Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

Liderar una organización basada en datos para la transformación digital

  • Predictive Analytics

Dato-servicio

Las actividades digitales y los datos generados por ellos han permitido automatizar en una escala inimaginable incluso hace cinco años. Según McKinsey, la tecnología existente podría automatizar el 40 por ciento de las actividades de ventas, y ese número podría aumentar potencialmente al 50 por ciento una vez que las máquinas sean más capaces de entender y procesar el lenguaje.

Los procesos manuales crean demandas de tiempo y trabajo que son ineficientes y suprimen la productividad. También pueden debilitar la satisfacción laboral y la moral de los empleados, lo que puede crear un entorno laboral deficiente. Por estas razones y más, los líderes deben construir intencionalmente una cultura digital que ofrezca la libertad de cambiar la tecnología heredada y las estructuras que dificultan la transformación.

Uno de los mayores obstáculos para impulsar el cambio con éxito es lograr que las personas en la línea del frente no solo entiendan que el cambio se está produciendo, sino que estén de acuerdo en por qué es necesario el cambio.

No es sorprendente que los empleados se resistan al cambio generado por las iniciativas digitales, especialmente la automatización. Sin embargo, la automatización no se trata solo de hacer las tareas más rápido o mejor. Cuando la automatización se lleva a cabo con el objetivo de impulsar la transformación digital, proporciona a los empleados la información necesaria para tomar decisiones mejor informadas.

Como líder en el cambio, es su trabajo ayudar a otros en su organización a visualizar cómo será su futuro una vez que se haya implementado la tecnología de automatización. La parte más difícil de esto puede ser ponerse en el lugar de alguien más, pero la escucha activa puede ayudar a navegar este cambio.

Abrace Analytics para impulsar el cambio

El MIT Sloan Management Review señala que el uso de datos y conocimientos analíticos de las empresas con fines estratégicos, incluidas funciones empresariales innovadoras y modelos de negocios completos, está en aumento. El mismo informe encontró que, en muchos casos, el aprovechamiento de los análisis da a las empresas una ventaja competitiva.

Concéntrese en eliminar la toma de decisiones burocráticas, cambie su enfoque hacia la innovación (en lugar de estrictamente en la eficiencia) y celebre la naturaleza iterativa del progreso. Pero recuerde: la autoridad distribuida y la innovación de abajo hacia arriba solo funcionan si los equipos tienen las habilidades y la información para tomar decisiones inteligentes. Las innumerables estrategias de análisis de datos pueden ayudar a proporcionar información valiosa para determinar el éxito de las nuevas iniciativas digitales. Los análisis que incluyen información descriptiva, diagnóstica y predictiva pueden proporcionar evidencia para impulsar la toma de decisiones estratégicas. Además, los paneles de control en tiempo real permiten a los líderes de los departamentos y de las organizaciones ver si un proceso está funcionando en lugar de depender únicamente de la información histórica.

La medición de los desafíos y el éxito con estas estrategias puede alimentar el entusiasmo por su iniciativa, alentar la colaboración entre departamentos y conectar a los empleados con su visión estratégica. Al compartir regularmente los hallazgos en la organización, la innovación se integrará en la cultura de su empresa y tendrá una influencia duradera en los comportamientos de la organización.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.