Las empresas apuestan a las nuevas tecnologías tanto para mejorar su negocio como atender mejor las demandas de sus clientes y aumentar su competitividad
Por Fernando Juliá
La transformación digital está obligando a las empresas a delinear estrategias enfocadas en atender las crecientes y cambiantes demandas de los clientes, que buscan procesos más ágiles gracias a las posibilidades que ofrece la tecnología.
Los algoritmos, el Big Data y el Business Intelligence son tres de los ejes que forman parte de esta tendencia, tanto de las empresas como de los negocios. Son las bases para redefinirlos.
El índice de transformación digital de Dell Technologies al que accedió
iProUP le pone cifras al fenómeno: el 93% de los líderes empresariales reconoce que su organización tendrá dificultades para cumplir con las cambiantes exigencias de los clientes en los próximos cinco años.
El estudio remarca que el 43% de los ejecutivos teme ser superado por la competencia. Y apunta una cifra poco optimista: apenas el 2% de las empresas argentinas son líderes digitales.
En este sentido, al aplicarl algortimos a procesos de negocios se pueden optimizar todos los departamentos de la empresa, desde la selección del mejor candidato para un puesto, hasta la gestión de tareas de cada sección, o tomar decisiones basada en patrones y comportamientos.
Son la materia prima para poder aprovechar todo el potencial de una compañía y diferenciarse de la competencia.
Cómo los aplican
El uso de los algoritmos en los negocios es algo obligatorio a la hora de transformar un negocio.
Según Gustavo Fascio, director de Servicios Financieros de Naranja, firma que comenzó con una tarjeta de crédito en Córdoba y hoy es el principal emisor de la Argentina, estas soluciones son imprescindibles "por la cantidad de nivel de datos que generamos".
El ejecutivo agrega en diálogo con
iProUP que "el análisis avanzado de datos y matemática e
inteligencia artificial permite predecir comportamientos de los clientes y actuar en consecuencia".
Por su parte, Agustín Scarmosino, Chief Manager Officer (CMO) de la insurtech Iúnigo, señala a
iProUP que su compañía utiliza "mucho análisis de datos aplicando reglas lógicas, predefinidas, para actuar de modo reactivo y también preventivo ante cualquier eventualidad".
"Es posible predecir comportamientos para luego generar la mayor rentabilidad posible, así como mejorar la atención al cliente", completa.
Los algoritmos también son altamente utilizados en la industria turística, para procesar grandes volúmenes de datos ya que "predecir es una de las funciones principales" de las firmas del sector, tal como indica a Tomás González Ruiz, director de Producto de la agencia onmicanal Almundo.
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Tomás Aliatti, director Corporativo de Iguana Fix, plataforma que conecta a usuarios con especialistas en diversos oficios, remarca: "Todos nuestros técnicos tienen un celular. Recopilamos la información de incidencias que haya en los sitios. Esa información se procesa para identificar los patrones y hasta predecir cuándo algo se puede romper o fallar".
Por su parte, Rafael Ignacio Sánchez, director de Desarrollo de Negocios de las cadenas de indumentaria Isadora y TodoModa, resalta que "un algoritmo es una sucesión lógica de hitos que aseguran resultados".
Por lo tanto, tienen en cuenta "variables como temperatura, iluminación, o calidad de atención al público" para adaptar las tiendas "a lo que la clientela está buscando".
Desarrollo de soluciones
La transformación digital ofrece un gran número de soluciones, pero no todas son las adecuadas: depende del rubro y de las necesidades de cada una para que puedan ajustar "el sombrero a la cabeza".
"A priori, desarrollamos todo internamente. Trabajamos desde lenguajes para todo lo que es estadístico, con muchas herramientas relacionadas con visualización, y también lo que es big data y machine learning", declara Scarmosino, de Iúnigo.
Por su parte, Fascio, de Naranja, afirma que "el equipo de data science era algo que hace un año y medio no existía y ahora tiene una relevancia importante dentro de la compañía".
En este sentido, apunta: "Hoy estamos en la etapa de análisis de Data y tenemos algunas aplicaciones de
inteligencia artificial. También hay que hacer compliance en todo, y el tema de protección de datos personales es importante".
González Ruiz, de Almundo, asegura que en su empresa también todo el desarrollo es interno y subraya que lo que más utilizan "son redes neuronales para procesar lo que es nuevo y lo histórico, como tarifas o información de revenue, y los equipos que utilizan machine learning constantemente están testeando para ver cuál es el mejor camino".
TodoModa, en tanto, también recurrió al desarrollo inhouse por un tema "de costos y especificidad", según agrega Sánchez.
"Hoy, tenemos unos 100 millones de datos por semana que van hacia este sistema central. La información se dirige a herramientas de visualización y luego a algoritmos que dan alerta a acciones en los locales o en productos específicos", completa el directivo.
Por su parte, Aliatti, de Iguana Fix, asegura que su empresa tiende a hacer todo propio, como toda compañía de tecnología.
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inteligencia artificial, nos estamos montando sobre herramientas de Google o Amazon. En el área comercial pasa un poco lo mismo: para toda la gestión de clientes nuevos, permite predecir qué cuentas podemos llegar a cerrar", revela
Gestión del talento
La nueva economía requiere, además de tecnologías, los recursos humanos adecuados para sacarle provecho al máximo a las nuevas innovaciones. Por ello, las empresas apuntan a conseguir nuevos perfiles que permitan desarrollar la estrategia digital.
"En todo lo que es data science, cibersecurity, compliance, o lo que son algoritmos matemáticos o ingenieros de datos, son perfiles muy interesantes, que nos motivan otras cosas muy distintas", asegura Fascio, de Naranja.
Por su parte, Sánchez, de TodoModa, revela que crearon puestos "que se creían contradictorios con la percepción de la moda y cómo convivían con el mundo numérico",
"Al final, lo que se está generando son posiciones muy interesantes, en las que se combina y habla de datos. Y aparece el de 'vendibilidad', que es una propiedad que le es inherente a cada producto y es su capacidad de ser vendido", acota.
En el caso de Rodríguez Ruiz, de Almundo, "el perfil de alguien que estudia turismo se conecta con otra cosa que tal vez no sean tanto los números. Y se ha transformado de pasar de seleccionar un destino porque es bueno, a ver que el algoritmo está diciendo otra cosa".
La transformación en Iguana Fix promovió un crecimiento de gente en distintas divisiones. "Un cambio que hicimos a nivel organizacional es que el producto estaba más involucrado en el área de negocios, pero que la estrategia necesita tecnología para desarrollarlo", remarca Alliati.
Finalmente, desde iúnigo señalan que se cambió "mucho la estructura" desde que arrancó la compañía.
"El 80 % de la gente que comenzó el proyecto no sabía nada de seguros, así que hubo un proceso de entender rápidamente el negocio. Del 20% restante, lo que era un equipo de actuarios hoy es uno de data science", declara Scarmosino.
En busca de la competitividad
La transformación digital se ha convertido en una herramienta que permite no sólo ofrecer nuevos productos y servicios basándose en tecnología, sino mejorar la competitividad y la productividad de las compañías.
En esta sintonía, Sánchez, de TodoModa, asegura que "se dio un hito de evolución en cuanto a la utilización de la información en la gestión de lo locales por un tema de merma por robo".
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Peugeot, Renault, Citroen y más: una por una, los beneficios que te ofrecen si comprás por InternetDe esta forma, consiguieron bajarla del promedio de 5% en el canal minorista al 2%, lo que "equivale a todas las aperturas que se hacen en un año".
Para Fascio, de Naranja, el análisis de grandes volúmenes de información permite tomar mejores decisiones. "Dato mata opinión", asevera.
"Se logra la predictivilidad y, con la aplicación de algoritmos, aumentamos las ventas un 15%. Mejoramos 50% en el recupero de mora temprana y 10% en la mora tardía", añade Fascio.
Por el lado de Iúnigo, Scarmosino asegura que creen que "la digitalización tiene que traer un cambio estructural, pero el tema es interpretarlos, y hacerlo bien". Según el ejecutivo, eso consiste en "empezar a usar los datos sobre todo en tramos donde no se aprovechaban tanto."
González Ruiz, de Almundo, puntualiza que "la mejora de competitividad es uno de los mayores efectos que tiene la aplicación de la tecnología".
Y asegura: "Tenemos que aplicarla para no perder al cliente y no parar de darles servicios que sean relevantes. Cada vez que hemos aplicado machine learning a procesos hemos tenido grandes saltos en los números".
Por último, Aliatti, de Iguana Fix, comenta: "Estamos en una industria que quedó en el pasado en cuanto a tecnología y estamos rompiendo con eso. Ahora vemos difícil el manejo de nuestras operaciones sin ella, por ejemplo, para todo el historial de trabajos, que si no estuviera digital es imposible de procesar y hacer proyecciones".
Cómo elegir
En la nueva economía, la supervivencia de las empresas está relacionada con su poder de adaptación no sólo a las tecnologías que ya está utilizando, sino las que necesitará en el futuro próximo.
"Tenemos toda una gerencia dedicada a data analytics, que trae constantemente cosas nuevas para aplicar. Pero hay tecnologías que están en un grado en que uno tiene que escuchar y leer un poco antes de tomarlas", explica Fascio, de Naranja
"Hay nuevas tecnologías que me parecen interesantes, sobre todo cuando se empiezan a combinar con el negocio. Pero también hay algunas que son muy nuevas y no están tan avanzadas", declara Rodríguez Ruiz, de Almundo.
El ejecutivo destaca el potencial del machine learning, la Internet de las cosas, los wereables y la realidad aumentada para "registrar información y brindar más experiencias al cliente".
Por su parte, Sánchez, de TodoModa, revela que están realizando que pruebas pilotos con realidad aumentada y otras innovaciones.
"Hay que analizar en qué caballo uno se sube, para poder invertir lo justo. Hay un mar de oportunidades en lo que abre la tecnología. Mucho enamora y hay que ver qué se decide tomar e integrarlo a una estrategia de empresa", completa.
En tanto que Aliatti, de Iguana Fix, sostiene que "para todo lo que es el reconocimiento de fotografías la tecnología es fundamental". En este punto, señala que pueden predecir las reparaciones, para mejorar la eficiencia operativa.
"El desafío es cómo parar la pelota, ver esto nuevo, no enamorase. Y si lo hacemos, es porque va a traer beneficios. Por ejemplo, en el tema de las inspecciones previas que se pueden hacer todas online. Y las estamos testeando con machine learning, así como al modelo de pricing o de scoring, vía ciencia de datos", explica Scarmosino, de Iúnigo.
