La era actual, caracterizada por una rápida evolución tecnológica en todos los ámbitos ‑ desde la física de materiales y la biotecnología, hasta la energía de fusión, la computación cuántica, la inteligencia artificial o el análisis de datos ‑ exige no solo a los profesionales de cualquier sector, sino también a las propias organizaciones, un alto esfuerzo para mantenerse a la vanguardia de dichos cambios, y adoptar y adaptar aquello que les permita mantenerse en este nuevo estadio de competencia. Concretamente, las empresas y los líderes del momento, necesitan acogerse a dichas tendencias desde su propia formulación estratégica para convertirse en actores ágiles, flexibles y de bajo coste. Sin embargo, a veces se entiende la transformación tecnológica-digital como un nuevo mantra que va a resolver los problemas de base, mediante la incorporación de técnicas y herramientas que la mayoría apenas entiende y mucho menos, están preparados para su uso. Por ello la primera pregunta a realizarse es cuán preparados están nuestros líderes en esa revolución que “ya está” y cuán competentes somos al abordar estas cuestiones.

Sin pretender ser insolente y desde la propia experiencia, ¿Cuántos hemos lidiado con sistemas y herramientas IT donde la parametrización ha sido escasa, la comprensión de toda la potencialidad limitada, y su uso final, lo hemos complementado con hojas Excel u otros parches fuera del sistema oficial, adaptadas a nuestra propia necesidad?, ¿Cuánto de real hay en la promesa de mejora de la eficiencia y la productividad cuando acabamos trabajando para los sistemas y haciendo de los mismos, el culpable de toda nuestra frustración? Sin embargo, ¿Cuánto hemos invertido en su despliegue, adaptación, capacitación y entrenamiento? Dicho esto, la transformación digital aun siendo necesaria, debe ir acompañada como toda integración tecnológica de un análisis detallado de los procesos a reforzar, las actividades a automatizar, el flujo de información requerido y la configuración de un entorno adecuado (equipos, competencias, formación o incluso rediseño de los lugares de trabajo) y sobre todo una Dirección que “entienda” el porqué y el para qué.

Con Lean Digital Transformation o Transformación Digital Magra, queremos decir eso, sin grasa, sin excesos ni desperdicios: sin transacciones lentas y farragosas; sin funcionalidades innecesarias o ausentes; sin pérdidas o sumideros de tiempo en el acceso a la información o en el procesamiento de datos críticos para la toma de decisiones; sin informes irrelevantes ni consultas no disponibles; sin replanificaciones ajenas a nuestro modelo operativo; o bien, con verdaderas dudas sobre la misma fiabilidad del origen de los datos. En definitiva, se trata de evitar las ineficiencias que con frecuencia acompañan a la integración a troquel de herramientas estándares – ERP’s, CRM’s, PDM’s, etc. ‑ o de macro herramientas y tecnologías, no adaptadas a las necesidades reales de la organización.

La transformación digital “Lean” (palabra más exótica que “magra”), implica especificar y describir bien los flujos de valor, estructurar las tareas estrictamente necesarias y automatizando en lo posible las repetitivas, articular los flujos de control y de mejora desde los indicadores inductores de coste, plazo y servicio, para poner “todo” el conocimiento disponible, al servicio del cliente. Las nuevas tecnologías, y las técnicas y herramientas digitales bien usadas nos van a permitir reforzar el valor y mejorar la eficiencia en todas las áreas del negocio. Para ello, es necesario un nuevo tipo de líder, el líder tecnológico-digital (¿MAI vs MBA?), preparado para entender los usos, las limitaciones propias, los riesgos y restricciones de la integración de cualquier nueva tecnología.

A continuación, se listan de menor a mayor necesidad de adecuación (en términos de tecnología consolidada, inversión y capacitación) las mayores tendencias digitales aplicables a la industria:

  1. Comercio electrónico (B2B & B2C). Concepto ampliamente conocido y extendido basado en el uso de una plataforma web para exhibir productos y servicios, vinculadas normalmente a vehículos de pago y que, si en su inicio correspondía principalmente al mundo del retail (sistemas CPD), actualmente se aplica no solo para la comercialización sino también para los negocios entre proveedor y cliente (gestión de pedidos, traspaso documental, tracking de órdenes, facturación, etc.).
  2. Sistemas omnicanal, que permiten a clientes o proveedores controlar sus datos, experiencias o desempeños, permitiendo optimizar la personalización de la información y la operativa – Principalmente aplicado en postventa (SAC, SAT), marketing, comercial y compras.
  3. Tecnologías 3D (o fabricación aditiva) muy extendidas para el prototipado rápido (diseño e I+D) y cada vez más en la fabricación de componentes complejos (aeronáutica, equipos médicos, etc.) o incluso en alimentación.
  4. La automatización inteligente desde la tecnología RPA (Robotic Process Automation) ‑ basados principalmente en automatizar tareas tradicionalmente intensivas en mano de obra y basadas en reglas que no requieren juicio o intervención humana; las automatizaciones colaborativas Humano-Robot (IHR) ‑ mediante el diseño y la evaluación de sistemas robóticos para su uso por o con humanos, con protocolos de comunicación e interacción. – o las actuales aplicaciones de la inteligencia artificial en la que nos detendremos más adelante.
  5. La conectividad vinculada (IoT, VoIP, etc.), para el control del ciclo de vida de productos y servicios por ejemplo para el análisis de consumos o del deterioro (clásicos en servicios de mantenimiento y SAT) o bien, para recoger información y adecuar las necesidades del consumidor o bien, para la conexión de dispositivos que permitan una gestión de nodos, flujos de material, información etc.
  6. El Big Data y Data análisis, para análisis predictivos, creación escenarios, toma de decisiones a tiempo real.
  7. Los gemelos digitales para la gestión de capacidad y optimización de procesos (Fabricación) o para la predicción de comportamientos (Diseño y mantenimiento). En esta línea se crean modelos de flujo de trabajo inteligente (visual factory), mediante herramientas de software de gestión de procesos que integran las tareas realizadas por un grupo de máquinas o humanos permitiendo una visibilidad integral del estado/avance de estas y las transferencias fluidas entre nodos.
  8. El aprendizaje de máquinas o Machine learning básicamente consistentes en el establecimiento de bucles de control autónomos para sistemas productivos y administrativos. Mediante una serie de parámetros o indicadores de rendimiento que se monitorean en línea y funciones asociadas, se adapta el rendimiento de forma autónoma y permite señales para la corrección automática o la generación de las alertas necesarias para la intervención humana correctiva.

En este ámbito y mediante el uso de la inteligencia artificial, se trabaja en el aprendizaje automático a través del análisis avanzado de conjuntos de datos estructurados y por algoritmos que identifican patrones para establecer respuestas alternativas.

  1. La inteligencia artificial generativa para la automatización y simplificación de tareas repetitivas, replicables y rutinarias, tales como solicitudes de oferta, pedidos, graficado de cobros y pagos, proyección de flujos de tesorería, análisis de rentabilidad y de tendencias, prospección de mercados, creación de contenido (primeros borradores e informes), planificación de trabajos, dimensionamiento de inventarios, etc.

La incorporación de dichas tecnologías, en mayor o menor grado, requieren de unos mínimos de infraestructuras y de estabilidad operativa que no sólo se alcanza con inversiones, sino también de unos niveles de excelencia operacional en los procesos y áreas sobre los que se quiere desarrollar.

En la figura mostrada, se establece a modo de ejemplo, posibles estadios a alcanzar, como un mapa de carreteras o agenda temporal para la integración de las diferentes tecnologías habilitadoras, con el propósito de maximizar sus beneficios, mediante la reducción de variabilidad de las tareas críticas y el logro de una mayor agilidad/rapidez en los procesos. Su inicio requiere unos cimientos sólidos sobre lo que se denomina:

  • Infraestructura del dato; referido a los sistemas de captación, tratamiento, custodia, seguridad, conectividad etc., requeridos, previa definición de la arquitectura (procesos, tareas, puntos de acceso y flujos de información…), adiestramiento de los usuarios y estabilización del conjunto.
  • Gobernanza del dato; estructura de la información, procedimientos de tratamiento o cálculo, políticas de comunicación y uso, previa formulación y validación por los diferentes actores involucrados.

La rápida integración de sistemas de gestión de la información (ERP, TPS, BPM, MIS, DSS, etc.) promovida en estas tres últimas décadas en todo tipo de organización, ha tenido como primer efecto un crecimiento exponencial de los datos disponibles no estructurados. Dichos datos son una fuente potencial de información relevante y, por tanto, una potencial fuente de valor que puede y debe aprovecharse. Sin embargo, la realidad más común es que la mayor parte se desperdicia o desvanece debido a la falta de atención en el diseño de su tratamiento y la comunicación al usuario clave o bien, se combina de forma redundante, errónea o engañosa perdiéndose tal activo y generando un grado creciente y crítico de falta de transparencia y complejidad.

TRANSFORMACIÓN DIGITAL LEAN

La Transformación Digital Lean, es un enfoque para la definición e implantación de agendas digitales exitosas, con iniciativas orientadas a la utilidad del dato que permitan obtener información relevante en el ecosistema propio de usuarios, eliminar los desperdicios tradicionales y digitales en procesos, organización, productos y servicios, y establecer los costes de forma más estricta.

Todo ello con el propósito de maximizar la rentabilidad de los activos tangibles e intangibles:

  • Introduciendo la tecnología para proponer nuevas formas de crear valor.
  • Reforzando productos y servicios con nuevas utilidades funcionales.
  • Automatizando procesos en busca de una mayor agilidad y eficiencia.
  • Conectando al cliente en entornos controlados que permitan su máxima fidelización e incluso dependencia.

El proceso de despliegue debe formularse sobre unos pilares básicos consistentes en:

  1. La definición de una visión digital clara mediante la definición de retos estratégicos consensuados: qué se quiere obtener y a dónde se quiere llegar.
  2. El establecimiento de un plan de ejecución ambicioso pero alcanzable, que considere las capacidades disponibles en cuanto a:
  3. Talento interno.
  4. Disponibilidad y escalabilidad de la tecnología.
  5. Calidad de los datos disponibles en la empresa para respaldar la implantación.
  6. Identificación de roles y perfiles para interactuar con los sistemas de la empresa, tanto internamente como en el mercado.
  7. Diseño de los flujos de información base para analizar y comprender las interacciones y las necesidades de los clientes a lo largo de toda la cadena de valor.
  8. Optimización de procesos, estructura, productos y servicios, en paralelo a la definición y ejecución de los proyectos de integración tecnológica, buscando un cambio de mentalidad y sostenibilidad futura de los sistemas.

Por último, conviene tener presente que cualquier ejecutivo sin la información correcta no puede tomar decisiones acertadas y como recuerda Rafael Martínez Alonso en su Manual del Estratega (llevado al uso y adaptación de las nuevas tecnologías) – “el ejemplo de empresas exitosas es un conocimiento válido, pero a la larga, una empresa no logrará resultados diferenciales sin interpretaciones propias de sus posibilidades reales”.