Los 4 niveles de la transformación digital

Un marco para garantizar que sus inversiones digitales sean impulsadas por objetivos estratégicos.
Os 4 níveis da transformação digital
Os 4 níveis da transformação digital

Resumen:

Las empresas suelen suponer que si adoptan la tecnología digital de alguna manera, están transformando digitalmente su negocio. Como resultado, a menudo solo realizan cambios e inversiones ad hoc en el ámbito digital, con resultados ineficaces. Este artículo proporciona una introducción a cuatro niveles distintos de transformación digital, cada uno de los cuales cumple objetivos estratégicos diferentes y permite a las empresas maximizar el valor que capturan de las tecnologías digitales.


Es fácil reconocer el papel revolucionario que desempeñan las tecnologías digitales en la economía moderna. El desafío, al que la mayoría de las empresas aún no se han enfrentado, es descubrir cómo capturar plenamente los diferentes tipos de valor que ofrecen estas tecnologías. Desarrollar una estrategia de transformación digital que aproveche al máximo este valor tampoco es fácil. Sin una evaluación exhaustiva de lo que pueden ofrecer las tecnologías digitales, las empresas tienden a suponer que cualquier aplicación de las tecnologías digitales modernas conducirá a una transformación digital. En consecuencia, muchos de ellos toman decisiones empresariales ad-hoc sobre el uso de tecnologías digitales y terminan luchando incluso para mantener la paridad competitiva, a pesar de inversiones sustanciales.

Para obtener una indicación de la gama completa de valor que pueden ofrecer las tecnologías digitales, considere los cuatro ejemplos siguientes, cada uno de los cuales destaca las ventajas estratégicas disponibles en un nivel diferente de transformación digital.

Nivel uno: eficiencias operativas. Ford adopta una nueva inspección automatizada basada en visión de los trabajos de pintura en sus plantas a través de realidad aumentada y virtual, Internet de las cosas (IoT) e IA. Con estas tecnologías, la empresa mejora la detección de imperfecciones y reduce los defectos en sus automóviles. En este caso, las nuevas tecnologías generan datos a partir de los activos de la fábrica, y la IA utiliza estos datos para detectar y prevenir defectos de fabricación en tiempo real.

Nivel dos: eficiencias operativas avanzadas. Caterpillar instala sensores en sus productos de equipo de construcción para realizar un seguimiento del uso de cada uno de ellos en una obra de construcción. Por ejemplo, descubre que los clientes utilizan sus motoniveladoras para nivelar grava más ligera que para nivelar tierra más pesada. Utilizando esta información, la empresa presenta una motoniveladora rentable diseñada principalmente para nivelar grava en lugar de suciedad.

Al igual que Ford en el ejemplo anterior, Caterpillar se beneficia del aumento de la eficiencia operativa al mejorar la productividad del desarrollo de productos. La diferencia, sin embargo, es que los datos de los sensores de la empresa proceden de clientes utilizando sus productos, no de los activos de la planta de fabricación. Esa dimensión del cliente, por supuesto, plantea retos adicionales. El aumento de la eficiencia en este nivel también va más allá de la utilización de activos.

Nivel tres: servicios basados en datos de cadenas de valor. GE realiza un seguimiento de los datos de sensores de producto de sus motores a reacción, los analiza mediante IA y ofrece orientación en tiempo real para que los pilotos vuelen de forma que se optimice la eficiencia del combustible. A continuación, GE se apropia de una parte del ahorro de costes de sus clientes mediante nuevas anualidades procedentes de ingresos «basados en resultados». En otras palabras, sus clientes pagan a GE una parte de lo que ahorran con la eficiencia del combustible, además de lo que pagan por el producto.

En este caso, la iniciativa implica cambiar el modelo de negocio imperante de uno diseñado para producir y vender productos a otro que proporciona servicios basados en datos a los clientes digitales. Las unidades de I+D, desarrollo de productos, ventas y servicio posventa de GE están conectadas digitalmente para recibir, analizar, generar, compartir y reaccionar a los datos de sensores e IoT de miles de productos discretos en tiempo real. Debido a que esto genera nuevas fuentes de ingresos, no solo mejora la eficiencia operativa.

Nivel cuatro: servicios basados en datos de plataformas digitales. Peloton utiliza los datos de sensores de producto de su equipo de ejercicio para crear una comunidad de usuarios y hacer coincidir a los usuarios individuales con los entrenadores adecuados. Los productos de Peloton generan datos de interacción del usuario, que la empresa utiliza para facilitar los intercambios entre sus clientes digitales y diversas entidades externas fuera del ámbito de sus cadenas de valor. Los algoritmos de IA relacionan usuarios específicos con entrenadores adecuados que analizan los datos de interacción entre el producto y el usuario, de forma muy similar a la forma en que Uber relaciona a los usuarios con los conductores utilizando los datos de sus aplicaciones.

Al igual que GE en el ejemplo anterior, Peloton está generando nuevos ingresos a partir de sus servicios basados en datos, pero ampliando sus productos a plataformas digitales. Este nivel de transformación digital es el más desafiante para las firmas heredadas de la era industrial y para las empresas que operan con modelos de negocio basados en cadenas de valor y poca experiencia con plataformas digitales.

Impulsores del valor digital

Para pensar correctamente en estos cuatro niveles de transformación, el primer paso es reconocer que las tecnologías digitales modernas tienen dos impulsores de valor notables: los datos en su nuevo papel expansivo y los ecosistemas digitales emergentes. Vamos a explorarlos brevemente a su vez.

Los datos solían ser episódico (generado por eventos discretos como el envío de un componente de un proveedor), pero cada vez más se está convirtiendo en interactivo (generado continuamente por los sensores y el IoT para realizar un seguimiento de la información). Este seguimiento continuo de los activos y sus parámetros operativos puede aumentar la productividad. Si utiliza sensores para rastrear y mantener los niveles de temperatura mientras sobrecalienta el acero fundido, puede mejorar la calidad y el rendimiento. Si incorporas sensores en determinados productos, puedes revolucionar la experiencia del usuario. Piensa en cómo los colchones inteligentes controlan la frecuencia cardíaca, los patrones de respiración y los movimientos corporales de los usuarios y, a continuación, adaptan su forma en tiempo real para mejorar el sueño de los usuarios. O cómo los sensores integrados en los automóviles pueden proporcionar información que ayuda a las personas a conducir con más cuidado.

Más fundamentalmente, esta interactividad invierte las funciones de los productos y los datos. Los datos han respaldado tradicionalmente los productos, pero, cada vez más, los productos son compatibles con los datos. Los productos ya no solo ofrecen funcionalidad, ayudan a crear una marca o generar ingresos; ahora también sirven como conductos de datos interactivos y fuentes de apoyo para nuevas experiencias de cliente.

Para aprovechar la nueva función expansiva de los datos interactivos, las empresas también necesitan redes de generadores y destinatarios de datos. Estas redes pueden emanar de una conectividad habilitada por sensores y IoT que equivale a ecosistemas digitales.

Han surgido dos tipos principales de ecosistemas digitales, ninguno de los cuales existía antes de los avances modernos en materia de datos y conectividad digital. Un tipo es el ecosistema productivo, que engloba los vínculos digitales dentro de las cadenas de valor. Al vincular los datos de sensores e IoT de los automóviles con proveedores de piezas de repuesto, almacenes y concesionarios de servicios, por ejemplo, las empresas de automóviles pueden ofrecer servicios de mantenimiento predictivo. El otro tipo es el ecosistema de consumo, que implica redes fuera de la cadena de valor de una empresa. Considere la posibilidad de utilizar bombillas inteligentes en las farolas diseñadas para detectar disparos de armas: sus ecosistemas de consumo incluyen una red de cámaras, operadores del 911 y ambulancias, que en conjunto ayudan a mejorar la seguridad en las calles.

Tanto los ecosistemas de producción como los de consumo, alimentados por datos interactivos, generan un nuevo valor. Como se muestra en la siguiente figura, esto es válido en los cuatro niveles de transformación digital mencionados anteriormente. Los tres primeros niveles dependen de los ecosistemas de producción y el cuarto de los ecosistemas de consumo.

¿Cuáles son los niveles adecuados para su empresa?

Para determinar su estrategia óptima de transformación digital, evalúe su necesidad de participar en cada uno de los cuatro niveles de la figura anterior y, a continuación, concéntrese en inversiones que le ayudarán a aprovechar los beneficios de los datos interactivos y los ecosistemas digitales.

Nivel uno es imprescindible, ya que la mayoría de las empresas pueden beneficiarse de la eficiencia operativa. La gran mayoría de las iniciativas de transformación digital se llevan a cabo en este nivel, lo que es especialmente importante si la eficiencia operativa es una parte importante del impulso estratégico de una empresa. Las empresas de petróleo y gas, por ejemplo, gestionan pozos petroleros, oleoductos y refinerías que requieren inversiones por valor de miles de millones. Si estas empresas deciden utilizar dispositivos IoT e IA para encontrar reservas y mantener los oleoductos y los activos de refinería, pueden ahorrar hasta un 60% de sus costos operativos. Los desafíos clave de este nivel incluyen la instalación de generación de datos interactivos generalizada en la utilización de activos y la eliminación de silos en torno al intercambio de datos.

Nivel dos es imprescindible para las empresas que venden productos que tienen el potencial de acceder a datos interactivos de los usuarios, que pueden aprovecharse para obtener una ventaja estratégica más allá de lo que está disponible en el primer nivel. El segundo nivel se convierte en la parada final si los datos interactivos entre el producto y el usuario disponibles no son susceptibles de los servicios generadores de ingresos. Muchos productos envasados para el consumidor entran en esta categoría. El uso principal de los datos interactivos en estas empresas es mejorar la eficiencia de la publicidad o el desarrollo de productos.

Nivel tres es para empresas que reconocen que pueden generar servicios basados en datos a partir de productos y cadenas de valor. Estas empresas deben enriquecer sus ecosistemas de producción para ampliar su ventaja estratégica de eficiencias operativas a nuevos servicios basados en datos.

En este nivel, las empresas cruzan una barrera importante: en lugar de utilizar los datos solo para mejorar la eficiencia operativa, los utilizan para generar ingresos. Si tu empresa no tiene acceso a un ecosistema de consumo, el tercer nivel es la última parada para ti. Los lavavajillas equipados con sensores y con IA pueden anticipar fallas de los componentes para ofrecer servicios predictivos, por ejemplo, pero es difícil conectarlos digitalmente a objetos complementarios y extenderse a plataformas digitales. Dicho esto, muchas empresas pierden oportunidades en este nivel. Pasan por alto los ecosistemas de consumo de sus productos o consideran demasiado arriesgado extender sus productos a plataformas digitales. Muchos de los rivales de Peloton y Nordic Track han caído en esta trampa.

Por último, Nivel cuatro es de importancia estratégica para cualquier empresa cuyos productos tengan ecosistemas de consumo emergentes. Las empresas que permanecen dentro de sus ecosistemas de producción en tales escenarios corren el riesgo de ser mercantilizadas. La ampliación de los productos a las plataformas digitales es su principal desafío.

Por supuesto, no todas las empresas querrán o podrán participar en transformaciones en los cuatro niveles analizados en este artículo. Algunos pueden optar por centrarse solo en uno o en unos pocos, pero todas las empresas deben seguir siendo conscientes del universo en expansión de nuevas posibilidades. Las oportunidades abundan y una estrategia de transformación digital bien pensada, basada en el marco presentado aquí, ayudará a las empresas a seguir siendo relevantes en el mundo moderno.


  • Mohan Subramaniam is an associate professor of strategy at Boston College’s Carroll School of Management. The ideas here are based on his forthcoming book, The Future of Competitive Strategy: Unleashing the Power of Data and Digital Ecosystems, to be published by MIT Press in the fall of 2022. Follow him on Twitter @profmohans.
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