Inteligencia empresarial: Diferenciación digital con velocidad de decisión

En IDC, estamos viendo un mayor enfoque comercial en acelerar la velocidad de las decisiones, un interés que se extiende mucho más allá del dominio tradicional de los ejecutivos de TI. Con mayor frecuencia y mayor urgencia, los líderes empresariales, incluido el C-suite, ahora se están apropiando de iniciativas que abordan la velocidad de decisión.

En mi reciente presentación en IDC Directions 2023 , presenté un videoclip de una parada en boxes en una carrera de Fórmula 2019 en Brasil para ilustrar el impresionante resultado de decisiones a alta velocidad por parte de profesionales altamente capacitados: cuatro neumáticos cambiados en menos de dos segundos (sí, el piloto de Fórmula Uno, y su equipo de apoyo Red Bull, ganaron esa carrera). Si bien la mayoría de las empresas deben lidiar con entornos menos controlados y más volátiles, la Fórmula Uno ofrece un ejemplo extremo, pero instructivo, que demuestra cómo estos equipos extraen y analizan datos de cada carrera y aplican esos aprendizajes para mejorar el rendimiento.El impacto de la rotación de C-Suite

En una encuesta reciente de IDC, cuando les preguntamos a las organizaciones sobre los cambios impactantes en los últimos años, mencionaron un conjunto familiar de desafíos, que incluyen modelos de trabajo cambiantes (remotos e híbridos), mayor regulación y una rotación de empleados más alta de lo habitual. Pero, el 30% de las organizaciones también mencionaron cambios en los ejecutivos de nivel C.

¿Por qué es eso importante?

Bueno, la rotación en el C-Suite es a menudo un indicador principal de proyectos e iniciativas nuevos e impactantes, ya que los nuevos ejecutivos hacen preguntas, abordan problemas y proponen soluciones. Los nuevos proyectos, en particular los que involucran análisis de datos e inteligencia artificial, generalmente se iniciarán dentro de los seis a 12 meses posteriores a un cambio importante en el C-Suite. Y, a medida que se implementan estos proyectos, los líderes empresariales deben lidiar con las tres V conocidas de los datos: velocidad, variedad y volumen.

Hay más datos que nunca… son más rápidos y más variados. Los datos ahora están cada vez más distribuidos geográficamente, en entornos híbridos y de múltiples nubes, lo que crea una complejidad adicional. La única forma de prosperar en estos entornos altamente volátiles e inciertos es mejorar la velocidad de decisión. La forma en que las organizaciones hacen eso requiere una comprensión de lo que significa tomar grandes decisiones y cómo es el proceso de toma de decisiones.

En la década de 1970, el coronel John Boyd, USAF, definió uno de los procesos de decisión más conocidos, el ciclo OODA, que fue utilizado por los pilotos de combate en sus primeras iteraciones (el coronel Boyd luego se convirtió en consultor de muchas de las organizaciones más grandes de los EE. UU. ). Si bien el bucle OODA puede volverse bastante complejo a medida que se agregan bucles de retroalimentación adicionales, el modelo fundamental se basa en cuatro pasos: observar, orientar, decidir y actuar. El objetivo es moverse a través del bucle lo más rápido posible, pero aún es necesario tener control. De hecho, así es como definimos la velocidad de decisión: el delicado equilibrio entre velocidad y control.

Algunas organizaciones entienden este delicado equilibrio; muchos no lo hacen y no invierten en consecuencia. Descubrimos que las organizaciones digitalmente maduras asignan importancia tanto a la velocidad como al control con el doble de frecuencia que las organizaciones menos maduras.

Podemos ver el impacto en la producción económica a lo largo del tiempo, ya que los productos con gran densidad de datos crecieron hasta representar dos tercios (17,3 billones de dólares) del PIB de EE. UU. en 2022. En contraste, los productos y servicios con baja densidad de datos crecieron solo un billón desde 2006, lo que sugiere que los datos y la velocidad de decisión serán los factores diferenciadores clave para lograr los objetivos sociales deseados, como abordar los problemas del envejecimiento de la población, el suministro de alimentos y el uso de energía.

Y hemos progresado. En 2002, se gastaron $ 290 mil millones en big data y análisis, es decir, almacenes de datos, enlaces, integración de datos y aprendizaje automático y otras herramientas relacionadas e infraestructura de apoyo.

¿Estamos viendo un fuerte retorno de esa inversión? Yo diría que aún no hemos llegado allí. Los desafíos persisten, ya que muchas organizaciones aún luchan con los silos de datos, la calidad de los datos, el análisis de datos y, en última instancia, hacer llegar los datos a los tomadores de decisiones correctos.

También hay desafíos técnicos. Hoy, el 77 % de las organizaciones dice que la inteligencia de datos es un desafío, lo que se traduce en una falta de linaje de datos y una incapacidad para comprender dónde están los datos y quién tiene acceso a ellos. Los analistas de IDC, Stewart Bond y Phil Goodwin, discutieron estos desafíos, la logística de datos y la necesidad de un plano de control unificado con mayor detalle en sus respectivas presentaciones IDC Directions 2023 .

Solo el 26 % de los datos de transmisión se analizan en tiempo real antes de llegar a un repositorio, como un lago de datos. De acuerdo con el tema de la Fórmula Uno, esto es similar a conducir alrededor de una pista a 200 mph solo para hacer una parada en boxes que toma dos horas, en lugar de dos segundos, para cambiar las llantas.

Vemos que esto sucede una y otra vez… y el impacto real toma la forma de desperdicio de datos. El 34% de los ejecutivos encuestados han indicado que a menudo no utilizan los datos que reciben, obviando toda la inversión en captura, análisis, limpieza y presentación de datos. Y luego está el problema del deterioro de los datos. La mitad de las 1000 organizaciones encuestadas a nivel mundial indicaron que sus datos pierden valor en cuestión de horas; El 75% de los encuestados dijo que pierde valor en cuestión de días. Si las organizaciones no tienen la velocidad de decisión necesaria para actuar, simplemente están desperdiciando los datos.

Tipos de decisión

Además del control, las organizaciones deben tener en cuenta tres tipos de decisiones: situacional, de escenario y de cartera. La investigación de IDC muestra que el 13 % de los casos de uso requieren que se tomen decisiones situacionales en segundos. Los ejemplos incluyen compañías de servicios financieros que evalúan y bloquean transacciones de tarjetas de crédito potencialmente fraudulentas. Casi dos tercios de los casos de uso giran en torno a decisiones de escenarios, que se pueden tomar en unas pocas horas. Para una empresa de servicios financieros, la decisión de un escenario puede implicar la revisión y aprobación (o rechazo) de una solicitud de préstamo. Las decisiones de cartera (22 % de los casos de uso) requieren la mayor parte del tiempo. Los ejemplos incluyen la contratación de un nuevo director de riesgos o la toma de una decisión de fusión y adquisición.

Si bien cada tipo de decisión requiere que las organizaciones maximicen la velocidad de decisión, los enfoques entre los tipos de decisión pueden diferir significativamente. Como ha comentado la Dra. Hannah Fry, profesora de Matemáticas de las ciudades en el Centro de análisis espacial avanzado del University College London, a veces las organizaciones deben basarse en datos; otras veces necesitan estar informados por datos. Es fundamental comprender la diferencia porque muchas decisiones situacionales de bajo nivel pueden basarse en datos y estar totalmente automatizadas. Por otro lado, es muy poco probable que veamos una capacidad de ‘ChatCEO’ para automatizar las decisiones de cartera a nivel ejecutivo en el corto plazo.

Todavía no vemos lo suficiente de esta visión matizada, pero las organizaciones han progresado hacia una velocidad de decisión mejorada: el 62 % dice que la automatización en todo el flujo de trabajo de toma de decisiones ha aumentado y el 64 % informó que los metadatos están creciendo más rápido que los datos sin procesar. lo que sugiere que los datos se están organizando y estructurando de manera que estén disponibles para el consumo.

Entonces… nos estamos moviendo en la dirección correcta.

Solo alrededor del 40 % de las organizaciones priorizan los presupuestos para el análisis de datos de transmisión a medida que invierten en la velocidad de decisión. Sin embargo, las organizaciones deben hacer más para mantener en movimiento el volante de la innovación. Necesitan invertir en nuevas tecnologías y evaluar nuevas categorías de oportunidades, incluida la inteligencia de decisiones, una categoría de soluciones que empoderan a las organizaciones con una mayor conciencia situacional mientras las ayudan a reconocer alternativas, evaluar riesgos y realizar simulaciones y brindar mejores recomendaciones a los tomadores de decisiones. Y, a pesar de los pedidos de más capacidades de autoservicio, lo que las organizaciones realmente quieren es todo lo contrario: servicio completo. Quieren datos que puedan usar con sus herramientas y aplicaciones cuando sea necesario.

Una tercera categoría son las redes de conocimiento, una nueva generación de herramientas de gestión del conocimiento que se están volviendo fundamentales para mejorar la velocidad de las decisiones. Como parte de este enfoque en las redes de conocimiento, las organizaciones deben abordar el problema de que los humanos aprendan unos de otros, especialmente en entornos caracterizados por una alta rotación de empleados. Estamos viendo mucho progreso en este espacio, pero se necesita hacer mucho más.

Finalmente, las organizaciones deben continuar invirtiendo en tecnología de gemelo digital empresarial, llevándola del diseño tradicional y la ingeniería de productos, donde se ha implementado con éxito, al dominio comercial. Es más fácil decirlo que hacerlo, pero este debería ser el objetivo, ya que las organizaciones aprovechan la velocidad de decisión para mejorar la inteligencia empresarial general.

Traducción del artículo original de IDC
https://blogs.idc.com/2023/05/08/enterprise-intelligence-digital-differentiation-with-decision-velocity/
MARZO 8 DE 2023