Tomando decisiones estrategicas
En el vertiginoso mundo empresarial actual, la gestión estratégica es esencial para el éxito y la supervivencia de cualquier organización y uno de los marcos de gestión estratégica más influyentes es el concepto de Mapas Estratégicos, desarrollado por Robert Kaplan y David Norton. Estos mapas ayudan a las empresas a visualizar y comunicar sus estrategias, alineando los objetivos a través de una serie de perspectivas interconectadas que permiten el seguimiento de las acciones diarias de la organización. Sin embargo, en un entorno empresarial cada vez más digitalizado, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una poderosa aliada para optimizar y potenciar la efectividad de estas estrategias.
Los Mapas Estratégicos, como parte del enfoque Balanced Scorecard (BSC), se centran en cuatro perspectivas clave: Financiera, Cliente, Procesos Internos y Aprendizaje y Crecimiento. Cada perspectiva desglosa los objetivos estratégicos en indicadores específicos y se relaciona con las demás perspectivas, creando una visión completa de la estrategia de la organización.
En relación con la Perspectiva Financiera, tradicionalmente, se centra en los resultados financieros de una organización, como ingresos y rentabilidad. Con la IA, las predicciones financieras y el análisis de tendencias se vuelven más precisos, lo que permite tomar decisiones basadas en datos con mayor confianza, ya que podemos generar predicciones de los resultados mucho antes que estos sean producidos por la empresa, pensando en poder realizar seguimientos en base a lo proyectado, pudiendo anticipar situaciones futuras de las empresa, gestionando de mejor manera los flujos de fondo, desarrollando acciones para que los equipos de finanzas realicen la gestión de fondos en forma anterior, reduciendo los costos del dinero que las empresas tienen que generar para funcionar.
Desde la mirada que debemos tener, la perspectiva del cliente es la base de todo, generar una propuesta de valor que sea valorado en base al servicio, los productos y la calidad es entender las acciones que se tienen que realizar para satisfacer las necesidades del cliente, en este punto es esencial. Aquí es donde la inteligencia artificial deberá analizar grandes volúmenes de datos de retroalimentación del cliente y las preferencias para mejorar la personalización de productos y servicios, aumentando la retención y la lealtad del cliente.
Por ejemplo, entender como los clientes se mueven por ejemplo en el sitio de comercio electrónico, que movimientos realizan, cuales son las acciones que mas se repiten, hoy día tienen que esperar que el área de análisis técnico se encargue de evaluar, pero ahora, con los modelos de entrenamiento existentes, estos datos pueden generar un reporte en forma automática, en primera instancia tendrán que ser supervisados, pero luego de generar las acciones correspondientes, el proceso será muy automático, ayudando a las empresas a entender de mejor manera y en forma más rápida los comportamientos de los clientes.
Llegamos al área donde la inteligencia artificial tiene su luz propia, donde el desarrollo de las automatizaciones tienen su mayor impacto en la actualidad, optimizar la eficiencia, reducir los costos operativos, mejorar la calidad y consistencia de los servicios es el segmento donde podemos incluir los nuevos procesos y avances.
Por ejemplo, si imaginamos un proceso de control, el modelo entrenado nos podrá generar predicciones de cual es la mejor ruta para entregar los pedidos a los clientes, cual será la mejor forma de recibir los productos y como programar sus envíos a los clientes, es parte del proceso de optimizar las acciones internas, reduciendo costos, pero las empresas deberán generar los equipos que busquen entender como deberán entrenar a los modelos para que estos sean una ayuda para la operación.
Ahora, por último, aunque se dice que la inteligencia artificial será un reemplazo de muchas personas en la organización, debemos seguir trabajando en la formación y el desarrollo del personal, son situaciones que no podamos dejar libres y son fundamentales. La IA puede proporcionar recomendaciones de capacitación personalizadas, evaluaciones de desempeño en tiempo real y análisis de brechas de habilidades para impulsar el crecimiento del talento.
Ya que sabemos cómo trabajar con la inteligencia artificial, debemos generar las instancias de cómo lograr que estas se integren con éxito en un enfoque de Mapas Estratégicos. En relación con las ventas de una organización, la IA puede analizar datos de ventas históricos y en tiempo real para predecir la demanda, identificar oportunidades de ventas cruzadas y mejorar la segmentación de clientes.
En la logística, la optimización de la cadena de suministro mediante algoritmos de IA puede reducir los costos de inventario y transporte, al tiempo que garantiza entregas más rápidas y precisas.
En el área de compras, la IA puede automatizar la gestión de proveedores, identificar proveedores alternativos y analizar datos de costos para tomar decisiones de compra más inteligentes.
En el área de la información, la IA puede fortalecer la ciberseguridad, automatizar tareas de TI, mejorar la experiencia del usuario y proporcionar análisis avanzados para la toma de decisiones estratégicas relacionadas con la tecnología.
La integración de Mapas Estratégicos de Kaplan y Norton con la Inteligencia Artificial potencia la gestión empresarial. La IA mejora la toma de decisiones en finanzas, ventas, logística y más, optimizando procesos y personalización. Esta sinergia impulsa la eficiencia y el rendimiento en un mundo empresarial digitalizado.
