E

n la era digital, la forma en que las empresas crean y capturan valor ha cambiado profundamente, pero la mayoría no se mantienen al día. Nuestra investigación muestra que, hoy en día, la empresa promedio está dejando ir al menos un revelador 50% de su potencial valor digital, en comparación con las empresas líderes.

Las empresas a menudo quedan atrapadas pensando en “hacer” una iniciativa de transformación digital, en lugar de pensar concretamente en cómo crearán y luego capturarán valor con lo digital. El enfoque debe comenzar y terminar con el valor. Esto significa cambiar la forma en que piensa, opera, desarrolla talento, registra resultados, organiza, se asocia e innova para competir en la economía digital. A las empresas que están haciendo esto las definimos como “preparadas para el futuro”, y las más exitosas entre ellas están generando el 70% o más del valor potencial de sus iniciativas digitales, significativamente más que la empresa promedio.

Para ayudar a las empresas a cambiar a una mentalidad preparada para el futuro, reconozca dónde y cómo se puede crear valor y comprenda dónde existe el riesgo de dejar dinero sobre la mesa.

Concéntrese en obtener valor de:

— Clientes. Esto abarca mayores ingresos por ventas cruzadas y nuevas ofertas, así como una mayor fidelidad y lealtad de los clientes. Ayudar a los clientes a satisfacer sus necesidades, brindar una excelente experiencia al cliente y actuar de manera consistente y con propósito ayuda a crear valor.

— Operaciones. El valor obtenido de las operaciones incluye menores costos y mayor eficiencia y velocidad. Las empresas pueden crear este tipo de valor desarrollando componentes modulares, creando componentes digitales que se pueden reutilizar, automatizando procesos y volviéndose más abiertas y ágiles.

— Ecosistemas. Esto incluye los ingresos de los participantes del ecosistema de una empresa, más el nuevo valor de los clientes y las operaciones a través de la asociación. Casi cualquier empresa puede generar un valor sustancial a partir de ecosistemas en los que aprovechan a los socios tanto para el alcance (para acceder a más clientes) como para el rango (para agregar más productos y servicios).

He aquí varias acciones clave que puede tomar para crear valor digital:

— Identificar oportunidades de ámbito. Piense más allá de su industria. Lo digital se trata de imaginar lo que sigue y desarrollar propuestas de valor completamente nuevas para sus clientes. Por ejemplo, Shopify habilita el dominio de los negocios en línea, proporcionando una plataforma con socios que respalda todo el viaje del cliente, abarcando varias industrias. Los servicios incluyen la construcción de una marca y creación de presencia en línea para ventas, logística y envío. Shopify crea valor al ofrecer una solución integrada para satisfacer todas las necesidades de dominio de los clientes y ahora ocupa el segundo lugar en el mercado, detrás de Amazon, con el 10.3% de las ventas minoristas de comercio electrónico en los Estados Unidos durante el 2021.

Para identificar oportunidades de ámbito, comience por observar el recorrido de extremo a extremo de su cliente típico, incluso más allá del alcance de su empresa. Considere cómo podría mejorarlo (o incluso asumirlo como un destino único) asociándose para agregar servicios complementarios.

— Construir capacidades preparadas para el futuro, que se refuercen mutuamente. Desarrolle las capacidades preparadas para el futuro que ayudarán a su empresa a crear valor a partir de sus iniciativas digitales y garantizar que se refuercen entre sí.

Por ejemplo, CEMEX, la firma global de materiales de construcción, integró CEMEX Go con nuevos sistemas y procesos para el cumplimiento de pedidos y la gestión de relaciones con los clientes. Esto incluyó una capacidad de confirmación digital: revisión automática del inventario, el transporte y otros componentes del viaje del cliente cuando se confirma un pedido en línea. Para 2022, CEMEX había automatizado el cumplimiento de pedidos para sus productos de cemento, y luego pudo aprovechar esa capacidad para automatizar el proceso de coordinación más complejo para entregar su tipo de producto de concreto premezclado. Los sistemas complementarios y sus procesos proporcionaron un aprendizaje que se reforzó mutuamente y se acumuló con el tiempo.

— Realizar un seguimiento del valor digital con un panel de control. Los paneles pueden ser muy útiles para medir los hitos de la capacidad y la creación de valor digital en el camino, así como para inspirar a la empresa a mantenerse en la ruta. Los paneles efectivos permiten que todos vean el estado actual y el progreso, y realizar mejores correcciones de rumbo. Esto ayuda a pasar de un modelo de comando y control a una orientación de entrenar y comunicar.

El Digital Flywheel de Schneider Electric proporciona un buen ejemplo de los beneficios de usar un panel. Lo construyeron para ayudar a expandir las ofertas digitales, al incluir la gestión de la eficiencia energética, yendo más allá de la venta de productos energéticos. El panel hace esto al ilustrar los cuatro componentes de su modelo de negocios habilitado para el Internet de las Cosas, además de capturar y rastrear el desempeño financiero para cada área. Igual de importante, muestra cómo los cuatro componentes trabajan juntos para producir mayor valor y ventas para la empresa y mayor valor para los clientes. El tablero les ayudó a hacer crecer este distintivo modelo comercial, que ahora representa el 50% de sus ingresos anuales de 30 mil millones de euros.

— Reclutar socios digitales. La asociación no es el objetivo, sino una forma para que las empresas preparadas para el futuro creen valor a partir de los ecosistemas. Los socios digitales pueden ayudar a aumentar el alcance y el rango de una empresa a través de conexiones digitales. Zillow, por ejemplo, está encontrando nuevas formas de satisfacer las necesidades de los clientes en el proceso de compra de una vivienda. Comenzaron ayudando a los clientes a encontrar una casa, pero el viaje pronto abarcó seis o más industrias, incluyendo seguros y finanzas. Traer socios como agentes de bienes raíces, corredores de hipotecas y abogados, y brindar muchos de esos servicios digitalmente como una oferta integrada, hace que la compra de una vivienda sea una experiencia mejor y más simple. Y crea oportunidades para que Zillow capture más valor del gasto en esas transacciones.

— Invertir en conocimiento digital. Las empresas con conocimientos digitales no tienen una mentalidad de “nosotros contra ellos” o de señalar con el dedo entre TI/digital y el resto de la organización. Todo el mundo aspira a ser digitalmente inteligente. Existe responsabilidad conjunta por los beneficios (innovación) y los riesgos (interrupciones y ciberataques). DBS Bank en Singapur decidió desde el principio fomentar el conocimiento digital en toda la empresa, con iniciativas como la incorporación de defensores de la innovación en cada unidad de negocios, la implementación de prácticas ágiles, la capacitación y mejora de las habilidades de los empleados y la promoción de la experiencia práctica con la tecnología.

Es fácil dejarse llevar por la avalancha de iniciativas de transformación digital. Sin embargo, para estar realmente preparado para el futuro (y para no dejar una cantidad sustancial de dinero sobre la mesa) manténgase enfocado en formas específicas de crear y capturar valor digital y realizar un seguimiento de ese valor, para que todos lo vean.

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a pandemia de COVID-19 cambió la conversación pública acerca del trabajo remoto. Este cambio plantea la posibilidad de que el trabajo remoto se convierta en algo común o incluso en la norma para muchos trabajos de la economía digital. Sin embargo, el enfoque en los arreglos de trabajo cotidiano puede perder una oportunidad aún mayor que la pandemia ha descubierto: La posibilidad de una reserva de mano de obra sustancialmente mayor para el trabajo de la economía digital.

Para medir el interés en los trabajos de la economía digital, realizamos análisis exhaustivos de búsquedas de trabajo en el motor de búsqueda Bing, que representa más de una cuarta parte de todas las búsquedas en computadoras de escritorio en los Estados Unidos.

Las búsquedas de este tipo de trabajos en Bing muestran un interés significativo y creciente en este trabajo. En los dos años previos a la pandemia, el interés en estos trabajos de la economía digital fue casi plano, con una tasa de crecimiento de 1% en todas las búsquedas de trabajo aproximadamente cada 14 meses. En respuesta a la pandemia, el interés en los trabajos de la economía digital aumentó un 15%: estadísticamente, un efecto muy grande, con una tasa de crecimiento en dichas búsquedas de más del doble de la tasa previa a la pandemia.

Además, la brecha de interés entre los condados rurales y urbanos se redujo a solo el 30% de lo que era antes de la pandemia. Para febrero de 2022, los solicitantes de empleo de todos los condados, incluidos los de las zonas rurales, buscaban empleos en la economía digital al mismo nivel que los solicitantes de empleo de los condados en centros tecnológicos bien establecidos al comienzo de la pandemia.

Implicaciones de una fuerza laboral geográficamente diversa en la economía digital

La mayor consecuencia social individual de las tendencias duales de aceptación corporativa del trabajo remoto y el mayor interés de las personas en los trabajos de la economía digital es la posible distribución geográfica de oportunidades. Las dos tendencias juntas podrían romper la pegajosa concentración de empleos de la economía digital en ciudades particulares.

El grupo comercial de tecnología de la información CompTIA calculó que en 2019 había casi 1 millón de empleos de TI sin cubrir en los Estados Unidos, y el U.S. Bureau of Labor Statistics estima que el empleo para los desarrolladores de software crecerá un 22% entre 2020 y 2030. Estas tendencias indican que el tamaño de la mano de obra de la economía digital podría aumentar y expandirse geográficamente, lo que finalmente abriría las puertas al trabajo de la economía digital para millones de personas.

La difusión de empleos de la economía digital en los Estados Unidos también hará que las economías locales sean más sólidas frente a las recesiones económicas regionales, ya que permite a los municipios diversificar su fuerza laboral.

En el pasado, muchos avances tecnológicos de la comunicación (como el telégrafo, el teléfono, el fax e Internet) no han resultado en un cambio tan significativo en la fracción de personas que trabajan de forma remota. Lo que es diferente esta vez tiene menos que ver con los cambios tecnológicos provocados por la pandemia y más con los cambios sociales. Las normas en torno al trabajo han cambiado. Las empresas están más dispuestas a contratar trabajadores remotos, y nuestros datos sugieren que más personas en más lugares están interesadas en el trabajo que se puede realizar de forma remota. Estos cambios en ambos lados del mercado laboral han abierto una posibilidad para el futuro del trabajo donde las personas que viven más allá de las ciudades superestrellas y las estrellas en ascenso pueden participar en la economía digital.

E

l impacto de la IA, y en particular de la IA generativa, está sintiéndose en todas las industrias. Pero mientras los ejecutivos están entusiasmados con el potencial de esta tecnología, los trabajadores a menudo desconfían de lo que podría significar para ellos, sus trabajos y su futuro. Estas percepciones divergentes están creando nuevas tensiones y presentando nuevos desafíos para ambos grupos.

Estas tensiones tienen su origen (directa o indirectamente) en el acceso a datos contextuales de alta calidad. Los datos son la información que necesitan los algoritmos de aprendizaje automático para funcionar, y la IA está compuesta por estos algoritmos. Por lo tanto, quienes tienen acceso a datos de alta calidad pueden entrenar IA de alta calidad. A menos que los trabajadores y las organizaciones puedan abordar este problema de los datos de una manera significativa y duradera, el conflicto continuará dirimiéndose mediante enfrentamientos y negociaciones parciales.

Las cooperativas de datos ofrecen un camino significativo hacia adelante. Son un modelo organizacional que permite a las personas agrupar sus datos con el propósito de obtener poder de negociación frente a las empresas que analizan sus datos. Estas cooperativas enfatizan el control individual, el uso ético y el trato justo, y permiten a los usuarios conservar la propiedad y el control de su huella digital. Además, en muchos casos, ofrecen la monetización con fines de lucro de los datos de los miembros de la cooperativa, permitiendo que terceros obtengan información de esos datos (de una manera responsable y que preserve la privacidad).

Los datos como un nuevo factor de producción

El impacto de la tecnología en los empleados y sus empleadores suele analizarse como un juego de suma cero entre ambas partes, donde la automatización aumenta las ganancias de los empleadores mientras reduce los puestos de trabajo para los empleados. Sin embargo, la dependencia de la IA de los datos frescos desafía esta visión.

Las organizaciones que dependen de las capacidades actuales de la IA pueden (tarde o temprano) descubrir que los algoritmos que utilizan comienzan a funcionar peor que antes debido a la «decadencia del modelo», es decir, el deterioro del rendimiento de la IA con el tiempo. La razón es que los datos con los que fueron entrenados ya no son representativos de la realidad en la que la IA debe operar.

Nuestras preferencias, contexto, sentido del humor, gustos y modas cambian constantemente. Y nosotros, los humanos, somos necesarios para revelar nuestras preferencias. Los datos más valiosos serán sobre nosotros mismos, y es nuestra interacción con los sistemas digitales la que genera esos datos. Eliminar al ser humano implica eliminar los datos sobre la persona para la cual la IA está diseñada para generar contenido.

Este hecho, que surge únicamente de la naturaleza de la IA y no de otras tecnologías que en el pasado han afectado al mercado laboral, sorprendentemente puede ayudar a alinear las necesidades de los empleadores y los empleados, ya que los empleados humanos son fundamentales para generar nuevos datos que eventualmente impulsen la IA.

Las cooperativas de datos son a los datos lo que los sindicatos son al trabajo

En el contexto laboral, son los conocimientos de primera mano de los empleados, sus habilidades para resolver problemas y sus competencias en evolución las que cambian con cada nuevo desafío e innovación. Por lo tanto, los datos más valiosos para la IA que puede asumir las tareas de los trabajadores provendrán directamente de las tareas que estos realizan.

Es aquí donde las cooperativas de datos ofrecen un nuevo enfoque para la gestión de datos al permitir que los trabajadores sean copropietarios y gestionen sus datos colectivos a través de un proceso de toma de decisiones más o menos descentralizado. Esto sucede porque los miembros de una cooperativa de datos pueden extraer datos que actualmente están aislados en diferentes fuentes y combinarlos en un solo conjunto. La agregación de datos que los miembros generan a partir de diversas fuentes y situaciones puede conducir al desarrollo de nuevos productos, servicios y modelos de negocio que serían inalcanzables mediante contribuciones individuales o utilizando datos de una sola fuente.

Además, una vez que los trabajadores comienzan a ver la monetización de sus datos por parte de las cooperativas, es mucho más probable que reorganicen sus propios procesos para facilitar una mejor recopilación de datos, lo que a su vez puede generar mejores resultados de IA para la organización y mayores ingresos por datos para los trabajadores.

Ahora que los datos se utilizan cada vez más como un factor de producción (es decir, como insumo) en la economía, parece natural que las cooperativas de datos surjan como una solución. Esta es la misma lógica que llevó al desarrollo de los sindicatos en el pasado: la fragmentación de la estructura de propiedad del factor de producción (ya sea datos o trabajo) impide que cualquier individuo tenga poder de negociación frente al empleador.

Lo que esto significa para el futuro de las relaciones laborales

Para que se libere este valor económico (y para que tanto empleadores como empleados prosperen en la economía de los datos) todos los involucrados deben aumentar su nivel de alfabetización en datos. Tanto los trabajadores como los empleadores deben comprender cómo los datos crean valor mediante la agregación y el análisis para revelar información y patrones que puedan mejorar la toma de decisiones y entrenar modelos de IA. Además, los empleados deben comprender cómo contribuyen a la creación y gestión de dichos datos mientras trabajan, y utilizar la influencia colectiva que les otorgan las cooperativas, con el fin de tener una discusión adecuada sobre el futuro del trabajo.

Para aprovechar al máximo los datos que las personas producen y, al mismo tiempo, garantizar que los trabajadores tengan control sobre qué datos ofrecen y reciban una compensación justa por ellos, los empleadores y los empleados deben seguir estos pasos para poder dar forma al futuro de la economía digital y, por ende, al futuro del trabajo:

1. Evaluar los recursos y el potencial de los datos internos de la organización.

Los empresarios y los empleados deben comenzar por realizar una auditoría exhaustiva de los datos que la organización ya recopila y genera, centrándose en identificar los datos que podrían ser valiosos para la formación o el análisis de IA.

2. Involucrar a los empleados en programas de alfabetización en datos.

Las organizaciones pueden implementar programas de capacitación para mejorar la alfabetización en datos de sus empleados. Al formarlos sobre cómo sus actividades diarias generan datos valiosos, la importancia de estos datos en el desarrollo de la IA y cómo pueden participar en cooperativas de datos, se crean conocimientos valiosos.

3. Incorporar cláusulas de cooperativas de datos en los contratos de trabajo.

Al actualizar los contratos de trabajo para incluir cláusulas que reconozcan los derechos de los empleados sobre sus datos y describan cómo pueden utilizarse sus datos en cooperación con las cooperativas de datos, las organizaciones pueden posicionarse como pioneras en este ámbito. Esto garantizaría la transparencia y proporcionaría un marco jurídico para el uso de los datos, y puede ayudar a atraer nuevos talentos.

Dada la naturaleza dinámica de la sociedad, la IA necesitará (al menos en el futuro previsible) los datos y la orientación de los humanos para generar valor real. Por lo tanto, los trabajadores, deben enfocarse en comprender la interacción entre capital, trabajo y datos, y comenzar a guiar la discusión sobre el futuro del trabajo con una comprensión adecuada de la naturaleza de la IA.

Los líderes empresariales también deben comprender las dependencias entre capital, trabajo y datos para proponer proactivamente marcos colaborativos que permitan a las organizaciones (y por ende a la sociedad) prosperar en la era de la IA.