Las empresas necesitan aumentar la productividad  hoy más que nunca.  Gracias a las innovaciones en la digitalización y análisis pueden lograr esos incrementos aplicándolas en su organización.

Todos los sectores de la economía están entrando en una transformación impulsada por los cambios tecnológicos.

Tecnologías como Big Data, Machine Learning, analítica predictiva  e internet de las cosas llegan a velocidades vertiginosas. Las consecuencias ya son evidentes, la competencia se intensifica no sólo dentro de las industrias sino también entre ellas, siendo la productividad una de las principales características de competitividad.

Por ejemplo Apple y Google desarrollando vehículos autónomos o Tesla investigando baterías de energía para el hogar. También están las start-ups ágiles con modelos de negocio que ignorar las restricciones convencionales.

Diseño de producto

El diseño de los productos es una fuente crucial de diferenciación. Las mejores compañías ya han logrado destilar muchos de los mejores diseños de cada industria alcanzando topes de productividad.  

El siguiente nivel de optimización de productividad en el diseño de los productos no sólo combina el último pensamiento de diseño con múltiples fuentes de datos, sino que también explota sofisticadas metodologías avanzadas de análisis para generar ideas sobre posibles mejoras de costo y valor.

Por ejemplo, las herramientas de diseño asistido por computadora vinculadas a vastos conjuntos de datos de adquisiciones, actividad de medios sociales y puntos de referencia de costo y complejidad pueden permitir a una empresa identificar rápidamente diseños que maximizan la rentabilidad y minimizan el tiempo y el esfuerzo logrando mejoras importantes en productividad.

Gestión de complejidad

En las empresas, décadas de adquisiciones y desarrollos han dejado centenares de sistemas especialmente sistemas de TI- que nunca se integran plenamente. Mientras tanto, la proliferación de productos es una batalla constante, ya que las pequeñas variantes de especificaciones generan cientos de SKU (número de referencia) que se superponen en su mayoría.

Las metodologías estándar para combatir esta complejidad no sólo toman grandes cantidades de tiempo y esfuerzo, sino que incluso pueden no identificar los cambios correctos y no lograr las mejoras en productividad requeridos.

Sin embargo, con las nuevas herramientas de análisis digital, se puede realizar análisis para la identificación de puntos comunes específicos que la compañía podría utilizar para reducir las variaciones entre familias de productos, subsistemas y componentes. Una reducción en el catálogo ofrecido permitirá enfocar sus recursos en solo los productos necesarios mejorando la productividad de estos.

Automatización y Analytics

Los Analytics han hecho que las adquisiciones realizadas por la empresa sea un objetivo mucho más prometedor para el ahorro aprovechando una fuente de datos previamente impráctica: las listas de materiales del departamento de adquisiciones y de ingeniería.

Las nuevas herramientas pueden cargar miles de registros, celebrados en todo el mundo en docenas de lenguajes locales y estructuras de numeración parcial, para encontrar potencialidades comunes y oportunidades para negociar mejores precios.

Un primer paso hacia la inteligencia artificial, la automatización de procesos, puede entonces permitir que soluciones de software asuman procesos tediosos, como recopilar información de sistemas dispares de formas complejas y así liberar a la gente para concentrarse con su juicio y experiencia para desarrollar sus labores.

Por último, la combinación de múltiples flujos de datos como el gasto real, las estructuras de costes del producto, las ventas, etc.

en un “lago” de datos permite que los sofisticados algoritmos se comprometan en la optimización dinámicamente, permitiendo ajustes constantes a medida que cambian las condiciones y ajustar la productividad de su empresa.

La dificultad está en saber aprovechar dichas tecnologías para lograr mejoras significativa en la productividad de la compañía. No es una tarea fácil de realizar.

La verdadera lección de un liderazgo tecnológico es su aplicación de manera juiciosa como parte de una transformación general de la forma de hacer negocios, comenzando por el personal humano que compone la empresa.