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Los 10 artículos esenciales sobre

Con licencia de

1. Cómo podría cambiar a Amazon la inteligencia artificial: un

experimento de reflexión

2. El ascenso de la Inteligencia Artificial hace más importante

la Inteligencia emocional

3. La Inteligencia artificial va a cambiar la regla de 80/20

4. Cómo ayudar a sus empleados a adoptar la IA

5. ¿Alguien más puede alcanzar a las 18 compañías de

tecnología que están en China y el oeste de EUA?

6. Si su compañía no es buena para la analítica, no está lista

para la IA

7. El impacto de la tecnología para la fuerza de trabajo en el

futuro

8. 5 motivos laborales de estrés que puede aliviar con

tecnología

9. Las juntas directivas no pueden esperar a que los CEOs

prioricen el cambio digital

10. Las 3 estrategias de planeación urbana que los líderes

utilizan en la competencia digital

10 artículos esenciales sobre Tecnología

Cómo podría cambiar a Amazon la

inteligencia artificial: un experimento

de reflexión

Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb

ENTORNOE INNOVACIÓN

Con licencia de

Pág. 3

¿Cómo cambiará a la estrategia la inteligencia artificial? La AI

(inteligencia artificial) es fundamentalmente una tecnología de

predicción. He aquí un experimento de reflexión para

responder esta pregunta. La mayoría de las personas están

familiarizadas con comprar en Amazon.com y actualmente, el

modelo de negocios de Amazon es de compra y envío, pero

¿cómo debería de ser?

Ir al Índice Siguiente Art.

¿Cómo cambiará a la estrategia la inteligencia artificial? La

AI (inteligencia artificial) es fundamentalmente una

tecnología de predicción. He aquí un experimento de

reflexión para responder esta pregunta. La mayoría de las

personas están familiarizadas con comprar en

Amazon.com y actualmente, el modelo de negocios de

Amazon es de compra y envío, pero ¿cómo debería de ser?

¿Cómo cambiará a la estrategia la inteligencia artificial? Esa es la

pregunta más común que escuchamos de ejecutivos corporativos. La

AI (inteligencia artificial) es fundamentalmente una tecnología de

predicción. Conforme los avances en AI abaratan la predicción, la

teoría económica dicta que usaremos la predicción más frecuente y

ampliamente, y que el valor de sus complementos -como el juicio

humano- se elevará. Sin embargo, ¿qué significa todo esto para la

estrategia?

He aquí un experimento de reflexión para responder esta pregunta.

La mayoría de las personas están familiarizadas con comprar en

Amazon.com. Como en la mayoría de los vendedores en línea, usted

visita la página web de la empresa, pone productos en su “carrito”,

los paga y Amazon se los envía. Actualmente, el modelo de negocios

de Amazon es de compra y envío.

La mayoría de los compradores han notado el motor de

recomendaciones de Amazon mientras compran. Actualmente, la

inteligencia artificial de Amazon hace un trabajo razonable

sugiriéndole productos a los compradores, particularmente si

consideramos los millones de bienes en oferta. Sin embargo, las

predicciones de la compañía distan de ser perfectas. En nuestro

caso, sólo el 5% del tiempo la inteligencia artificial predice

correctamente lo que queremos comprar. En otras palabras,

adquirimos sólo 1 de cada 20 productos que recomienda.

Ahora, imagine que la inteligencia artificial de Amazon reúne más

información sobre nosotros: además de nuestro comportamiento de

búsqueda y compra, también recolecta otra información que

encuentre en línea, incluyendo redes sociales, además de fuera de

línea, como nuestro comportamiento de compras en Whole Foods.

Conoce no sólo lo que compramos, sino también en qué momento lo

hacemos, en qué sucursal, cómo pagamos y más.

¿Qué sucedería si la AI usa esa información para mejorar sus

predicciones? ¿Qué sucede con la estrategia de Amazon mientras

sus científicos de datos, ingenieros y expertos en aprendizaje de

Este artículo es útil para:

• Conocer

megatendencias,

• Conocer innovaciones,

• Identificar nuevas

tecnologías

Tiempo de lectura

5.5 min

“En algún punto, la

exactitud de las

predicciones de la AI

(Inteligencia Artificial)

cruza un umbral, de

forma que a Amazon le

interesará cambiar todo

su modelo de negocios.”

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consentimiento por escrito de Manage Tips SAPI. de C.V. y sus licenciantes. Pág. 4


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máquina trabajan incansablemente para elevar la exactitud de la

máquina de predicción?

En algún punto, la exactitud de las predicciones de la AI cruza un

umbral, de forma que a Amazon le interesará cambiar todo su modelo

de negocios. Las predicciones se vuelven tan exactas que es más

redituable para Amazon enviarle los bienes que predice que usted

querrá, en lugar de esperar a que se los ordene. Cada semana,

Amazon le envía cajas de productos que cree que usted desea, y

entonces usted compra en la comodidad de su propia casa eligiendo

aquellos que desee conservar.

Este enfoque ofrece dos beneficios para Amazon. Primero, la

conveniencia de los envíos predictivos hace mucho menos probable

que los consumidores adquieran los mismos productos con otro

vendedor, pues los productos están siendo entregados a los hogares

antes de que las personas puedan comprarlos en otro lugar. Segundo,

los envíos predictivos empujan a los consumidores a comprar cosas

que de otro modo no habrían elegido. En ambos casos, Amazon gana

una mayor parte de la billetera. Elevar lo suficiente el éxito de la

predicción cambia el modelo de negocios de Amazon, de comprar-y-

enviar, a enviar-y-comprar.

Por supuesto, los compradores no querrán lidiar con el embrollo de

regresar todos los productos que no quieren. Por lo tanto, Amazon

invertiría en infraestructura para el retorno de productos -quizá una

flota de camiones que se detengan en las casas de los consumidores

una vez a la semana para recogerlos.

Si este es un mejor modelo de negocios, ¿por qué no lo ha hecho

Amazon? Porque si lo hiciera, el costo de recibir y manejar los

productos devueltos superaría el incremento en ingresos al tener

mayor porcentaje de las billeteras. Actualmente, devolveríamos el

95% de los productos que nos enviaran. Eso es molesto para nosotros

y costoso para Amazon. Los poderes predictivos de la inteligencia

oficial de Amazon no son lo suficientemente buenos para que la

compañía adopte el nuevo modelo.

Dicho eso, uno puede imaginar un escenario en el que Amazon

adopte la nueva estrategia incluso antes de que la exactitud de sus

predicciones sea lo suficientemente buena como para volverla

redituable, porque la compañía anticipa que en algún punto lo será.

Amazon se da cuenta de que entre más pronto inicie, más difícil será

que los competidores la alcancen. Mejores predicciones atraerán más

“Hoy, en el caso de la AI,

algunas compañías

están haciendo apuestas

tempranas, anticipando

que la exactitud de la

máquina de predicción

comenzara a elevarse

con mayor rapidez una

vez que gane impulso."



consentimiento por escrito de Manage Tips SAPI. de C.V. y sus licenciantes.Pág. 5


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compradores, más compradores generarán más información para

entrenar a la AI, más información llevará a mejores predicciones y así

sucesivamente, creando un círculo virtuoso. En otras palabras,

adoptar demasiado pronto podría ser costoso, pero hacerlo

demasiado tarde podría ser fatal.

La perspectiva clave aquí es que elevar la exactitud de la máquina de

predicción tiene un impacto significativo en la estrategia. Cambia el

modelo de negocio de Amazon de comprar-y-enviar, generando el

incentivo para integrar virtualmente la operación de un servicio de

devolución de productos y acelera el ritmo de inversión, debido a la

ventaja de los rendimientos crecientes para el primero en avanzar.

La mayoría de los lectores están familiarizados con el resultado de

compañías como Blockbuster y Borders, que subestimaron lo rápido

que cambiaría el comportamiento de los consumidores respecto a las

compras en línea. Quizás estas compañías se adormecieron por la

inicialmente lenta adopción de la tecnología de comercio electrónico

en los primeros días del Internet comercial (1995-1998).

Hoy, en el caso de la AI, algunas compañías están haciendo apuestas

tempranas, anticipando que la exactitud de la máquina de predicción

comenzara a elevarse con mayor rapidez una vez que gane impulso.

En 2014, Google adquirió DeepMind, pagando más de $500 millones

de dólares por una compañía que había generado un mínimo de

ingreso, pero había desarrollado una AI que aprendió a jugar ciertos

videojuegos de Atari a un nivel de desempeño súper humano. En

2016, General Motors pagó más de $1 mil millones de dólares para

adquirir Cruise Automation, una empresa emergente de AI. En 2017,

Ford invirtió $1 mil millones de dólares en la empresa emergente Argo

AI, y John Deere pagó más de $300 millones de dólares para adquirir

la empresa emergente de AI Blue River Technology. Estas compañías

están apostando en un incremento exponencial en el desempeño de

la inteligencia artificial y, a esos precios, anticipando un impacto

significativo en sus propias estrategias empresariales.

Primero, los estrategas deben invertir en desarrollar un mejor

entendimiento de qué tan rápido y qué tan alto se elevará la exactitud

de las máquinas de predicción en sus sectores y aplicaciones.

Segundo, deben invertir en desarrollar una tesis acerca de las

opciones estratégicas creadas por las cambiantes economías de sus

negocios que resulten de dicha elevación, de forma similar al

experimento de reflexión que consideramos para Amazon.





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“Estas compañías están

apostando en un

incremento exponencial

en el desempeño de la

inteligencia artificial y, a

esos precios,

anticipando un impacto

significativo en sus

propias estrategias

empresariales.”


Entonces, ¿el tema general para iniciar una estrategia de AI? Imagine

poner los dedos en el marcador de su máquina de predicción y, en las

inmortales palabras de Spinal Tap, subirlo a 11.

© 2018 Harvard Business School Publishing Corp.

Distribuido por: The New York Times Syndicate.





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Sobre los autores:

Ajay Agrawal es profesor

de emprendedurismo en la

Rotman School of

Management de la

University of Toronto.

Joshua Gans es profesor

de administración

estratégica en la Rotman

School of Management y

autor de “The Disruption

Dilemma.”

Avi Goldfarb es profesor de

marketing en la Rotman

School of Management.


La idea en síntesis:

Hoy, en el caso de la AI, algunas compañías están haciendo apuestas tempranas, anticipando

que la exactitud de la máquina de predicción comenzara a elevarse con mayor rapidez una vez

que gane impulso. En 2014, Google adquirió DeepMind, pagando más de $500 millones de

dólares por una compañía que había generado un mínimo de ingreso, pero había desarrollado

una AI que aprendió a jugar ciertos videojuegos de Atari a un nivel de desempeño súper

humano. En 2016, General Motors pagó más de $1 mil millones de dólares para adquirir Cruise

Automation, una empresa emergente de AI. En 2017, Ford invirtió $1 mil millones de dólares en

la empresa emergente Argo AI, y John Deere pagó más de $300 millones de dólares para

adquirir la empresa emergente de AI Blue River Technology. Estas compañías están apostando

en un incremento exponencial en el desempeño de la inteligencia artificial y, a esos precios,

anticipando un impacto significativo en sus propias estrategias empresariales.

Primero, los estrategas deben invertir en desarrollar un mejor entendimiento de qué tan rápido y

qué tan alto se elevará la exactitud de las máquinas de predicción en sus sectores y

aplicaciones. Segundo, deben invertir en desarrollar una tesis acerca de las opciones

estratégicas creadas por las cambiantes economías de sus negocios que resulten de dicha

elevación, de forma similar al experimento de reflexión que consideramos para Amazon.

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El servicio para desarrollar habilidades directivas con

contenidos de Harvard Business Review en español.

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Pág. 9

LIDERAZGOY GERENCIA

El ascenso de la Inteligencia Artificial

hace más importante a la inteligencia

emocional

Megan Beck y Barry Libert

Aquellos que quieran seguir siendo relevantes en sus

profesiones necesitarán enfocarse en habilidades y

capacidades que la AI tiene problemas para replicar:

comprender, motivar e interactuar con seres humanos.

Ir al Índice Siguiente Art.Art. Anterior

Aquellos que quieran seguir siendo relevantes en sus

profesiones necesitarán enfocarse en habilidades y

capacidades que la AI tiene problemas para replicar:

comprender, motivar e interactuar con seres

humanos.

El crecimiento del aprendizaje de las máquinas y la inteligencia

artificial es tanto emocionante como atemorizante, al igual que la

mayoría de las tecnologías transformadoras. Es emocionante

considerar todas las formas en que nuestras vidas pueden mejorar,

pero puede ser atemorizante pensar en las implicaciones personales

y sociales -y particularmente las implicaciones para nuestras

carreras. Conforme el aprendizaje de las máquinas continúa

creciendo, todos necesitamos desarrollar nuevas habilidades para

diferenciarnos, ¿pero cuáles?

Hay muchas cosas que las máquinas pueden hacer mejor que los

seres humanos, y no deberíamos ser demasiado orgullosos como

para admitirlo. Muchos trabajos especializados siguen el mismo flujo

general:

• Reunir información.

• Analizar la información.

• Interpretar los resultados.

• Determinar un curso de acción recomendado.

• Implementar el curso de acción.

Podemos observar un gran número de ocupaciones y comprobar que

esto es cierto.

Trabajadores altamente capacitados, como los profesores, médicos,

consejeros financieros, corredores de bolsa, mercadólogos y

consultores empresariales, pueden obtener salarios elevados por tres

capacidades: su habilidad de cumplir rápida y correctamente con las

tareas iniciales, su experiencia y juicio para determinar un curso de

acción y su pericia para ayudar a los clientes a navegar ese curso. La

AI (inteligencia artificial) y el aprendizaje de las máquinas

rápidamente sobrepasarán nuestras habilidades en las primeras dos

capacidades -y esto modificará la serie de habilidades necesarias

para cualquier trabajador que desee permanecer en esas carreras

mientras son transformados por la inteligencia artificial.

“Es emocionante

considerar todas las

formas en que nuestras

vidas pueden mejorar,

pero puede ser

atemorizante pensar en

las implicaciones

personales y sociales -y

particularmente las

implicaciones para

nuestras carreras.”


• Mejorar la toma de

decisiones,

• Construir el éxito

organizacional,

• Emprender con éxito

Tiempo de lectura

2.5 min

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LIDERAZGOY GERENCIA


Aquellos que quieran seguir siendo relevantes en sus profesiones

necesitarán enfocarse en habilidades y capacidades que la AI tiene

problemas para replicar: comprender, motivar e interactuar con seres

humanos.

Para bien o para mal, habilidades como la persuasión, el

entendimiento social y la empatía serán esenciales para cualquiera

que busque mantenerse relevante en su campo conforme proliferen

los sistemas automatizados. Tenemos tres recomendaciones:

• No combata el progreso y la tecnología. El aprendizaje de las

máquinas y la AI tienen la habilidad de mejorar los resultados y

reducir costos, así que no combata a los robots. Déle la

bienvenida al cambio en su industria y trabaje para hacerlo

fructificar.

• Examine sus propias capacidades para interactuar, motivar y

evaluar personas. Reconozca sus fortalezas y debilidades cuando

se trata de inteligencia emocional.

• Invierta en desarrollar su inteligencia emocional. La forma más

sencilla es cambiando su modelo mental acerca de lo que es

importante en su puesto y comenzar a enfocarse en cómo puede

dirigir, influir y relacionarse mejor con otros.

Lo que usted puede ofrecer -lo que puede hacer mejor que cualquier

máquina inteligente- es relacionarse con las personas a su alrededor.

Comience a alimentar e invertir en estas habilidades, de la misma

forma en que lo ha hecho con las partes más técnicas de su carrera.

Si puede ser un destacado motivador, directivo o escucha, entonces

seguirá teniendo un papel que jugar mientras la tecnología cambia a

su industria.



“Conforme el

aprendizaje de las

máquinas continúa

creciendo, todos

necesitamos desarrollar

nuevas habilidades para

diferenciarnos, ¿pero

cuáles?”




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LIDERAZGOY GERENCIA

“La AI (inteligencia

artificial) y el aprendizaje

de las máquinas

rápidamente

sobrepasarán nuestras

habilidades y esto

modificará la serie de

habilidades necesarias

para cualquier

trabajador que desee

permanecer en esas

carreras mientras son

transformados por la

inteligencia artificial.”

Sobre los autores:

Megan Beck es consultora digital en OpenMatters e investigadora en el SEI

Center en Wharton.

Barry Libert es el CEO of OpenMatters, una consultora digital e inversora ángel,

y académico de alto nivel en el SEI Center en Wharton.



El crecimiento del aprendizaje de las máquinas y la inteligencia artificial es tanto

emocionante como atemorizante, al igual que la mayoría de las tecnologías

transformadoras.

La AI (inteligencia artificial) y el aprendizaje de las máquinas rápidamente sobrepasarán

nuestras habilidades en las primeras dos capacidades -y esto modificará la serie de

habilidades necesarias para cualquier trabajador que desee permanecer en esas carreras

mientras son transformados por la inteligencia artificial.

Para bien o para mal, habilidades como la persuasión, el entendimiento social y la empatía

serán esenciales para cualquiera que busque mantenerse relevante en su campo conforme

proliferen los sistemas automatizados. Tenemos tres recomendaciones:

• No combata el progreso y la tecnología. Déle la bienvenida al cambio en su industria y

trabaje para hacerlo fructificar.

• Examine sus propias capacidades para interactuar, motivar y evaluar personas.

Reconozca sus fortalezas y debilidades cuando se trata de inteligencia emocional.

• Invierta en desarrollar su inteligencia emocional. La forma más sencilla es cambiando

su modelo mental acerca de lo que es importante en su puesto y comenzar a enfocarse

en cómo puede dirigir, influir y relacionarse mejor con otros.

Lo que usted puede ofrecer -lo que puede hacer mejor que cualquier máquina inteligente- es

relacionarse con las personas a su alrededor.

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La Inteligencia Artificial va a cambiar la

regla de 80/20

Michael Schrag

He aquí tres importantes formas en que la AI (inteligencia

artificial) y el aprendizaje de las máquinas redefinirán como las

organizaciones usan el principio de Pareto para impulsar

digitalmente la innovación redituable a niveles más allá de los

análisis convencionales.


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Pág. 13

Art. Anterior Ir al Índice Siguiente Art.

He aquí tres importantes formas en que la AI (inteligencia

artificial) y el aprendizaje de las máquinas redefinirán como

las organizaciones usan el principio de Pareto para impulsar

digitalmente la innovación redituable a niveles más allá de

los análisis convencionales.

Muchas organizaciones de alto desempeño siguen siendo

apasionadas acerca de Vilfredo Pareto, el incisivo ingeniero y

economista italiano. Siguen inspiradas por su principio de 80/20: la

idea de que el 80% de los efectos (ventas, ingresos, etc.) Provienen

de un 20% de las causas (productos, empleados, etc.). Conforme el

aprendizaje de las máquinas y la inteligencia artificial transforman el

análisis, apuesto que los algoritmos de próxima generación super

cargarán el paradigma empíricamente provocador de Pareto. He

aquí tres importantes formas en que la AI (inteligencia artificial) y el

aprendizaje de las máquinas redefinirán como las organizaciones

usan el principio de Pareto para impulsar digitalmente la innovación

redituable a niveles más allá de los análisis convencionales.

Paretos inteligentes

Primero, mayores volúmenes y variedad de información garantizan

que los algoritmos reciban el entrenamiento que necesitan para

volverse más inteligentes. Las redes digitales consecuentemente se

convertirán en plataformas de Pareto, que transformen sectores

vitales de variables en nuevo valor.

Los novedosos análisis en los lugares de trabajo, por ejemplo,

significan que más organizaciones podrán identificar de mejor forma

al 20% de los empleados que contribuyen con el 80% del valor para

un producto, proceso o experiencia de usuario. De forma similar, la

constante digitalización de los procesos empresariales, las

plataformas y experiencias de usuario invitan a creativas

perspectivas de Pareto: ¿Qué 20% de la actualización en la

plataforma crea el 80% de su impacto? ¿Qué 20% de la experiencia

de usuario evoca el 80% del deleite o el desagrado?

Super-paretos

Segundo, las distribuciones tradicionales han cambiado

disruptivamente. La perspectiva de 80/20 de Pareto ha decaído a

un anacronismo empírico. Las firmas analíticamente agresivas cada

vez ven más proporciones de Pareto cercanas a 10/90, 5/50, 2/30 y

1/25. Dependiendo de qué tan rigurosamente se separe, corte y

defina digitalmente la información, emergerán Paretos de 1/50, 5/75


• Conocer el impacto de la

Inteligencia artificial,

• Conocer mega tendencia,

• Entender el impacto de la

tecnología

Tiempo de lectura

3 min

“Cada vez más, la forma

más segura de

revitalizar un Pareto es

enlazándolo con otro

Pareto.”





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y, sí, 10/150. Los “pocos vitales” de Pareto se convierten en los “aún

menos vitales”.

Sin embargo, identificar claramente y mimar a los “super-Paretos” no

es ir lo suficientemente lejos en términos analíticos; los mercados y

el crecimiento de mercados demandan que esas estadísticas

descriptivas lleven a estadísticas predictivas y prescriptivas. En otras

palabras, convertir esas series de datos en “series de

entrenamiento” para algoritmos inteligentes.

Supra-paretos

Tercero, conforme la información se vuelve más granular y los

algoritmos procesan patrones complejos en formas más inteligentes,

el manejo del portafolio de Pareto ha cambiado. Quienes son

analítica y operacionalmente astutos ya manejan portafolios de

Pareto — es decir, una serie de diferentes perspectivas de Pareto a

lo largo de toda la empresa. Para ellos, KPI significa “información

clave de Pareto” (por sus siglas en inglés) y no sólo “indicador clave

del desempeño.” Si las tablas de control de KPI no facilitan

observaciones basadas en datos sobre información clave de Pareto,

las personas estarán ciegas respecto a las futuras oportunidades de

optimización y creación de valor.

Cada vez más, la forma más segura de revitalizar un Pareto es

enlazándolo con otro Pareto. Conforme las firmas ricas en

información y algorítmicamente conscientes pasan de administrar

individualmente una docena de indicadores claves de Pareto a

supervisar cientos, o incluso miles de KPIs en su empresa, surgirán

nuevos conjuntos de Pareto. ¿Qué conjuntos ofrecerán los mayores

conocimientos y oportunidades la nueva creación y captura?

Los planes estratégicos y las hojas de ruta tecnológicas necesitan

estar analíticamente orientadas por “sendas de Pareto”. La habilidad

de predecir de mejor forma a los pocos vitales de mañana y la

habilidad de combinar KPIs de toda la empresa, se convertirán en

fuentes de mayor eficiencia y también serán determinantes para la

creación disruptiva de valor.

Entre más inteligentes sean sus algoritmos, más necesitan ellos -y

su organización- aprender de y con Pareto.

© 2017 Harvard Business School Publishing Corp. Distribuido por: The New York Times Syndicate.

“Los planes estratégicos y

las hojas de ruta

tecnológicas necesitan

estar analíticamente

orientadas por “sendas de

Pareto”."





Sobre el autor:

Michael Schrage, investigador

en el Center for Digital

Business de la Sloan School

en el MIT, es el autor de

“Serious Play.”

“Entre más inteligentes

sean sus algoritmos, más

necesitan ellos -y su

organización- aprender de y

con Pareto}.”

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He aquí tres importantes formas en que la AI (inteligencia artificial) y el aprendizaje de las

máquinas redefinirán como las organizaciones usan el principio de Pareto para impulsar

digitalmente la innovación redituable a niveles más allá de los análisis convencionales:

Paretos inteligentes: Las redes digitales consecuentemente se convertirán en plataformas de

Pareto, que transformen sectores vitales de variables en nuevo valor. Los novedosos

análisis en los lugares de trabajo, por ejemplo, significan que más organizaciones podrán

identificar de mejor forma al 20% de los empleados que contribuyen con el 80% del valor

para un producto, proceso o experiencia de usuario.

Super-paretos: Segundo, las distribuciones tradicionales han cambiado disruptivamente.

Identificar claramente y mimar a los “super-Paretos” no es ir lo suficientemente lejos en

términos analíticos; los mercados y el crecimiento de mercados demandan que esas

estadísticas descriptivas lleven a estadísticas predictivas y prescriptivas. En otras palabras,

convertir esas series de datos en “series de entrenamiento” para algoritmos inteligentes.

Supra-paretos: Si las tablas de control de KPI no facilitan observaciones basadas en datos

sobre información clave de Pareto, las personas estarán ciegas respecto a las futuras

oportunidades de optimización y creación de valor..

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Cómo ayudar a sus empleados a

adoptar la IA

Brad Power


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Las compañías no podrán tomar plena ventaja de la

inteligencia artificial si los empleados no confían lo suficiente en

las herramientas de IA como para confiarles trabajo. Este

problema de bajas tasas de adopción de la IA se está

incrementando conforme negocios de toda clase buscan

aplicaciones exitosas de esta tecnología.


Las compañías no podrán tomar plena ventaja de la

inteligencia artificial si los empleados no confían lo

suficiente en las herramientas de IA como para confiarles

trabajo. Este problema de bajas tasas de adopción de la IA

se está incrementando conforme negocios de toda clase

buscan aplicaciones exitosas de esta tecnología.

Las compañías no podrán tomar plena ventaja de la inteligencia

artificial si los empleados no confían lo suficiente en las herramientas

de IA como para confiarles trabajo. Este problema de bajas tasas de

adopción de la IA se está incrementando conforme negocios de toda

clase buscan aplicaciones exitosas de esta tecnología.

Adicionalmente, la tecnología -que alguna vez sólo estaba disponible

en grandes empresas como Google, Amazon.com, Microsoft e IBM —

se está volviendo menos costosa y es más fácil de acceder y operar.

La resistencia a tecnologías disruptivas no es inusual. Muchas

personas se resistan a la IA debido a su alta expectativa, falta de

transparencia y disrupción de los patrones de trabajo con que están

familiarizadas.

Considere estos casos del porqué los empleados interfieren con las

iniciativas de IA.

• Pérdida de control: Un vendedor implementó una herramienta de

optimización para la publicidad en línea. El equipo de

mercadotecnia podía subir diferentes imágenes y mensajes

publicitarios a las ubicaciones más prominentes de la página web

de la compañía y, después de reunir algunos datos, el sistema

decidiría qué mensaje produjo el mayor interés en los visitantes. A

continuación, les ofrecería ese mensaje a futuros internautas. Sin

embargo, al equipo se le complicó permitir que el sistema tomara el

control, y los empleados solían intervenir para destacar un mensaje

que ellos preferían, socavando el valor de la herramienta.

• Disrupción de planes: El CEO de una institución global de

préstamos se convenció rápidamente de los beneficios financieros

y eficiencias operacionales de usar un sistema habilitado por IA

para tomar las decisiones de préstamo. Sin embargo, el

vicepresidente de análisis vió al nuevo sistema como una

desviación de sus planes para los equipos de análisis y las

inversiones tecnológicas de la compañía, por lo que descarriló las

consideraciones del nuevo sistema al concluir, “No hay forma de

que este sistema vaya a producir los resultados que están

prometiendo.”


• Aprender a usar

tecnologías de manera

inteligente,

• Entender nuevas

tecnologías,

• Usar la tecnología

Tiempo de lectura

4.5 min

“Las compañías no podrán

tomar plena ventaja de la

inteligencia artificial si los

empleados no confían lo

suficiente en las

herramientas de IA como

para confiarles trabajo.”





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Disrupción de relaciones: El jefe de comercio electrónico de un grupo

regional de productos en una compañía de productos de consumo

obtuvo permiso de los cuarteles generales de la empresa para realizar

un experimento con un sistema habilitado por IA en algunas de sus

campañas publicitarias. Las pruebas iniciales demostraron resultados

sin precedentes. En 2017, las ventas mejoraron un 15% gracias a las

campañas. Sin embargo, la adopción más allá del grupo regional y su

línea de productos se estancó a causa de la resistencia de personas

con longevas relaciones con las agencias que dirigían las campañas

publicitarias de la empresa y perderían el trabajo a causa de la

máquina.

Entonces ¿qué pueden hacer las compañías para ayudar a que los

empleados estén más cómodos trabajando con sistemas de IA?

Visualizar la forma en que un sistema habilitado por IA construye sus

decisiones puede ayudar a los empleados a aprender a confiar en él.

Por ejemplo, Albert, proveedor de una herramienta basada en IA que

ayuda a los vendedores a tomar mejores decisiones de inversión y

mejorar el desempeño de sus campañas, desarrolló una herramienta

de visualización llamada Inside Albert, que les permite a los usuarios

ver dónde su marca se está desempeñando mejor, qué conceptos

publicitarios están generando más consumidores y quién es su cliente

ideal. Los usuarios se dieron cuenta de que no podían microgerenciar

una parte de las variables, como la frecuencia de los anuncios, porque

el sistema estaba tomando en cuenta un vasto número de variables

para decidir el tiempo y el ritmo. Aunque los usuarios inicialmente

sintieron que el sistema no era consciente de los que ellos consideran

ser los mejores días y frecuencia de sus anuncios, aprendieron que el

sistema estaba encontrando éxito fuera de sus suposiciones

previamente establecidas. Inside Albert dejó que los vendedores

entendieran de mejor forma cómo el sistema estaba tomando

decisiones, de forma que no sintieran la necesidad de micro-

gerenciarlo.

Otro enfoque que puede usarse para sobreponerse a los empleados

que se resisten a la IA es movilizar a partes interesadas externas a la

compañía, que se beneficiarían de la adopción del sistema de IA. Por

ejemplo, la compañía estadounidense de vehículos autónomos

Waymo se unió con Mothers Against Drunk Driving, el National Safety

Council, la Foundation for Blind Children y la Foundation for Senior

Living, para movilizar a estos sectores en apoyo a los vehículos

autónomos.

“La resistencia a

tecnologías disruptivas

no es inusual."





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Las compañías que están considerando adoptar tecnologías de IA en

sus procesos de toma de decisiones deberían pasar a estos nuevos

sistemas tan rápidamente como sea posible. Entre más pronto

convenza a las personas, más pronto su compañía será capaz de ver

los resultados que puede brindar la IA.







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“Entre más pronto

convenza a las

personas, más pronto su

compañía será capaz de

ver los resultados que

puede brindar la IA.”

Sobre el autor:

Brad Power es un consultor

que ayuda a organizaciones

para hacer cambios más

rápidos a sus productos,

servicios y sistemas, para

competir con empresas

emergentes y compañías

líderes de software.



La resistencia a tecnologías disruptivas no es inusual. Muchas personas se resistan a la IA

debido a su alta expectativa, falta de transparencia y disrupción de los patrones de trabajo

con que están familiarizadas. Considere estos casos del porqué los empleados interfieren

con las iniciativas de IA.

• Pérdida de control: Un vendedor implementó una herramienta de optimización para la

publicidad en línea. El equipo de mercadotecnia podía subir diferentes imágenes y

mensajes

• Disrupción de planes: El CEO de una institución global de préstamos se convenció

rápidamente de los beneficios financieros y eficiencias operacionales de usar un sistema

habilitado por IA para tomar las decisiones de préstamo.

• Disrupción de relaciones: El jefe de comercio electrónico de un grupo regional de

productos en una compañía de productos de consumo obtuvo permiso de los cuarteles

generales de la empresa para realizar un experimento con un sistema habilitado por IA

en algunas de sus campañas publicitarias.

Entonces ¿qué pueden hacer las compañías para ayudar a que los empleados estén más

cómodos trabajando con sistemas de IA? Visualizar la forma en que un sistema habilitado

por IA construye sus decisiones puede ayudar a los empleados a aprender a confiar en él.

Otro enfoque que puede usarse para sobreponerse a los empleados que se resisten a la IA

es movilizar a partes interesadas externas a la compañía, que se beneficiarían de la

adopción del sistema de IA. Entre más pronto convenza a las personas, más pronto su

compañía será capaz de ver los resultados que puede brindar la IA.

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18 de las principales 20 compañías

tecnológicas están en el Este de

China y el Oeste de los Estados

Unidos. ¿Alguien más puede

alcanzarlos?

François Candelon, Martin Reeves and Daniel Wu


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Pág. 22

El mundo digital de la actualidad se organiza alrededor de dos

centros de gravedad: La costa oeste de los Estados Unidos y la

costa este de China. Estas costas doradas son el hogar de 18

de las mayores 20 compañías de internet.


El mundo digital de la actualidad se organiza alrededor de

dos centros de gravedad: La costa oeste de los Estados

Unidos y la costa este de China. Estas costas doradas son

el hogar de 18 de las mayores 20 compañías de internet.

El mundo digital de la actualidad se organiza alrededor de dos centros

de gravedad: La costa oeste de los Estados Unidos y la costa este de

China. Estas costas doradas son el hogar de 18 de las mayores 20

compañías de internet, en cuanto a su capitalización de mercado. Sin

embargo, conforme la revolución digital continúa encendiendo

disrupciones a lo largo de otras industrias –y otras naciones

consideran su propia participación en el juego- ¿se mantendrán estos

dos centros de gravedad?

Una concentración de riqueza, valor y poder

Las compañías en los Estados Unidos y en China han sido capaces

de tomar ventaja de grandes mercados domésticos para escalar y

rodearse de ecosistemas ricos en empresas emergentes,

proveedores, complementos y consumidores. Por ende, las

compañías en las costas doradas de los Estados Unidos y China han

esencialmente ganado las arenas de las búsquedas en línea, redes

sociales y comercio electrónico.

La competencia ahora se está moviendo hacia industrias más

tradicionales, como el transporte y el hospedaje. La reestructura de

Google como Alphabet es una señal de su entrada a diversos

mercados verticales novedosos, incluyendo vehículos sin chofer,

hogares inteligentes y la salud. Alibaba, el líder chino del comercio

electrónico, maneja el money market fund más grande del mundo y

ahora juega un importante rol en servicios financieros y de pago en

línea. La adquisición de Whole Foods Market por parte de

Amazon.com es quizá la más pura expresión de la mezcla de los

mundos digitales y físicos de las ventas al menudeo.

Los así llamados unicornios tecnológicos, compañías privadas en

dicho sector cuyo valor supera los $1 mil millones de dólares, están

jugando el mismo juego. De acuerdo con CB Insights, estas

compañías están activas en más de 20 industrias. De hecho, el valor

medio de los unicornios en los servicios financieros, como Lufax y

Stripe, es mayor que el valor medio de los unicornios en el internet de

consumo.


• Comprender nuevos

modelos de negocio

• Tomar mejores

decisiones

• Encontrar nuevas

oportunidades de

negocio.

Tiempo de lectura

6 min

“Muchos países creen que

tienen un interés legítimo

para recibir ingresos de

impuestos provenientes de

los negocios que realizan

los gigantes digitales dentro

de sus fronteras.”





Tu Asesor Personal


De las 274 compañías fundadas del 2003 en adelante que han

alcanzado el estatus de unicornios, la mitad están en los Estados

Unidos y casi dos terceras partes de los 148 unicornios

estadounidenses tienen su base en California. China tiene más del

doble de unicornios que Europa (69 vs 33), y las empresas chinas

tienen valoraciones promedio mucho más elevadas. Más aun, Silicon

Valley muchas veces ha absorbido las prometedoras empresas

digitales que Europa había producido –Skype y el pionero de

inteligencia artificial, DeepMind, por ejemplo. De hecho, entre 2011 y

2017, las empresas GAFAM (Google/Alphabet, Amazon, Facebook,

Apple y Microsoft) adquirieron más de 65 compañías europeas de

vanguardia tecnológica.

La concentración de la actividad digital en un puñado de compañías

en estas dos regiones ha tenido enormes efectos secundarios en la

riqueza, el valor y el poder. La mayoría de los empleados de estas

empresas están ubicados en sus países de origen: 75% en el caso de

Google o Facebook, y más de 95% en el caso de Baidu, Alibaba y

Tencent, las tres grandes compañías chinas en línea. Estos

empleados están bien pagados tanto en términos de salario como de

opciones accionarias, y tienen probabilidades mucho mayores de

brincar a otro gigante digital o a una empresa emergente cercana que

a una compañía que esté fuera de la región. La riqueza también tiende

a quedarse en la región, pues los inversionistas externos tienden a ser

locales.

¿Las compañías digitales de otros países encontrarán formas de

escalar y entrar en la cima? ¿o las compañías chinas y americanas

enfrentarán un futuro de represalias proteccionistas? Mucho depende

de las respuestas a tres grandes preguntas.

¿Los gobiernos construirán muros digitales?

Muchos países creen que tienen un interés legítimo para recibir

ingresos de impuestos provenientes de los negocios que realizan los

gigantes digitales dentro de sus fronteras. Sin embargo, estos pasos

pueden cruzar rápidamente hacia el proteccionismo. El Information

Technology Industry Council ha identificado al menos 22 leyes de 13

países europeos que regulan la localización de datos. Aunque dichas

medidas suelen aprobarse en nombre de la privacidad y la seguridad,

también pueden crear fronteras digitales que inhiban la actividad

económica.

¿Otras naciones desarrollaran campeones locales y núcleos de

innovación?

“Muchos han tratado de

desarrollar nodos

substanciales de

innovación, pero pocos

lo han logrado.”





Tu Asesor Personal


Muchos han tratado de desarrollar nodos substanciales de innovación,

pero pocos lo han logrado. Quizá la excepción más notable es el éxito

de Yozma (“Iniciativa” en hebreo) en Israel, como un fondo de capital

de inversión de $100 millones de dólares que inicialmente era

propiedad del estado, pero ahora es dirigido en forma privada.

AnnaLee Saxenian, Michael Porter y otros han identificado una

mezcla de ingredientes –como grandes escuelas, inversionistas,

solidas reservas de talento, movilidad laboral y un motivo- que

alientan a los emprendedores a reunirse y tomar riesgos. Los

gobiernos que aspiran a ello deberían reforzar los enfoques que

alientan este emprendedurismo y la propiedad local. Por ejemplo, los

gobiernos pueden facilitar que las compañías elijan mantenerse

independientes en lugar de ser adquiridas. Estas políticas pueden

ayudar a crear gigantes digitales locales, como Spotify en Europa.

Los gobiernos también pueden trabajar con el sector privado para

reducir las fuerzas de “e-fricción” que impiden a los países desarrollar

solidas economías digitales. Las medidas para reducir la fricción

incluyen trabajadores cualificados, sistemas de pago en línea,

seguridad de la información y un acceso a internet mejorado. Por

supuesto, en ausencia de los cambios apropiados de política, un

empuje para reducir la e-fricción puede solidificar el dominio de los

gigantes digitales de los Estados Unidos en estos países.

¿Los gigantes digitales de china se expandirán en el extranjero?

Los gigantes digitales en China tienen la escala, la pericia y la

aspiración de expandirse internacionalmente, pero en términos

generales no lo han hecho. Con solo un 56% de penetración de

internet en China en 2017, todavía hay espacio para el crecimiento

doméstico, pero estas empresas también pueden crecer saliendo al

extranjero.

Algunos gigantes digitales chinos han comenzado a cambiar su

énfasis demográfico. Muchas veces se han asociado con negocios

locales, integrando su propia tecnología con el conocimiento de sus

socios respecto al mercado local. Una colaboración en India encarna

este enfoque: La inversión de Alibaba en Paytim. La sociedad con

Alibaba ayudó a Paytim a convertirse en la tercera plataforma global

de pagos móviles más grande del mundo en menos de dos años.





Tu Asesor Personal

“Compartir con mayor

amplitud los beneficios

de los negocios digitales

puede ser una estrategia

inteligente para todos

los jugadores.”


Al asociarse con compañías en otros mercados, los gigantes chinos

pueden ayudar a equilibrar el entorno competitivo global dominado por

los gigantes estadounidenses. Esta clase de alianza podría ser

especialmente poderosa si la Unión Europea y otras organizaciones

económicas regionales trabajan con sus contrapartes en China para

facilitar su acceso al mercado chino y a su ecosistema de innovación

digital. Sin embargo, China tiene mucho por avanzar antes de que

pueda jugar este rol.

El mapa actual del poder digital se asemeja a la segunda revolución

industrial antes de la Primera Guerra Mundial, aunque los actores han

cambiado de roles. Ahora, los Estados Unidos están ejerciendo el

poder global en lugar de las superpotencias europeas; la China digital,

un retador en ascenso enfocado principalmente en su mercado

doméstico, juega el rol de los Estados Unidos; y Europa está

reemplazando a China como la civilización milenaria. Sin embargo,

este mapa también puede transformarse por completo.

El rol y la estrategia de los Estados Unidos también será crucial en

ese proceso. Si presionan demasiado su ventaja, podrían precipitar

una represalia de naciones que también quieren extraer valor de la

revolución digital. Compartir con mayor amplitud los beneficios de los

negocios digitales puede ser una estrategia inteligente para todos los

jugadores.







Tu Asesor Personal

Sobre los autores:

François Candelon es socio

senior y director general en la

oficina del Boston Consulting

Group en Shanghai, y

miembro del BCG Henderson

Institute. Martin Reeves es

socio senior y director

general en la oficina del BCG

en Nueva York y director del

BCG Henderson Institute.

Daniel Wu es director en la

oficina del BCG de Taipéi,

Taiwán y embajador en el

BCG Henderson Institute.


La idea en síntesis:Conforme la revolución digital continúa encendiendo disrupciones a lo largo de otras

industrias –y otras naciones consideran su propia participación en el juego- ¿se

mantendrán estos dos centros de gravedad?

¿Las compañías digitales de otros países encontrarán formas de escalar y entrar en la

cima? ¿o las compañías chinas y americanas enfrentarán un futuro de represalias

proteccionistas? Mucho depende de las respuestas a tres grandes preguntas.

¿Los gobiernos construirán muros digitales?

¿Otras naciones desarrollaran campeones locales y núcleos de innovación?

¿Los gigantes digitales de china se expandirán en el extranjero?

El rol y la estrategia de los Estados Unidos también será crucial en ese proceso. Si

presionan demasiado su ventaja, podrían precipitar una represalia de naciones que también

quieren extraer valor de la revolución digital.

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Si su compañía no es buena para la

analítica, no está lista para la IA

Nick Harrison y Deborah O'Neill

Los equipos directivos suelen asumir que pueden saltarse el

análisis básico de datos al adoptar inteligencia artificial. Sin

embargo, las compañías que se apresuran hacia tecnologías

avanzadas antes de alcanzar una masa crítica de procesos

automatizados y análisis estructurados pueden paralizarse.


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Pág. 28


Los equipos directivos suelen asumir que pueden saltarse el

análisis básico de datos al adoptar inteligencia artificial. Sin

embargo, las compañías que se apresuran hacia tecnologías

avanzadas antes de alcanzar una masa crítica de procesos

automatizados y análisis estructurados pueden paralizarse.

Los equipos directivos suelen asumir que pueden saltarse el análisis

básico de datos al adoptar inteligencia artificial. Sin embargo, las

compañías que se apresuran hacia tecnologías avanzadas antes de

alcanzar una masa crítica de procesos automatizados y análisis

estructurados pueden paralizarse.

En contraste, compañías con sólido análisis básico -como el de

información de ventas y tendencias de mercado- tienen avances en

áreas complejas y de gran importancia tras emplear inteligencia

artificial (IA).

¿Cómo puede saber si las compañías ya están listas para la IA?

Automatizando procesos básicos

Primero, los gerentes deben automatizar procesos en áreas

problemáticas que cuestan mucho dinero y desaceleran las

operaciones. Si las compañías no hacen esto, sus nuevos sistemas

de IA llegarán a las conclusiones incorrectas, porque están

analizando datos desactualizados. Por ejemplo, los vendedores en

línea pueden ajustar diariamente los precios de sus productos

porque han automatizado la obtención de los precios de sus

competidores. Sin embargo, aquellos que siguen revisando

manualmente lo que cobran sus rivales podrían tardar hasta una

semana en reunir la misma información.

Análisis estructurado de datos

Una vez que estén automatizados los procesos críticos, los

gerentes necesitan desarrollar análisis estructurados y procesos

centralizados de información, de forma que pueda establecerse un

método estándar de recolección de datos. En las arquitecturas

centralizadas de información, todos los sistemas remiten a la “fuente

de la verdad” primaria, las actualizaciones se envían a todo el

sistema y las decisiones reflejan una sola opinión sobre un cliente o

asunto. Por ejemplo, el análisis estructurado les brinda a los

administradores de categorías de ventas una imagen completa de la

información histórica de los consumidores, les muestra qué


• Mejorar la cultura

organizacional,

• Adaptarse al cambio,

• Fomentar el cambio

organizacional

Tiempo de lectura

2.5 min

“La IA también ayuda

con decisiones que no

están basadas en el

historial de

desempeño.”





Tu Asesor Personal


productos fueron populares con qué clientes, qué se vendió en

dónde y a qué productos los consumidores se mantuvieron leales.

Armados con esa información, los directivos pueden asignar de

mejor forma los productos y entender por qué los consumidores

hacen ciertas elecciones.

Probando la IA

Después de que el análisis estructurado estándar se integre con la

inteligencia artificial, es posible predecir, explicar y prescribir de

forma integral el comportamiento del cliente. Los sistemas de IA

hacen una enorme diferencia cuando los datos no estructurados,

como las publicaciones de redes sociales, las notas de los centros

de atención al cliente o las encuestas abiertas, también son

necesarias para hacer un juicio. Amazon, por ejemplo, puede

recomendarles productos a las personas antes de que ellas siquiera

sepan que los quieren, porque puede colocar información no

estructurada encima de análisis estructurados sólidos y

centralizados, como los detalles de pago e historial de compra de los

clientes.

La IA también ayuda con decisiones que no están basadas en el

historial de desempeño. Las técnicas de machine-learning

(aprendizaje automático) pueden predecir cómo le irá a productos

que aún no están disponibles.

Finalmente, los sistemas de inteligencia artificial pueden hacer

predicciones más correctas con base en datos dispares. Por

ejemplo, los gerentes de fondos de inversión con una sólida base de

análisis automatizado de datos pueden predecir cómo se

desempeñarán las acciones aplicando IA que toma en cuenta todo,

desde el clima hasta cuántos vehículos hay en diferentes

ubicaciones.

Las compañías apenas empiezan a descubrir cómo la IA puede

reinventar los negocios. Sin embargo, una cosa es clara: deben

invertir tiempo y dinero para producir los suficientes análisis

automatizados de información para tomar ventaja de las nuevas

tecnologías.



“Los sistemas de

inteligencia artificial pueden

hacer predicciones más

correctas con base en datos

dispares.”





“Las compañías apenas

empiezan a descubrir cómo

la IA puede reinventar los

negocios.”

Tu Asesor Personal

Sobre los autores:

Nick Harrison es socio y

codirector de la práctica de

ventas y consumo de Oliver

Wyman en Europa, el

Medio Oriente y África.

Deborah O’Neill es socia

de las prácticas de

servicios digitales y

financieros de Oliver

Wyman



¿Cómo puede saber si las compañías ya están listas para la IA?

Automatizando procesos básicos: Primero, los gerentes deben automatizar procesos en

áreas problemáticas que cuestan mucho dinero y desaceleran las operaciones.

Análisis estructurado de datos: Una vez que estén automatizados los procesos críticos, los

gerentes necesitan desarrollar análisis estructurados y procesos centralizados de

información, de forma que pueda establecerse un método estándar de recolección de datos.

Probando la IA: Después de que el análisis estructurado estándar se integre con la

inteligencia artificial, es posible predecir, explicar y prescribir de forma integral el

comportamiento del cliente.

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LIDERAZGOY GERENCIA

El impacto de la tecnología para la

fuerza de trabajo en el futuro

Michael Mankins

Los apoyos estratégicos de la fuerza de trabajo en la mayoría

de las compañías deberían cambiar radicalmente como

resultado de la innovación tecnológica. Las empresas estarán

forzadas a repensar el talento que necesitarán en el futuro.


Los apoyos estratégicos de la fuerza de trabajo en la

mayoría de las compañías deberían cambiar

radicalmente como resultado de la innovación

tecnológica. Las empresas estarán forzadas a

repensar el talento que necesitarán en el futuro.

Los apoyos estratégicos de la fuerza de trabajo en la mayoría de las

compañías deberían cambiar radicalmente como resultado de la

innovación tecnológica. La transformación digital requerirá nuevas

habilidades y volverá menos valiosas a muchas de las ahora

existentes. La tecnología también determinará qué trabajos

importarán más en los años por venir. Nuevas innovaciones

cambiarán la base de la competencia en muchos mercados y

alterarán las fuentes de ventaja para la mayor parte de las

compañías. Las empresas estarán forzadas a repensar el talento que

necesitarán en el futuro.

Aun así, la mayoría de las compañías han sido lentas para

reaccionar. En parte, esto se debe a que el impacto de la tecnología

se sentirá paulatinamente y no de la noche a la mañana. Esto crea la

ilusión de tener tiempo para actuar. Además, siempre habrá un alto

grado de incertidumbre que acompañe a la innovación en cuanto a la

clase de talento que su empresa necesitará en el futuro. Esto vuelve

desafiante para los líderes el planear hacia adelante y apostar de

forma temprana.

Sin embargo, construir una fuerza de trabajo ganadora para el

mañana es algo que inicia hoy. Las compañías de mejor desempeño

ya están dando pasos para atraer nuevo talento y ampliar la ventaja

sobre sus rivales. Hay tres lecciones para las organizaciones que

esperan tener éxito:

• Delinee las habilidades que se requerirán para ganar en el

futuro: Los roles que la mayoría de las empresas especifican

como centrales para su éxito necesitarán cambiar conforme lo

haga la tecnología. Los análisis avanzados, el “internet de las

cosas”, la inteligencia artificial y otras innovaciones están haciendo

posible que las compañías compitan en formas nuevas y

diferentes. Esto debería llevar a nuevas estrategias y, junto con

ellas, a nuevos roles.

• Evalúe objetivamente las capacidades actuales de la fuerza de

trabajo, para identificar brechas: Una vez que su organización

entienda los roles que serán más importantes para ganar, al igual

“La tecnología también

determinará qué

trabajos importarán más

en los años por venir.”


• Entender el impacto de la

tecnología,

• Visión a futuro,

• Anticipar el futuro

Tiempo de lectura

2.5 min

Tu Asesor Personal




LIDERAZGOY GERENCIA


• que las habilidades requeridas para ser una estrella en esos roles,

es importante examinar las capacidades actuales de su fuerza de

trabajo. ¿Cuántos empleados tienen el potencial para convertirse

en estrellas de los roles del mañana? ¿Su compañía tiene el

suficiente suministro de talento estelar como para ganar? Las

mejores compañías analizan las habilidades y capacidades

actuales de sus fuerzas de trabajo, para identificar cualquier

brecha que puedan enfrentar.

• Desarrolle y adquiera el talento que necesita para cerrar las

brechas: Las mejores compañías trabajan duro para armonizar

sus estrategias de contrataciones y desarrollo del talento con las

necesidades de sus futuras fuerzas de trabajo.

El talento que hace la diferencia es el recurso más escaso de una

compañía. Tecnologías innovadoras están cambiando la naturaleza

del trabajo, así como las habilidades necesarias para ganar en el

futuro. Considerando el tiempo que toma atraer y desarrollar el

talento estelar, es crítico que las compañías comiencen a construir la

fuerza de trabajo que necesitarán. No hay mejor momento para

empezar que hoy.



“Las compañías de

mejor desempeño ya

están dando pasos para

atraer nuevo talento y

ampliar la ventaja sobre

sus rivales.”




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LIDERAZGOY GERENCIA

“El talento que hace la

diferencia es el recurso

más escaso de una

compañía.”

Sobre el autor:

Michael Mankins es socio en

la oficina de Bain & Company

en San Francisco.



La transformación digital requerirá nuevas habilidades y volverá menos valiosas a muchas

de las ahora existentes. Las empresas estarán forzadas a repensar el talento que

necesitarán en el futuro. Sin embargo, construir una fuerza de trabajo ganadora para el

mañana es algo que inicia hoy. Hay tres lecciones para las organizaciones que esperan

tener éxito:

• Delinee las habilidades que se requerirán para ganar en el futuro

• Evalúe objetivamente las capacidades actuales de la fuerza de trabajo, para identificar

brechas

• Desarrolle y adquiera el talento que necesita para cerrar las brecha.

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5 motivos laborales de estrés que puede

aliviar con tecnología

Alexandra Samuel

He aquí cómo la tecnología puede ayudarlo a tratar cinco

de las fuentes más comunes de estrés relacionado con el

trabajo.

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Pág. 36

DESARROLLOPERSONAL


He aquí cómo la tecnología puede ayudarlo a tratar

cinco de las fuentes más comunes de estrés

relacionado con el trabajo.

Desde la presión para mantenerse actualizado en las redes sociales,

hasta la irritación de bajo nivel producida por un mundo en el que

siempre hay algo vibrando o sonando, la tecnología puede producir

su propio grupo de ansiedades.

Sin embargo, evitar que su vida en línea lo vuelva loco no es

suficiente, usted también puede aprovechar sus dispositivos y

plataformas para reducir el estrés y apoyar una buena salud mental.

He aquí cómo la tecnología puede ayudarlo a tratar cinco de las

fuentes más comunes de estrés relacionado con el trabajo:

• Distraccción: Contenga las distracciones en línea con

herramientas como RescueTime (que rastrea cómo destina su

tiempo en internet, Focus (que bloquea sitios distractores) o

Freedom (Que lo mantiene por completo fuera de línea). Su mejor

apuesta para obtener bloques de tiempo sin distracciones del

mundo real es bloquear partes de su calendario –y cerrar la puerta

(o salir de la oficina), apagar sus chats laborales y los correos

electrónicos de sus clientes.

• El jefe demandante: ¿Tiene un gerente que le envía correo

electrónico a deshoras y espera una respuesta antes del siguiente

día hábil? Instale un filtro de correo electrónico que le envíe un

mensaje de texto cuando él le escriba (de forma que pueda dejar

de revisar constantemente su bandeja de entrada en forma

manual). Si quiere lograr un equilibrio entre reforzar su

comportamiento con respuestas inmediatas y poner en riesgo su

trabajo al ignorar sus mensajes a deshoras, use una herramienta

como la entrega retrasada de Outlook o la extensión Boomerang

para Gmail, para agendar su respuesta algunas horas después de

que su jefe le escribió.

• El traslado agotador: los largos periodos de traslado son una de

las principales razones por las que las personas se sienten

insatisfechas con su trabajo. Sin embargo, sus traslados pueden

ser una parte productiva, energizante o restauradora del día, si

tiene las herramientas correctas. Para un traslado productivo en el

transporte público, instale un lector de noticias como Feedly o

Flipboard y úselo para seguir las novedades de su campo y las

industrias relacionadas; enlace su lector de noticias con Buffer o

“Evitar que su vida en

línea lo vuelva loco no

es suficiente, usted

también puede

aprovechar sus

dispositivos y

plataformas para reducir

el estrés y apoyar una

buena salud mental.”

Tiempo de lectura

3 min

Tu Asesor Personal




DESARROLLOPERSONAL


• Manejar el estrés

• Manejar tecnología

• Desarrollar inteligencia

emocional


• Hootsuite y agende un día o una semana de tweets y

actualizaciones de LinkedIn mientras está en camino hacia o

desde el trabajo.

• Miedo a perderse algo: Los profesionales desde hace mucho han

sufrido con la ansiedad acerca de lo que se están perdiendo –las

conferencias a las que no asisten, las reuniones a las que no los

invitan o las noticias de la industria que son los últimos en

escuchar. Las redes sociales hacen que ese miedo (conocido en

inglés como FOMO) sea aún más difícil, porque constantemente

somos sujetos a los tweets, las publicaciones de Facebook y las

actualizaciones de LinkedIn acerca de todo lo que no estamos

haciendo. Si quiere mejorar su carácter y su resistencia mental,

puede tomar cada uno de esos momentos como una oportunidad

para desarrollar su carácter y trascender sus propios celos – o

puede hacer lo que yo hago y filtrar el contenido que detona su

FOMO. Por ejemplo, si no estoy asistiendo al SXSW Interactive

Festival, uso Tweetdeck para filtrar cualquier tweet sobre el

festival.

• Falta de sueño: Escuchar un audiolibro de Audible – típicamente

algo ligero y divertido – suele mantener mi mente alejada del

trabajo el tiempo suficiente para permitir que duerma; Audible

incluso ofrece un reloj que automáticamente apaga su teléfono

después de 15 o 30 minutos. Si estoy demasiado estresado para

un simple audiolibro, uso una meditación grabada o una aplicación

para meditar, como Stop, Breathe & Think.

Su kit de herramientas anti-estrés no necesita limitarse a estos cinco

puntos. Una vez que comience a pensar en la tecnología como un

aliado al combatir el estrés, en lugar de sólo como otra fuente de él,

puede identificar las herramientas y los flujos de trabajo que le

ayudarán a tratar cada una de sus principales fuentes de estrés.



“Los largos periodos de

traslado son una de las

principales razones por

las que las personas se

sienten insatisfechas con

su trabajo.”




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DESARROLLOPERSONAL

“Una vez que comience a

pensar en la tecnología

como un aliado al

combatir el estrés puede

identificar las

herramientas y los flujos

de trabajo que le

ayudarán a tratar cada

una de sus principales

fuentes de estrés.”

Sobre el autor:

Alexandra Samuel es la

autora de “Work Smarter

with Social Media.”



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Desde la presión para mantenerse actualizado en las redes sociales, hasta la irritación de bajo

nivel producida por un mundo en el que siempre hay algo vibrando o sonando, la tecnología

puede producir su propio grupo de ansiedades. He aquí cómo la tecnología puede ayudarlo a

tratar cinco de las fuentes más comunes de estrés relacionado con el trabajo:

• Distracciones: Contenga las distracciones en línea con herramientas

• El jefe demandante: Instale un filtro de correo electrónico que le envíe un mensaje de texto

cuando él le escriba.

• El traslado agotador: sus traslados pueden ser una parte productiva, energizante o

restauradora del día, si tiene las herramientas correctas.

• Miedo a perderse algo: Las redes sociales hacen que ese miedo sea aún más difícil, porque

constantemente somos sujetos a los tweets, las publicaciones de Facebook

• Falta de sueño: Escuchar un audiolibro de Audible suele mantener mi mente alejada del

trabajo el tiempo suficiente para permitir que duerma.

Las juntas directivas no pueden

esperar a que los CEOs prioricen el

cambio digital

Ram Charan


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Pág. 40

Las juntas deben conocer las fuerzas en juego y empujar a sus

CEOs a reinventar el negocio mientras todavía puedan – y

antes de que inicie la presión de inversores activistas que

entienden la necesidad de digitalizarse. He aquí cinco acciones

que pueden tomar las juntas directivas para ayudar a los CEOs

a dar el salto a través de la brecha digital.


Las juntas deben conocer las fuerzas en juego y empujar a

sus CEOs a reinventar el negocio mientras todavía puedan

– y antes de que inicie la presión de inversores activistas

que entienden la necesidad de digitalizarse. He aquí cinco

acciones que pueden tomar las juntas directivas para

ayudar a los CEOs a dar el salto a través de la brecha

digital.

¿Su junta directiva está dispuesta a ser una fuerza que impulse la

digitalización de la compañía, o están contentos de seguir sentados,

mientras las empresas nativas digitales transforman una industria

tras otra? Las juntas deben conocer las fuerzas en juego y empujar a

sus CEOs (presidentes ejecutivos) a reinventar el negocio mientras

todavía puedan – y antes de que inicie la presión de inversores

activistas que entienden la necesidad de digitalizarse.

He aquí cinco acciones que pueden tomar las juntas directivas para

ayudar a los CEOs a dar el salto a través de la brecha digital:

• Entender cómo la digitalización podría afectar el negocio. Los

integrantes de la junta deben entender lo que significa transformar

una empresa tradicional en una digital. Asignen tiempo en una

reunión de la junta para que el CEO explique cómo los jugadores

dentro o fuera de su industria podrían afectar al negocio, y qué tan

rápido podría declinar este si continúa su trayectoria actual. Esto

debería crear una idea compartida de urgencia. Si no lo hace,

traiga externos — personas de otras industrias, académicos o

analistas de seguridad — para que expliquen lo que ven en el

horizonte. Cuando los directores de Singtel, el gigante de

comunicaciones basado en Singapur, sintieron que las amenazas

disruptivas estaban desafiando a la industria tradicional de las

telecomunicaciones, sabían que tenían que aprender cómo podría

adaptarse la compañía. La junta pasó una semana en Silicon

Valley, aprendiendo los puntos finos del panorama tecnológico.

También hablaron con líderes de la industria en el Massachusetts

Institute of Technology y en la ciudad de Nueva York. Ese

aprendizaje llevó a la junta a darse cuenta de que Singtel ya no

era una tradicional compañía de telecomunicaciones. Debía

redefinirse como un jugador de Internet móvil, lo que significaba

rediseñar sus redes y moverse hacia un modelo de precios con

base en datos. La junta respaldó plenamente al CEO y estaba

preparada para presionarlo si se tardaba en actuar.


• Conocer

megatendencias,

• Comprender

megatendencias,

• Adaptarse al cambio

Tiempo de lectura

4 min

“Las juntas deben

conocer las fuerzas en

juego y empujar a sus

CEOs a reinventar el

negocio mientras

todavía puedan – y antes

de que inicie la presión

de inversores activistas

que entienden la

necesidad de

digitalizarse.”





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• Asegurarse de que tiene al ceo correcto. Las juntas necesitan

saber que su CEO no se está quedando fuera del movimiento a la

digitalización. Las discusiones iniciales deberían revelar si es que

el ejecutivo en jefe está resintiendo o disfrutando el cambio.

Recuérdese que algunos líderes ven esta crítica coyuntura como

una oportunidad para transformar sus mercados y llegar a nuevas

alturas. Los desafíos de atravesar una transformación digital son

enormes. La junta debe distinguir entre los obstáculos que están

siendo atendidos y las simples excusas. Los CEOs suelen quejarse

de que no saben dónde obtener buen talento, o de que no pueden

encontrar una firma consultora que los guíe a través de la

transformación, o de que no saben cómo incubar el cambio. Estas

dificultades deben superarse. Si el CEO no puede resolverlas,

pregunte: ¿sigue siendo el CEO correcto?

• Alentar al ceo a enlistar expertos. La tendencia clara es hacia

atender las necesidades individuales de los consumidores, a través

del uso de plataformas digitales que incorporen algoritmos e

inteligencia artificial. El CEO debería ser capaz de conceptualizar y

explicar cómo funcionaría el modelo de esa plataforma, qué nuevas

capacidades necesitaría la empresa para construirla y qué tan

pronto. Algunos CEOs se han ganado el puesto mejorando los

negocios existentes y recortando costos. Ellos podrían tener

problemas para imaginar el crecimiento exponencial que puede

crear una plataforma digital. Las juntas directivas deberían conocer

al CEO lo suficientemente bien para reconocer esta limitación y

sugerir formas de abrir las cosas. Quizá requiera algunos cambios

en el primer equipo, o una mezcla distinta de personas que trabajen

con el CEO, para encender su imaginación.

• Prepararse para defender al ceo contra las réplicas. Cruzar la

brecha digital cambia la forma en que se gana dinero. Las

empresas digitales emergentes pueden convencer a los

inversionistas de posponer la ganancia de sus acciones, pero las

compañías tradicionales probablemente tengan más dificultades

vendiéndole ese mensaje a aquellos que están acostumbrados a

los dividendos y el crecimiento de los ingresos. Los mejores

talentos en algoritmos, plataformas e inteligencia artificial son

escasos y costosos, así que las compañías que transitan a lo digital

pueden esperar mayores costos de operación. La junta directiva

debería ayudar al CEO a prepararse para explicar esto. Algunos

accionistas estarán infelices si los ingresos disminuyen, incluso

temporalmente. La junta directiva debería comunicar que las metas

“El CEO debería ser

capaz de conceptualizar

y explicar cómo

funcionaría el modelo de

esa plataforma, qué

nuevas capacidades

necesitaría la empresa

para construirla y qué

tan pronto."





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• de corto plazo están siendo monitoreadas y cumplidas, y que

respaldan el plan. Quizá también necesiten repensar la filosofía de

compensaciones. Este nuevo juego tiene riesgos, y los incentivos

deberían reconocerlos. El ahorro de costos, por ejemplo, podría

crear un desincentivo para que el CEO contrate a los expertos

necesarios.

• Tener cuidado de los temores de último momento. Algunos

directores de la junta piensan más hacia delante que otros. Cuando

se eleva la presión, algunos podrían sentirse incómodos con el plan

o con el CEO. La junta debería atender esas preocupaciones, y el

presidente director en jefe debería discutirlas abiertamente. De

todos modos, las juntas deben evaluar y refrescar regularmente su

composición. El que alguien resista la realidad de la digitalización

es una buena razón para acelerar el cambio.







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“El que alguien resista la

realidad de la

digitalización es una

buena razón para

acelerar el cambio.”

Sobre el autor:

Ram Charan es un

consejero empresarial,

director en diversas juntas

y autor de “Boards That

Lead.”



Las juntas deben conocer las fuerzas en juego y empujar a sus CEOs (presidentes ejecutivos) a

reinventar el negocio mientras todavía puedan – y antes de que inicie la presión de inversores

activistas que entienden la necesidad de digitalizarse.

He aquí cinco acciones que pueden tomar las juntas directivas para ayudar a los CEOs a dar el

salto a través de la brecha digital:

• Entender cómo la digitalización podría afectar el negocio. Los integrantes de la junta deben

entender lo que significa transformar una empresa tradicional en una digital.

• Asegurarse de que tiene al ceo correcto. Las juntas necesitan saber que su ceo no se está

quedando fuera del movimiento a la digitalización.

• Alentar al ceo a enlistar expertos. El ceo debería ser capaz de conceptualizar y explicar cómo

funcionaría el modelo de esa plataforma, qué nuevas capacidades necesitaría la empresa

para construirla y qué tan pronto.

• Prepararse para defender al ceo contra las réplicas. Cruzar la brecha digital cambia la forma

en que se gana dinero.

• Tener cuidado de los temores de último momento. Cuando se eleva la presión, algunos

podrían sentirse incómodos con el plan o con el ceo. El que alguien resista la realidad de la

digitalización es una buena razón para acelerar el cambio.

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Las tres estrategias de planeación

urbana que los líderes utilizan en la

competencia digital

Paul Beswick


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Pág. 45

La mayoría de las compañías quieren que sus negocios

mantengan el ritmo con las startups digitales, pero terminan

empantanadas por la necesidad de corregir los desafíos

cotidianos provocados por subsistemas de tecnologías de la

información con décadas de antigüedad. Sin embargo, una

analogía más instructiva podría ser el rediseño de la

infraestructura de una gran ciudad.

Art. Anterior Ir al Índice

La mayoría de las compañías quieren que sus negocios

mantengan el ritmo con las startups digitales, pero

terminan empantanadas por la necesidad de corregir los

desafíos cotidianos provocados por subsistemas de

tecnologías de la información con décadas de antigüedad.

Sin embargo, una analogía más instructiva podría ser el

rediseño de la infraestructura de una gran ciudad.

La mayoría de las compañías quieren que sus negocios mantengan el

ritmo con las startups digitales, pero terminan empantanadas por la

necesidad de corregir los desafíos cotidianos provocados por

subsistemas de tecnologías de la información con décadas de

antigüedad. ¿Cómo rediseñar y reconstruir la infraestructura mientras

se mantiene el trabajo cotidiano? A esta clase de desafío se le suele

llamar “reparar el avión mientras está en vuelo.” Sin embargo, una

analogía más instructiva podría ser el rediseño de la infraestructura de

una gran ciudad.

Específicamente, hay tres estrategias de planeación urbana,

comúnmente seguidas por las grandes metrópolis, que los líderes

pueden usar como inspiración en la carrera para mantenerse al nivel

de la competencia digital. Incluyen construir brillantes puntos de

referencia como ancla para su estrategia digital (como lo ha hecho

Dubái), remover bloqueos y cuellos de botella para mejorar la

velocidad y agilidad subyacente (Boston) o cambiar por completo de

curso para construir una ciudad completamente nueva (Shanghái).

DUBAI: LEVANTANDO MONUMENTOS MODERNOS

Inversiones dirigidas a crear sorprendentes nuevos panoramas, como

la Emirates Office Tower en Dubái o la rueda de la fortuna gigante de

Londres, sirven como útiles puntos de inicio para planes de

revitalización más amplios. La Emirates Office Tower fue uno de los

primeros rascacielos que señalaron la transición de Dubái para

convertirse en un moderno punto de referencia para los Emiratos

Árabes Unidos. Actualmente Dubái también presume el edificio más

alto del mundo, islas artificiales, el primer hotel con un bosque tropical

y el mayor parque temático bajo techo en el planeta.

Del mismo modo, las inversiones en proyectos digitales de referencia,

que mejoren significativamente la experiencia del consumidor, pueden

ayudar a lanzar transformaciones digitales más amplias.


• Generar nuevas ideas

• Desarrollar habilidades

de liderazgo y gerencia

• Crecimiento profesional

Tiempo de lectura

5.5 min

“El argumento empresarial

en favor de estas mejoras

suele ser difícil de plantear,

porque el beneficio en

velocidad y agilidad es

indirecto.”





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Al desarrollar aplicaciones visibles y de alto impacto o mejorar las

capacidades de análisis en forma separada a los sistemas nucleares

de Tecnologías de la Información, las compañías pueden lanzar

nuevas ofertas donde estas modificarán con mayor fuerza la

percepción y presionarán a los rivales digitales — incluso si sus

sistemas de administración aun necesitan años para ponerse al

corriente. Un enfoque pragmático y enfocado en resultados puede

brindar el catalizador para la reinvención interna que debe suceder y

arrancar la transformación digital de una compañía, al hacer que los

beneficios sean reales e imposibles de omitir.

Por ejemplo, al rediseñar una nueva plataforma de servicio a clientes

basada en la nube, en un lapso de nueve meses una compañía

eléctrica podría estar a la altura de un proveedor de servicios de

Internet que ha comenzado a vender electricidad junto con servicios

de Wi-Fi y créditos baratos para automóviles. Ahora, la empresa de

servicios será capaz de proveer no sólo electricidad, sino también

servicios de teléfono, Internet, mediciones inteligentes y servicios

inteligentes y de seguridad para hogares. Para los consumidores, la

compañía parecerá tan ágil e innovadora como su competencia digital,

incluso aunque sus sistemas internos sigan siendo problemáticos.

BOSTON: REMOVIENDO BLOQUEOS

Del otro lado del espectro, las compañías pueden enfocarse primero

en remover los obstáculos estructurales que les impiden moverse con

velocidad y agilidad en el largo plazo. Por ejemplo, Boston, con su

proyecto Big Dig, invirtió mucho en crear espacio para más vehículos

y futuro crecimiento al demoler una envejecida autopista elevada y

reemplazarla con una red de autopistas en túnel para evitar el

laberinto de calles congestionadas en el centro de la ciudad. Incluso

con los retrasos y costos del proyecto, los planeadores de la ciudad

confrontaron el hecho de que la vieja infraestructura simplemente no

se adaptaría a las demandas de transporte del área.

Con un enfoque similar, las compañías pueden ayudarse a sí mismas

a ser más ágiles y remover sus propios cuellos de botella. Por

ejemplo, los minoristas tendrán problemas para poner los productos

adecuados en sus estantes hasta que tengan información correcta

acerca de las dimensiones de los empaques. Las compañías con

fuerzas de venta que reúnen inconsistentemente la importante

información de los consumidores, porque sus sistemas de recolección

de datos no se han mantenido actualizados, tendrán problemas más

adelante, pues deben desarrollar soluciones alternativas para

compensar la mala calidad de los datos inicialmente aportados.

“Las compañías pueden

introducir con mayor

facilidad una mayor

redundancia y mejorar

los micro servicios -una

capacidad crítica

cuando su objetivo es

mantenerse al ritmo de

un entorno competitivo

en constante evolución.”





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El argumento empresarial en favor de estas mejoras suele ser difícil

de plantear, porque el beneficio en velocidad y agilidad es indirecto.

Requiere un extraordinario nivel de visión para entender cómo

emergerá una compañía muy diferente al final del proceso y para

perseverar -como, estoy seguro, pueden corroborar los arquitectos del

Big Dig en Boston.

SHANGHÁI: EMPEZANDO DE CERO

Finalmente, como Shanghái, las compañías pueden romper con el

pasado y construir una ciudad enteramente nueva. Cuando Shanghái

decidió invertir en lo que esperaba sería un nodo financiero de clase

mundial, construyó una zona enteramente nueva de la ciudad, en un

terreno relativamente poco desarrollado del otro lado del río del centro

histórico de Shanghái, en lugar de tratar de modernizar su tradicional

centro de comercio. Hoy, el distrito de Pudong es hogar de la Bolsa de

Valores de Shanghái y de lo que normalmente se reconoce como la

silueta moderna de la ciudad.

Compañías que van desde la industria de las telecomunicaciones

hasta los servicios financieros, están adoptando una estrategia similar

al reconstruir desde cero funciones centrales de sus tecnologías de la

información, con base en la nube. En lugar de pasar años migrando

gradualmente sus sistemas con décadas de antigüedad, están

invirtiendo en sistemas de primer nivel, nativos en la nube, que

típicamente sólo requieren 18 meses para crearse y cuya operación

cuesta en promedio sólo un 20% del precio de los anteriores.

Ya que los sistemas con base en la nube son modulares y escalables,

son fundamentalmente más fáciles de administrar. Las compañías

pueden introducir con mayor facilidad una mayor redundancia y

mejorar los micro servicios -una capacidad crítica cuando su objetivo

es mantenerse al ritmo de un entorno competitivo en constante

evolución. Al seguir esta táctica, los directivos también evitan los

riesgos operacionales involucrados con convertir viejos sistemas en

nuevos. En lugar de ello, como los nativos digitales, los tradicionales

pueden construir sistemas de primer nivel y ya sea integrarlos

posteriormente con los sistemas antiguos o incluso dejarlos solos,

como el histórico malecón de Shanghái.





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“La transformación

digital es casi siempre

difícil y costosa, pero

aprender a pensar como

un planeador urbano

puede ayudar.”


Mantenerse al ritmo de las empresas emergentes digitales, que están

rescribiendo las reglas de industrias, desde las ventas hasta la banca

y la energía, es uno de los mayores desafíos administrativos para las

corporaciones de la actualidad. Una razón por la que los directivos

siguen luchando con este problema es que usualmente tratan de lidiar

simultáneamente en múltiples frentes con sus sistemas centrales. En

lugar de ello, deberían marcar una ruta para mejorar sus capacidades

digitales al aprender de las grandes ciudades, que han confrontado

desafíos en una escala incluso mayor. La transformación digital es

casi siempre difícil y costosa, pero aprender a pensar como un

planeador urbano puede ayudar.







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Sobre el autor:

Paul Beswick es jefe de la

práctica digital en Oliver Wyman.


La idea en síntesis:La mayoría de las compañías quieren que sus negocios mantengan el ritmo con las startups

digitales, pero terminan empantanadas por la necesidad de corregir los desafíos cotidianos

provocados por subsistemas de tecnologías de la información con décadas de antigüedad.

¿Cómo rediseñar y reconstruir la infraestructura mientras se mantiene el trabajo cotidiano?

Específicamente, hay tres estrategias de planeación urbana, comúnmente seguidas por las

grandes metrópolis, que los líderes pueden usar como inspiración en la carrera para

mantenerse al nivel de la competencia digital.

Dubai: levantando monumentos modernos

Inversiones dirigidas a crear sorprendentes nuevos panoramas, como la Emirates Office

Tower en Dubái o la rueda de la fortuna gigante de Londres, sirven como útiles puntos de

inicio para planes de revitalización más amplios.

Del mismo modo, las inversiones en proyectos digitales de referencia, que mejoren

significativamente la experiencia del consumidor, pueden ayudar a lanzar transformaciones

digitales más amplias.

Boston: removiendo bloqueos

Del otro lado del espectro, las compañías pueden enfocarse primero en remover los

obstáculos estructurales que les impiden moverse con velocidad y agilidad en el largo

plazo. Con un enfoque similar, las compañías pueden ayudarse a sí mismas a ser más

ágiles y remover sus propios cuellos de botella.

Shanghái: empezando de cero

Finalmente, como Shanghái, las compañías pueden romper con el pasado y construir una

ciudad enteramente nueva. Mantenerse al ritmo de las empresas emergentes digitales, que

están rescribiendo las reglas de industrias, desde las ventas hasta la banca y la energía, es

uno de los mayores desafíos administrativos para las corporaciones de la actualidad.

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