Digitalización archivos - DirigeHoy PREMIUM https://dirigehoy.info/tag/digitalizacion/ Todo lo que un gerente tiene que saber Wed, 22 Oct 2025 18:13:10 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://dirigehoy.info/wp-content/uploads/2022/02/cropped-identidad-32x32.png Digitalización archivos - DirigeHoy PREMIUM https://dirigehoy.info/tag/digitalizacion/ 32 32 242473640 Cómo una empresa utilizó la IA para gestionar la avalancha de documentos https://dirigehoy.info/como-una-empresa-utilizo-la-ia-para-gestionar-la-avalancha-de-documentos/ Thu, 23 Oct 2025 11:30:29 +0000 https://dirigehoy.info/?p=275451 El éxito de la IA generativa no radica en transformar la gestión o en recortar personal, sino en mejorar las tareas de manera rentable.

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Cómo una empresa utilizó la IA para gestionar la avalancha de documentos

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n la década de 1930, los ejecutivos del sistema Bell se dieron cuenta de que el creciente uso de los teléfonos pronto crearía desafíos de red tan complejos que sobrepasarían la capacidad de los interruptores mecánicos para mantenerse al día. Así que lanzaron una iniciativa para crear los transistores como una alternativa más rápida y mucho más barata.

A partir de la década de 1960, con la idea de la “oficina sin papel”, ha habido esfuerzos similares para abordar los retos relacionados con el flujo masivo de documentos en las organizaciones. La digitalización mejoró significativamente nuestra capacidad para gestionar ese flujo cada vez mayor, pero todavía hay una gran cantidad de papel circulando dentro y entre las organizaciones, y los documentos electrónicos siguen siendo, en gran medida, producidos, editados y procesados por personas. La promesa de la IA, especialmente de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), es que pueden hacerse cargo de esas tareas.

Para comprender cómo podría suceder esto en la práctica, dos de nosotros (Peter Cappelli y Valery Yakubovich) estudiamos una iniciativa de una gran compañía de seguros médicos estadounidense que introdujo IA para procesar la organización de documentos y la extracción de información de los mismos como primer paso en el proceso de reembolso, en el otoño de 2024. Para obtener el permiso, tuvimos que comprometernos a no identificar a la aseguradora. El trabajo real de procesamiento de documentos se realizaba en las instalaciones por un proveedor, Ricoh, una empresa de servicios digitales que desempeñó el papel principal en el esfuerzo de implementación de IA. Dos de nosotros (Braj Thakur y Ashok Shenoy) participamos activamente en ese proyecto. Esta empresa no utilizaba la IA para tomar decisiones sobre la aprobación o denegación de las reclamaciones.

Estas son las lecciones generalizables que obtuvimos de este esfuerzo.

1. El objetivo no debe ser la automatización, sino realizar el trabajo de una manera rentable.

Actualmente existe una amplia gama de herramientas basadas en LLM disponibles, con diferentes capacidades, algunas de ellas muy sofisticadas. El equipo de desarrollo descubrió que una de las herramientas más avanzadas podía realizar una buena labor de extracción y clasificación. Sin embargo, resultó ser tan costosa que hacía inviable la solución.

Para reducir costos, el equipo decidió usar el modelo Claude LLM de Anthropic, pero los cargos de Amazon Web Services (AWS), el proveedor de servicios en la nube que ofrecía las herramientas necesarias, resultaron ser demasiado altos debido a los costos de almacenamiento y potencia de cómputo. En resumen, incluso un LLM eficiente no sirve si no es más barato que aquello que pretende reemplazar.

Otro intento consistió en enviar al modelo de IA generativa aquellos documentos que no habían sido clasificados o cuyos datos no habían sido extraídos correctamente, en lugar de devolverlos a los empleados. Un hallazgo importante fue una herramienta que capturaba campos a lo largo de múltiples páginas de un documento, pero los procesaba como una sola imagen, lo que reducía considerablemente los costos (que se calculan por imagen). Los documentos que no se procesaban con precisión se enviaban para una última revisión a una herramienta de IA más costosa.

Finalmente, algunos documentos aún tenían que enviarse a los indexadores para ser retrabajados (2.7% en comparación con casi el 90% antes de cualquier intervención), un enfoque conocido como “intervención humana”. Sin embargo, para identificar este pequeño número de errores, los indexadores debían revisar el 27% de los documentos en los que el modelo de IA generativa tenía menos del 97% de confianza en su clasificación.

En conjunto, la productividad aumentó tres veces, y el volumen máximo diario pasó de 10,000 a 30,000 documentos. El tiempo promedio por documento para un indexador ahora representaba solo el 10% del nivel previo, y el total de documentos procesados por día se triplicó.

2. Una aplicación exitosa de IA puede no significar menos empleos.

Como resultado del proceso asistido por IA, el número de indexadores solo se redujo aproximadamente un 20%. Ahora que la función procesa un volumen mucho mayor de apelaciones y quejas, su plantilla es casi la misma que antes del cambio. Esto contradice la suposición de muchos entusiastas de la automatización de que los ahorros al adoptar IA provienen de recortes o eliminaciones totales de personal.

El objetivo debe ser el resultado final (calidad, costo, eficiencia), no la reducción de la fuerza laboral en sí misma. Resultó que los empleados seguían siendo necesarios en la función de reclamaciones, aunque no para la tarea repetitiva de ingreso inicial de datos. Eran necesarios para resolver problemas que incluso las herramientas de IA más avanzadas no podían manejar, como datos faltantes o ilegibles, formularios nuevos con formatos diferentes que la lógica difusa y los modelos generativos no podían procesar, y otras particularidades.

Este nuevo proceso impulsado por IA también creó una nueva tarea humana: el control de calidad, que consiste en muestrear y revisar los resultados del sistema. Esto es especialmente necesario porque el formato en el que llegan los datos cambia constantemente entre la amplia gama de proveedores y clientes que los envían, lo que plantea desafíos de ejecución y calidad.

3. La IA puede hacer que los empleados se enfoquen en trabajos de mayor valor.

Las mejoras en la calidad de los datos, a medida que los documentos pasaban del manejo inicial y la entrada de datos a las etapas más sustantivas del procesamiento de reclamaciones de seguros, ahorraron una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo más adelante. El trabajo de los indexadores cambió de las tareas repetitivas de ingreso de datos (que resultaban tan aburridas) a la tarea más interesante de detectar errores y encontrar soluciones. Este cambio redujo la rotación de personal y mejoró la satisfacción laboral. La empresa descubrió que cuanto más experimentados eran los indexadores, mejor eran para encontrar y corregir errores.

4. Los ahorros provienen de los aumentos de escala que se hacen posibles gracias a una mayor productividad y calidad.

Los ahorros provinieron de dos factores. El primero, el aumento de escala: el sistema ahora procesa aproximadamente tres veces más documentos por indexador. El segundo, la calidad: menos errores en el procesamiento de reclamaciones, lo que reduce los costos operativos en otras áreas. El número de apelaciones, quejas y solicitudes de seguimiento sigue creciendo, pero no el número de empleados, por lo que los ahorros provienen de distribuir los costos operativos entre más documentos procesados.

5. Involucrar a los empleados que han desempeñado la función en el proyecto de IA es esencial.

La integración exitosa de la IA en los procesos laborales requiere sin duda la ayuda de expertos que ya hayan hecho esto antes, pero trabajar con los empleados directamente involucrados también es esencial. Incluso con la participación de ocho científicos de datos, analistas y expertos en automatización con experiencia, la implementación descrita en este artículo estuvo lejos de estar “lista para usarse”. Entrenar las herramientas de lógica difusa y de IA requirió coordinación con lo que los indexadores veían realmente en los documentos que llegaban. Fueron necesarias dos iteraciones en un periodo de tres meses para lograr que el sistema funcionara correctamente.

La lección duradera de las innovaciones tecnológicas, incluida la IA generativa, es que las promesas iniciales de ahorros de costos y eliminación de puestos de trabajo suelen superar la realidad. El éxito de la IA generativa no radica en transformar la gestión o en recortar personal, sino en mejorar las tareas de manera rentable.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

In the 1930s, executives in the Bell system realized that the growing use of telephones would soon create such complicated network challenges that it would overwhelm the ability of mechanical switches to keep up. So they launched a drive to create transistors as a faster, far cheaper alternative.

Beginning in the 1960s with the notion of the “paperless office,” something like that effort has been underway to address the challenges related to the massive flow of documents in organizations. Electronic imaging vastly improved our ability to handle the ever-increasing flow of documents, but there is still a great deal of paper moving across and within organizations, and electronic documents are still largely produced, edited and processed by people. The promise of AI — especially large language models (LLMs) — is that they can take over those tasks.

To understand how this might actually happen two of us (Peter Cappelli and Valery Yakubovich) studied an effort at a large U.S. healthcare insurance company that introduced AI to process the organization of documents and the extraction of information from them as the first step in the reimbursement process in the fall of 2024. To gain permission, we had to agree not to identify the insurer. The actual documents-processing work was being performed on-site by a vendor, Ricoh, a digital-services company that played the lead role in the AI effort. Two of us (Braj Thakur and Ashok Shenoy) were deeply involved in that project. This company did not use AI to make decisions on whether to approve or deny claims.

Here are the generalizable lessons that we gleaned from this effort.

1. THE GOAL SHOULD NOT BE AUTOMATION; IT SHOULD BE TO GET THE WORK DONE IN A COST-EFFECTIVE MANNER.

There is now a large array of LLM-based tools available that offer different capabilities, some of which are very sophisticated. The development team discovered that one of the most sophisticated of these tools could do a good job of extraction and classification. However, it turned out that using that tool was so expensive that it made the solution prohibitive.

To reduce costs, the team decided to use Anthropic’s Claude LLM, but the charges by Amazon Web Services (AWS), the cloud provider that offered the necessary tools, turned out to be prohibitively high because of the costs of storage and computing power. In short, even an efficient LLM is not going to work unless it is cheaper than what it is replacing.

Another attempt was to send the documents that were not classified accurately or whose data had not been extracted accurately to the generative AI model rather than back to employees. An important discovery was a tool that captured fields across multiple pages of a document yet processed them with a single image, which cut down substantially on the costs, which are calculated per image. Those documents not processed accurately were sent on for one last pass to the more expensive AI tool.

Finally, some documents still had to go to indexers to be reworked — 2.7% as compared to near 90% before any of the interventions, a “human in the loop” approach. However, to identify this small number of errors, the indexers had to review the 27% of the documents that the generative AI model was less than 97% confident that it had classified correctly.

Overall productivity increased by a factor of three, and the maximum daily volume rose from 10,000 to 30,000 documents. Average time per document for an indexer was now only 10% of the pretreatment level, and the total documents handled per day tripled.

2. A SUCCESSFUL APPLICATION OF AI MAY NOT MEAN LOWER EMPLOYMENT.

As a result of the AI-assisted process the headcount of indexers only fell by about 20%. Now that the function is processing a much greater volume of appeals and grievances, its headcount is about the same as before the change. This flies in the face of work automation enthusiasts’ assumption that the savings from adopting AI will come from cutting headcount or even eliminating it totally.

The goal should be the final outcome — quality, cost, and so forth — not cutting headcount per se. It turned out that the employees were still needed in the claims function — although not for the repetitive task of initial data entry. They were needed to fix the problems that even the sophisticated AI tools could not handle, such as missing data or unreadable entries, new forms that were different enough that the fuzzy logic software and generative AI tools could not process them, and other idiosyncrasies.

This new AI-infused process also created a new human task: quality control to sample and check the outcomes of the system. This is especially necessary because the format in which the data arrives continually changes across the wide range of providers and clients submitting data, raising execution and quality challenges.

3. AI CAN ALLOW EMPLOYEES TO FOCUS ON HIGHER-VALUE WORK.

The improvements in the quality of the data as the documents moved from this initial handling and data entry to the more substantive steps of insurance-claims processing saved an enormous amount of time and effort down the line. The work of the indexers shifted from the repetitive data entry tasks that were so boring to the more engaging task of chasing down mistakes and finding solutions to them. This shift cut employee turnover and improved job satisfaction. Here the company found that the more experience the indexers had, the better they were at finding and fixing these mistakes.

4. THE SAVINGS COME FROM INCREASES IN SCALE MADE POSSIBLE BY HIGHER PRODUCTIVITY AND QUALITY.

The savings came from two things. One is increases in scale: The system now processes roughly three times as many documents per indexer. The other is quality: fewer errors in claims processing, which reduces operating costs in other areas. The number of appeals and grievances and demands for follow-up continue to grow but not headcount, so the cost savings come from spreading out the operating costs over more documents processed.

5. INVOLVING EMPLOYEES WHO HAVE BEEN PERFORMING THE FUNCTION IN THE AI PROJECT IS ESSENTIAL.

A successful integration of AI into the work process does seem to require help from experts who have done it already, but working with the employees on the ground is also essential. Even with the involvement of eight experienced data scientists, data analysts and automation experts, the implementation described in this article was far from “plug-and-play.” Training the fuzzy logic and AI tools required coordination with what the indexers were actually seeing in the documents coming in. Two iterations over three months of work were necessary to get it right.

The enduring lesson of IT innovations, including generative AI, is that initial promises of cost savings and job elimination often far exceed reality. Generative AI’s success lies not in transforming management or cutting headcount but in improving tasks cost-effectively.

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]]> 275451 Por qué los especialistas en marketing gastan menos en redes sociales https://dirigehoy.info/por-que-los-especialistas-en-marketing-gastan-menos-en-redes-sociales/ Thu, 18 Sep 2025 12:00:12 +0000 https://dirigehoy.info/?p=275139 A pesar del crecimiento del gasto en los canales digitales, las inversiones en redes sociales están disminuyendo.

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Por qué los especialistas en marketing gastan menos en redes sociales

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n junio de 2020, el gasto en redes sociales aumentó hasta alcanzar el 23% de los presupuestos de marketing cuando la pandemia obligó a los consumidores a quedarse en casa y los especialistas en marketing adoptaron los canales digitales para llegar a su público. Un nuevo y mayor enfoque en las redes sociales aceleró la digitalización del marketing de modo que, para 2022, el 57% del gasto se destinaba al marketing digital. La reciente adopción de nuevas tecnologías de marketing (Martech) para automatizar procesos y el uso de IA para generar contenido, han impulsado aún más la digitalización dentro de los modelos de negocio.

A pesar del crecimiento del gasto en los canales digitales, las inversiones en redes sociales están disminuyendo. Según la edición de primavera 2024 de la CMO Survey, en la que participaron 292 líderes de marketing estadounidenses, las inversiones en redes sociales pasaron del 17% en la primavera de 2023 al 11% en la primavera de 2024, su nivel más bajo en siete años.

¿Por qué está cayendo el gasto en redes sociales? ¿Y qué pueden hacer los especialistas en marketing para aprovechar los beneficios de las redes sociales ahora que las nuevas tecnologías están cambiando rápidamente el panorama digital? Nuestra encuesta ofrece algunas ideas.

  1. Las redes sociales son un paisaje saturado.

El creciente número de inversiones por parte de los anunciantes significa que las redes sociales son un mercado abarrotado. Como punto de referencia, los ingresos publicitarios de Meta aumentaron de 39.9 mil millones de dólares en 2017 a 113.6 mil millones de dólares en 2022. Esta saturación dificulta que los anuncios individuales capten la atención de los consumidores. Esto, a su vez, puede estar alejando a los anunciantes de las redes sociales, ya que las marcas buscan formas más efectivas de conectar con su público objetivo y lograr una interacción significativa.

  1. Los consumidores se sienten abrumados por tanto contenido.

Este flujo constante de nuevo contenido puede hacer que los consumidores experimenten fatiga con las redes sociales. Por ello, muchos expertos han recomendado que los usuarios reduzcan el uso de redes sociales para proteger su bienestar mental.

Además, la exposición prolongada a las redes sociales está asociada con la disminución de la capacidad de atención, y esta atención limitada se reparte entre numerosos sitios, con el consumidor promedio en Estados Unidos cambiando regularmente entre alrededor de siete plataformas. Estas precauciones y la fragmentación de la atención pueden estar contribuyendo a que los especialistas en marketing busquen formas alternativas de llegar a los consumidores de manera efectiva.

  1. Las redes sociales no han proporcionado los beneficios deseados.

Las valoraciones de la contribución de las redes sociales al rendimiento de las empresas se han mantenido modestas desde que la CMO Survey comenzó a preguntar sobre ello en febrero de 2017, con los líderes calificando la contribución de las redes sociales al rendimiento de las empresas en torno a un 3.5 sobre 7 durante los últimos seis años. Aunque se produjo un ligero aumento del rendimiento durante la pandemia, por lo demás ha sido una trayectoria poco impresionante.

  1. Es difícil determinar la contribución de las redes sociales a las ventas de productos.

Demostrar el impacto del marketing es en sí mismo un desafío para muchas empresas. Estos desafíos se multiplican en el mundo de las redes sociales, donde gran parte del enfoque está en encontrar nuevos clientes y en la construcción de marca. Los entornos multicanal desafían aún más la capacidad de las empresas para realizar un seguimiento preciso del recorrido del cliente hasta la compra.

En consonancia con esto, en respuesta a la pregunta “¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor cómo muestra el impacto de las redes sociales en su negocio?”, un tercio de todos los líderes informó “aún no hemos podido mostrar el impacto.” Los participantes restantes se dividieron equitativamente entre los que afirmaron haber “demostrado el impacto cuantitativamente” y los que mencionaron que tenían “una buena percepción cualitativa del impacto, pero no cuantitativa”.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

In June 2020, social media spending surged to 23% of marketing budgets when the pandemic forced consumers to stay home and marketers pivoted to digital channels for outreach. A new, heightened focus on social media accelerated the digitization of marketing so that by 2022, fully 57% of spending was dedicated to digital marketing. The recent adoption of new marketing technology (Martech) to automate processes and the use of AI to generate content have driven digitization further into business models.

Despite the growth of spending across digital channels, social media investments now are flagging. According to the Spring 2024 edition of the CMO Survey, which surveyed 292 U.S. marketing leaders, social media investments declined from 17% in spring 2023 to 11% in spring 2024, their lowest level in seven years.

Why is social media spending dropping? And what can marketers do to leverage the benefits of social media as new technologies rapidly change the digital landscape? Our survey offers some insights.

1. SOCIAL MEDIA IS A CLUTTERED LANDSCAPE.

The growing number of investments by advertisers means social media is a crowded marketplace. As one point of reference, Meta’s ad revenue increased from $39.9 billion in 2017 to $113.6 billion in 2022. This crowding makes it difficult for individual ads to capture consumers’ attention. This, in turn, may be driving advertisers away from social media as brands seek more effective ways to connect with their target audiences and achieve meaningful engagement.

2. CONSUMERS ARE OVERWHELMED BY CONTENT.

This constant influx of new content can cause consumers to experience social media fatigue, with many experts recommending users reduce social media usage to safeguard their mental well-being.

Additionally, prolonged exposure to social media is associated with diminished attention spans, and this limited attention is spread thin over numerous sites, with the average U.S. consumer regularly flipping between around seven platforms. These safeguards and attention splintering may be contributing to marketers’ search for alternative ways to reach consumers effectively.

3. SOCIAL MEDIA HASN’T DELIVERED DESIRED GAINS.

Ratings of social media’s contribution to company performance have remained modest since the CMO Survey started asking about it in February 2017, with leaders rating social media’s contributions to company performance at around a 3.5 out of seven for the last six years. While there was a slight lift in performance during the pandemic it has otherwise been an unimpressive run.

4. DETERMINING SOCIAL MEDIA’S ATTRIBUTION TO PRODUCT SALES IS DIFFICULT.

Demonstrating the impact of marketing is itself a challenge for many companies. These challenges multiply in the world of social media, where much of the focus is on finding new customers and brand building. Multichannel environments further challenge companies’ ability to accurately track the customer journey through to purchase.

Consistent with this, in response to the question “Which best describes how you show the impact of social media on your business?,” one-third of all leaders reported “we haven’t been able to show the impact yet.” Remaining participants were evenly split on whether they have “proven the impact quantitatively,” with some mentioning that they have a “good qualitative sense of the impact, but not a quantitative impact.”

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]]> 275139 ¿Su equipo realmente necesita otra herramienta digital? https://dirigehoy.info/su-equipo-realmente-necesita-otra-herramienta-digital/ Fri, 08 Aug 2025 11:00:20 +0000 https://dirigehoy.info/?p=274143 Adoptar nuevas tecnologías ha ayudado a muchas empresas a mantenerse a flote. Sin embargo, también puede causar estragos en los trabajadores.

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¿Su equipo realmente necesita otra herramienta digital?

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a avalancha de nuevos retos planteados por el COVID-19 ha llevado a las empresas a dar lo que McKinsey llama un “salto cuántico” en la digitalización. En una encuesta publicada en octubre de 2020, la firma consultora descubrió que en los meses previos las empresas habían adoptado más tecnología nueva que en la suma de varios años anteriores. De hecho, “la proporción de productos digitales o habilitados digitalmente en sus portafolios se ha acelerado en unos sorprendentes siete años.”

No hay duda de que adoptar nuevas tecnologías ha ayudado a muchas empresas a mantenerse a flote, y en algunos casos incluso a prosperar, mientras los empleados trabajaban desde casa, las cadenas de suministro se revolucionaban y los hábitos de consumo cambiaron. Sin embargo, la ola de nuevas herramientas también puede causar estragos en los trabajadores.

Un estudio de Cornell University y Qatalog concluye que “la tecnología se ha desbocado en la oficina digital” y los trabajadores están “tambaleándose”. Más del 43% dijo que pasan demasiado tiempo cambiando entre diferentes herramientas para hacer su trabajo. He aquí mi consejo:

Diseñe la pila tecnológica como si fuera un único producto. 

Aunque las piezas individuales de software parecen ofrecer grandes beneficios, las organizaciones a menudo las consideran en el vacío, sin pensar mucho en cómo cada nueva herramienta encajaría en un flujo de trabajo que ya está cargado de tecnología. En lugar de ello, deberían pensar en su pila tecnológica como si fuera una aplicación, no como un teléfono lleno de aplicaciones.

Cuando las empresas empiezan a ver cada nueva herramienta a partir del telón de fondo de todas las demás tecnologías que los empleados deben aprender y utilizar, empiezan a entender que están rompiendo una regla fundamental del diseño tecnológico: No añadir demasiados pasos para el usuario final. Cualquier nuevo elemento que se introduzca en la pila debería funcionar sin problemas e, idealmente, de forma automática con todas las demás herramientas, requiriendo poco o ningún esfuerzo adicional por parte del usuario. Si añade tiempo, asegúrese de calcularlo como parte del “costo” de la tecnología, y reconsidere si este vale la pena.

Realice pruebas A/B. 

Antes de decidir el despliegue de una nueva herramienta digital a toda la plantilla, algunas empresas hacen que los empleados la prueben para conocer sus funciones. Esto a menudo involucra dedicar tiempo a usar sólo esa pieza de software en un entorno simulado y se le piden sus primeras impresiones a los empleados acerca de si la herramienta puede ser útil o no. Las pruebas A/B son una forma de comparar dos versiones de algo para averiguar cuál funciona mejor. Al igual que las pruebas A/B se utilizan para mejorar la CX (experiencia del cliente) de las personas que podrían acceder al sitio web o la app de una empresa, las compañías deberían utilizarlas para mejorar su propia EX (experiencia del empleado).

Construir pensando en una alfabetización media. 

En muchas organizaciones, los empleados tienen un amplio rango de alfabetización digital. Muchos trabajadores todavía encuentran confusas e intimidantes a las nuevas tecnologías.

Ya que las personas que supervisan la pila tecnológica suelen tener conocimientos de tecnología, deben evitar utilizarse a sí mismas como barómetro de la facilidad de uso de una nueva herramienta. Pregunte a la empresa que creó la herramienta cuál es el nivel de conocimientos digitales que esta requiere. Lea las reseñas que hablan de este tema. Además, asegúrese de que sus pruebas A/B incluyan a personas con distintos niveles de habilidad. En última instancia, todo lo que adopte debe ser fácil de usar para el mayor número posible de empleados.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

The onslaught of new challenges brought on by COVID-19 has led businesses to take what McKinsey calls a “quantum leap” in digitization. In a survey published in October 2020, the consulting firm found that companies had adopted as much new technology over the previous several months as they had over several years prior. In fact, “the share of digital or digitally enabled products in their portfolios has accelerated by a shocking seven years.”

There’s no doubt that taking on new technologies has helped many businesses stay afloat, and in some cases even thrive, as employees worked from home, supply chains revolutionized and consumer habits shifted. But the slew of new tools can also create havoc for workers.

A study by Cornell University and Qatalog finds that “technology has run amok in the digital office” and workers are “reeling.” More than 43% said they’re spending too much time switching among different tools to get their jobs done. Here’s my advice:

DESIGN THE TECH STACK LIKE A SINGLE PRODUCT. While individual pieces of software may seem to offer big benefits, organizations too often consider them in a vacuum, without much thought to how each new tool would fit into an already tech-heavy workflow. Instead, they should think of their tech stack as being similar to one app — not a phone full of apps.

When companies start to look at each new tool against the backdrop of all the other technologies employees must learn and use, they begin to realize they’re breaking a cardinal rule of technology design: Don’t add too many steps for the end user. Any new element introduced to the stack should work smoothly and, ideally, automatically, with all the other tools, requiring little to no additional effort by the user. If it adds time, be sure to calculate that as part of the “cost” of the technology — and reconsider whether it’s worth it.

CONDUCT A/B TESTING. Before deciding to roll out a new digital tool to the entire staff, some businesses have employees try it out to learn its functions. This often involves spending time using just this piece of software in a simulated environment. Employees are asked for initial impressions as to whether or not it may be helpful. A/B testing is a way to compare two versions of something to figure out which performs better. Just as A/B testing is used to improve the CX (customer experience) for people who may access a company’s website or app, companies should use it to improve their own EX (employee experience) as well.

BUILD FOR AVERAGE LITERACY. In many organizations, employees have a wide range of digital literacy. Many workers still find new technologies confusing and intimidating.

Since the people who oversee the tech stack are generally tech savvy, they should avoid using themselves as a barometer of how easy a new tool is to use. Ask the company that creates it what digital skill level the tool requires. Read reviews that speak to this issue. Also, be sure your A/B testing includes people with a range of skill levels. Ultimately, anything you adopt should be easy to use for as many of your employees as possible.

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]]> 274143 Lo que las empresas más productivas hacen de manera diferente https://dirigehoy.info/lo-que-las-empresas-mas-productivas-hacen-de-manera-diferente/ Fri, 20 Jun 2025 09:30:24 +0000 https://dirigehoy.info/?p=272560 Existe una fuerte correlación entre el crecimiento de la productividad y el nivel de digitalización de las empresas.

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Lo que las empresas más productivas hacen de manera diferente

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as mejoras en la productividad laboral han sido el motor del poder económico y la prosperidad de los Estados Unidos desde la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo, en los últimos 15 años, el crecimiento de la productividad ha flaqueado, promediando apenas 1.4% anual, en comparación con las tasas a largo plazo de 2.2 % desde 1948.

Estas pequeñas diferencias se suman: Si Estados Unidos puede volver a la tendencia a largo plazo, ello podría representar $10 billones de dólares en PIB acumulativo para el 2030.

Para los líderes empresariales que buscan desbloquear el rendimiento, hay algo que aprender al observar a las empresas en la parte superior del bloque de productividad. Estas firmas vanguardistas tienen en común un libro de jugadas con los siguientes cuatro elementos:

1. Capturan valor de la digitalización.

Desde 1989 hasta 2019, nuestra investigación encuentra una fuerte correlación entre el crecimiento de la productividad y el nivel de digitalización de los sectores. Las firmas vanguardistas son más capaces de innovar tecnológicamente.

Muchas empresas que invierten en tecnología no ven sus beneficios. La investigación de McKinsey revela que las empresas generalmente obtienen solo alrededor del 25% y el 30% del valor esperado de sus transformaciones digitales. Gran parte del déficit proviene de no actualizar adecuadamente la estrategia y el modelo comercial de la empresa para aprovechar las nuevas fortalezas digitales.

Las firmas vanguardistas establecen objetivos comerciales audaces habilitados por la tecnología. Reconfiguran sus organizaciones para digitalizar sus operaciones y capturar los beneficios de la tecnología, en lugar de aumentar las formas de trabajo existentes. Además, impulsan en toda la organización la responsabilidad respecto a los resultados.

2. Invierten en intangibles.

Las firmas vanguardistas van más allá de las inversiones en tecnología y también apuestan por intangibles complementarios como la I+D, la propiedad intelectual y las capacidades de su fuerza laboral. Nuestra investigación encuentra que las firmas vanguardistas invierten 2.6 veces más en intangibles, en comparación con otras empresas.

Para muchas de estas empresas, adoptar una perspectiva a largo plazo es fundamental. Estas inversiones probablemente crean una curva de productividad en J, donde los primeros beneficios de las inversiones son pequeños, pero se acumulan rápidamente con el tiempo para crear un valor descomunal a largo plazo.

3. Construyen una fuerza laboral preparada para el futuro.

Las firmas vanguardistas también aseguran de manera desproporcionada el talento calificado que necesitan para aprovechar al máximo la tecnología, ya sea atrayendo a los mejores talentos o mediante una inversión interna en las habilidades de los empleados.

Tanto el talento de primera línea como los ejecutivos expertos en tecnología son necesarios para navegar con éxito la reconfiguración de empresas complejas. Los líderes están ganando la guerra del talento al reconocer el valor de la experiencia de los empleados, invirtiendo en programas de capacitación en el trabajo y ampliando las políticas que facilitan que tanto los padres como los trabajadores de mayor edad permanezcan en la fuerza laboral.

4. Adoptan un enfoque sistémico.

Las firmas vanguardistas suelen ser pensadoras de sistemas, y buscan oportunidades para acceder a nuevos mercados o colaborar creativamente con las partes interesadas.

Las empresas de alto rendimiento tienden a estar más conectadas con las cadenas de valor globales, lo que les da acceso a los mercados, las ideas y el talento globales. Colaboran con proveedores y clientes para formar nuevos ecosistemas que se benefician de los efectos de la aglomeración y crean reservas de valor compartidas. También buscan oportunidades para colaborar más de cerca con sus contrapartes del sector público para resolver los desafíos de talento calificado e infraestructura física.

Ni el tamaño ni el sector son la medida completa del destino de una empresa. En última instancia, los cambios en la estrategia y la gestión de la empresa tendrán que generar las ganancias en productividad necesarias para volver a la tendencia a largo plazo y capturar el premio de $10 billones de dólares.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

Improvements in labor productivity have been the engine of U.S. economic power and prosperity since World War II. But in the past 15 years, productivity growth has faltered, averaging just 1.4% annually, compared to long-term rates of 2.2% since 1948.

These small differences add up: If the United States can get back to the long-term trend, it could be worth $10 trillion in cumulative GDP by 2030.

For business leaders looking to unlock performance, there’s something to be learned by observing the companies at the top of the productivity heap. These frontier firms have in common a playbook with the following four elements:

THEY CAPTURE VALUE FROM DIGITIZATION.

From 1989 to 2019, our research finds a strong correlation between sectors’ productivity growth and their level of digitization. Frontier firms are better able to technologically innovate than their peers.

Many firms investing in technology are not seeing its benefits. McKinsey research finds that firms typically realize only about 25% to 30% of the expected value of their digital transformations. Much of the shortfall comes from not properly updating the firm’s strategy and business model to take advantage of new digital strengths.

Frontier firms set bold business goals enabled by technology. They reconfigure their organizations to digitize their operations and capture the benefits of technology, rather than augment existing ways of working. And they drive accountability for results across the organization.

THEY INVEST IN INTANGIBLES.

Frontier firms go beyond technology investments and also place bets on complementary intangibles such as R&D, intellectual property and the capabilities of their workforce. Our research finds that frontier firms invest 2.6x more in intangibles compared to other firms.

For many of these firms, taking a long-term perspective is critical. These investments likely create a productivity J-curve, in which the early benefits of investments are small, but compound rapidly over time to create outsized long-term value.

THEY BUILD A FUTURE-READY WORKFORCE.

Frontier firms also disproportionately secure the skilled talent they need to get the most out of technology, either by attracting top talent or by an in-house investment in employee skills.

Both front line talent and tech-savvy executives are necessary to successfully navigate the reconfiguration of complex firms. Leaders are winning the talent war by recognizing the value of employee experience, investing in on-the-job training programs and expanding policies that make it easier for parents and aging workers alike to stay in the labor force.

THEY ADOPT A SYSTEMS APPROACH.

Frontier companies are typically system thinkers, looking for opportunities to access new markets or collaborate creatively with stakeholders.

High-performing firms tend to be more connected to global value chains, giving them access to global markets, ideas and talent. They collaborate with suppliers and customers to form new ecosystems that benefit from agglomeration effects and create shared pools of value. They also look for opportunities to collaborate more closely with their public-sector counterparts to solve for challenges in skilled talent and physical infrastructure.

Neither size nor sector is the full measure of a company’s destiny. Ultimately, changes in firm strategy and management will have to deliver the gains in productivity needed to get back on the long-term trend and capture the $10 trillion prize.

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]]> 272560 Tomamos decisiones más virtuosas cuando usamos pluma y papel https://dirigehoy.info/tomamos-decisiones-mas-virtuosas-cuando-usamos-pluma-y-papel/ Mon, 02 Jun 2025 12:45:14 +0000 https://dirigehoy.info/?p=272178 Cada vez más decisiones que solían tomarse en papel ahora se toman en dispositivos digitales como tabletas, teléfonos y computadoras.

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Tomamos decisiones más virtuosas cuando usamos pluma y papel

D

esde pedir comida hasta comprar un libro nuevo o hacer una donación benéfica, cada vez más decisiones que solían tomarse en papel ahora se toman en dispositivos digitales como tabletas, teléfonos y computadoras. Esta tendencia hacia la digitalización tiene muchas ventajas, especialmente en lo que respecta a la eficiencia y la sostenibilidad. Sin embargo, ¿podría también estar influyendo negativamente en cómo tomamos decisiones?

Realizamos una serie de estudios con más de 2,500 participantes en los EE. UU. y China para explorar el impacto del medio que se utiliza para tomar una decisión, con un enfoque particular en las decisiones con algún tipo de componente moral, como la de donar o no a una organización benéfica, o elegir un plato principal saludable o no saludable en un restaurante. Les pedimos a los participantes que hicieran una variedad de elecciones utilizando un formulario en papel o una tableta digital. Incluso después de controlar todas las demás variables, encontramos consistentemente que las personas que usaban papel tomaban decisiones más virtuosas que quienes usaban un dispositivo digital. Por ejemplo, los participantes que leyeron sus opciones e hicieron una selección en papel fueron significativamente más propensos a dar dinero a la caridad, elegir un plato principal saludable y optar por un libro educativo en lugar de algo más entretenido. ¿Por qué podría ocurrir esto?

Cuando una decisión se siente más real, actuamos más virtuosamente

Nuestra investigación sugiere que el mecanismo clave que impulsa este efecto es cuán “real” se siente la decisión. Pedimos a los participantes en dos de nuestros estudios que describieran qué tan real o tangible se sentía una decisión, así como hasta qué punto percibían que la decisión representaba quiénes eran como personas. Indicaron constantemente que tomar una decisión en papel se sentía más real y representativo que tomar la misma decisión en un dispositivo digital. Los análisis de seguimiento confirmaron que cuando una decisión se sentía más real, era más probable que los participantes sintieran que era representativa de quiénes eran como personas, lo que en última instancia los hacía más propensos a optar por la opción virtuosa o responsable.

Para fomentar la toma de decisiones virtuosas, considere utilizar papel

Podría parecer un detalle menor, pero nuestra investigación muestra que el medio con el que sus clientes, empleados o miembros de la comunidad toman una decisión puede tener un gran impacto en las elecciones que hacen. Esto tiene implicaciones para los especialistas en marketing, los encargados de formular políticas y cualquiera que busque fomentar cualquier tipo de comportamiento virtuoso. Por ejemplo, para alentar a los clientes a elegir opciones más saludables, los restaurantes podrían considerar optar por menús en papel en lugar de menús digitales. Del mismo modo, los padres y educadores pueden optar por proporcionar a los estudiantes formularios de pedido de libros en papel, para aumentar las posibilidades de que elijan materiales de lectura educativos. Las organizaciones benéficas y los grupos políticos también pueden beneficiarse de los formularios de compromiso en papel y las hojas de registro de voluntarios, en lugar de depender de sitios web o aplicaciones para solicitar apoyo.

Por supuesto, usar papel está lejos de ser una garantía de comportamiento virtuoso, y ciertamente no tiene sentido en todos los contextos. Sin embargo, cuando el papel es una opción, nuestra investigación sugiere que puede ser una forma efectiva de hacer que una decisión se sienta más real y representativa del tomador de decisiones como persona, lo que en última instancia aumenta las posibilidades de que tomen una decisión virtuosa.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

From ordering food to buying a new book to making a charitable donation, more and more decisions that used to be made on paper are now being made on digital devices like tablets, phones and computers. This trend toward digitalization has many advantages, particularly when it comes to efficiency and sustainability. But could it also be negatively influencing how we make decisions?

We conducted a series of studies with more than 2,500 participants across the U.S. and China to explore the impact of the medium you use to make a decision, with a particular focus on decisions with some sort of moral component, such as whether or not to make a donation to a charity, or whether to choose a healthy or unhealthy entrée at a restaurant. We asked the participants to make a variety of choices using either a paper form or a digital tablet, and despite controlling for all other variables, we consistently found that people who used paper made more virtuous decisions than those who used a digital device. For example, participants who read their options and made a selection on paper were significantly more likely to give money to charity, choose a healthy entrée and opt for an educational book rather than something more entertaining. Why might this be?

WHEN A DECISION FEELS MORE REAL, WE ACT MORE VIRTUOUSLY

Our research suggests that the key mechanism driving this effect is how “real” the decision feels. We asked participants in two of our studies to describe how real or tangible a decision felt, as well as the extent to which they perceived the decision as representing who they were as people. They consistently indicated that making a choice on paper felt more real and representative than making the same decision on a digital device. Follow-up analyses confirmed that when a decision felt more real, participants were more likely to feel that it was representative of who they were as a person, ultimately making them more likely to go with the virtuous or responsible option.

TO ENCOURAGE VIRTUOUS DECISION-MAKING, CONSIDER USING PAPER

It may seem like a minor detail, but our research shows that the medium with which your customers, employees or community members make a decision can have a major impact on the choices they make. This has implications for marketers, policymakers and anyone seeking to encourage any sort of virtuous behavior. For example, to encourage customers to choose healthier options, restaurants might consider opting for paper over digital menus. Similarly, parents and educators might opt to provide students with paper rather than online book order forms, in order to increase the chances that they’ll choose educational reading materials. Charities and political groups may also benefit from paper pledge forms and volunteer sign-up sheets, rather than relying on websites or apps to solicit support.

Of course, using paper is far from a guarantee of virtuous behavior — and it certainly doesn’t make sense in every context. But when paper is an option, our research suggests that it can be an effective way to make a decision feel more real and representative of the decision-maker as a person, ultimately increasing the chances that they’ll make a virtuous choice.

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]]> 272178 El éxito de la IA depende de abordar la “deuda de proceso” https://dirigehoy.info/el-exito-de-la-ia-depende-de-abordar-la-deuda-de-proceso/ Thu, 06 Feb 2025 13:30:51 +0000 https://dirigehoy.info/?p=270719 La deuda de proceso se define como la acumulación de formas de trabajar anticuadas, funcionalmente aisladas y desconectadas del cliente.

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El éxito de la IA depende de abordar la “deuda de proceso”

A

l igual que muchos de los esfuerzos de digitalización previos, la IA ofrece un enorme potencial para ayudar a transformar la forma en que se hace el trabajo, e incluso acceder a trabajos que no creíamos posibles.

En la Pulse Survey de PwC de junio de 2024, el 84% de los ejecutivos afirmó que lograr un valor medible a partir de una nueva tecnología era un desafío. Por lo general, las organizaciones tienen que dedicar una cantidad significativa de tiempo y recursos a intentar corregir grandes cantidades de “deuda técnica”, es decir, todos los esfuerzos acumulados para ayudar a mejorar la infraestructura tecnológica de su organización y la complejidad resultante.

Nuestra experiencia trabajando en transformaciones tecnológicas y digitales con cientos de empresas nos ha llevado a creer que simplemente tratar de gestionar la deuda técnica es a menudo un esfuerzo equivocado e incompleto. Hasta que las organizaciones no puedan abordar su “deuda de proceso” (que a menudo no se discute, y que definimos como la acumulación de formas de trabajar anticuadas, funcionalmente aisladas y desconectadas del cliente), no podrán aprovechar el enorme potencial de tecnologías como la IA y el conjunto de herramientas de digitalización que tienen a su disposición.

Abordar la deuda de proceso

Entonces, ¿cómo recomendamos que las organizaciones aborden su deuda de proceso de una manera holística que pueda agregar valor? A través de estas cinco palancas:

1. Mapee los procesos de extremo a extremo de su organización e identifique resultados claros.

El primer paso consiste en identificar y clasificar los procesos de extremo a extremo de su organización en función de productos o flujos de valor diferenciados. A continuación, evalúe cada flujo de valor. ¿Todavía es necesario realizar esta actividad? ¿Aporta valor empresarial? ¿Está cumpliendo con las expectativas del usuario final o del cliente?

2. Determine quién está mejor capacitado para ayudar en cada área del proceso principal.

Este paso a menudo se pasa por alto. Muchas empresas rara vez cuestionan qué trabajo deben realizar internamente y qué puede ser realizado por colaboradores externos.

3. Cree una “fábrica digital” para reimaginar los procesos de extremo a extremo.

Así como los fabricantes tienen fábricas para el ensamblaje de productos, recomendamos a las empresas crear una «fábrica digital» (un equipo compuesto por capacidades como estrategia de productos, diseño de productos, ingeniería de datos, ciencia de datos y automatización) para ayudar a hacer realidad sus procesos reimaginados. Al aplicar estos métodos de manera consistente en cada área del proceso, este equipo puede desarrollar herramientas, capacitación y un modelo de gobernanza que ayude a la empresa a prevenir años de deuda de procesos empresariales.

4. Vuelva a capacitar a los empleados para ayudar a respaldar sus nuevos procesos.

Con nuevos procesos que son cada vez más críticos para los resultados comerciales, las organizaciones deben dotarlos de talento altamente calificado que pueda aprovechar su potencial. Esto probablemente signifique cambiar el modelo operativo, así como volver a capacitar o mejorar las habilidades de los empleados y redistribuir el talento en torno a sus nuevas actividades de valor agregado.

5. Adopte una mentalidad iterativa y de aprendizaje al estructurar el cambio en sprints cortos.

No se equivoque: obtener valor de estos esfuerzos probablemente no sea fácil, por lo que las organizaciones deben administrar estos programas de cerca para confirmar la adopción adecuada de los cambios y corregir el rumbo según sea necesario.

Las organizaciones están ansiosas por abordar la carga de su deuda técnica, centrándose cada vez más en los crecientes y aparentemente insuperables presupuestos necesarios para avanzar, y con la esperanza de que las nuevas tecnologías (mejores, más rápidas e idealmente más baratas) puedan ayudar a salvar el día.

En su lugar, comience por reestructurar y volver a priorizar la forma en que su empresa trabaja, con un enfoque en los resultados claros que exigen sus clientes y en los que puede diferenciarse significativamente.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

Much like the many digitization efforts that have come before, AI brings tremendous potential to help transform how work is done, and even access work that we didn’t think was possible.

In PwC’s June 2024 Pulse Survey, 84% of executives said achieving measurable value from new technology was a challenge. Typically, organizations have to spend significant time and resources trying to correct massive amounts of “technical debt” — all the layered efforts to help upgrade your organization’s technology infrastructure and the resulting complexity.

Our experience working on tech-enabled and digital transformations with hundreds of companies has led us to believe that simply trying to manage technical debt is often a misguided and incomplete effort. Until organizations can tackle their often undiscussed “process debt” — which we define as the buildup of often antiquated, functionally isolated, and customer-disconnected ways of doing work — they cannot realize the massive potential of technologies like AI and the suite of digitization tools at their disposal.

TACKLING PROCESS DEBT

So how do we recommend organizations take on their process debt in a holistic way that can add value? Through these five levers:

1. Map your organization’s end-to-end processes, and identify clear outcomes.

The first step is to identify and then categorize your organization’s end-to-end processes based on discrete products or value streams. Next, assess each value stream. Do you still need to do the activity? Is it delivering business value? Is it meeting the end user or customer’s expectations?

2. Determine who is better equipped to help deliver in each major process area.

This step is often overlooked. Many companies rarely challenge what work they should drive themselves and what can be driven by external collaborators.

3. Stand up a “digital factory” to reimagine end-to-end processes.

Just like manufacturers have factories for product assembly, we recommend companies create a “digital factory” — a team staffed with capabilities such as product strategy, product design, data engineering, data science and automation — to help bring to life their reimagined processes. By applying these methods consistently across each process area, this team can develop tools, training and a governance model that can help the company prevent years of business process debt.

4. Reskill employees to help support your new processes.

With new processes that are increasingly critical to business outcomes, organizations must staff them with highly skilled talent who can unlock their power. This will likely mean changing the operating model as well as reskilling or upskilling employees and redeploying talent around your new value-added activities.

5. Adopt an iterative and learning mindset by architecting the change in short sprints.

Make no mistake that getting value from these efforts will likely not be easy, so organizations must manage these programs closely to both confirm proper adoption of the changes and course correct as needed.

Organizations are anxious about tackling the burden of their technical debt, increasingly focusing on the growing and seemingly insurmountable budgets required to move forward and hoping that better, faster and ideally cheaper new technologies can help save the day.

Start instead by remapping and reprioritizing the way your company does work, with a focus on clear outcomes your customers are demanding and where you can meaningfully differentiate.

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