Cuatro factores claves para enfrentar la baja demanda
Aprender, producir datos, analizar y experimentar. ¨Los analfabetos del siglo XXI no serán aquellos que no sepan leer o escribir, sino aquellos que no puedan aprender, desaprender y reaprender.¨ Alvin Toffler
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No podemos esperar enfrentar la crisis con más de lo mismo, tampoco querer cambiar todo, menos aún creer que la imaginación es la solución, ni que existe la magia en un factor que será la solución; sabemos que en general los resultados son multicausales y el éxito para superar una dificultad compleja, varias serán las causas que tendrán que interactuar para obtenerlo; el camino correcto es la experimentación seria y responsable, con base en datos de la realidad y soportándonos en el mayor conocimiento holístico posible.
Actitud de aprender:
La profunda incertidumbre que vivimos, a consecuencia de la afluencia de cambios, de manera continua y en varios factores simultáneamente, derivados de la pandemia y sus consecuencias económicas, en casi todos los factores que controlan los aspectos comerciales, administrativos y operacionales de los negocios, afecta a usuarios, clientes y a los diferentes interesados en todos los procesos de la economía en general y de las empresas en particular. Esta condición está exigiendo de las personas una actitud de aprender de todos los efectos que se vienen produciendo y los cambios asociados. De esta manera, a nivel del negocio debemos incorporar a la cultura empresarial esta actitud en todos los colaboradores o trabajadores para garantizar que la compañía, como organización, aprenda continuamente tanto del entorno como de los cambios internos que se están produciendo. Esta actitud debe ser acompañada de métodos que permitan convertir la información en conocimiento útil y productivo, que se construya colaborativamente o, por lo menos, que se comparta amplia y apropiadamente.
Estrategia de datos:
En el paradigma administrativo hoy día, afirmar que se requieren los datos es un postulado generalmente aceptado, el cual afirma que hay que decidir en función de datos, que son más sólidas las estrategias que se soportan en datos, que la sostenibilidad de los resultados, entre otros, es una consecuencia de la apropiada gestión de datos. Sin embargo para tener beneficios inmediatos, de mediano y largo plazo, de manera sostenida y creciente, de los datos como activo estratégico, se requiere una gestión que garantice políticas, estrategias e infraestructura que permitan mantener los datos correctos, en el sitio correcto, en el momento correcto, asegurando su calidad, confiabilidad, autenticidad, seguridad y gobernanza de manera que se obtenga el dato tal como se requiere y de forma oportuna, confiable y costo efectiva.
Se requiere una estrategia de datos que guíe su gestión para que estos agreguen valor real, para que se orienten las decisiones comerciales, administrativas, técnicas y operacionales, y así permitir llegar ágilmente a los clientes con propuestas de valor a su medida, en donde varias incluso pueden considerar los datos como insumo básico. La gestión inteligente de los datos hoy se ha convertido en una actividad crítica en el modelo de negocio la cual tiene implicaciones en la clase, calidad e importancia de su propuesta de valor, permitiendo entregar al cliente y asegurar esta de una manera nueva, más simple, dinámica y mejor, fortaleciendo la experiencia del cliente, la productividad, los ingresos de la compañía y creciendo la capacidad del negocio de adaptarse al entorno cambiante.
Existe mucha tecnología que soporta las estrategias simples o sofisticadas de datos. Como una referencia del estado del arte, para que percibamos hacia donde apuntan las tendencias con el uso de nuevas tecnologías en la gestión de datos, queremos mencionar aquí los efectos que se están teniendo por la incorporación de inteligencia artificial (IA) en la gestión de datos en las empresas. Un estudio reciente muestra que el 63% de las compañías logró incrementar los ingresos con la adopción de IA en sus negocios y 44% consiguió reducir los costos. Y una que aún nos sorprende más es que el 58% de las empresas informó que ya incorporaron al menos una técnica de IA. Estrategia de datos: ¿Estamos listos para el Data 4.0?. Puedes complementar este análisis sobre IA con From Roadblock to Scale: The Global Sprint Towards AI.
Estrategia de análisis:
No tener una estrategia de análisis de datos es equivalente a no tenerlos, o a no saber qué hacer con ellos. Existen muchos métodos que permiten desarrollar diferentes clases de análisis de datos recolectados a través del tiempo, descriptivo, exploratorio, inferencial, predictivo, causal, etc. los cuales permiten establecer patrones de comportamiento y tendencias con los cuales se deben tomar las diferentes decisiones dentro de la gestión de los procesos que dirigimos. Sin embargo, hoy día en medio de la gran incertidumbre que caracteriza la situación actual, estas herramientas no deben ser usadas sin tener unos apropiados y juiciosos criterios de análisis. Para poder preparar respuestas oportunas y ejercer el liderazgo apropiado debemos usar dichas herramientas con una estrategia apropiada de análisis a partir de la generación de escenarios, donde evaluemos la posible ocurrencia de tres escenarios básicos; el más optimista, determinado por la ocurrencia de las premisas más favorables; el más pesimista, donde se dan las premisas más negativas posibles y el más probable, o normalmente esperado, donde ocurren las premisas que corresponden al mejor conocimiento disponible de los hechos y tendencias.
La necesidad de experimentación nos obliga a ajustar el ciclo de PHVA de Deming en el desarrollo de los procesos.
Desde los años 50 este modelo de Deming (Planear, Hacer, Validar y Actuar) ha venido orientando el manejo inteligente de los procesos y negocios, sin embargo, hoy en medio de la gran incertidumbre que hemos señalado, la experimentación es una condición necesaria para enfrentarla. Es decir, el HACER ya no se establece con los niveles convencionales de certeza, sino que debe gestionarse con el carácter de validar el criterio o concepto que se quiere implementar. De esta forma el HACER se convierte en EXPERIMENTAR lo que exige que la planificación incorpore el análisis de escenarios y, la validación considere, tanto la ejecución como sus criterios, demandando cambio en los tiempos, iniciando más tempranamente y monitoreando con mayor frecuencia y posiblemente durente un mayor periodo del proceso. La validación debe permitir ajustar posibles errores en la orientación de la ejecución, como también problemas propios de la ejecución. En esta condición, con frecuencia tendremos que desarrollar verdaderos micro proyectos donde se experimenten las posibles soluciones a las variaciones o problemas que se deriven de las mismas.
En conclusión, en medio de la incertidumbre y las dificultades de la reducción drástica de la demanda no podemos seguir haciendo más de lo mismo, debemos liderar el comportamiento corporativo hacia fortalecer nuestra cultura empresarial con la actitud de aprender, establecer una estrategia de producción de datos, una estrategia apropiada de análisis generando escenarios y ajustar el ciclo de Deming con la experimentación como fundamento del HACER.
