Cómo elaborar estrategias de innovación de TI para obtener valor en el mundo real

Jeff Dirks está fascinado por las nuevas tecnologías como la IA generativa. Pero cuando se trata de la implementación, el director de información y tecnología de TrueBlue, elige un camino que sigue a los primeros usuarios. “Estamos en la mayoría temprana”, es la autoevaluación contundente del CIO/CTO.

Aunque a muchos líderes de TI les gustaría pensar en sí mismos y que otros piensen en ellos, como la vanguardia de la adopción de nuevas tecnologías, la gran mayoría se encuentra en medio de una curva de campana, con los innovadores a la cabeza y los rezagados detrás. Pero no hay un lugar "correcto" para estar a lo largo de la curva. El truco es saber a dónde pertenece su organización y aprovecharla al máximo.

“Las organizaciones que están dispuestas a explorar nuevas tecnologías y ser las primeras en su industria enfrentan el riesgo más alto y el retorno potencial más alto de la nueva tecnología. Pero son muy pocas empresas”, dice Brian Burke, vicepresidente de investigación para innovación tecnológica de Gartner. Un enfoque mucho más inteligente para la mayoría de las organizaciones es explotar la adyacencia: vigilar a los innovadores en industrias similares y, cuando sea el momento adecuado, adoptar las tecnologías que están utilizando.

“Si está en la banca y ve que una compañía de seguros ha adoptado una tecnología, podría adoptarla como la primera en su industria, obteniendo la ventaja de ser el primero en actuar con menos riesgo”, dice Burke.

Dirks se adhiere a esa filosofía para TrueBlue, cuyo negocio principal, PeopleReady, es proporcionar una plataforma para conectar de manera eficiente a los trabajadores con las empresas que tienen necesidades laborales eventuales. Para TrueBlue, las llamadas empresas de "gig-economy" como Uber y Lyft y los competidores respaldados por empresas como Wonolo e Instawork son referentes adyacentes. Si bien estas empresas son tecnológicas, TrueBlue está evolucionando de las tiendas físicas a lo digital, un camino que exige una innovación incremental, en lugar de radical.

La galardonada aplicación Affinix de TrueBlue, que tiene como objetivo hacer que los reclutadores sean más eficientes al predecir qué candidatos tienen la mayor probabilidad de éxito, implementa ciencia de datos, aprendizaje automático y RPA, tecnologías que Dirks llama convencionales. De acuerdo con ese enfoque, Dirks está explorando el uso de la tecnología blockchain para crear un libro de contabilidad confiable de las credenciales de los trabajadores eventuales, incluidas facetas como la verificación de antecedentes y de drogas. Aunque blockchain ya no es nuevo, usarlo de esta manera sería una novedad en la industria de los empleados por proyecto, dice Dirks.

 

Institucionalizando la innovación

Lejos de la vía rápida de la ciencia de datos respaldada por empresas, las agencias gubernamentales a menudo se encuentran entre las organizaciones rezagadas y de mayoría tardía. “En el sector público, hay una propensión a no mover el barco. Pero ese no siempre es el enfoque correcto”, dice Feroz Merchhiya, CIO y CISO de la ciudad de Glendale, Arizona. Clasifica a la ciudad entre la mayoría temprana y la mayoría tardía, según el proyecto.

Cuando el estado de Arizona centralizó la recaudación de impuestos estatales sobre las ventas hace varios años, los municipios como Glendale lucharon con la ineficiencia de recaudar impuestos, enviarlos al estado y luego recibir su parte en los desembolsos.

“No teníamos una solución para hacer esto. Era muy engorroso tanto para las ciudades como para las empresas. Había una gran cantidad de interacciones complejas que debían tener lugar”, dice Merchhiya. Habiendo explorado los eventos de la industria y discutido la situación con los analistas, él y su equipo descubrieron que no había una solución lista para usar.

“Cuando nos dimos cuenta de que no había nada disponible, pensamos que sería una buena idea desarrollarlo por nuestra cuenta”, dice. Con su propio personal y una cantidad similar de trabajadores eventuales, Merchhiya lideró el desarrollo de AZ Tax Central, que Glendale ahora está usando y poniendo a disposición de otras ciudades por un cargo que solo cubre los costes.

Con ese exitoso proyecto en su haber, Merchhiya busca institucionalizar el proceso de innovación. Sabiendo que la innovación en el gobierno nunca puede tener éxito sin el apoyo administrativo y los dólares del presupuesto, el experto convoca reuniones anuales con funcionarios para conocer los problemas que enfrentan y generar ideas sobre cómo la tecnología podría abordarlos.

“Una cosa es hacer innovación accidental. Otra es poner en marcha un proceso. Estoy tratando de no ser un innovador accidental; la única forma en que puedo hacerlo es involucrar al negocio invitando a todos a reunirse y conversar”, dice.

 

Adaptando la innovación para el impacto en el mundo real

El compromiso también es importante en la Autoridad de Agua y Alcantarillado del Distrito de Columbia (DC Water), una agencia que presta servicios a la capital de la nación y la región circundante, incluido el aeropuerto de Dulles. “Tienes que abrazar a las personas para que se sientan cómodas al sugerir ideas y no decepcionarte si su idea no avanza”, dice Thomas Kuczynski, vicepresidente de TI en DC Water.

Aunque el presupuesto de la corporación contiene una asignación para trabajo experimental, TI debe estar atento a los desafíos del mundo real. Kuczynski dice que la adopción de tecnología de la agencia a veces cae en cada una de las clasificaciones de Rogers, según el proyecto. “Nuestro enfoque es tener un impacto positivo en el negocio lo más rápido posible”, dice Kuczynski. “Nos enfocamos en oportunidades donde creemos que podemos crear eficiencias y mejorar las operaciones”.

Por ejemplo, DC Water comenzó a usar un producto basado en inteligencia artificial llamado PipeSleuth para inspeccionar el sistema de alcantarillado. PipeSleuth envía un dron sobre ruedas a través del sistema para buscar anomalías en las tuberías. Mediante el uso de tecnología de redes neuronales de aprendizaje profundo, etiqueta los defectos y produce un informe, en lugar de requerir que los operadores vean montones de videos, como es necesario con los sistemas basados ??en CCTV.

El uso de PipeSleuth ha permitido a DC Water reducir sustancialmente el coste de las inspecciones de tuberías, lo que permite a la agencia inspeccionar más tuberías al mismo costo. “Cuanto más podamos inspeccionar regularmente, más mejoras podremos hacer porque entendemos mejor el sistema. Si podemos hacer más inspecciones por dólar, podemos aplicar ese dólar de reparación a un problema mayor porque sabemos más sobre mi sistema”, dice Kuczynski.

Otra innovación de DC Water es un sistema de gestión de eventos que integra en un solo tablero datos SCADA, llamadas entrantes, órdenes de trabajo, datos de USGS, pluviómetro y otras entradas de IoT de sensores que rastrean la presión, el flujo y el nivel del agua. El sistema también realiza un seguimiento del personal y los vehículos a través de GPS para enviar rápidamente al personal de reparación a los puntos problemáticos de mayor prioridad.

“El sistema de despacho integra TI y OT en un solo tablero. Ahora podemos gestionar las emergencias con mayor eficacia. En el pasado, si recibíamos 20 llamadas sobre un problema, podía haber 20 órdenes de trabajo. Ahora esas llamadas se consolidan en una sola orden de trabajo”, dice. 

 

El arte de la selección

Ty Tastepe, vicepresidente senior y CIO de Cedar Fair Entertainment Company, un operador de 13 parques de atracciones y centros turísticos en los EE. UU. y Canadá, dice que su empresa tiende a estar en la categoría de "seguidores rápidos", un espacio que generalmente se reconoce para sentarse en algún lugar entre los grupos de adopción temprana y de mayoría temprana.

“Observamos las implementaciones de tecnología no solo en nuestra propia industria, sino también en industrias adyacentes como el comercio minorista y los servicios de alimentos”, dice Tastepe. Agrega: "Si no hubiera una tecnología probada, consideraríamos ser uno de los primeros en adoptar o intentar probar algo nuevo para abordar un desafío comercial". 

“Las buenas ideas abundan; el desafío es identificar las tareas obligatorias y si un proyecto se ajusta al presupuesto y las limitaciones de recursos”, dice el CIO. Debido a que Cedar Fair es una empresa pública, Tastepe piensa en términos de generar resultados. Él dice que las nuevas tecnologías deben responder sí al menos a una de las tres preguntas: ¿Genera ingresos? ¿Mejora la eficiencia? ¿Cumple con los requisitos de cumplimiento?

“Siempre habrá restricciones presupuestarias; es por eso que la diligencia debida por adelantado es importante. Hacemos un proceso de descubrimiento. Una vez que el patrocinador comercial elabora una carta para una iniciativa que puede habilitarse mediante una implementación de tecnología, discutimos los méritos de la iniciativa en el comité de administración de cartera”, dice. El siguiente paso es desarrollar el modelo comercial y los costes, a veces con la ayuda de un socio. “Si decidimos seguir adelante con el proyecto, podríamos hacer una prueba de concepto antes de implementarlo a escala”, agrega.

Burke, de Gartner, está de acuerdo con Tastepe en que es esencial filtrar el campo de las tecnologías a unos pocos candidatos plausibles. “Cuando estás explorando nuevas tecnologías, es tanto un arte como una ciencia”, dice el analista. Por lo general, las organizaciones escanean varios cientos de tecnologías, un número que debe reducirse a un par de docenas para un estudio serio, dice Burke.

 

Saber cuándo tirar del enchufe

Una empresa ampliamente reconocida por estar en la categoría de innovadores es Amazon.com, que invierte voluntariamente en conceptos de alta tecnología como Amazon Go. Aunque Amazon ha construido un par de docenas de tiendas de este tipo, el minorista gigante anunció recientemente el cierre de varias. Además de controlar las tiendas Go, Amazon.com habría reducido su iniciativa de entrega de drones. Si bien tales exploraciones y reversiones son más de lo que la mayoría de las empresas pueden arriesgar, subrayan la importancia de evaluar continuamente los pilotos para garantizar que haya suficiente valor garantizado para seguir adelante con el concepto.

“En el caso de Amazon, son muy buenos para probar la tecnología y luego abandonarla si no funciona”, dice Ananda Chakravarty, vicepresidenta de investigación de mercadeo minorista de IDC. Una de las razones de la reducción de Go, según el analista, es que el coste de las cámaras se redujo significativamente, lo que las convirtió en una mejor opción tecnológica que los sensores que implementó Go para rastrear el inventario en los estantes.

Aun así, según Chakravarty, gigantes como Amazon y Walmart, que también experimentaron con las cajas Scan-and-Go y los drones de entrega, pueden permitirse el lujo de probar y aprender de cosas que otros no pueden.

“Hay cierto valor agregado real en un enfoque de prueba y aprendizaje”, dice el analista. Por ejemplo, explica, Amazon.com planeó inicialmente vender la tecnología Go a otros minoristas, y cuando eso no funcionó, la compañía decidió apuntar a Go a nichos de mercado como aeropuertos, estadios y lugares de transporte, donde los consumidores colocan el valor más alto en la conveniencia de una experiencia sin fricciones.

 

Cheques y saldos

Rajiv Garg, profesor asociado de sistemas de información y gestión de operaciones en la Universidad de Emory, dice que formar un equipo diverso para evaluar nuevas tecnologías es un paso esencial. El grupo debe abarcar múltiples departamentos corporativos y una variedad de datos demográficos. “Es posible que necesite un millennial en su equipo para preguntar cómo su organización está impactando en el medio ambiente y la sociedad”, sugiere. Una vez que el equipo esté completo, aconseja, déjelos sueltos para explorar.

“Envíelos a conferencias, cómpreles auriculares VR. Si al equipo no le gusta una tecnología, está bien porque pueden encontrar otra que les guste”, dice el profesor. La IA generativa ha llegado a un punto en el que exige ser evaluada, según Garg. “ChatGPT y DALL-E van a integrarse en nuestro trabajo de alguna manera. Necesita involucrar a los empleados y usarlos en su lugar de trabajo”, dice.

Con demasiada frecuencia, dice Burke de Gartner, la emoción de trabajar con nuevas tecnologías hace que las organizaciones se apresuren y no realicen la diligencia debida antes de tiempo.

“Las empresas que han evaluado una oportunidad tecnológica antes de lanzar una prueba de concepto son una pequeña minoría de empresas. Por el contrario, la mayoría de las organizaciones identifican una tecnología ingeniosa y luego se lanzan a una prueba piloto sin haber hecho lo más fácil: determinar si realmente les ayudará de alguna manera”, dice Burke.