Gargantúa: La infobesidad en la Función de Inteligencia.

En Antara hemos tenido la oportunidad única de comparar los resultados de dos estrategias diferentes en la Digitalización de la Función de Inteligencia, desarrolladas en dos empresas industriales. Veamos en qué se diferencias esas estrategias, sus resultados, y nuestras conclusiones.

En la Función de Inteligencia, un gran volumen de información es ruido en sí mismo, y nos dificulta encontrar la información clave para hacer progresar nuestra organización (A no ser que simplemente queramos agregar información). Por lo tanto, necesitamos un mecanismo que nos filtre la información, y así enfrentarnos sólo a señales de interés específico. El diseño de los "Factores críticos de vigilancia" (o "hipótesis" en el caso de Mussol de Antara) nos permiten definir qué queremos saber.

En el caso de un tamiz, es su tamaño total y la granularidad del filtro lo que define la cantidad de material que filtra. En el caso de las hipótesis de Antara Mussol, los dos factores que definen la cantidad de información son el número de hipótesis y su diseño:

• Número de hipótesis: Tenemos que controlar el número de áreas de conocimiento que queremos abarcar, en función de nuestras posibilidades. No es factible realizar una vigilancia integral de los avances técnicos, regulación, competidores, o tendencias del mercado, con un número reducido de personas involucradas. Por ello ha surgido la Inteligencia Colaborativa, que ya introdujimos en "El Gran Concierto".
• Especificidad de una hipótesis: Por otro lado, no es lo mismo filtrar información sobre innovación en baterías eléctricas que sobre innovación en baterías eléctricas aplicadas al sector de la automoción. Como dijimos en "Under pressure", el diseño debe ajustarse a las necesidades de la empresa. Pero esas hipótesis pueden ser más o menos específicas, abarcando conjuntos de información más o menos grandes.

Cuanto más grande sea el volumen de información captada, con mayor probabilidad se colará información que no sea de nuestro interés, y por lo tanto tendremos que filtrarla manualmente. Esto es algo que debemos evitar, pues nuestro tiempo es limitado. Filtrar la información manualmente roba un tiempo precioso a la tarea de análisis, que es la que aporta valor a la organización. Pero no sólo se trata de mejorar la eficiencia del proceso, ahorrando miles de horas de trabajo al año, sino de maximizar el impacto de la Función de Inteligencia en el negocio, como veremos en la comparativa.

Analicemos los resultados de dos estrategias diferentes en la Digitalización de la Función de Inteligencia Competitiva, desarrolladas por empresas que son totalmente comparable según los siguientes parámetros:

1. Mismo sector.
2. Mismo país.
3. Dimensión de empresa equivalente.
4. La implementación de la Función de Inteligencia ha sido liderada en ambos casos por el Departamento de Innovación, que ha involucrado en la iniciativa al Departamento de Desarrollo de Negocio.
5. Arranque con el mismo número de analistas, todos con dedicación parcial al proyecto, y siendo dos de ellos líderes del proceso. Uno con responsabilidad primaria, y otro de los analistas como respaldo al primero.
6. La asistencia a la empresa en la formación de usuarios y modelado inicial ha sido prestada por el mismo equipo. Por lo tanto las diferencias no están sujetas a una posible diferencia en el soporte o formación iniciales.

Las dos empresas han decidido seguir un enfoque diferente, aun habiendo recibido los mismos consejos. En un caso, al que llamaremos Empresa A, el número de áreas de conocimiento bajo vigilancia ha sido considerablemente mayor (El triple), y además incorpora un tesauro que quintuplica el de la Empresa B.

 Como podemos apreciar en la tabla, a pesar de haber procesado automáticamente un volumen de información 40 veces mayor, el impacto en el negocio (e.g. identificación de oportunidades y amenazas) ha sido 7 veces menor. Puesto que ambas empresas usan la misma tecnología y ambos equipos han sido instruidos de la misma forma, hemos investigado las estadísticas de explotación para encontrar las razones de estas diferencias. Las estadísticas de explotación han sido obtenidas simultáneamente para el mismo periodo de 2 meses dentro del año, con el objeto de eliminar posibles diferencias por una hipotética estacionalidad del negocio. Se ha encontrado que en el caso de la Empresa B los analistas leen en términos absolutos 9 veces más información que en la Empresa A.

Si consideramos el volumen total de información procesada por el sistema, en términos relativos se trata de casi 30 veces más. Tal diferencia no puede basarse en que los analistas disponen de mayor tiempo de análisis, puesto que ambas empresas han implicado a personas con similares roles y responsabilidades, y son de similar dimensión. Tampoco se han apreciado diferencias significativas en relación a la cultura de colaboración interna. Debemos tener en cuenta que las dos implementaciones no se realizaron al mismo tiempo.

Tras el arranque, el proceso de filtrado automático puede evolucionar con la realimentación de los analistas, haciéndose más eficiente. Puesto que la Empresa A realizó la implantación meses antes de la Empresa B, se supone que la Empresa A debería obtener mayor impacto en el negocio, y sin embargo no es así. Por lo tanto, este hecho refuerza todavía más lo llamativo de los datos. La explicación reside en que el diseño y el número de los filtros de información de la Empresa A obliga a los analistas a filtrar manualmente la información, dedicando un tiempo precioso que no aporta valor.

El ansia de la empresa por vigilar todo su entorno vuelca demasiada información en un equipo reducido de personas, cuya obligación principal es otra. Recordemos que en un entorno de Inteligencia Colaborativa los analistas son personas con responsabilidades varias que dedican una parte reducida de su tiempo a vigilar el entorno dentro del área en que son expertos. El efecto no deseado de tal volumen inespecífico de información es que el analista evita participar en el análisis de información. Simplemente el personal implicado es remiso a "perder el tiempo" desbrozando noticias, y tras un primer periodo ni siquiera abre los boletines de alertas.

Como efecto inmediato, la compañía está ciega en la práctica en las áreas de conocimiento asignadas a estas personas, además de reducir considerablemente la rentabilidad de la inversión en la tecnología. Mientras que la Empresa B incluye en sus planes la extensión de la Función de Inteligencia a otras áreas de la empresa, el equipo de la Empresa A va a tener problemas para que el resto de la organización siga su ejemplo.

Como conclusión, debemos adecuar los objetivos de inteligencia a la dimensión del equipo implicado. Tender a la info-obesidad nos generará dificultades en la explotación de la Inteligencia cara al negocio. Atragantar al equipo con información puede llevar a una parálisis de la Función de Inteligencia, o que la Dirección decida cancelar la Función en la próxima reducción de gastos, pues no le está aportando valor. Por lo tanto, es responsabilidad de los Líderes de la Función de Inteligencia el realizar un buen diseño, adecuado a las necesidades y dimensión de los recursos disponibles. A mayor ambición, debemos implicar a un mayor número de personas participando a tiempo parcial en la Función de Inteligencia Colaborativa.  

Gargantúa y Pantagruel es una serie de novelas de François Rabelais, escritas en el siglo XVI.

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