Management

Las cinco "A" fundamentales para incorporar Analytics al proceso de toma de decisiones

31-10-2017 Mientras que la innovación para la transformación digital en las empresas crece de forma exponencial, la adopción de las herramientas es lineal y más lenta
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Si bien las compañías buscan incorporar las mejores soluciones tecnológicas para la toma de decisiones, muchas veces enfrentan múltiples inconvenientes, como la limitada capacidad de adopción de las nuevas tecnologías en la organización.

Esto se produce por diversos factores: uno de ellos es que el ritmo de la innovación tecnológica tiene un crecimiento exponencial (conocida como la Ley de Moore), mientras que la habilidad organizacional para adoptar y adaptar estas tecnologías tiene un crecimiento lineal.

Esta brecha se convierte en un cuello de botella en las empresas que no han ajustado sus procesos de toma de decisiones.

Una empresa guiada por "insights", necesitará transformar sus procesos de toma de decisiones, ya que no se pueden gestionar nuevas y avanzadas soluciones de Analytics con procesos tradicionales, generalmente estructurados, secuenciales y con tiempos poco ágiles. Esto implica un cambio en el ADN de la cultura organizacional.

Para maximizar el retorno de inversión en Analytics y mantenerse competitivos en un ambiente de negocios, las organizaciones deben aprender cómo ser proactivos y disciplinados en la gestión del cambio cultural para darle impulso a esta transformación.

Matías Arturo, Director Ejecutivo de Accenture, comentó "el cambio en la incorporación de Analytics apunta a modificar la forma en que se toman las decisiones, pero no la cultura en sí misma; el cambio cultural es una consecuencia".

"Sin este cambio, la inversión en tecnologías, talento y Analytics afrontará problemas para obtener los mejores retornos de inversión", concluyó Arturo.

Existe una relación entre la capacidad de la tecnología y la mejora en la performance de las empresas: el 92% de las compañías de alto rendimiento encuestadas, adoptaron Analytics para apoyar el proceso de toma de decisiones.

Las compañías que buscan basar sus decisiones en Analytics deben adoptar un modelo de cambio de management de las "5As":

Alinear a los líderes y al resto de la organización alrededor de la misión y visión de la transformación.

• Actuar para iniciar la transformación y a pequeña escala, con foco en aprendizajes inmediatos y ganancias rápidas.

• Ajustar el modelo operativo, los procesos y tecnologías basándose en aprendizajes y con una mirada a gran escala.

• Adoptar un nuevo modelo operativo a gran escala, comprometiendo a los "stakeholders" en el proceso de toma de decisiones basado en información y reforzar los nuevos comportamientos.

Adaptar el proceso de toma de decisiones de la organización para maximizar el valor de Analytics.

¿Por qué muchas empresas que aplican Analytics no pueden completar su transformación? Las compañías con alto rendimiento tienen mayor facilidad para superar barreras internas de cambio y modificar la forma en que las decisiones son tomadas, es decir que, la habilidad o inhabilidad para transformar los procesos de tomas de decisiones es un problema cultural.

Nuestra experiencia demuestra que, si se lleva a cabo la gestión del cambio, a menudo se realiza sobre una base ad-hoc, en lugar de estratégica.

Los obstáculos internos toman diversas formas:

Falta de visión: el compromiso de la alta dirección sobre la incorporación de Analytics en el proceso de toma de decisiones es 3 veces mayor (89%) en las empresas de alto rendimiento, contrario a lo que sucede con empresas de bajo rendimiento (37%).

Inhabilidad para el cambio cultural: el 81% de las empresas de alto rendimiento fomentan una cultura de la experimentación, mientras que sólo el 25% de las empresas con bajo rendimiento lo hace.

Políticas e inhabilidad para cambiar: más del 50% de las empresas con bajo rendimiento las señalan como los principales obstáculos.

Poco compromiso de los participantes clave: sin el compromiso de éstos, las empresas se encuentran construyendo almacenes de datos, contratando talentos caros y desarrollando modelos avanzados de análisis y aprendizaje sin cambiar la forma en que se toman las decisiones.

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