Transcripción del podcast
Simon London: Hola y bienvenidos a esta nueva edición de McKinsey Podcast con su anfitrión, Simon London. El futuro, según dicen, ya llegó; solo que no está distribuido uniformemente. Esto resume de cierta manera el estado actual de la producción industrial. Algunas fábricas ya están avanzando a buen ritmo hacia el futuro, combinando automatización, inteligencia artificial, Internet de las Cosas (IoT) y demás para cambiar fundamentalmente su manera de operar. Pero la mayoría de los productores enfrenta dificultades para desplegar estas tecnologías a escala. Para averiguar por qué, visité en Nueva Jersey a los Socios de McKinsey Katy George y Enno de Boer. Enno y Katy acaban de finalizar un proyecto de investigación conjunta con el Foro Económico Mundial para identificar y conocer mejor a estos productores “faro”, ejemplos de mejores prácticas en los albores de la cuarta revolución industrial. Katy y Enno, gracias por compartir este momento. Bienvenidos al podcast.
Enno de Boer: Feliz de estar aquí.
Katy George: Lo mismo digo. Gracias por invitarnos.
Simon London: Enno, acabas de regresar de una especie de “gira mundial” recorriendo varias de estas plantas de fabricación. Cuando pienso en el futuro de la producción, imagino grandes plantas completamente nuevas, cientos de robots y no muchas personas. ¿Es eso con lo que te encuentras en líneas generales?
Enno de Boer: En realidad es lo opuesto. Lo que observamos es que en esta revolución industrial, es posible usar como punto de partida el equipamiento existente. La mayoría son proyectos “brownfield”. Observemos por ejemplo el caso de uno de nuestros “faros”, la planta de Procter & Gamble de Rakona, República Checa. Se trata de una planta construida en 1875.
Simon London: Nada más alejado de una planta nueva. Es casi lo menos nuevo que uno podría imaginar.
Enno de Boer: Obviamente la tecnología también se puede aplicar a plantas nuevas o “greenfield”, pero es perfectamente utilizable en entornos “brownfield”. Los sensores se han vuelto tan accesibles que es posible colocarlos en plantas que ya cuentan con equipos instalados y poner los datos a trabajar.
Katy George: Una de las cosas que encuentro más atractivas es que esto no solo permite utilizar los activos de una nueva manera, sino que también aplica a la fuerza laboral. ¿Cómo podemos aprovechar mejor la fuerza laboral existente y mejorar su capacitación (o formarlos en otra especialidad) para operar exitosamente con las nuevas tecnologías? Como dijo Enno, lo que estamos observando en todo el mundo es que algunas de las plantas más avanzadas en la “Industria 4.0” no solo están utilizando activos existentes sino además la misma fuerza laboral. Las personas aprenden nuevas habilidades y adecúan su forma de trabajar.
Simon London: OK. Claramente lo que acaban de explicar echa por tierra con mis preconceptos. No estamos hablando de enormes plantas greenfield operadas por robots. ¿Qué tecnologías observan cuando visitan esas plantas?
Enno de Boer: Déjame comenzar por el ejemplo más conocido: mantenimiento predictivo. Ese es solo un caso de uso. Allí uno puede ver cómo las diferentes tecnologías se combinan para innovar en la manera de llevar a cabo el mantenimiento en el futuro. Y el futuro es ahora.
Primero, tenemos sensores en las máquinas, que generan señales que la IoT combina en un “lago de datos”. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) ayudan a analizar los datos, incorporarlos y extraer significado de ellos. Esa es la parte de la “inteligencia”.
Ahora estamos sumando automatización. La automatización ayuda a programar los trabajos de mantenimiento y a ordenar las piezas de repuesto que el ingeniero de mantenimiento necesita para hacer su trabajo. El ingeniero de mantenimiento arriba al sitio, equipado con un dispositivo de realidad aumentada (AR), y recibe instrucciones sobre cómo hacer el trabajo. Para ello no necesita entrenamiento exhaustivo. Si surge algo verdaderamente complicado, puede llamar a un experto para que lo asista o reemplace. El mantenimiento es completamente diferente a lo que conocemos.
Simon London: El mantenimiento predictivo es apenas un caso de uso, pero es relevante porque reúne diferentes tecnologías en procesos radicalmente distintos para lograr avances radicales en la mejora del desempeño.
Enno de Boer: Correcto. Para darte otro ejemplo, la gestión digital del desempeño es también un caso de uso de alto impacto. Todos conocemos los tableros utilizados en las plantas de fabricación. Los encontraremos en cualquier planta que visitemos hoy día, con los indicadores clave de desempeño (KPIs) más importantes resaltados.
Pero eso no es gestión de desempeño digital. Para ello se requiere que los tableros reciban información en tiempo real de sensores instalados en los equipos. Ya no es necesario discutir en las reuniones si los datos son correctos porque hay una sola fuente de verdad. Están allí, son correctos y se los obtiene en tiempo real, apenas finalizado el turno de trabajo, lo que permite resolver los problemas en el momento. Ahora lo que queremos es examinar a fondo los datos para sacar conclusiones válidas. La tecnología hace posible analizar datos, extraer significado y con ello resolver un problema; en el pasado probablemente nos hubiera llevado un par de semanas arribar a una respuesta. Ahora podemos hacerlo casi de inmediato. Y gracias a ello, podemos aspirar a un nuevo nivel de desempeño en la gestión.
Katy George: Otro buen ejemplo es el uso de procedimientos operativos estándar (SOPs) digitales. Se trata de algo muy interesante, ya que básicamente elimina las viejas y horribles notebooks que se usaban en las plantas para listar los diferentes procedimientos y entrenar a los empleados. Tengo plantas donde el personal es capacitado en cientos de procedimientos, y por supuesto no pueden recordarlos a todos. Para solucionarlo, los SOPs ahora están en una pantalla que pueden visualizar en tiempo real. Es algo así como pasar de usar un mapa a un sistema GPS.
Al poder visualizar los SOPs en tiempo real, si hay una variación – en la condición de una pieza – es posible hacer cambios inmediatos para reflejar los nuevos procedimientos necesarios para esa nueva condición o tarea. Esto es muy interesante porque eleva la productividad del personal y al mismo tiempo genera grandes mejoras de calidad.
En muchos casos, las plantas descubren que el error humano es una de las principales fuentes de variabilidad, desviación, pérdida de productividad o errores de cualquier tipo. Esto elimina el error humano, porque les dice a las personas qué es exactamente lo que deben hacer. También mejora dramáticamente el tiempo necesario para que los trabajadores alcancen un nivel de desempeño estándar en una nueva tarea.
Simon London: Sí. Sería como si uno tuviera muchas menos probabilidades de perderse gracias al GPS, usando nuevamente la analogía.
Katy George: Así es.
Enno de Boer: Te daré un ejemplo. Imagina que tu trabajo es tender el cableado para un avión comercial – una tarea por demás compleja. Las instrucciones de trabajo están contenidas en un manual que puedes visualizar en tu teléfono. En estos días, los operadores utilizan herramientas de realidad virtual y reciben instrucciones en el momento. El resultado es que ya no cometen errores, y son mucho más productivos. Y el cambio les agrada, porque ya no necesitan parar para consultar las instrucciones y volver a empezar todo el tiempo.
Katy George: Muchos de nuestros clientes han implementado tecnologías individuales para casos de uso específicos, muchas veces porque deseaban realizar un piloto para demostrar los beneficios para esos usos. Las plantas “faro” han logrado desplegar exitosamente varios casos de uso diferentes. No hay una receta única para llegar a la combinación correcta. Pero están haciendo más y más pilotos. Esa combinación genera una escala diferente que transforma el desempeño de la planta y su cultura por completo.
Simon London: Se ha investigado sobre eso, ¿no es así? Que hay una cantidad de casos de uso ideal, y que deben abordarse como un “portafolio”.
Enno de Boer: Sí. Vemos que unos 20-30 casos de uso, aplicados en una misma planta, generan una transformación del valor.
Bayer, en Italia, logró elevar su productividad el 40 por ciento. La planta de Bosch en Wuxi (China) estaba operando con una OEE (efectividad de equipos) de 94 por ciento, y logró sumar el 6 por ciento de capacidad restante sin necesidad de inversiones de capital. Esos son cambios muy significativos en el desempeño.
Katy George: Lo importante de esto – si me permiten agregar algo – es que no se trata de plantas que estaban rezagadas respecto de la industria y recurrieron a la tecnología digital y la automatización para convergir. Por el contrario, lo que vemos es a algunas de las mejores operaciones de todos los sectores descubriendo que pueden ir aún más allá en áreas donde se destacaban – como fabricación Lean y otras – y explotar esas fortalezas, llevando su desempeño a un nivel superior usando las nuevas tecnologías.
Las mejoras de desempeño no ocurren en una sola dimensión. No es solo la productividad lo que mejora; la calidad también lo hace. Los avances se dan en productividad, flexibilidad y agilidad. Otra cosa que observamos, en las plantas “faro” y más ampliamente en nuestra investigación, es que esto se da en un contexto donde el ganador se queda con todo.
Muchos de nuestros clientes nos preguntan, “¿No es suficiente con seguirlos de cerca? La incertidumbre es muy alta en lo que respecta a la tecnología.” Y la respuesta es “Probablemente no.” Los adelantados se quedan con la mayor parte del botín. Y quienes los siguen tienen dificultades para capturar un beneficio económico similar.
Simon London: ¿Sabemos a qué se debe esto?
Katy George: La razón es que los líderes han logrado reposicionarse óptimamente en términos de estructura de costos, experiencia del cliente y flexibilidad para adaptarse a los nuevos patrones de demanda, entre otras cosas.
Enno de Boer: Por ejemplo, si hablamos de innovación, UPS y Fast Radius lograron cambiar las reglas de juego para la gestión de piezas de repuesto. Ya no ponen las piezas en las estanterías de una tienda o depósito por años. Ahora utilizan impresoras 3D en sus instalaciones y fabrican y distribuyen las piezas a pedido. Eso implica cambiar el juego por completo. Si alguien logra implementarlo a escala, resulta muy difícil de seguir.
Simon London: ¿Cómo se puede prevenir, desde el equipo directivo, que con el advenimiento de las nuevas tecnologías las personas se sientan apenas como un engranaje de una máquina automatizada, donde reciben instrucciones y realizan una tarea bajo supervisión constante y son evaluadas con relación a benchmarks y tiempos y procedimientos estándar?
Katy George: En cierto sentido, esto es un avance respecto de lo se ha visto en las plantas de producción durante los últimos 50 años. La línea de ensamblado fue sin dudas lo peor en el sentido de recibir una tarea asignada, ser parte de una gran máquina y limitarse a realizar esa tarea repetitivamente, sin posibilidad de hacer otra cosa.
El sistema de producción Lean de Toyota despierta la creatividad y el potencial de las personas. Los empleados aún realizan trabajos estándar, de carácter transaccional, pero también tienen la misión de mejorar continuamente esos estándares junto con sus compañeros de equipo. Tienen control sobre el sistema en el sentido de que pueden enviar una alerta Andon si hay un problema que requiere atención.
Ahora hablamos de un paso más adelante: estamos a punto de eliminar parcialmente el trabajo transaccional estándar y dejar solamente la parte divertida del sistema de producción Toyota (mejora continua, creatividad, etc.).
Y creo que debemos enfrentar el hecho de que esto significará, cuanto menos en algunos entornos de producción, menos personal, pues automatizaremos parte de las tareas habitualmente realizadas por seres humanos. Pero para las personas que continúen en sus compañías, el trabajo será mucho más interesante, ya que se dedicarán a completar tareas creativas y con un mayor grado de relacionamiento. Se tratará de conectarse con los demás y hacer que las cosas sucedan en todo el sistema. Esto agrega más valor y es a la vez más atractivo.
Enno de Boer: En la planta de Schneider Electric vimos que los operadores podían crear sus propias apps digitales y utilizarlas en el trabajo. Ya no necesitan esperar por complejos proyectos de TI que pueden insumir un año, y que cuando finalmente se los completa no se ajustan a la manera en que pueden o desean hacer el trabajo. También notamos un alto nivel de compromiso de los operadores. Están más motivados porque cuentan con las herramientas que necesitan para hacer bien su trabajo.
Simon London: Presumiblemente, éste es uno de los motivos por que las compañías que están a la vanguardia de la industria en los inicios de la cuarta revolución industrial podrían contar con ciertas ventajas, puesto que saben cómo movilizar a la fuerza laboral, cómo aumentar su motivación, y cómo sacar lo mejor de cada persona, todo lo cual es parte del juego.
Katy George: No hay dudas. De hecho, en algunas de las mesas redondas que lideramos con industriales que han estado trabajando en estas transformaciones preguntamos: “¿Cuál es su mayor modo de falla?” Y nos responden: “El principal modo de falla es cuando intentamos transformar digitalmente una planta que previamente no alcanzó a dominar la metodología Lean.” Porque no solo la fuerza laboral no está preparada para un cambio de ese tipo, sino que los procesos tampoco están completamente caracterizados. Las cosas no están suficientemente bajo control para sacar el máximo provecho de la tecnología digital.
Enno de Boer: Estoy de acuerdo con Katy. Pero quisiera agregar que, para alguien que no ha completado el recorrido Lean, no es momento de sentarse a esperar para luego dar el gran salto. Hablábamos acerca de la gestión digital del desempeño. La gestión de desempeño “estándar” que conocemos desaparecerá en pocos años, y será reemplazada por las nuevas herramientas digitales. Pero Katy está en lo cierto. Una buena base de Lean ayuda a atravesar la transformación digital mucho más rápido que si al mismo tiempo que implementamos los cambios debiéramos arraigar también los conceptos básicos de Lean.
Simon London: Mi segunda pregunta de “abogado del diablo”: Las personas que escuchen o lean esto podrían estar pensando, “¿Estamos siendo demasiado optimistas acerca de la cantidad de empleos que se perderán durante esta transición?” Recuerdo que dijeron que los efectos para las personas son evidentes en estos proyectos insignia. Pero, ¿cuál sería la conclusión general en términos de impacto en el empleo?
Katy George: Considero que ésta es otra situación en la que el ganador se queda con todo. Lo que vemos en las plantas “faro” es que logran mejorar rápidamente su capacidad y su productividad, y utilizan esas mejoras para crecer con la misma cantidad de personal y de activos fijos, lo que es algo saludable. La conclusión es que se están quedando con una mayor porción de los beneficios, de alguna manera. Por supuesto, la economía se encuentra en una etapa de expansión de la demanda, y de allí proviene el crecimiento. Pero cuando las cosas sean diferentes y experimentemos una recesión, sin dudas estarán en una posición más favorable gracias a haber modificado su punto de equilibrio.
A la inversa, para las compañías y plantas rezagadas, hay una seria pregunta a responder, y es qué sucederá con ellas cuando intenten convergir con los líderes. Porque no hay dudas de que es posible hacer más con menos recursos. Ese será uno de los principales focos de impacto de la Industria 4.0.
Enno de Boer: Estamos preocupados por los rezagados, y es por ese motivo que estamos colaborando con el Foro Económico Mundial. Una de las misiones de ese trabajo es hallar la manera de difundir la tecnología. Otra es lograr que el crecimiento sea inclusivo, porque no deseamos que haya un desplazamiento de proporciones. Por ello, como mencionó Katy, los rezagados son una gran preocupación. Y no hablamos solamente de las compañías rezagadas, sino también de las redes de producción. Algunos quedarán atrás, y muchos serán desplazados. Queremos estar bien preparados para ese momento.
Simon London: Y en una red de producción, algunas plantas quedan detrás. La pregunta es, ¿qué sucederá con ellas ante una recesión económica? Debemos ser sinceros y reconocer que habrá un impacto sobre la cantidad de empleos y con relación a los niveles de producción. Pero un elemento interesante es que las plantas más avanzadas en la actualidad no están despojadas de seres humanos. No son plantas “greenfield” habitadas por robots en lugar de personas.
Katy George: Por cierto que no. Son en cambio lugares donde el rol de los humanos ha aumentado en importancia, y se ha vuelto más interesante y satisfactorio.
Buena parte de la investigación de llevamos a cabo analizó el rol de la producción industrial en una economía específica y también para la economía global. En la década de 1950, las manufacturas representaban una fuente de trabajo y crecimiento muy, pero muy importante. Eso ya no es así. Y no ha sido así desde hace bastante tiempo. Pero para una economía es clave lograr grandes mejoras de productividad.
El aumento de la productividad es importante porque es lo que impulsa nuestro estándar de vida. Y eso lleva a que sea igual de importante tener un núcleo fuerte de producción industrial. No necesariamente crear el mismo tipo de empleos que en los ‘50, pero sí elevar la productividad. La productividad se ha estancado en los últimos años a nivel global. Se trata de un gran problema. Ésta es una de las maneras en que podemos dar impulso a una mejora de la productividad relevante para todas las economías.
Simon London: Hemos estado hablando bastante sobre líderes, rezagados y ganadores que se quedan con todo. Al analizar la distribución geográfica de los “faros”, ¿hay países con más presencia que otros? ¿Qué patrones observan?
Enno de Boer: Por el momento, podemos decir que la investigación es representativa en ese sentido. Pero lo que hemos notado es una participación más alta de plantas en Asia y particularmente en China, lo que en un principio resultó algo sorpresivo. También hay varias plantas de Europa, y no tantas como podría esperarse en EEUU. Eso llama la atención.
Katy George: Analizando un poco no resulta sorprendente. Hemos analizado estadísticas sobre la adopción de robótica y otras capacidades digitales, y Estados Unidos está por detrás de Alemania y también de Asia. Las áreas en donde EEUU debería tener ventajas competitivas son lugares donde no se está hallando la manera de invertir para crear esas ventajas.
Simon London: Mencionamos las impresiones 3D y la fabricación aditiva durante la conversación. ¿Qué tan difundida está? ¿Dónde se la está adoptando en mayor medida? Luego de algunos años de introducida, ¿cuáles han demostrado ser sus principales aplicaciones?
Enno de Boer: La impresión 3D es una tecnología muy interesante. Crecí en la época donde las impresiones 3D eran prototipos y su costo excesivamente alto. Si lo analizamos ahora, la tecnología está penetrando los mercados masivos. Por ejemplo, muchas de las pequeñas piezas de los smartphones se producen mediante impresión 3D.
¿Cómo lo hacen en forma económicamente viable? Imprimen 100.000 de esas piezas en lotes – la escala lo hace viable –, porque las piezas tienen un diseño exacto y se integran de una manera que no era posible hace algunos años.
Katy George: Pero la impresión 3D no es la única tecnología que posibilitará nuevos niveles de personalización, por ejemplo, o nuevos modelos de negocios. Estamos conversando con un fabricante de indumentaria que está organizando la producción local de prendas personalizadas.
Y para ello utilizará parte de la misma tecnología ya disponible para la confección, pero llevará el diseño de patrones, el corte de las telas y varios otros elementos a un nivel completamente nuevo incorporando automatización flexible y controles digitales. Existen una variedad de tecnologías diferentes que se utilizarán en distintas combinaciones para alcanzar estos beneficios.
Simon London: La otra tecnología a que hemos hecho referencia, sin ahondar en detalles, son los sensores conectados a la Internet de las Cosas. ¿Qué tan importante es la IoT para esta transformación?
Enno de Boer: Muy importante. IoT, si hiciéramos una analogía con el cuerpo humano, vendría a ser el sistema nervioso. Eso es la IoT. Luego tenemos los sensores. Los sensores se conectan con el sistema nervioso. Y por último está el cerebro central, que vendría en este caso a ser la nube.
La IoT se integra a la nube. Allí sucede parte de la inteligencia. Y por otro lado tenemos el cerebro secundario, la IoT y la inteligencia artificial en el otro extremo. De esta manera, tenemos una serie de elementos repetitivos que deben suceder en forma distribuida.
También están los brazos y las piernas, que podemos asimilarlos a la automatización. Así es como todo funciona en conjunto. Y creo que lo que más me atrae de esta disciplina es la manera en que las tecnologías se combinan. Solo si las asociamos de la manera correcta obtendremos los resultados deseados, ya que cada una es una pieza del rompecabezas.
Katy George: La IoT es emocionante por el tipo de impacto transformacional que puede lograr en el “organismo” de una planta de producción. Pero además – cuando se incorpora la IoT al producto final para capturar datos sobre su uso – crea ciclos de feedback increíbles sobre la forma de pensar en el diseño de los productos, el marketing, la producción y los elementos que más importan a los consumidores. ¿Cómo hacer un producto más robusto para el uso que se le da en la práctica? La IoT cambiará las reglas de juego en muchas, muchas industrias.
Simon London: Cuando están trabajando con clientes en este tipo de cuestiones, tratando de ayudarlos a recorrer el camino hacia la fabricación digital, ¿con qué obstáculos se encuentran? ¿Cuáles son los modos de falla que se repiten una y otra vez?
Katy George: El principal modo de falla que notamos, que se materializa de diferentes maneras, es lo que damos en llamar el “purgatorio de los pilotos”: compañías que lanzan proyectos piloto de nuevas tecnologías que por un motivo u otro nunca llegan a alcanzar la escala necesaria para capturar los beneficios buscados.
Para capturar las ventajas de la escala se necesita llevar un caso de uso más allá de cierto punto hasta alcanzar al menos la escala de una planta o una red completa. Pero escalar en el sentido de combinar múltiples casos de uso para crear la conectividad, la cultura, la innovación y el ritmo de evolución que demuestra una planta “faro”.
Hay una gran cantidad de motivos por los que las compañías no logran pasar del purgatorio de los pilotos. Una es la demora en la toma de decisiones, al contar con un proceso demasiado lento para adquirir nueva tecnología o formalizar una alianza. Tienen capacidad para poner en marcha un piloto, pero carecen de velocidad para escalarlo.
Otro es tener un abordaje retrospectivo basado en el retorno de la inversión (ROI), o ser incapaces de asignar capital (incluso pequeñas cantidades) para escalar algo que ha demostrado funcionar bien. Esto sucede porque buscan una referencia de ROI que no estará disponible hasta tanto logren escalar múltiples elementos juntos. Esas son algunas de las razones por que las compañías se quedan atascadas en el “purgatorio”.
Simon London: ¿Cómo se puede superar este obstáculo?
Enno de Boer: Lo primero es definir qué se quiere hacer en el terreno de la fabricación digital. Muchas veces me piden, “explícame qué es esto”. Y yo respondo, “¿cuál es el problema que desean resolver?”
Lo primero es analizar el problema a resolver y su impacto. Como dijo Katy, existen múltiples dimensiones de negocios y de impacto a abordar. Uno puede desear ser más ágil, llegar más rápido al mercado, ser más productivo o personalizar productos para el mercado masivo. Pero antes es preciso definir qué es lo que se desea obtener como resultado.
Katy George: Creo que otro de los modos de falla ocurre cuando las compañías se entusiasman con “objetos brillantes” (en el sentido de nuevas tecnologías) y adoptan una postura centrada en la tecnología en oposición a lo que describiría como una enfocada en el valor para el negocio. Adoptar tecnologías innovadoras por el solo hecho de su “novedad”, e implementarlas en la mayor medida posible, no genera por sí solo valor para la compañía.
Se necesita llevar a cabo la (dura) tarea de comprender cuál será la ventaja competitiva, qué o cuánto se desea cambiar o mejorar con la tecnología digital, y a partir de allí volver hacia atrás para identificar las competencias a desarrollar en términos de tecnología y analítica avanzada.
Simon London: Entonces, la recomendación es no comenzar comprando gafas de realidad aumentada para que todos terminen jugando con ellas y preguntándose, “¿qué haremos con esto?”
Katy George: Exactamente.
Enno de Boer: Debemos abandonar esos abordajes “bottom-up” donde le decimos a la gente, “OK, vamos a innovar. Hagamos un poco de esto aquí y esto otro allí.” Es muy común. Y el purgatorio de los pilotos significa que hay pilotos por toda la red sin coordinación entre sí. Es necesario impulsarlos en conjunto. Creo que es un momento donde los líderes deben intervenir. Necesitamos que los altos ejecutivos se involucren y decidan qué dirección desean tomar. De lo contrario, no lograrán alcanzar escala suficiente.
Si se cuenta con una estrategia, será necesario implementar ciertos elementos para escalarla, por ejemplo, una infraestructura de TI adecuada. No hace falta hacerlo desde el comienzo. Y no tendrán que invertir grandes sumas de dinero. Los primeros casos de uso funcionarán igual, y serán auto-financiables, lo que les permitirá dar los primeros pasos hacia la transformación. Pero en un determinado momento habrá que dar un paso adelante e innovar y modernizar el stack tecnológico.
También tendrán que implementar un nuevo modelo de RRHH. Harán falta científicos de datos, y también traductores e ingenieros de datos. La transformación requiere competencias muy variadas, y para ello será necesario actualizar las competencias de los ejecutivos y de todo el personal para permitirles trabajar bajo el nuevo modelo.
También deberán desplegar nuevos modelos analíticos y de datos. Todos estos facilitadores de escala son clave para avanzar a la velocidad óptima en lugar de hacerlo en forma incremental o por caso de uso individual, y capturar el valor a un bajo costo incremental.
Simon London: Recuerdo un libro de negocios publicado muchos años atrás – probablemente lo recuerden –, llamado Cruzando el Abismo (HarperCollins, 1991). Se trataba de las compañías tecnológicas y cómo hacían para lograr escala. Algo similar parecería estar sucediendo aquí. Hay muchas empresas con múltiples pilotos interesantes, pero de alguna manera necesitan cruzar el abismo. Es en este punto donde se necesita más atención de la dirección, además obviamente de una estrategia y recursos para invertir. En cierto momento, alguien tiene que tomar la decisión: “Nos lanzaremos a cruzar el abismo.”
Enno de Boer: Ya no hay nada por discutir: todo ha sido probado. Tenemos pruebas de concepto por aquí, casos de uso viables por allí. Ya no es necesario experimentar con las nuevas tecnologías. Hay que pensar en el problema que se desea resolver. Y luego identificar los casos de uso que pueden ser de ayuda y escalarlos.
Simon London: Perfecto. Katy y Enno, gracias por haber compartido este momento hoy.
Katy George: Ha sido un placer.
Enno de Boer: Igualmente para mí.
Simon London: ¡Y gracias como siempre a todos nuestros oyentes! Para conocer más sobre nuestras investigaciones y el trabajo sobre manufactura, tecnología, operaciones y más, visiten McKinsey.com.
