Tres preguntas para aprovechar al máximo los datos de su empresa

Nuestro mundo es sensible. Los sitios web ven donde miramos. Las aplicaciones móviles hacen un seguimiento de nuestros tiempos de respuesta. Las empresas aprenden qué botones nos gusta pulsar y cuáles no. Con las cámaras, los micrófonos y los termómetros, la raza humana regala objetos inanimados por todas partes: ojos, oídos y piel. Y con toda esta observación, hemos creado una enorme capa de información nueva.

Jonah Peretti, el CEO de Buzzfeed, sabe que esta capa de información se puede utilizar para probar, aprender e iterar en ciclos rápidos. En este mundo, puede saber, con cierto nivel de certeza, la manera de crear el título correcto para un artículo, ya sea periodismo de investigación o un vídeo de un gato. «Esto no es posible en las películas impresas, televisivas o tradicionales, por lo que la industria de los medios de comunicación es un lugar tan disfuncional», Peretti ha dicho. «Los ejecutivos hacen grandes apuestas basándose en su instinto, es muy caro correr riesgos y la mayoría de los proyectos fracasan».

Pero, ¿y si pudiera automatizar sus decisiones instintivas? ¿Y si la intuición de las máquinas es mejor que la humana? Tendencias como la omnipresencia de los dispositivos móviles, el almacenamiento y la potencia informática casi infinitos de la nube y los nuevos métodos de análisis de masas de datos no solo son importantes en sí mismas. Son importantes porque permiten a las empresas desarrollar nuevos modelos de negocio que sirvan mejor a los clientes. Modelos que giran en torno a capturar información y ponerla en práctica. En su forma más sencilla, estas empresas se basan en la información que ya existe para proporcionar una intuición automatizada. En su forma más compleja, ponen patas arriba los procesos antiguos para poner un nuevo tipo de información en el centro del negocio.

Piense en el entretenimiento. Compre un DVD y el creador del contenido no sabrá prácticamente nada de usted. Por eso los productores de cine no tienen más opción que seguir sus instintos. Netflix, por otro lado, ve cada botón que pulsa, cada película que le gusta, cada serie de televisión que termina y cada una que no. Con sus 40 millones de suscriptores, ha creado una comprensión increíble de las preferencias de entretenimiento. Esta base de datos ha dado lugar a éxito programa tras éxito, desde House of Cards para El naranja es el nuevo negro para Marco Polo (que era popular entre el público, si no con la crítica.) Según los propios cálculos de Netflix, este contenido original basado en datos es mucho más valioso para ellos que para el contenido que licencia, porque más gente pasa más tiempo viéndola, a pesar de los altos costes de producción de una serie como Marco Polo.

Cada vez más, observamos que las empresas que utilizan la información de las máquinas para aumentar o reemplazar la intuición humana tienden a ser nativas de Internet. Desde Amazon con sus algoritmos de precios hasta Nest con sus termostatos de aprendizaje y detectores de humo inteligentes, estas empresas han nacido en una era en la que es natural rastrear digitalmente cada interacción con un cliente.

Pero las empresas de la era industrial también están descubriendo cómo capturar la información digital e incorporarla a sus negocios para obtener ventajas. General Electric ha hecho de la información generada por máquinas una prioridad. En los últimos años, el gigante industrial ha creado un enorme grupo de software dedicado a aprovechar todos los datos que puede extraer de su hardware cargado de sensores. La empresa se dio cuenta de que sería mucho más barato, por ejemplo, mejorar el tiempo de actividad de las turbinas detectando los próximos fallos y reprogramando las citas de mantenimiento que invertir en piezas cada vez más caras que podrían romperse con menos frecuencia. Como GE ofrece el tiempo de actividad de las máquinas en 1 y 0, en lugar de mediante mejoras en la metalurgia, es capaz de ofrecer ese tiempo de actividad a un coste mucho menor que el de sus competidores.

Del mismo modo, la empresa de software Intuit, de 30 años, ha invertido mucho para poner su producto Mint en línea en el centro de la vida de sus usuarios. Mucha gente solo piensa en Intuit una vez al año, cuando utiliza su software TurboTax. Pero Mint, su producto para la presupuestación personal y el pago de facturas, se está convirtiendo en el corazón de la vida financiera diaria de sus usuarios. Mint recopila la información financiera de los usuarios en un solo lugar, aprende sus patrones, ofrece recomendaciones sobre mejores formas de ahorrar, ofrece opciones de inversión y se integra con TurboTax. Mint ha permitido a Intuit, una empresa de software fiscal, añadir poco a poco más y más servicios que de otro modo proporcionarían los bancos. Los datos que ya utiliza para ayudar a simplificar su presentación de impuestos tienen un valor incalculable para los algoritmos que, en última instancia, sustituirán a la intuición y la experiencia de los asesores financieros.

Todas las empresas pueden beneficiarse del uso de la intuición digital para competir. La clave es determinar cómo atrapar la ola. Creemos que hay tres preguntas que pueden ayudarlo a posicionar su empresa para el éxito en la era de la información automatizada:

1. ¿Qué es lo que le queda por hacer a su cliente?
2. En un mundo perfecto, ¿qué información le ayudaría a completar ese trabajo?
3. Si tuviera esta información, ¿qué es lo que tendría que cambiar en su empresa?

¿Qué es lo que le queda por hacer a su cliente?

Los clientes no compran productos solo por el placer de hacerlo. Los clientes compran productos porque se les presenta un trabajo en la vida para el que necesitan una solución. La tarea de «Necesito obtener este documento de aquí para allá con total certeza» existe desde hace milenios. En la Antigua Roma, el trabajo exigía que César contratara a su mejor auriga para que llegara a la primera línea de batalla. Hace quince años, cuando surgió ese trabajo, el nombre de FedEx apareció en la mente de la gente. Hoy en día, contratamos servicios de correo electrónico cifrados. Pero el trabajo es el mismo. Saber el trabajo por hacer para el que se contrata su producto es la única manera de asegurarse de que las mejoras que está realizando van a ofrecer las experiencias que sus clientes desean.

La clave de la evolución de General Electric fue darse cuenta de que ya no era un proveedor de maquinaria industrial. Formaba parte de un ecosistema que ofrecía productividad a sus clientes. Sus productos fueron contratados junto con un montón de integradores de sistemas, vendedores de servicios de posventa y otras empresas de maquinaria industrial, para ayudar a las empresas a hacer cosas como volar aviones, generar energía y extraer petróleo del suelo. Y cualquier innovación al servicio de ayudar a sus clientes a operar de manera más eficiente sería bienvenida.

Esto puede parecer obvio, pero a menudo se pasa por alto. Los gerentes suelen centrarse en mejorar sus productos y servicios de la manera en que siempre han mejorado. Invierten en ciclos anuales de I+D destinados a mejorar continuamente las funciones, en lugar de explorar cómo el creciente mar de información al alcance de la mano puede utilizarse para ayudarlos a cumplir con el trabajo que se les presenta en la vida de sus clientes.

En un mundo perfecto, ¿qué información le ayudaría a completar ese trabajo?

La siguiente pregunta que debe hacerse es qué información le ayudaría a completar mejor ese trabajo. ¿Qué información podría proporcionarle toda la información que necesita para tomar las mejores decisiones en nombre de sus clientes?

En el caso de Uber, la empresa supo desde el primer día que su trabajo consistía en hacer que los clientes pudieran ir del punto A al punto B. La información clave requerida era dónde estaban las personas cuando necesitaban un viaje. Para las compañías de taxis de todo el mundo, ese siempre ha sido el santo grial de la información; lamentablemente, ninguna de ellas ha hecho un buen trabajo al capturarla. En cambio, los taxistas se vieron obligados a confiar en la intuición y la comprensión de la ciudad para ir a las zonas con más probabilidades de soportar las tarifas. Pero el hecho de que los taxis ya estuvieran en la calle les daba una ventaja sobre los servicios de coche, que tienen que llegar a los clientes desde los garajes centrales solo después de que los citen. Uber utilizó información sobre la ubicación de los coches y la ubicación de los clientes para combinar ambos modelos en uno solo: permitía a los clientes pulsar un botón y conectarse con un conductor disponible y cercano.

Muchos de nosotros ya tenemos acceso a la información que necesitamos. Está almacenado en nuestros sistemas o nuestros clientes están dispuestos a ofrecérnoslo. Algunos de nosotros tendremos que ir a buscarlo, ya sea a través de una asociación, bases de datos públicas o el desarrollo de nuevas ofertas. Pero de una forma u otra, la clave es reconocer el trabajo para el que nos han contratado y averiguar cuál es la información ideal que nos ayude a completar mejor ese trabajo.

Si tuviera esta información, ¿qué es lo que tendría que cambiar en su empresa?

La última pregunta es la más difícil de responder. Incluso cuando tenemos la información ideal que nos permita generar información y desplazar nuestra confianza en la intuición humana, todavía necesitamos identificar lo que cambiaríamos como resultado para capitalizarlo.

Por lo general, esta pregunta nos obliga a pensar en desarrollar nuevos modelos de negocio. Sin duda, Intuit, Netflix y General Electric tuvieron que crear modelos que se basaran menos en expertos humanos que en algoritmos. Este modelo normalmente reduce la necesidad de empleados y reduce los precios para los clientes. A menudo, esta es una opción desagradable para los ejecutivos. Pero la realidad es que cuanto más podamos utilizar la intuición de las máquinas para mejorar nuestros servicios actuales y bajar los precios, más atractivas serán nuestras ofertas para más clientes, lo que a su vez mejorará aún más nuestra información generada por las máquinas. Sumérjase en un círculo virtuoso como este y es más probable que sus negocios prosperen. Y cuando las empresas prosperan y crecen, es más probable que podamos apoyar el empleo y la rentabilidad a largo plazo.

La realidad es que estamos en una época de transición. La intuición basada en las máquinas está cambiando la forma en que funcionan las empresas. La pregunta es: ¿quién en su sector lo descubrirá primero?