(No recomendado en móbiles o conexiones lentas.)

¿Qué impulsa la transformación digital?

Los causas más generales de la transformación digital son la necesidad de integrar más y más información sobre sus actividades, responder a los deseos del mercado y la sociedad, y acelerar sus tiempos de respuesta y, en general, todo lo que hacen.

Existen otras causas de nivel inferior,1 pero estas tres necesidades estratégicas necesariamente dan forma a cómo las organizaciones abordan la transformación digital.

Corrientes de transformación

En cualquier circunstancia, una estrategia de transformación digital estará influenciada por todas tres corrientes.

Causas de la transformación digital. Figura 1: Las causas de la transformación digital (en Inglés).

Integración2

Cada vez se reconocen más los efectos negativos de tener datos aislados en distintos niveles de una organización, industria o sector. Adicionalmente, la interconexión digital está en aumento y esto conlleva la necesidad de permitir interacciones digitales entre regiones y organizaciones. Finalmente, el interés en entender los impactos ambientales y sociales de las actividades comerciales implica la necesidad de reunir datos de diferentes tipos.

Como resultado, las organizaciones ahora necesitan encontrar e integrar datos de muchos tipos y provenientes de una gama cada vez más amplia de fuentes, lo cual es muy difícil de hacer manualmente.

Necesidad de respuesta3

El interés por soluciones personalizadas a cada usuario está en aumento. Adicionalmente, hoy día, las empresas y demás organizaciones diaramente enfrentan expectativas de transparencia que en ocasiones son muy granulares (se quieren datos, no solo promesas). Al mismo tiempo, la sociedad esta más y más polítizada, lo que conlleva un aumento en la presión para responder a las demandas de las partes interesadas.

Como resultado, las organizaciones deben utilizar, al menos parcialmente, los datos que recopilan para comprender y responder a las expectativas de los consumidores, ciudadanos y otras partes interesadas (en Inglés, “stakeholders”).

Aceleración4

La velocidad de la interacción humana ha aumentado de forma constante en las últimas decadas. Muchas interacciones se producen ahora en cuestión de segundos. En particular, los efectos intersectoriales son ahora más rápidos que nunca. Por ejemplo, el impacto de COVID en las cadenas de suministro fue casi inmediato. Sin mencionar que el mundo de las “startups” y otras empresas en el campo de la tecnología se caracteriza por una mentalidad de “hacer las cosas rápido”.

Como resultado, las organizaciones ahora se enfrentan a la necesidad de ser cada vez más rápidas, operar con datos oportunos y abordar su propio desarrollo de manera ágil.

La importancia de estas tres corrientes

Todo proyecto de transformación digital se verá influenciados por estas tres corrientes de transformación de una u otra manera.

Las organizaciones que no esten al tanto de estas tres corrientes de transformación se pueden comparar con marineros que no entienden cómo funcionan las corrientes oceánicas. En cambio, si bien entender las corrientes no garantiza el éxito, aquellas organizaciones que comprendan y busquen los efectos que estas corrientes tienen en sus actividades estarán en una mejor posición para abordar sus retos digitales de manera más robusta.


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Footnotes

  1. Ver, por ejemplo, C. Ebert and C. H. C. Duarte, ‘Digital Transformation’, IEEE Software, 35/4 (2018), 16–21; S. Nadkarni and R. Prügl, ‘Digital transformation: A review, synthesis and opportunities for future research’, Management Review Quarterly, 71/2 (2021), 233–341. ↩

  2. Para más información sobre esto, ver, inter alia: A. Day, ‘Six steps to solving the sustainability data challenge’, (2021); Government Analysis Function and Office for National Statistics, ‘Joined up data in government: The future of data linking methods’, (2020); S. Mirsattari, ‘Solving ESG data integration challenges at a critical moment Insights’, (2022); J. Patel, ‘Bridging data silos using Big Data integration’, International Journal of Database Management Systems, 11/3 (2019), 01–06; R. Reda, F. Piccinini, and A. Carbonaro, ‘Towards Consistent Data Representation in the IoT Healthcare Landscape’, Proceedings of the 2018 International Conference on Digital Health, (New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2018), pp. 5–10; A. Kadadi, R. Agrawal, C. Nyamful, and R. Atiq, ‘Challenges of data integration and interoperability in big data’, 2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), (2014), pp. 38–40. ↩

  3. Para más información sobre esto, ver, inter alia: L. Ardissono and A. Goy, ‘Tailoring the Interaction with users in electronic shops’, in J. Kay (ed.), UM99 User Modeling, (Vienna: Springer, 1999), pp. 35–44; FSA, ‘FSA Covid-19 Horizon Scanning: Social Media listening’, (2020); E. Heims and M. Lodge, ‘Customer engagement in UK water regulation: towards a collaborative regulatory state?’, Policy & Politics, 46/1 (2018), 81–100; M. Karampela, E. Lacka, and G. McLean, ‘“Just be there”: Social media presence, interactivity, and responsiveness, and their impact on B2B relationships’, European Journal of Marketing, 54/6 (2020), 1281–1303; C. Koop and M. Lodge, ‘British economic regulators in an age of politicisation: From the responsible to the responsive regulatory state?’, Journal of European Public Policy, 27/11 (2020), 1612–35; M. Matarazzo, L. Penco, G. Profumo, and R. Quaglia, ‘Digital transformation and customer value creation in Made in Italy SMEs: A dynamic capabilities perspective’, Journal of Business Research, 123 (2021), 642–56; M. Munir, M. S. S. Jajja, and K. A. Chatha, ‘Capabilities for enhancing supply chain resilience and responsiveness in the COVID-19 pandemic: exploring the role of improvisation, anticipation, and data analytics capabilities’, International Journal of Operations & Production Management, 42/10 (2022), 1576–1604; C. Reh, E. Bressanelli, and C. Koop, ‘Responsive withdrawal? The politics of EU agenda-setting’, Journal of European Public Policy, 27/3 (2020), 419–38; H. Yoon, D.-H. Shin, and H. Kim, ‘Health information tailoring and data privacy in a smart watch as a preventive health tool’, in M. Kurosu (ed.), Human-Computer Interaction: Users and Contexts, (Cham: Springer International Publishing, 2015), pp. 537–48. ↩

  4. Para más información sobre esto, ver, inter alia: J. A. Bolanos and A. Guter-Sandu, ‘Governments are demanding more and faster data than ever. That carries risks’, (2020); A. Lorentz, ‘Big data, fast data, smart data’, (2013); K. Yeung, ‘Algorithmic regulation: A critical interrogation’, Regulation & Governance, 12/4 (2018), 505–23; K. Yeung and M. Lodge, Algorithmic Regulation, (Oxford University Press, 2019); L. Andrews, B. Benbouzid, J. Brice, L. A. Bygrave, D. Demortain, A. Griffiths, M. Lodge, A. Mennicken, and K. Yeung, Algorithmic regulation, (2017); A. T. Chatfield and C. G. Reddick, ‘Customer agility and responsiveness through big data analytics for public value creation: A case study of Houston 311 on-demand services’, Government Information Quarterly, 35/2 (2018), 336–47. ↩