La ciencia de datos está transformando la forma en que los negocios operan, ayudando a las organizaciones a crear nuevos productos y servicios personalizados, mejorar las operaciones, reducir los costes y aumentar la eficiencia. Pero según IBM, sólo el 12% de las organizaciones han desplegado tecnologías de este tipo. Datos que no extrañan cuando vemos estudios como el de McKinsey Digital, según el cual el 85% de las empresas que inician un proceso de transformación digital, acaban fracasando.
Por qué fracasan los procesos de Transformación Digital
Tal y como indica el estudio no existe una única razón por la que los proyectos fracasen, pero podemos ver que algunas de las principales causas son: mala definición del problema y diseño de la solución, falta de agilidad y accesibilidad en los sistemas de toma de decisiones, poca transparencia y control en la toma de decisiones, falta de capacidades analíticas, y mala calidad de los datos y los modelos.
- Mala definición del problema y diseño de la solución: en muchas ocasiones las compañías se centran en resolver el problema equivocado. Definen una solución que no es lo que el negocio necesita, que no resolverá un verdadero problema de negocios o está mal diseñada para encajar en el contexto empresarial.
- Falta de agilidad y accesibilidad en los sistemas de toma de decisiones: otras veces las compañías no pueden poner en práctica el modelo que construyen, ya que no disponen de un sistema que les permita cambiar la toma de decisiones para aprovechar el análisis cambiando las decisiones y acciones tomadas.
- Poca transparencia y control en la toma de decisiones de los modelos: en muchos casos es imposible explicar las decisiones operacionales tomadas por la IA, y controlar cómo los conocimientos se han convertido en ciertas acciones.
- Falta de capacidades analíticas: en muchas ocasiones el proyecto falla por no contar con el talento necesario en ciencia de datos. De hecho, según IBM, el 90% de los ejecutivos de las organizaciones que utilizan la automatización de procesos, están de acuerdo en que no tienen los conocimientos necesarios.
- Mala calidad de los datos y los modelos: existen dificultades a la hora de reunir y consolidar datos operacionales de calidad, y garantizar el correcto funcionamiento imparcial de modelos en condiciones comerciales cambiantes.
Esto nos muestra que en muchas ocasiones los proyectos de Transformación Digital se centran en implantar las últimas tecnologías, sin tener en cuenta: la aplicación real en el negocio, las decisiones empresariales, y si se cuenta o no con plataformas ágiles para gestionar estas decisiones.
Decision Management: gestionando las decisiones de forma ágil
Para solucionar los problemas explicados en el punto anterior, es necesario tener en cuenta que:
- La definición del problema y el diseño de la solución deben estar enfocados al negocio. Un proyecto tiene que empezar y terminar con el negocio. Lo que significa que el proyecto empieza con un problema de negocio (una toma de decisiones empresarial que la compañía quiere mejorar) y termina con la solución de este problema, lo que implica un cambio en la gestión empresarial.
- Se necesitan sistemas ágiles y accesibles para la gestión de las decisiones, legibles para usuarios de negocio, que permitan ver y controlar de manera clara y rápida las tomas de decisiones.
Por eso, los Directores de Transformación Digital y CIOs deberían preguntarse si en su esfuerzo titánico por deshacerse de los sistemas legacy e intentar automatizar operaciones, están llevando sus reglas y decisiones de negocio a sistemas ágiles y flexibles. Sistemas que permitan definir y reutilizar las reglas y decisiones, siendo accesibles a cualquier miembro de la organización o sistema externo, sin tener que depender del departamento de IT u otros vendors cada vez que se quiera cambiar una decisión de la compañía.
La gestión de la decisión o Decision Management es el conjunto de técnicas y capacidades de negocio que permiten automatizar y gestionar las decisiones operacionales del día a día de una compañía. Ayuda a diseñar, crear, gestionar y mejorar la toma de decisiones digitales (Digital Decisioning), aplicando la tecnología para:
- Identificar y modelar decisiones.
- Automatizar cada decisión y desplegarla como componente integrado de toma de decisiones (un servicio de decisión).
- Supervisar y mejorar las tomas de decisiones basándose en loggings, resultados y pruebas.
Los BRMS o Sistemas de Gestión de Reglas de Negocio, son sistemas de Decision Management que permiten a los usuarios de negocio identificar y modelar las decisiones, crear servicios de decisión automatizando las tomas de decisiones, y controlar en todo momento el proceso para mejorar los servicios o realizar cambios. Aportando así agilidad, accesibilidad, legibilidad, ahorro de tiempo, decisiones rápidas y claras, accionables y reutilizables.
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