Este es un recuento de lo que el ecommerce puede enseñar a un sector tradicional que aún mira con reticencia a las soluciones Fintech aunque las tareas realizadas desde el back hasta el front office se pueden simplificar mediante el uso de aplicaciones digitales.
La adopción digital no sólo revolucionó al comercio detallista con el ecommerce. También transforma múltiples sectores económicos y reinventa las inversiones donde la Inteligencia Artificial (IA) y otras tecnologías digitales determinarán la diferenciación del rendimiento.
A la par de la oferta Fintech, es probable que grandes gestores de activos, como los planes de pensiones y las cuentas generales de seguros, experimenten interrupciones e impactos en el rendimiento si permanecen detrás de la curva digital.
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Este es un recuento de lo que el ecommerce puede enseñar a un sector tradicional que aún mira con reticencia a las soluciones Fintech aunque las tareas realizadas desde el back hasta el front office se pueden simplificar mediante el uso de aplicaciones digitales.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial y aprendizaje acelerado, por ejemplo, permiten el análisis de cantidades masivas de datos que generan información predictiva a una velocidad y escala sin precedentes. Esto no sólo se emplea para predecir la rotación en anaqueles y las tassa de conversión. También sirve pata generar nuevos conocimientos de inversión con mayor eficiencia.
El análisis de grandes cantidades de datos no sólo redundará en la personalización de las ofertas del retail, sino también será fundamental para que los inversores preserven su relevancia y competitividad en los próximos años.
Algunas empresas detallistas invierten en tecnologías que aumentan las tasas de conversión del consumidor, como el streamming shopping o el comercio social, otras usan la IA para analizar cientos de fuentes de datos no convencionales para generar acciones con mayor probabilidad de mejor rendimiento.
Mientras, el grupo de los sofisticados utilizan IA, aprendizaje automático y otras tecnologías para generar información sobre los mercados y desarrollar nuevas herramientas para la toma de decisiones comerciales y financieras.
Sin embargo, aún existe mucha renuencia a digitalizar en el sector bancario porque algunos consideran que la inversión es más arte que ciencia y otros temen que la IA represente una amenaza para sus trabajos y compensación.
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Sin embargo, humanos y tecnologías tienen funciones esenciales. Y esto que parece una obviedad es irónicamente lo que frena las inversiones digitales en sectores conservadores…y los que no lo son tanto.
Aprovechar todo el potencial de lo digital y la analítica requiere un cambio radical en la cultura y la mentalidad. Eso es un hecho contundente en la industria retail y financiera. Las organizaciones deben pasar de una cultura que piensa en términos de casos de uso individuales y logra retornos inmediatos de las inversiones en tecnología a una cultura en la que todos los procesos operativos y de inversión se rediseñan para aprovechar al máximo la tecnología.
Adoptar la cultura digital, en sí, implica que las empresas se centren en la estrategia, las capacidades y la ejecución.
La estrategia no significa que cada parte de la organización deba transformarse de inmediato. Conviene hacerlo de manera parcial e iniciar con áreas abiertas a reconsiderar su enfoque. Esto genera confianza en los beneficios de la digitalización y crea rendimientos para financiar esfuerzos futuros.
Es conveniente que los líderes del proyecto de digitalización reciban la capacitación y los antecedentes que necesitan. Esto evitará conceptos erróneos sobre el poder y el potencial de la IA y otras tecnologías digitales, lo que puede hacer que las organizaciones trabajen en los problemas equivocados o adopten soluciones desactualizadas.
Una acción prioritaria, por otra parte, es establecer un objetivo correcto, como buscar tecnologías digitales y de IA como un medio para mejorar las decisiones humanas en lugar de tratar de reemplazarlas.
En general, los responsables de la toma de decisiones deben adoptar una visión holística y estratégica de las oportunidades que representan las nuevas tecnologías. Esto en lugar de centrarse en innumerables casos aislados y que no generan impactos significativos en la organización.
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Para permitir una transformación tecnológica a largo plazo, las empresas deberán establecer las capacidades internas adecuadas. Al generar algunas victorias tempranas, se puede impulsar la transformación general. El éxito inicial genera mayor apertura en la adopción digital.
Por ejemplo, para la implementación digital a escala, la tecnología idealmente debe basarse en la nube para permitir la agilidad y fomentar la innovación. Las empresas también necesitan herramientas que puedan permitir la entrega continua de soluciones y el monitoreo posterior a la implementación.
El enfoque de los datos es crítico. Las empresas necesitan una visión y una estrategia que proporcionen visibilidad sobre el ciclo de vida completo de los datos, desde la adquisición hasta el consumo de información, y una arquitectura de datos y un gobierno de datos respaldados por TI. Este seguimiento puntual de los datos logra mayor comprensión de los mismos y amplía su campo de utilización.
Finalmente, para desarrollar, probar y mejorar iterativamente las soluciones tecnológicas, las empresas necesitarán un nuevo modelo operativo que fomente la participación profunda de los clientes y la colaboración con todas las funciones comerciales clave. Esto significa capacitar a los equipos con una toma de decisiones rápida, aprendizaje adaptativo y una mayor autonomía.
En general, democratizar el acceso a los datos, crear interfaces para facilitar el consumo, incorporar análisis o usar la automatización para enfocar los recursos de alto rendimiento en las tareas que agregan más valor, servirá a las empresas mucho mejor que construir la última tecnología sin una aplicación clara y práctica.
Aunque muchos inversores invierten demasiado en el desarrollo de tecnologías sofisticadas, se deberá impulsar la adopción y establecer las capacidades, infraestructura y la base de datos necesarias para escalar.
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El primero es establecer un protocolo sólido para implementar soluciones analíticas en primera línea. Implica identificar las mejores oportunidades y desarrollar conjuntamente soluciones y procesos de adopción con los profesionales de la inversión.
El segundo es definir un marco para monitorear las soluciones de análisis y permitir mejoras a medida que surjan problemas.
El tercero es alinear a las partes interesadas clave para garantizar que la responsabilidad de reforzar la adopción y la propiedad de nuevos procesos recaiga en el negocio y no en TI.
En cuanto errores al implementar la digitalización uno muy común es marginar a los usuarios finales. La práctica de poner a los usuarios de primera línea en el centro de la entrega de tecnología ayuda a las organizaciones a integrar sin problemas los conocimientos de los datos y el análisis en el proceso de inversión.
El proceso usualmente implica utilizar conocimientos humanos, datos, tecnología y matemáticas para impulsar la adopción de herramientas digitales y analíticas en los procesos comerciales centrales y así darles mejores resultados a los clientes.
Sabemos que la digitalización transforma radicalmente a las industrias y permite la omnicanalidad. Sin embargo, las tecnologías digitales básicas eventualmente erosionarán la ventaja de escala para los inversores y convertirán la velocidad en el principal diferenciador entre los competidores.
Sin embargo, esa velocidad la IA la puede proporcionar y existe una oportunidad para que los inversores construyan las capacidades tecnológicas fundamentales y avanzadas que necesitan para aumentar su rendimiento. Eso lo sabe el sector retail y el Fintech ya lo comprueba.
LinkedIn: Carlos O’Rian Herrera