En el artículo anterior vimos cómo mejorar la productividad aplicando analytics e inteligencia artificial en los campos de diseño de producto, manejo de complejidad y automatización de tareas.

Continuaremos explorando cómo esta tecnología puede ser aplicado en la minimización de actividades y costos en la fabricación de productos o prestación de servicios.

Eliminación de pasos innecesarios

Las metodologías lean han permitido a las organizaciones en concentrarse en las tareas que crean valor y que los clientes están dispuestos a pagar. El usos de nuevas tecnologías están haciendo que estas disciplinas sean más críticas y poderosas que nunca.

Comprender el proceso completo. Un buen sistema de analytics permite visualizar el proceso completo de producción de un producto o la prestación un servicio. Permite ver detalladamente la adquisición de materia primas, tiempos en cada una de los pasos de fabricación, tiempos de atención al cliente, etc.

Es esta visualización global del proceso el que permite tomar las mejores decisiones gerenciales al mostrar con datos sólidos cuales son los procesos que más impactan la cadena de generación de valor.

Estos procesos identificados como críticos luego pueden ser optimizados e incluso suprimidos. Todos estos cambios realizados pueden ser nuevamente medidos utilizando las mismas herramientas de analytics y verificar su efectividad, lo importante es tomar decisiones sobre datos estadísticos confiables.

Las herramientas de análisis permiten a las organizaciones ver exactamente cómo los clientes se mueven de un punto a otro, tanto dentro como entre canales. Esas ideas pueden ayudar a una empresa a solucionar problemas realmente básicos -como simplificar formularios de registro en línea o recordar a los clientes que traigan una identificación del gobierno cuando recogen productos en persona- que hacen una gran diferencia en la experiencia del cliente.

Agilizando procesos digitales. No basta simplemente convertir un formulario en papel en un formulario digital en una aplicación web, estos formularios deben ser optimizados de forma que diligenciarlos sea lo más eficientemente posibles.

Por un lado, análisis de datos pueden indicar los mejores valores para pre-poblar dichos formularios o mediante Machine Learning detectar dicha información a partir de información existente en las bases de datos de la organización y suprimir en su totalidad el ingreso de esta información. No solamente se ahorran minutos valiosas sino que evita generar errores de digitación que afecten la información ingresada.

Costos y presupuestos

Primero desarrollado hace casi medio siglo, el Presupuesto Base Cero (Zero-Based Budgeting ó ZBB) ya ha demostrado su poder al lograr miles de millones de dólares en reducciones de costos duraderas.

Sin embargo, hoy en día, algunas empresas ya están poniendo simples herramientas de análisis digital basadas en ZBB en manos de prácticamente todos los empleados con responsabilidad presupuestaria. De esta manera, están creando velocidad, escala y sostenibilidad a lo largo del proceso ZBB y logrando ahorros de costos

Las plataformas de planificación integrada de hoy en día incorporan los datos requeridos, incluyendo puntos de referencia detallados que se remontan a años o incluso décadas.

Los gerentes pueden fácilmente realizar arbitrajes complejos que equilibren consideraciones de política (por ejemplo, preferencia por boletos no reembolsables) con variables tales como tarifas, costos medios de alojamiento, época del año, país y antigüedad del viajero.

La plataforma integrada facilita la iteración de los componentes del plan presupuestario individual en cualquier dirección: de arriba hacia abajo (de los ejecutivos a los planificadores) y viceversa, en un ciclo ajustado. El resultado es un presupuesto basado en ideas detalladas, con clara responsabilidad personal por cada ítem, un cambio cultural inmenso.