Babel y transformación digital, ¿un denominador común?

Transformación digital. Cuando hablamos de estas dos palabras, juntas, por separado, en español o en inglés, nos solemos encontrar con múltiples enfoques y significados que dependen de varios factores, ya sea desde el sector o área de negocio, desde el tipo interlocutor, etc., y rápidamente se nos vienen a la cabeza palabras como cloud, gobierno del dato, hiperautomatización, RPA, inteligencia artificial, modernización de aplicaciones legacy, ciberseguridad... pero vamos a intentar olvidarnos de ellas, aunque solo sea los 2’ que nos llevará leer este artículo.

Vaya por delante que, en esencia, la transformación digital ayuda a una organización a seguir el ritmo de las demandas emergentes de sus clientes, manteniéndolas en el futuro. Permitiendo a las organizaciones ser más competentes en un entorno en constante cambio a medida que la tecnología evoluciona, es decir, buscar la alineación entre las áreas de negocio y tecnología.

Si acudimos a nuestra amiga Wikipedia, ya nos encontramos con que la transformación digital es "el efecto social total y global de la digitalización". Por lo que, contrariamente a la creencia popular y a lo que dicta este mundo tecnológico en el que nos movemos, la transformación digital tiene que ver con tecnología y más aún con las personas.

Podremos adquirir cualquier tipo de tecnología, pero nuestra capacidad de adaptación a un futuro cada vez más digital (y también más incierto) depende de cómo y cuánto desarrollemos la próxima generación de habilidades, por lo que un punto crítico es la capacitación y mejora de las competencias profesionales de las personas para que estén más preparadas para adaptarse al cambio y que, probablemente, tendremos que certificar.

En tecnología tratamos de hacer más con menos esfuerzo, pero esta combinación solo será efectiva si se combina la tecnología con las habilidades de las personas. Cuando pensamos en invertir en tecnología, primero hemos de pensar en invertir en las personas para que esa tecnología sea útil.

Pero, ¿en qué ejes debemos poner el foco para potenciar y apoyar la transformación digital?
 

• La tecnología

Si bien la tecnología es cada vez más fácil de usar, entender cómo una tecnología en particular contribuye a la oportunidad de transformación y adaptarla a las necesidades específicas de la empresa e integrarla con los sistemas existentes es extremadamente complejo. Si a esto le añadimos que la mayoría de las empresas tienen una enorme deuda técnica debida a la existencia de tecnologías heredadas integradas en el core del negocio, el escenario es “cada vez más divertido”.

Solo podremos resolver estos problemas con personas que tengan gran conocimiento tecnológico, que conozcan el negocio y que tengan la confianza absoluta de la organización.

Los nuevos “gurús” tecnológicos deben ser grandes comunicadores y deben tener el sentido estratégico que ayuden a tomar decisiones tecnológicas que equilibren la innovación y la gestión de la deuda técnica.
 

• El dato

Los rigores de la transformación requieren una calidad de datos y una capacidad de análisis mucho mayores que las que hoy en día existen en muchas empresas. Es casi seguro que la transformación implica comprender nuevos tipos de datos no estructurados, con cantidades masivas de datos externos a la empresa e integrarlo todo junto. Todo ello mientras se siguen generando enormes cantidades de datos que nunca se han utilizado (y nunca se utilizarán).

Los datos presentan una paradoja interesante: la mayoría de las empresas saben que los datos son importantes y saben que la calidad no es la adecuada, y aun así, se siguen desperdiciando gran cantidad de recursos sin establecer las funciones y responsabilidades adecuadas.

Al igual que con la tecnología, es necesario el talento de las personas con amplio y profundo conocimiento sobre el dato. Y aún más importante es la capacidad de convencer a los directivos de las organizaciones ayudándoles a pensar en cómo necesitan los datos ahora y cómo los necesitarán después de la transformación. Y esto, además, implícitamente también significa ayudar a la organización a mejorar sus propios procesos y tareas de manera que se creen datos correctamente.
 

• El proceso 

La transformación requiere una mentalidad integral, un replanteamiento de las formas de hacer las cosas, de ver cómo podemos satisfacer las necesidades del cliente. Una orientación a procesos encaja naturalmente con estas necesidades. Sin embargo, la gestión por procesos es difícil de conciliar con el pensamiento jerárquico tradicional. Como resultado, este poderoso concepto ha decaído, y sin él, la transformación se reduce a una serie de mejoras incrementales, importantes y útiles, pero no realmente transformadoras.

Con la creación de talento en este dominio, lo que buscamos es alinear los silos de conocimiento existentes en las organizaciones para mejorar los procesos y diseñar otros nuevos, con un sentido estratégico para saber cuándo es suficiente una mejora incremental de los procesos y cuándo es necesaria una reingeniería radical del proceso.
 

• La capacidad de cambio organizacional 

En este dominio están el liderazgo, el trabajo en equipo, la inteligencia emocional y otros elementos de la gestión del cambio. Por supuesto, como hemos ido diciendo anteriormente, hemos de buscar y formar personas con excelentes habilidades. Pero si no podemos encontrarlas, una buena alternativa es buscar a aquellas personas que posean una combinación de habilidades tecnológicas y comerciales.
 
A modo de resumen podríamos decir que, la tecnología es el motor de la transformación digital, los datos son el combustible, el proceso el sistema de navegación y la capacidad de cambio organizacional es el tren de aterrizaje. Los necesitamos a todos y perfectamente coordinados.

Por último, el trabajo en tecnología, datos y procesos debe desarrollarse en una secuencia apropiada. En general, se acepta que no tiene sentido automatizar un proceso que no funciona, por lo que, en muchos casos, la reingeniería del proceso debe ser lo primero. Por otro lado, algunas transformaciones presentarán grandes dosis de inteligencia artificial. Los datos incorrectos obstaculizan el desarrollo y la implementación de buenos modelos de IA, en estos casos, el trabajo sobre los datos debería ser lo primero. Por tanto, debemos centrar los objetivos finales y, a continuación, desarrollar la secuencia de pasos que mejor se adapte para alcanzarlos, centrándonos en los problemas de mayor necesidad, que marcarán la priorización del talento necesario.

Ahora sí, pasados este par de minutos ya podemos volver a hablar de cloud, gobierno del dato, hiperautomatización, RPA, inteligencia artificial, modernización de aplicaciones legacy, ciberseguridad... eso sí, espero que teniendo más presente que esto de la transformación digital, como Babel, va de personas.