Sacar más partido a los números
Los datos son cada vez más importantes para desarrollar nuevos productos y servicios. Las medianas empresas pueden producir de forma más eficiente y dirigirse a los clientes de manera más personalizada.
Moritz von Soden no daba crédito a lo que veían sus ojos: en cuestión de minutos, el nuevo husillo roscado equipado con minisensores que presentó su equipo de desarrollo envió datos a su teléfono móvil a través de Bluetooth. Estos datos informan sobre las cargas y vibraciones del husillo. «Es como una radiografía del hilo», afirma satisfecho el director de la empresa Bornemann Gewindetechnik al ver los datos que le proporciona su hilo inteligente: «Incluso se puede saber qué lubricante se está utilizando».
Los clientes de Bornemann, principalmente fabricantes de plataformas elevadoras o equipos de transporte, ahora pueden supervisar el estado de sus productos las 24 horas del día. Esto permite detectar daños de forma temprana, optimizar los intervalos de mantenimiento y evitar averías. La innovación abre un campo de negocio completamente nuevo para el fabricante de roscas de Baja Sajonia: «El análisis de todos los datos medidos nos proporciona conocimientos que en el futuro podremos ofrecer a nuestros clientes además de nuestros husillos», afirma von Soden. «Es posible que creemos una división de consultoría».
Cada vez más pequeñas y medianas empresas utilizan tecnologías como la inteligencia empresarial (BI), el big data, la analítica y la inteligencia artificial (IA) para desarrollar productos y servicios y abrir nuevos campos de negocio. Mientras que la BI se utiliza principalmente para procesar y presentar datos históricos y actuales, la analítica se centra en el futuro. Con tecnologías como la minería de datos o el aprendizaje automático, se determina la probabilidad de resultados futuros. Esto permite realizar pronósticos fundamentados. «Se pueden anticipar las evoluciones para iniciar a tiempo los cambios que puedan ser necesarios para obtener un resultado satisfactorio», explica Christoph Oelrich, director de la consultora de recursos humanos Steerer.
La IA también ha llegado a los departamentos de compras, producción y logística de las medianas empresas. Si en el pasado las instalaciones para la producción de telas no tejidas se ajustaban manualmente según el principio de prueba y error, hoy en día se recopilan grandes cantidades de datos sobre el estado de las máquinas y el entorno, se miden ópticamente las calidades actuales de las telas no tejidas y se entrenan redes neuronales con esta información. Un algoritmo simula los parámetros de ajuste y muestra cuáles permiten producir la calidad requerida al menor coste. En otra empresa, un sistema de cámaras detecta si las máquinas ensamblan correctamente los tornillos y los tacos. Si no es así, se avisa al personal en cuestión de segundos. La calidad del producto aumenta y el número de reclamaciones disminuye.
Otro ejemplo: desde hace algunas semanas, un fabricante de cosméticos de Hesse registra detalladamente cómo se comportan las clientas potenciales en su sitio web y en las redes sociales, qué información seleccionan, qué preguntas hacen y qué colores prefieren. «Con los datos anonimizados, pero individualizados, la empresa puede hacerse una idea precisa de ellas, reconocer los motivos de su comportamiento y recomendarles productos y contenidos adecuados en tiempo real», explica Rupert Steffner, fundador de la start-up Wunder.ai y experto en BI e IA en empresas comerciales, de telecomunicaciones y financieras. «En nuestro sistema intentamos reflejar en la medida de lo posible también los factores emocionales y los procesos de decisión del cerebro humano».
Los analistas de negocios, los ingenieros de datos y los científicos de datos están muy solicitados en el mercado laboral. Ya en la universidad se recluta a futuros informáticos, físicos y matemáticos. «Algunas empresas colaboran con las universidades para conseguir a los mejores talentos desde el principio», afirma el cazatalentos Oelrich. A los graduados se les atrae con salarios anuales de 60 000 euros o más, y con un doctorado se pueden ganar más de 70 000 euros: «Un científico de datos con cinco años de experiencia gana una media de 90 000 euros». Tendencia: al alza. «Sin embargo, para muchos empleados con alto potencial es fundamental que el modelo de negocio sea interesante y prometedor, y que puedan trabajar con las herramientas más modernas».
Por lo general, las grandes empresas ganan la carrera por los cerebros más brillantes, ya que las pequeñas rara vez pueden competir en cuanto a salarios y oportunidades profesionales. «Además, a menudo carecen de directivos con experiencia práctica en la implementación de proyectos digitales», lamenta Oelrich. Por eso, muchas pymes recurren, cuando lo necesitan, a autónomos con tarifas diarias de entre 800 y 1200 euros. También utilizan los servicios de empresas de software que ofrecen programas y asesoramiento para IA, análisis visual, ciencia de datos o el Internet de las cosas, incluso para procesos empresariales completos basados en el uso de datos.
Creciente interés por parte de las pymes
El líder mundial es SAS. La filial alemana del grupo estadounidense registra un creciente interés por parte de las pymes en soluciones que hasta ahora estaban reservadas principalmente a las grandes empresas. «El coronavirus ha puesto de manifiesto de forma dolorosa las deficiencias de muchas empresas en materia de digitalización», afirma Annette Green, responsable de SAS para Alemania, Suiza y Austria. Así, muchos responsables de la toma de decisiones no conocen con exactitud las debilidades de su propia empresa. A menudo, la causa es una gestión deficiente de los datos. Durante la crisis, las empresas que carecían de procedimientos metodológicos, conceptuales, organizativos y técnicos para utilizar los datos como recurso se vieron más afectadas que aquellas que ya apostaban por el big data, la analítica o la inteligencia artificial: «Estas últimas cuentan con una resiliencia que las protegerá también en el futuro ante acontecimientos inesperados y les permitirá desarrollar nuevos productos y servicios».
Con la ayuda de la analítica y la IA, es posible mejorar la comunicación con los clientes y ofrecerles ofertas personalizadas. «Estas se basan en toda la información disponible sobre el cliente y los servicios que ha utilizado hasta ahora, y generan confianza y satisfacción incluso en tiempos de contacto personal limitado», resume Green. Esto abre nuevas posibilidades de ingresos. «Las soluciones tecnológicas utilizadas deben ser automatizadas, flexibles y, sobre todo, escalables». Esto también resulta útil cuando se utilizan nuevos modelos analíticos, como el aprendizaje automático, «ya que requieren más potencia de cálculo durante un cierto periodo de tiempo, que luego se puede aumentar o reducir según sea necesario».
El director general de Bornemann, von Soden, está convencido de que los hilos inteligentes serán un producto clave para su empresa en el futuro. Ya está recopilando y analizando datos para el marketing online: «Con éxito».