformas colaborativas, ocio y servicios… Éstas van más despacio, pero crecen de manera sostenida y aparentemente sólida, lejos de los movimientos especulativos de las inversiones de capital y con un creciente papel de empresas ya consolidadas en sus mercados en el desarrollo o incorporación de las oportunidades.

Los ejemplos no son únicos: en Asturias, en Madrid, en Valencia, en Málaga… los ecosistemas que permiten el emprendimiento industrial, aunque con altibajos y dificultades, van cogiendo forma dotándose de mecanismos estructurados para una consolidación y un crecimiento sostenibles.

El ecosistema que se ha ido formando alrededor de Barcelona es probablemente el mejor estructurado de los que tenemos en el país. Muchos años de iniciativas lanzadas desde universidades científicas y tecnológicas (La Salle, la UPC, Esade…), un impulso fuerte del lanzamiento de spinoffs desde las mismas y desde empresas tecnológicas, institutos como el ICFO, el IBEC o el ICIQ, el trabajo de los parques científicos y tecnológicos, una red privada de hubs dedicada a facilitar el crecimiento de las iniciativas en sus primeras fases… todo ello va fructificando y alimentando de proyectos el trabajo, por ejemplo, de la IQS Tech Factory con la que empezaba este artículo. No está siendo un camino fácil, porque son muchos años de esperar por unos frutos que no acababan de materializarse en impactos relevantes… pero que quizá haya ido encauzándose hacia un momento actual en que comienzan a aparecer.

Madrid, como siempre, probablemente menos estructurado pero muy dinámico, aunque solo sea por la concentración de grandes empresas que existe en la capital (sí, industriales también)… y un creciente e interesante desarrollo del ecosistema vasco, donde al descrito programa BIND 4.0 se unen otras iniciativas muy relevantes y de gran interés, como son:

  • La dinámica emprendedora de grandes empresas y corporaciones, como IBERDROLA (a través de su vehículo PERSEO) o de MONDRAGON (que en los últimos años ha desarrollado una actividad de promoción fuertemente ligada al desarrollo de oportunidades de negocio en fase standup, apoyadas por alguna cooperativa y financiadas por la Fundación MONDRAGON… y sobre todo a la inversión en startups tecnológicas, fundamentalmente de naturaleza industrial, a las que ofrece servicios de aceleración y de inversión, a través de un fondo constituido conjuntamente con el ICO). Y más allá de estas grandes empresas, también el creciente impulso a la diversificación de una pequeña pero significativa parte del potente tejido de PYMES del territorio.
  • La creciente importancia de las sociedades de capital riesgo o de corporate finance que orientan todo o parte de su negocio a las iniciativas de carácter industrial (IKEI, Norgestión, Orza, Easo Ventures, Kereon, banca…).
  • El importante papel de la universidad, con iniciativas como el BBF o más recientemente el proyecto Bilbao As Fabrik, que acaba de inaugurar su sede en Zorrotzaurre con el objetivo de promover servicios avanzados para la industria 4.0 y la economía digital, mediante programas formativos y propuestas que estimulen y favorezcan el lanzamiento de startups con sede en Bilbao, relacionadas con la tecnología, la especialización y la inteligencia que requiere la industria 4.0 para posicionarse internacionalmente.
  • El apoyo de la administración mediante iniciativas de colaboración público-privada, como es el mismo caso de Bilbao As Fabrik, el centro Kuna o el ambicioso proyecto del Centro Internacional de Emprendimiento de Bizkaia que, ubicado en la antigua torre BBVA y gestionado por la alianza de PwC y Talent Garden, busca colocar a Bilbao en el mapa del emprendimiento mundial.
  • Y además de ello, el apoyo público a las iniciativas de renovación y diversificación empresarial.

Si han llegado hasta aquí, ya habrán adivinado que mi intención no era una vez más la de ser exhaustivo, lo que además no hubiera podido hacer porque me falta conocimiento y orden para dibujar una visión sistémica al menos de lo verdaderamente relevante.

La reflexión es necesariamente la de la importancia trascendental de los ecosistemas de innovación para la transformación de un tejido industrial fundamentalmente maduro. No basta con un proceso racional: nuestras organizaciones industriales se han vuelto excesivamente dependientes de la inercia de sus operaciones y extraer recursos de ahí para dotarlos a iniciativas de mucha mayor incertidumbre… solo es posible si se construyen auténticos ecosistemas de emprendimiento e innovación que lo encaucen y lo faciliten.

Administraciones, empresas consolidadas, universidades y centros de formación profesional, centros tecnológicos (sí, también, cuando terminemos de encontrar el camino por el que puedan transitar independientes) y startups promovidas desde el talento se necesitan entre sí para que el resultado sea un legado atractivo y sostenible para las generaciones futuras.

En su construcción se han cometido hasta ahora aciertos y errores, ha habido decisiones muy acertadas y otras discutibles cuando no abiertamente equivocadas, e incluso a veces localismos e intereses contrapuestos: el camino no ha sido ni será fácil… pero es el camino, ¿no creen?

Personas inquietas: Ángel Arboníes

«El conocimiento no se puede gestionar». La frase estalló en mis oídos en uno de mis primeros encuentros con Ángel Arboníes, pocos meses después de arrancar un camino de trabajo en común que comenzó en el ya lejano diciembre de 2001.

Llevaba solo unos meses tratando de entender qué valor se podía extraer para la empresa de la idea de «gestión del conocimiento» y estaba analizando la propuesta de embarcarnos en proyectos de la mano de MIK, el centro de investigación en gestión de MONDRAGON que Ángel comenzaría por entonces a construir y que hoy está embebido en Enpresagintza.

Así que con esa frase… empezábamos bien.

Más adelante se fue dibujando una explicación racional para ofrecer a otros («conocimiento es capacidad efectiva de acción» ante estímulos cambiantes) que implicaba entender que el conocimiento solo puede radicar en la cabeza de las personas y que por ello no es posible que sea gestionado, sino que la única posibilidad de encauzamiento viable es habilitar condiciones facilitadoras para que las personas poseedoras de conocimiento decidan usarlo en alineación con objetivos compartidos… por ejemplo, empresariales.

Pero entonces, fue la puerta de entrada a conceptos como la distinción entre conocimiento tácito y explícito (menos evidente en su esencia de lo que la gente en general comprende), los procesos de internalización, externalización, socialización y combinación, la importancia de las competencias esenciales, las narrativas como vehículo de lo tácito, la trascendencia de entender las claves de activación de la productividad en el trabajo de conocimiento, la explosión del producto extendido, la empresa abierta… o las comunidades de práctica como vehículo de intercambio (aprendizaje) y creación de conocimiento (innovación), comunidades tan sencillas, que resultan difíciles de entender… hasta que por entenderlas en su sencillez resultan difíciles de impulsar. 😉

Ángel Arboníes llegó a MIK después de haber estado al frente del Cluster del Conocimiento, un extraño «artefacto» en el universo de clusteres impulsados en el País Vasco, pero muy valioso para quienes entonces nos acercábamos a un mundo donde el aprendizaje organizacional y la innovación empezaban a vislumbrarse como clave de futuro.

Cerca de él conocí a gente como Debra Amidon o Klaus-Dieter Thoben y comencé a entender a Peter Senge, Ikujiro Nonaka o Karl Sveiby, de quien heredé la comprensión de las organizaciones como redes de relaciones entre personas y entre ellas y las «estructuras» internas y externas a las mismas.

Todo lo que sé en materia de «gestión del conocimiento» y una parte de lo que sé de innovación lo aprendí con él. Buena parte de lo que aprendí más tarde sobre innovación se debe a los cimientos que construí entonces.

Y conmigo… muchos otros que recorrimos aquellos proyectos que conformaron (CON)ex, un ambicioso programa de investigación que concluyó en su primera y más interesante fase en 2004, dibujando un «modelo de empresa digital, extendida y basada en el conocimiento» que resultó visionario en muchos aspectos y cuyos entregables, en buena parte, continúan vigentes hoy.

MIK comenzó desde un punto de partida explosivo: la mezcla de una universidad, una empresa de consultoría y un centro tecnológico… y no explosivo por ese hecho en sí mismo (que podía haber conformado un triángulo mágico), sino porque en aquella época era inviable que tres socios se unieran con un propósito común en el que no prevalecieran los intereses particulares de cada parte.

La etapa inicial de MIK, riquísima en su producción… terminó mal. No es cuestión de ahondar ahora en ello porque daría para un libro, pero me atrevo a decir que para Ángel fue un cierre de etapa básicamente de sufrimiento.

Mis últimos contactos frecuentes con él fueron en ese momento, en que nos ayudó a construir un modelo de gestión que personalmente considero muy potente, desde una comprensión de sostenibilidad económica, social y medioambiental ligada a la comprensión actualizada del hecho cooperativo.

Bueno… no se puede escribir sobre Ángel sin mencionar un carácter con frecuencia intelectualmente provocativo… o al menos «complicado» para quienes se negaban a enfrentarse a subir una mínima escala de abstracción que les permitiera juzgar sus actos desde la reflexión de las claves del conocimiento, instalados en el confort de quien ha alcanzado dosis de poder suficientes como para imponer sus criterios en base a comportamientos aprendidos que no está dispuesto a cuestionar. Siempre se sintió, creo yo, en un equilibrio inestable

Pero en sentido contrario, entrar en el juego de su provocación siempre fue un camino de aprendizaje y descubrimiento continuo. Discutir intelectualmente desde posiciones enfrentadas, pero desde la apertura personal a cambiar de posición, una tentación permanente.

Creo que quien le conozca coincidirá conmigo, sin dudar, en definirle como un personaje singular y de fuertes convicciones. Si leen algún artículo, pero sobre todo algún libro suyo que haya sido escrito en colaboración con otro autor, no les resultará nada difícil identificar qué parte corresponde a su aportación personal, a poco que le hayan escuchado.

Les dejo al final un vídeo muy corto de aquella época de cambio de etapa, no porque diga nada especialmente brillante en el mismo (busquen para ello sus ideas en sus publicaciones… o en YouTube), sino porque es el Ángel que yo conocí. Como explica en esos 3 minutos, se había pasado una vida tratando de que innovaran grandes empresas que en el fondo… no querían innovar.

En años sucesivos dedicó mucho tiempo en un proyecto más personal, volcado en ayudar a empresas de menor dimensión, con barreras diferentes pero igual de importantes para la innovación… y yo le perdí en cierto modo la pista.

Esta semana fallecía en Durango. Me enteré por una publicación de Enrique de la Rica en LinkedIn y como decía en mi comentario… si está en un lugar donde haya tertulia, seguro que es un buen lugar para estar…

Puedo afirmar que es una de las pocas personas que he conocido personalmente con las que he aprendido a mirar a las organizaciones empresariales desde una mirada sistémica profunda. Lo poco o lo mucho que haya crecido en ese camino a lo largo de mi vida profesional, se lo debo a no más de 4 personas y una de ellas sin lugar a dudas fue él.

Con este post rompo una de las reglas que me había impuesto en este segmento de «personas inquietas», que no alimentaba desde hace ya 8 años: la de hablar sobre personas con las que uno aún puede coincidir. Pero he sentido que debía hacerlo.

No se me ha ocurrido nada mejor que pudiera hacer.

Reflexiones: la diferenciación en producto vs servicio en negocios B2B

producto vs servicio'

Vaya por delante que me voy a referir a cómo trabajar la diferenciación competitiva desde una empresa de carácter industrial, es decir, una empresa que fabrica productos industriales para otras empresas y por tanto enmarcable en un mercado que convenimos en denominar B2Bbusiness to business«).

Para que lo entiendan mejor los no iniciados en este universo industrial:

  • B2B es fabricar reglas ópticas para instalar en las máquinas de corte de chapa que fabrica un cliente (que serán finalmente utilizadas de nuevo por otras empresas industriales para sus procesos fabriles).
  • B2B2C es fabricar teclados para un fabricante de ordenadores de sobremesa (que finalmente cualquiera de nosotros adquiriremos en una tienda o un centro comercial).
  • B2C es fabricar prendas de vestir, latas de cerveza, libros o sartenes (que son productos directamente destinados a un mercado de consumo).

La distinción B2B es muy relevante, porque a la hora de hablar de diferenciación competitiva, muchos de los criterios de usabilidad del producto, estética, marca o tendencias de moda o consumo quedan excluidos o muy matizados por las características del mercado industrial. A veces, el comportamiento de dicho producto físico ni siquiera es percibido u observado por el cliente o el usuario (ni lo ve, ni lo siente, ni lo escucha, ni lo toca), por lo que incluso el pensamiento de diseño debe ser abordado desde otras lógicas.

Como en todo en la vida (no se sorprenderán), es posible segmentar nuevamente esa distinción de forma igualmente relevante, por ejemplo entre quienes fabrican componentes simples (una tapa de motor, de aluminio), quienes fabrican módulos funcionales (un motor eléctrico donde se monte la tapa anterior), o quienes fabrican sistemas complejos (una prensa que, entre otros elementos, contenga varios motores de accionamiento).

Las empresas que fabrican componentes industriales tienen un serio problema de innovación sobre el propio producto, porque el universo de posibilidades que se abre implica rediseño de geometrías, nuevos materiales o nuevos procesos de producción ligados a los anteriores, que suponen sostener la inversión en I+D en el tiempo y que aúna incertidumbres tecnológicas (si se conseguirá o no el objetivo) y de mercado (si el coste de desarrollo y los logros obtenidos generarán suficiente diferencial en prestaciones o costes para que el mercado lo admita)… lo que implica como consecuencia incertidumbre económica.

En estas condiciones, escapar de competir por precio o como mucho por calidad… es difícil. Cuando se trata de productos que pueden ser fácilmente suministrados por varios proveedores, el fenómeno conocido como commodity se extiende más allá de su significado original y condiciona las relaciones… y las decisiones de compra.

Las empresas que se dedican a la fabricación de módulos funcionales o bienes de equipo tienen una característica común que las diferencia de los fabricantes de componentes: en general son «empresas de producto», lo que significa que tienen una marca reconocible en el mercado que identifica lo que podríamos considerar «producto propio», que a su vez implica disponer de una potente ingeniería de producto y un marketing de producto específico.

Es importante entender que esa división de las empresas industriales conlleva profundas diferencias en varios de los elementos de sus modelos de negocio más característicos. Por ejemplo… en cosas tan trascendentales como la acción de venta («comerciales» vs «vendedores»), el proceso de diseño del producto (orientado más «a la fabricación» o «al uso»), o finalmente el tipo de servicio que se puede construir y ofrecer al mercado. Procesos, relaciones y propuestas de valor… nada menos.

Cuando hablamos de diferenciación competitiva en productos industriales, hablamos generalmente de muy pocos factores de competitividad: siempre están presentes calidad, coste y plazo, naturalmente, pero aparte de ellos, solo queda la diferencia que puede establecer la innovación tecnológica (habilitando prestaciones diferenciales del producto frente a los estándares del mercado, sea en características mecánicas, durabilidad o algo tan sencillo y tan revalorizado en nuestros días en algunos sectores como el peso) o la prestación de nuevos servicios (habilitando una extraordinaria eficiencia postventa, por ejemplo, que reduzca o incluso prevenga y elimine el impacto de potenciales problemas de explotación).

DIFERENCIACIÓN POR PRODUCTO

Por innovación tecnológica me refiero a innovación en producto (nuevas geometrías, nuevos materiales, nuevos conceptos de diseño con funcionalidades integradas, nuevos recubrimientos o acabados…) porque las innovaciones en procesos redundan normalmente en los factores clásicos de competitividad del producto (singularmente el coste).

Cuando uno trabaja en un negocio B2B y aspira a tener una posición relevante en el mercado, el esfuerzo en I+D+i es inevitable, o al menos lo es en cualquier mercado altamente competitivo. Nadie duda de ello, porque quien no lo aborda con un cierto éxito se queda fuera… o queda condenado casi a ser un maquilador eficiente de los productos desarrollados por otros, lo que siendo un posicionamiento muy digno si se hace bien, no soporta desde luego la etiqueta de «posición relevante en el mercado».

Los negocios B2B2C dejan otro margen a la diferenciación competitiva en producto, porque el packaging, la distribución o el diseño, como he comentado antes, dejan mucho margen creativo para la personalización o la singularidad… pero en un B2B puro, las cosas son muy distintas.

Existen pocas alternativas más allá de las mencionadas.

No creo que sea el momento, estimados lectores, de abrir el debate sobre el potencial retroceso o viraje del modelo de globalización que hemos venido construyendo… pero de lo que nadie puede dudar ya a estas alturas es de que casi todos los grandes mercados industriales son hoy globales, en la forma en que cada uno haya ido definiendo.

Y en esos grandes mercados… lo que hay son grandes players.

Electrónica, componentes de automoción, fabricación de maquinaria, industria química, cementos, fabricación de tubo, de herramientas o de cableado… En todas ellas, las empresas que ejercen el liderazgo del mercado son empresas globales y casi siempre de gran dimensión.

Llevamos muchos años ya de apuestas importantes en el ámbito de la I+D. Apuestas financiadas desde las administraciones públicas locales, nacionales y supranacionales, por programas de ayuda generosamente dotados desde figuras que van desde la subvención directa hasta la exención fiscal. Apuestas que se han extendido a centros tecnológicos, progresivamente más cuestionados en su capacidad de conectar con los intereses reales de las empresas y de los mercados para transformar la «I+D» en «i».

Y mirando hacia atrás, hacia décadas ya de esfuerzo sostenido… la verdad es que, en estos mercados, es difícil identificar empresas que sean reconocidas y que se diferencien de las demás con claridad por la innovación de sus productos, ¿no creen?

Y las pocas que existen… no son grandes, sino enormes, con capacidad financiera para alimentar grandes ingenierías de producto capaces de mantener un ritmo de innovación elevado y sostenido en el tiempo. Y sus casos se estudian en las escuelas de negocios y se refieren en publicaciones técnicas en todo el mundo.

¿Cuál es el problema?

Imposible hacer un diagnóstico certero que además cuente con su aprobación generalizada, de eso estoy seguro… pero sí me gustaría dejar un par de reflexiones que creo pueden ser de su interés.

En primer lugar, el producto industrial se ha hecho complejo, cada vez más complejo. Debe responder a funcionalidades numerosas y diversas… y muchas de ellas son lo suficientemente importantes como para ser cuidadosamente valoradas en una decisión de compra. En mercados, productos y tecnologías que casi todos ellos podrían alinearse con el calificativo de «maduros», la innovación tecnológica en producto será difícil que suponga un salto competitivo en todas las funcionalidades. Es más, casi siempre implicará alguna renuncia en algún otro factor… o en términos de costes, lo que hará de la decisión siempre un balance donde la clave estará en identificar el punto de equilibrio más adecuado a cada caso.

Puede que no estén muy conformes con este postulado, voy a admitirlo… pero dejen que introduzca entonces el siguiente.

Mi observación en los últimos años es que, en la mayoría de los mercados que responden a esta tipología, ese escenario competitivo repleto de grandes empresas lleva a que, cuando una de ellas consigue un salto de competitividad a través de la innovación en producto, ese diferencial… dura poco.

Con suerte… un par de años.

Aunque se patenten materiales, procesos, productos completos o incluso modelos de utilidad, en un corto plazo de tiempo, si realmente esa innovación ha hecho «daño» a ese escenario competitivo, el resto de gigantes habrá desarrollado soluciones similares o alternativas que vuelvan a cuestionar los puntos de equilibrio de las decisiones de adquisición.

Pasa un poco como cuando en el mercado de consumo de todos nosotros, tratamos de adquirir un automóvil nuevo. Salvo perfiles abiertamente frikis… nuestra decisión será difícil que se base en cualquiera de las innumerables y espectaculares innovaciones tecnológicas de producto que constantemente introducen los fabricantes de vehículos, ¿verdad?

Pues piénsenlo, porque es importante.

Y cuidado… no quiere esto decir que no sea necesario sostener e incluso incrementar el esfuerzo en I+D+i de producto. La tecnología domina los cambios de nuestro mundo… y si uno no es capaz de seguir el ritmo, al menos el ritmo medio del sector, estará fuera del mercado, como apuntaba antes, en menos tiempo del que le gustaría.

Por si acaso les han aflorado tentaciones de relajar este esfuerzo… esto es un must. Ya lo siento.

DIFERENCIACIÓN POR SERVICIO

Ya les he querido avanzar que diferenciarse a través de la prestación de servicios tampoco es un chollo. Entramos en un terreno complicado, que es el de la valoración de intangibles en un mundo industrial donde factores como el CAPEX, el OPEX o como derivada el TCO son monarquías casi absolutas.

Cuando hablamos de fabricar bienes de equipo, hay una salida: la postventa. El servicio postventa es un factor crítico porque su falla genera problemas de gran dimensión, en términos de costes, de compromiso con cliente y finalmente de posición misma de mercado.

El desarrollo masivo que estamos viviendo de la sensorización de bienes de equipo, seguida del tratamiento de los datos generados mediante procesos de machine y deep learning y algoritmos de inteligencia artificial, están permitiendo desarrollar servicios de predicción de fallos… e incluso de modelos presciptivos que los eviten.

En la fabricación de bienes de equipo ya no es sostenible no pensar en clave de servitización de la oferta de valor, porque el valor percibido por el cliente es de tal magnitud que condiciona, sin duda, sus decisiones de compra.

La guerra se sirve aquí en el terreno de la propiedad o el derecho de uso de los datos. Lo que en un principio parecía el nuevo maná de los fabricantes de equipos, una forma de incrementar sus ingresos pero sobre todo sus márgenes, pronto se vio cuestionado por la aparición de propuestas de intermediación, que gestionaban transversalmente un parque de maquinaria de diversos proveedores y por ende tecnologías, con un lenguaje único para el cliente al que atendían. Y el siguiente paso está siendo la conciencia de ese cliente de que esa información es lo suficientemente crítica para su eficiencia productiva como para mantenerla dentro de sus dominios como una de sus competencias core.

En cualquier caso, no falta mucho para que lo que quede de este movimiento quede convertido, casi… en una commodity. Una commodity de servicios.

Todo el mundo 4.0, en realidad, está en mi opinión abocado a recorrer ese camino en el entorno B2B.

¿De qué otra cosa podemos hablar, entonces, si queremos intentar diferenciarnos a través de servicios?

Pues de algo muy poco trabajado, la verdad, en el universo industrial… y con la incertidumbre aún de si el retorno (muchas veces intangible), podrá ser razonablemente valorado o de si el esfuerzo se justificará con un ROI aceptable.

O sea, de algo relacionado con innovación… en gestión. 🙂

Las relaciones de un proveedor con su cliente industrial tienen un fuerte componente técnico. La acción comercial se basa casi siempre en una conversación técnico-comercial y el producto se entrega frente a unas especificaciones definidas y a veces particulares, objeto de protocolos de homologación.

Y esa característica, a lo largo de las fases de diseño, desarrollo, industrialización, fabricación, suministro y postventa del producto, se reproduce.

Pues cada una de estas fases está repleta de touchpoints con el cliente, que pueden ser rediseñados desde una perspectiva UX/CX en modo servicio.

Fácil no es…

Y no lo es porque con frecuencia resulta muy complicado encontrar un valor diferencial que el cliente reconozca… y que al mismo tiempo genere un retorno para quien lo provee, confiable y atractivo.

Pero es el camino.

Los intentos en los que he participado en los últimos años no han fructificado, en buena medida porque la apuesta o ha sido real por parte de la organización y nos hemos quedado en la conceptualización… y en parte porque es necesario un buen nivel de ambición en el valor prestado para despertar el atractivo del mercado y quizá tampoco lo hayamos conseguido. Al menos no hemos despertado el hambre interno suficiente como para pensar que eso pudiera ser así.

Pero mi valoración es que había propuestas realmente interesantes y que es un camino a transitar.

Porque (y en algo de ello profundizaremos a continuación), a diferencia de la innovación tecnológica en producto, lo que de verdad fideliza a un cliente es el servicio.

Y eso es imprescindible si, por ejemplo, nos interesa pasar de ser un proveedor a ser un partner… 😉

PRODUCTO vs SERVICIO

Llegamos al último capítulo del post, quizá la aportación más importante que puedo hacerles desde mi reflexión, si es que les vale de algo.

Si la diferenciación a través de la innovación tecnológica en producto es un must, entonces… ¿hay que abordar ambas?

Mi respuesta es bastante obvia, en derivada al apartado anterior, pero hay un factor adicional a considerar que me parece muy interesante.

Recientemente hemos realizado en mi empresa un ejercicio de caracterización de la diferenciación en producto frente a la diferenciación en servicio. Para ello valoramos, en una escala de 1 a 6 («bajo» a «alto») las siguientes 10 características para ambos modos:

  • Lead-time de desarrollo de proyecto.
  • Incertidumbre de mercado (tiempo medio estimado hasta conseguir entrada).
  • Incertidumbre técnica o tecnológica.
  • Costes de desarrollo.
  • Vulnerabilidad (tiempo que tardaría la competencia en ofertar algo similar).
  • Transversalidad de la solución y fidelización del cliente.
  • Impacto en el posicionamiento competitivo.
  • Alineamiento con las tendencias de percepción de valor de los clientes.
  • Potencial del volumen de negocio generado.
  • Rentabilidad esperada (comparada solo con servicios con retorno económico).

Con los resultados trazamos las curvas de valor correspondientes a producto y servicio y el resultado fue el siguiente:

Las características sobre la banda roja son aquéllas en las que es mejor cuanta más baja es la valoración y las características sobre la banda verde al contrario (mejor cuanto mayor).

En general, la curva de producto tiene valoraciones más extremas, tanto en los aspectos positivos como en los negativos, como por otra parte parece tener sentido, al enfrentar una diferenciación en negocio frente a otra en gestión.

Pero más allá del grado de acuerdo o no que cada uno pueda tener con cara valoración en cada característica, lo interesante del caso es que las curvas de valor de la diferenciación en producto y servicio son enormemente complementarias, con pocas fortalezas coincidentes.

No sé si esto les generará alguna reflexión sobre sus decisiones futuras al respecto, pero a mí me resulta francamente atractivo.

¿A ustedes?