Madrid 2019: Desplegando el potencial de la analítica avanzada en infraestructuras

April 2019

English Version

Debido a su impacto en prácticamente todos los principales sectores económicos, la industria de la infraestructura es un importante motor para el crecimiento y estabilidad a largo plazo de Iberia. Sin embargo, también enfrenta desafíos sin precedentes, como la transición energética, una movilidad en continuo cambio y proyectos de cada vez mayor tamaño y complejidad. Además, se encuentra rezagada respecto a otras industrias en aspectos críticos, ya que la construcción cuenta con una baja productividad e históricamente el sector ha invertido menos de lo necesario en herramientas y procesos digitales.

Con tanto en juego, la industria de la infraestructura está tomando medidas para acelerar en cuanto a lo productividad se refiere. La inversión tecnológica está aumentando en pos de este objetivo y la analítica avanzada (advanced analytics) se posiciona como uno de los mayores impulsores del mencionado cambio. Diferentes industrias que han acogido la analítica avanzada, como el comercio minorista, la banca, los seguros y la atención sanitaria, demuestran que tomar la iniciativa en la materia conlleva ventajas competitivas. Por ende, aquellos que deseen evitar quedarse atrás, deben moverse en esta dirección, complementándolo con habilidades de implementación.

En esta mesa redonda, líderes de la industria de infraestructura en Iberia debatieron sobre los principales desafíos en la implementación de la analítica avanzada, así como su impacto y las mejores prácticas para aprovecharlas en sus operaciones y estructuras organizativas. Las principales conclusiones a resaltar fueron las siguientes:

  1. La analítica avanzada no es algo opcional en la industria. Las organizaciones enfrentan diferentes puntos de inflexión que requieren que los líderes consideren la analítica avanzada como parte del camino a seguir. Estos puntos incluyen modificaciones legislativas que afectan al tratamiento de los datos, una bajada en el rendimiento económico del negocio, nuevos niveles de escrutinio público y la rápida expansión de las capacidades tecnológicas. Asimismo, los participantes de la mesa redonda acordaron que las empresas deben utilizar la analítica avanzada para dar respuesta a desafíos operacionales y solucionar preguntas de negocio.
  2. Iniciar el proceso con los datos existentes y continuamente iterarlos para incorporar fuentes adicionales y complementarias. La industria de la infraestructura genera cantidades significativas de datos en múltiples formatos que pierden valor al no procesarse de manera oportuna. Aunque el establecimiento de nuevos procesos de recopilación de datos resulte crucial, existe valor en comenzar a recopilar información existente, aprender de ellos y analizar continuamente los nuevos que resulten relevantes para obtener una mejor comprensión de la realidad. El objetivo no debe ser procesar todos los datos de la empresa o del proyecto antes de diseñar un modelo de analítica avanzada (algo, por otro lado, prácticamente inabarcable), sino analizarlos rápidamente y aprovechar lo ya disponible para luego construir sobre esa base.
  3. La analítica avanzada no reemplaza a las personas en la organización, sino que amplía sus capacidades con nuevas herramientas. Algunos líderes de la industria temen que el aumento del uso de la analítica avanzada pueda conducir a la eliminación de puestos de trabajo. Pese a que los efectos del Big Data en el mundo laboral son complejos, los participantes de la mesa redonda sintieron que este temor es a menudo exagerado. En lugar de reemplazar a las personas, es más probable que la analítica avanzada faculte a las mismas para hacer su trabajo de manera más eficaz, al proporcionar nuevas formas de enfocar tanto determinados proyectos, como el negocio en su conjunto. Además, la analítica avanzada abrirá la necesidad de nuevos perfiles de personal que cuenten con determinadas habilidades y conocimientos, lo que llevará a competir por talento con otras industrias.
  4. Agentes de la industria de la infraestructura ya están realizando pilotos en proyectos prometedores. Aunque aún en fase piloto, diferentes agentes ya están realizando analítica avanzada en tres vías principales: i) analizando los datos existentes para mejorar las operaciones (p. ej., mantenimiento predictivo); II) invirtiendo en start-ups tecnológicas para ampliar su potencial rango de uso; y III) contratando nuevos tipos de empleados, como científicos de datos o programadores. El principal desafío al que se enfrentan los diferentes agentes es poder escalar estos esfuerzos a la vez que mantener el enfoque y la excelencia en sus actividades cotidianas, así como integrar ambos.
  5. Desarrollar un equipo multidisciplinar de análisis, tecnología y negocio para garantizar el éxito en la transformación. Crear un equipo de analítica avanzada con tres roles clave (“traductores de negocio”, científicos de datos e ingenieros de datos) ayudará a la empresa a alcanzar el éxito. Sin embargo, es fundamental que el personal de estas tres áreas se mantenga en estrecha coordinación, de manera que todas ellas se aborden simultáneamente. Los participantes citaron varios ejemplos en los que esfuerzos de “sofisticación” tecnológica fracasaron debido a la falta de equilibrio en la participación e implicación de estos tres roles.
  6. Abordar la transformación de los datos con una mentalidad orientada hacia una ejecución ágil. Los líderes sugirieron priorizar determinados casos de uso en la organización en función del valor y la viabilidad para rápidamente lograr el objetivo y así poder generar impulso. También discutieron la implementación de una metodología de despliegue que permita a los equipos desarrollar gradualmente sus habilidades y capacidades, haciendo así posible el escalado a otros proyectos a lo largo del tiempo.
Insights and events on the world’s most pressing infrastructure challenges, delivered straight to your inbox. Join the GII community:

GII follows McKinsey & Company’s Privacy Policy