Las decisiones tecnológicas ya no se toman solo por intuición. Hoy, la data-driven decision making permite respaldarlas con métricas reales. Los datos para tomar decisiones son un activo estratégico, por lo que directivos y directivas han de saber qué datos existen, cómo se recopilan, cómo se almacenan, cómo se protegen y cómo se utilizan.
No hace falta ser experto o experta, pero sí entender los conceptos básicos e identificar qué problemas se necesita resolver antes de optar por cualquier solución. Para ello, fórmate con programas como Ingeniería de Desarrollo de Software, Computer Entrepreneurship Bachelor (CEB).
Importancia de que los directivos comprendan la tecnología
La tecnología, más allá de ser un apoyo para cualquier empresa, es clave en el desarrollo del negocio. Hoy en día, se toman decisiones con ayuda de inteligencia artificial, se usan sistemas en la nube o automatizan tareas en todo tipo de departamentos, no solo IT. Por otra parte, esta también influye en la forma en la que los clientes perciben la empresa, aumenta la rentabilidad, redefinen las competencias internas y exigen nuevos perfiles profesionales.
Un/a directivo/a debe ser capaz de identificar riesgos y oportunidades reales, transmitir con claridad las necesidades a expertos técnicos y asegurar que la tecnología empleada esté bien alineada con los objetivos de la empresa en cuestión. Por ejemplo, si se opta por implementar RPA, el trabajo no acaba instalando un software, también hacen falta cambios de roles, saber cuál será el retorno de la inversión, etc.
Conocer el lenguaje tecnológico sin ser técnico
Muchos directivos se sienten intimidados por los términos tecnológicos y no hace falta ser experto, solo entender lo suficiente para tomar decisiones estratégicas. Cloud computing, inteligencia artificial, machine learning, ciberseguridad, RPA y blockchain son algunos de los conceptos que todo directivo/a debería conocer.
1. Cloud Computing
En este modelo de prestación de servicios escalable, los recursos informáticos se alquilan en lugar de comprarse. Por ejemplo, una startup que usa cloud can reducir la inversión inicial y aumentar su infraestructura según demanda en lugar de comprar servidores.
2. IA y Machine Learning
Los sistemas basados en inteligencia artificial y machine learning aprenden de los datos para tomar decisiones o hacer predicciones. Una aseguradora podría calcular riesgos de pólizas más rápido y mejorar sus precios, haciendo que sean personalizados.
3. Cybersecurity
La ciberseguridad son prácticas destinadas a proteger sistemas y datos frente a ataques como phishing. Para ello, una empresa puede invertir en hacer simulacros de seguridad que ayuden a reducir en un 70% las brechas.
4. Automatización y RPA
Estos software hacen las tareas repetitivas automáticamente. Por ejemplo, un banco puede automatizar la gestión de reclamos rutinarios para que el personal disponga de tiempo libre para otras tareas más importantes para el negocio.
5. Blockchain
Esta tecnología de registro distribuido no se puede modificar con facilidad, por lo que permite transacciones seguras que pueden aprovechar todo tipo de empresas. Las de logística usan blockchain para mejorar la trazabilidad y, por ende, la confianza de sus clientes.
Entender el negocio antes de usar tecnología
Un error bastante común es adoptar tecnologías por el simple hecho de estar “de moda”, sin embargo, un buen directivo o una buena directiva debe preguntarse primero qué problema está intentando resolver y qué datos para la toma de decisiones utilizar. Optar por tecnologías muy avanzadas o no adecuadas para las necesidades de la empresa, pueden terminar siendo un gasto innecesario o complicarlo más.
This framework ayuda a mejorar la toma de decisiones basada en datos, permitiendo identificar oportunidades tecnológicas y evitar decisiones impulsivas, descartando decisiones impulsivas o mal alineadas:
- ¿Cuál es el problema o la necesidad real del negocio?
- ¿Cómo afecta este problema a los resultados o a los clientes?
- ¿Es la tecnología X la mejor manera de solucionarlo?
- ¿Quiénes se verán involucrados en esta decisión?
- ¿Qué recursos necesitaremos (tiempo, dinero, personal)?
- ¿Cuál será el retorno esperado y en cuánto tiempo?
- ¿Qué riesgos técnicos y humanos existen?
- ¿Cómo sabremos si la decisión fue un éxito o fracaso?
A partir de aquí, cabe recordar que una decisión u otra también implica responsabilidad: qué procesos se deben automatizar y cuáles no, cómo se protegen los datos y la privacidad de los clientes, qué consecuencias puede tener su uso, etc. Hablamos de gobernanza tecnológica cuando nos referimos a los parámetros bajo los que se usa la tecnología de la organización: normas, responsables y procesos.
El papel de las personas en la tecnología
Es importante tener en cuenta que la tecnología no funciona por sí sola, sino que depende del equipo humano que la usa. Para un/a directivo/a, esto implica prestar atención a gestionar el talento, fomentar una cultura de innovación y gestionar el cambio.
1. Gestionar el talento
Es necesario contratar personas con habilidades técnicas y combinarlas con roles estratégicos, evitar que IT y otras áreas trabajen aisladas a la par que se fomenta el aprendizaje continuo. Un error bastante común es subestimar la brecha de habilidades: si se trae tecnología pero no se prepara a las personas, es probable que la implementación falle.
2. Cultura de innovación
La cultura empresarial determina si acepta el cambio o lo rechaza, así que una figura directiva puede promover la experimentación de nuevas ideas, celebrar oportunidades de aprendizaje tras fracasos y reforzar una visión compartida entre todos los equipos. Para entenderlo mejor, una empresa que organiza hackathons internos genera ideas e incentiva la colaboración.
3. Gestionar el cambio
Cuando se implementa una nueva herramienta o sistema, se debe informar de los cambios a todos los departamentos de la organización, en especial a aquellos que van a beneficiarse de la tecnología en cuestión, así como ofrecer el entrenamiento necesario y apoyo continuo a posteriori. De no hacerlo, incluso la mejor tecnología del mercado puede fracasar porque los empleados no llegan a adoptarla.
En definitiva, la data-driven decision making se ha convertido en una competencia esencial para cualquier directivo que quiera alinear tecnología, negocio y resultados.
