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Innovación Disruptiva: Cómo Adaptar tu Negocio y Prosperar

Innovación Disruptiva: Cómo Adaptar tu Negocio y Prosperar

La innovación disruptiva está transformando industrias enteras, desafiando a los modelos de negocio tradicionales y abriendo grandes oportunidades para las empresas que se atreven a adaptarse. Compartimos en este artículo nuestra experiencia con nuestros clientes acerca de cómo aprovechan la disrupción para innovar y mantenerse competitivas.

1. ¿Qué es la Innovación Disruptiva?

La innovación disruptiva es un concepto que describe un proceso por el cual una empresa introduce un producto o servicio que inicialmente puede parecer de menor calidad o relevancia, pero que con el tiempo mejora y redefine el mercado, desplazando a las soluciones establecidas. Ejemplos de innovación disruptiva incluyen servicios como Netflix, que comenzó ofreciendo un servicio de alquiler de DVD por correo, para luego evolucionar a un modelo de streaming que revolucionó la industria del entre…

2. Cómo la Innovación Disruptiva Puede Beneficiar a las Empresas

  • Crear Nuevas Oportunidades de Mercado: La innovación disruptiva permite a las empresas identificar nuevos segmentos de clientes y cubrir necesidades no satisfechas, ofreciendo productos o servicios únicos que redefinen el mercado.
  • Mejorar la Eficiencia Operativa: Implementar tecnologías disruptivas, como la automatización y la inteligencia artificial, optimiza procesos internos, reduce costos y mejora el rendimiento general de la empresa.
  • Fomentar la Agilidad y la Adaptación al Cambio: Adoptar una mentalidad disruptiva impulsa la flexibilidad empresarial, permitiendo adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. Esto es clave para sobrevivir y prosperar en un entorno competitivo.

Por ejemplo, trabajamos con una PYME del sector de muebles que decidió automatizar su línea de producción utilizando soluciones de robótica y análisis de datos. Esta transformación no solo redujo el tiempo de producción en un 30%, sino que también permitió a la empresa lanzar un servicio de personalización de muebles que atrajo a un nuevo segmento de clientes.

En otro caso, una empresa familiar dedicada a la distribución de alimentos implementó un sistema de pedidos en línea y optimización logística. Gracias a esta estrategia, lograron aumentar su capacidad de entrega en un 40%, mejorando significativamente su servicio al cliente y su competitividad en el mercado local.

3. Estrategias para Adoptar la Innovación Disruptiva

  • Fomentar una Cultura de Innovación: La innovación debe ser parte del ADN de la empresa. Fomentar una cultura que valore la creatividad, la experimentación y el aprendizaje es clave para aprovechar las oportunidades disruptivas.
  • Vigilar y Analizar Tendencias del Mercado: Mantenerse al tanto de las tendencias del mercado y de las tecnologías emergentes permite a las empresas identificar oportunidades disruptivas antes de que se vuelvan populares. En INcumate, ayudamos a las empresas a analizar tendencias clave para anticiparse a cambios y actuar en consecuencia.
  • Colaborar con Startups y Empresas Innovadoras: Colaborar con startups o empresas más pequeñas que estén liderando el cambio en la industria puede ser una excelente forma de adoptar la innovación disruptiva.
  • Implementar Proyectos Piloto: Para reducir el riesgo, las empresas pueden comenzar con proyectos piloto que permitan probar la innovación en un entorno controlado antes de implementarla a gran escala.

4. Caso de Éxito: Transformación Disruptiva en una PYME del Sector Salud

Un ejemplo de cómo la innovación disruptiva puede transformar un modelo de negocio es el caso de una PYME del sector salud con la que trabajamos en INcumate. Esta empresa, dedicada al suministro de equipos médicos, enfrentaba dificultades para competir con grandes distribuidores. A través de la adopción de un enfoque disruptivo, implementamos una plataforma de telemedicina que permitió a la empresa ofrecer consultas médicas virtuales junto con la venta de sus …

5. Superar los Obstáculos a la Innovación Disruptiva

  • Resistencia al Cambio: La resistencia interna por parte de los empleados y los líderes puede dificultar la adopción de nuevas ideas. Fomentar la comunicación abierta y capacitar a los empleados para que comprendan los beneficios de la innovación es clave.
  • Falta de Recursos: La innovación disruptiva a menudo requiere recursos, ya sea en términos de tiempo, dinero o personal. Las empresas deben ser estratégicas en la asignación de recursos.
  • Gestión del Riesgo: Implementar una estrategia de gestión del riesgo que incluya la evaluación constante de resultados y la capacidad de pivotar según sea necesario.

Conclusión

La innovación disruptiva puede ser una fuerza poderosa para transformar modelos de negocio y asegurar el crecimiento a largo plazo de una empresa. En lugar de temer a la disrupción, las empresas deben verla como una oportunidad para reinventarse y prosperar. En INcumate, ayudamos a las empresas a identificar y adoptar la innovación disruptiva para mantenerse a la vanguardia y adaptarse a un entorno en constante cambio. ¡

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Las Tendencias de Automatización en la Industria Financiera

 

Las Tendencias de Automatización en la Industria Financiera

La industria financiera se enfrenta a una encrucijada crucial. La presión por reducir costos, la competencia con nuevos actores tecnológicos, y las altas expectativas de los clientes son desafíos que solo pueden ser enfrentados con una transformación digital audaz y estratégica. Es aquí donde la automatización se convierte en un diferenciador clave.

No solo implementamos tecnología; la utilizamos para transformar la forma en que los bancos y entidades financieras gestionan sus operaciones, mejorando la eficiencia, la experiencia del cliente y reduciendo errores humanos. Con nuestra experiencia, hemos visto cómo tecnologías de automatización logran incrementar la eficiencia operativa hasta en un 30%, convirtiéndose en un elemento vital para mantener la competitividad y la agilidad en el sector financiero.

1. Automatización de Procesos Repetitivos con RPA

Ayudamos a las instituciones financieras a automatizar procesos repetitivos con soluciones personalizadas de RPA. Esto permite reducir significativamente la carga de tareas operativas, liberando al personal para que se concentre en actividades de mayor valor estratégico. Hemos trabajado con múltiples actores del sector financiero, colaborando en proyectos que han permitido implementar soluciones que no solo optimizan la eficiencia, sino que mejoran de manera tangible la experiencia del cliente, reduciendo tiempos de procesamiento de días a horas. Nuestro enfoque no es solo técnico; nos enfocamos en cómo cada solución puede generar un impacto estratégico en el negocio.

2. Inteligencia Artificial y Machine Learning en el Análisis de Riesgos

La gestión del riesgo es un pilar fundamental para el sector financiero. Utilizando algoritmos avanzados de machine learning, ayudamos a las instituciones financieras a analizar grandes volúmenes de datos y prever situaciones de riesgo con mayor precisión. Con nuestra capacidad de implementar IA que mejora continuamente a medida que recibe más datos, ofrecemos a nuestros clientes la capacidad de ser proactivos en la mitigación de riesgos. Esto se traduce en decisiones financieras más seguras y en una ventaja competitiva clara frente a los desafíos del mercado.

3. Experiencia del Cliente: Chatbots y Atención Automatizada

La experiencia del cliente es un factor diferenciador esencial en la industria financiera. Hemos implementado chatbots impulsados por inteligencia artificial que permiten una atención al cliente constante y personalizada, mejorando no solo la satisfacción del cliente sino también reduciendo los costos operativos de las entidades financieras. En varios proyectos con nuestros clientes, hemos logrado integrar estas tecnologías de atención automatizada, contribuyendo a transformar la forma en que interactúan con sus usuarios. Nuestra tecnología de atención automatizada permite que las instituciones financieras respondan consultas comunes en tiempo real, sin intervención humana, lo cual no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también aumenta la eficiencia y optimiza recursos. Nuestra forma de encarar este tipo de automatizaciones va más allá de implementar chatbots; buscamos transformar la experiencia del usuario y posicionar a nuestros clientes a la vanguardia del sector.

4. Automatización del Cumplimiento Normativo (RegTech)

Ayudamos a las instituciones financieras a cumplir con las estrictas regulaciones del sector mediante soluciones RegTech personalizadas. Estas soluciones automatizan el cumplimiento normativo y facilitan la gestión de riesgos, asegurando que nuestros clientes estén siempre alineados con normativas como la Ley Sarbanes-Oxley (SOX), el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Secreto Bancario (BSA) y la normativa de Integridad y Seguridad de la Información Empresarial (SIEM). En INcumate pensamos más allá del cumplimiento; buscamos que la automatización normativa se convierta en una ventaja competitiva, minimizando costos y riesgos mientras se maximiza la eficiencia operativa.

Resultados Tangibles de la Automatización en la Industria Financiera

La automatización puede llevar a una reducción de costos de hasta un 30% en funciones específicas, como ha demostrado la implementación de RPA en instituciones financieras. Además, el uso de chatbots y sistemas automatizados de atención al cliente ha permitido una respuesta inmediata y personalizada, mejorando la satisfacción del cliente y liberando recursos humanos para tareas más complejas. La gestión de riesgos también se ha optimizado mediante algoritmos de machine learning, que permiten prever situaciones potenciales con mayor precisión y mitigar riesgos de forma más efectiva. Estos beneficios no solo incrementan la eficiencia operativa, sino que también posicionan a las entidades financieras en un nivel superior de competitividad.

Conclusión

Estamos liderando el cambio hacia la automatización en la industria financiera. Ya sea desarrollando soluciones RPA, implementando chatbots o asegurando el cumplimiento normativo mediante RegTech, ofrecemos a nuestros clientes la capacidad de transformar sus operaciones de manera efectiva. Con nuestro enfoque en Digital Readiness, nuestro expertise completo en todas las etapas del ciclo de desarrollo, y nuestra capacidad para actuar como un socio estratégico, estamos preparados para ayudar a las empresas del sector financiero a evolucionar sin sacrificar la calidad ni la velocidad. A diferencia de otros competidores, ofrecemos un enfoque profundamente orientado al negocio y acceso a un vasto network de recursos, garantizando que cada implementación esté alineada con los objetivos estratégicos de nuestros clientes. ¡Hablemos hoy y descubre cómo podemos potenciar tu transformación digital!

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¿Cómo optimizar tu software sin romper el presupuesto?

¿Cómo optimizar tu software sin romper el presupuesto?

En un entorno donde la tecnología avanza a pasos agigantados, las empresas enfrentan una pregunta recurrente: ¿es necesario invertir grandes sumas en nuevas soluciones o es posible mejorar lo que ya tenemos? La respuesta no siempre está en adquirir las plataformas más recientes, sino en cómo optimizamos y potenciamos las herramientas que ya hemos integrado en nuestras operaciones. En este artículo, exploraremos estrategias para optimizar tu software y maximizar los recursos tecnológicos sin poner en riesgo el presupuesto de tu organización.

La optimización no es opcional, es estratégica

Hoy en día, el software no solo es una herramienta operativa, es el motor que impulsa la innovación y la eficiencia en la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, muchas empresas enfrentan desafíos cuando sus plataformas tecnológicas comienzan a mostrar signos de obsolescencia o falta de rendimiento. En lugar de iniciar un proceso costoso de reemplazo total, existe un enfoque más estratégico: la optimización.

Desde Incumate, hemos trabajado con empresas que inicialmente creían que la única solución era comprar nuevas licencias o migrar a otras plataformas. Sin embargo, a través de nuestra metodología de análisis y validación, hemos logrado extender el ciclo de vida de sus herramientas, integrando mejoras puntuales que redujeron tiempos de inactividad y aumentaron la eficiencia en un 20%. Esto no solo evitó gastos innecesarios, sino que mejoró el rendimiento sin la necesidad de grandes inversiones.

Estrategias para optimizar tu software sin romper el presupuesto

  1. Auditoría de software existente: El primer paso es siempre entender lo que ya tienes. Un error común en muchas empresas es suponer que el software actual ya ha alcanzado su máximo potencial.
  2. Optimización de licencias y servicios: Muchas empresas pagan por funcionalidades que no utilizan o tienen licencias sobredimensionadas. Al optimizar la gestión de licencias y ajustar los contratos de servicio, es posible reducir los costos anuales sin sacrificar el rendimiento.
  3. Actualizaciones incrementales: No todas las mejoras requieren una actualización completa del sistema. Muchas veces, aplicar parches o actualizaciones incrementales puede resolver problemas de rendimiento sin interrumpir las operaciones diarias.
  4. Automatización y procesos más ágiles: La automatización de procesos manuales reduce la carga de trabajo de los equipos y disminuye la posibilidad de errores humanos.
  5. Maximiza el uso de la nube: Si ya estás utilizando servicios en la nube, la clave está en cómo aprovecharlos al máximo.

Conclusión

Optimizar tu software no solo se trata de ahorrar dinero, se trata de tomar decisiones inteligentes que mejoren la productividad y el rendimiento de tu organización. Antes de invertir en nuevas herramientas, es fundamental evaluar lo que ya tienes y cómo puedes sacarle el máximo provecho. En Incumate, nuestro enfoque está en ayudarte a tomar decisiones estratégicas, asegurando que cada inversión tecnológica tenga un impacto positivo y sostenible en tu negocio.

Si quieres explorar cómo optimizar tu software sin romper el presupuesto, hablemos hoy . Estamos listos para acompañarte en este viaje de transformación tecnológica.

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Inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo: ¿cuál es la diferencia?

El software inteligente actual se basa en todo tipo de tecnologías. Por ejemplo, ¿sabes la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo? ¿Y de qué se trata el big data? ¿Y qué hace exactamente un científico de datos? En este artículo, explicamos todos estos términos y lo que pueden significar para su organización.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es simplemente lo que dice el término: el mismo tipo de inteligencia que conocemos de humanos y animales, pero que luego se recrea con computadoras. Sin embargo, detrás de este simple término se esconde una gran complejidad, porque los científicos y los filósofos aún no han descubierto qué es la inteligencia, y mucho menos cómo crear una forma artificial del fenómeno.

Todavía estamos muy lejos de copiar la inteligencia general, pero podemos dividir la inteligencia en varios subdominios. Razonamiento, resolución de problemas, planificación, aprendizaje, uso del lenguaje, visualización ; todas estas son formas de inteligencia. Y para cada una de estas formas también hay un dominio dentro de la IA destinado a integrar las capacidades humanas en una computadora.

Aprendizaje automático

Un dominio grande, y probablemente el más conocido, dentro de la IA es el aprendizaje automático. Este dominio tiene como objetivo reproducir la capacidad de aprendizaje de los seres humanos . Como seres humanos, constantemente aprendemos de las situaciones de nuestra vida diaria. Por ejemplo, si un niño mira un gato y los padres del niño dicen ‘gato’, repitiéndolo una y otra vez, incluso con otros gatos, el niño aprenderá a reconocer gatos con el tiempo.

Las técnicas de aprendizaje automático funcionan de la misma manera, basadas en ejemplos. Le das a dicho sistema numerosos ejemplos de imágenes de gatos con la descripción ‘gato’ y, a partir de ese entrenamiento, el sistema aprende qué tienen en común todas esas imágenes. Si luego le muestra al sistema una imagen de un gato que aún no ha visto, también reconocerá al gato en esta imagen.

En su propio negocio, por supuesto, probablemente no buscará reconocer a los gatos. Pero hay innumerables cosas que puede aprender automáticamente . Por ejemplo, puede desarrollar un modelo predictivo para la probabilidad de una compra o la próxima compra . Esto clasificará a los prospectos en función de la probabilidad de que vuelvan a comprar. Esto le permitirá dar un gran impulso a la tasa de éxito de sus argumentos de venta.

Aprendizaje profundo

Las redes neuronales (artificiales) son un enfoque importante para el aprendizaje automático. Como sugiere su nombre, este enfoque está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Después de todo, el cerebro humano consta de una red de neuronas conectadas, las células cerebrales, que se transmiten impulsos eléctricos entre sí. De manera similar, una red neuronal artificial consta de neuronas artificiales, que pueden recibir información de otras neuronas y pasar la información a otras neuronas.

Por lo general, estas neuronas se construyen en capas en una red neuronal artificial. Luego tiene una capa de entrada, una o más capas intermedias (ocultas) y una capa de salida:

red neuronal

Hablamos de aprendizaje profundo cuando la red tiene una gran cantidad de capas ocultas. El aprendizaje profundo ha dado lugar a importantes avances en IA durante la última década en áreas como el reconocimiento de objetos, el reconocimiento de voz, el control de calidad, la detección de fraudes e incluso el diagnóstico médico .

grandes datos

El aprendizaje profundo es por tanto una técnica específica de aprendizaje automático, como otras que existen. Y el aprendizaje automático es uno de los dominios de la inteligencia artificial. Visualmente, podemos representarlo así:

diagrama de Venn

Esta representación también contiene otros dos conceptos: big data y ciencia de datos. Comencemos con el primero.

Hablamos de big data cuando hablamos de una recopilación de datos que es demasiado grande o demasiado compleja para procesar con un sistema de gestión de base de datos tradicional . Un problema en el aprendizaje automático, donde tienes que analizar cientos de miles de fotos, por ejemplo, es el big data. El aprendizaje profundo se presta perfectamente para abordar problemas de big data.

En la práctica, cambia a técnicas de big data en el momento en que ya no puede ejecutar el sistema de aprendizaje automático en una PC. A menudo, se encontrará con limitaciones como muy poca memoria o muy poca potencia de procesador para la gran cantidad de datos de entrenamiento. Entonces, la solución es ejecutar el software de aprendizaje profundo en grupos de computadoras en un centro de datos. Luego, la tarea se divide y se ejecuta en paralelo en varias computadoras.

Ciencia de los datos

Entonces, ¿qué es la ciencia de datos? Este es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos y algoritmos para recopilar conocimiento a partir de grandes colecciones de datos con el fin de resolver problemas en todo tipo de áreas de aplicación.

En la imagen de arriba, puede ver que la ciencia de datos es parte de la IA, especialmente el aprendizaje automático. La ciencia de datos incluye el campo de big data y parte del aprendizaje profundo. Pero la ciencia de datos también incluye aspectos que quedan fuera del dominio de la IA.

¿Qué hace un científico de datos?

Exactamente cuáles son estos aspectos de la ciencia de datos fuera de la IA se vuelve más claro cuando analizamos lo que hace un científico de datos. Las habilidades de un científico de datos se dividen en cuatro áreas:

  • IA: conocimiento de aprendizaje automático y técnicas relacionadas, así como modelos estadísticos y matemáticas relacionadas.
  • Informática: conocimiento de lenguajes de programación como Python y R, bases de datos como SQL y NoSQL y despliegues en la nube.
  • Conocimiento del dominio: conocimiento del contexto empresarial de las aplicaciones en las que la IA resuelve problemas.
  • Comunicación: las habilidades para explicar y visualizar información basada en datos.

Científico de datos

Ejemplo: Detección de presencia de impurezas

Un ejemplo ayudará a aclarar las cosas. Una empresa de gestión de residuos desea utilizar una cámara basada en IA a lo largo de las cintas transportadoras para detectar impurezas. El científico de datos utiliza su conocimiento de dominio del negocio para traducir la asignación de la empresa en un problema algorítmico. Se basa en su conocimiento de la IA para usar el aprendizaje profundo para entrenar a un modelo con fotos de flujos de plástico puros e impuros. Para lograrlo, ella escribe código en Python que él ejecuta en una plataforma en la nube. Visualiza los resultados usando sus habilidades de comunicación.

 

De los datos a la acción

Por supuesto, las empresas han podido extraer información de los datos durante algún tiempo. Esto a menudo se denomina Business Intelligence (BI), con informes y paneles interactivos como herramientas.

Sin embargo, por lo general, los conocimientos de BI se limitan a mirar hacia atrás: ¿Qué sucedió y por qué? También hay bastantes procesos manuales involucrados y los usuarios todavía tienen que tomar muchas decisiones en estos procesos por sí mismos.

La analítica avanzada y especialmente la IA van un paso más allá y te permiten mirar hacia adelante. Los resultados son predicciones (¿Qué pasará?) y recomendaciones (¿Qué debo hacer?). Además, solo se necesitan decisiones y procesos manuales mínimos para tomar medidas.

Las formas más avanzadas de IA también automatizan estos últimos pasos humanos. Esto permite que el sistema realice acciones de forma totalmente automática sobre la base de los datos.

Diferencia entre BI e IA

Primeros pasos con la ciencia de datos

¿Quiere mejorar los resultados de su negocio mediante el uso de tecnologías de datos avanzadas como IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y big data? ¿Pero no sabes cómo empezar?

Queremos ayudarte ¡GRATIS!

Conecta con nuestro equipo, vamos a profundizar en el tema para ayudarte a encontrar cómo aplicar estos conceptos en tu negocio. Y vamos a asesorarte totalmente gratis. 

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Procesos Cross Organizacionales

La necesidad: motor de los procesos

La creciente industrialización del siglo 20, sumado a la incorporación del concepto “servicio” como producto intangible, llevó inevitablemente a una expansión empresarial en todo el globo.

 

Frente a este contexto, los nichos de mercados se iban abriendo, y organizaciones comenzaban a hacer camino frente a mercados antes inexplorados, creando una sensación de emprendedurismo que propició la creación de nuevos tipos de organizaciones, no solo en cuanto a los productos/servicios que ofrecían sino también en cuánto a su misma composición y formas de trabajo.

Tal es esta realidad que uno de los indicadores de crecimiento de una sociedad/nación, se mide en función al nacimiento de nuevas organizaciones empresariales, y la duración de su vida comercial/legal.

Empresas que conectan sus procesos como ventaja competitiva.

Vale conjeturar, que frente a un universo de necesidades por satisfacer, las empresas comienzan a especializarse en sus actividades, y a través de una curva de aprendizaje, se convierten en expertas en determinados procesos u operaciones.

 

A esto llamamos comúnmente “especialización”.

Éste principio existe y permanece porque genera beneficios a la organización, por el cual la eficiencia es la válvula de medición. Los empresarios atentos siempre a la evaluación costo-beneficio y a la conveniencia o no de las operaciones, analizan y deciden sobre las oportunidades de internalizar operaciones o no.

Procesos Cross Organizacionales.

Cuando de este proceso decisorio surge ventajoso realizar outsourcing de procesos, podemos comenzar a hablar de Procesos Cross Organizacionales.

 

A partir de que dos o más organizaciones se ensamblan a través de sus procesos, surge este nuevo concepto, que hace años que se encuentra ahí latente.

Actualmente comienza a trabajarse con mayor ímpetu dado el reconocimiento que los resultados de estos procesos ejercen sobre las relaciones comerciales y los productos/servicios que terminan llegando a manos de los clientes.

En general, este tipo de procesos se da en áreas de negocio con actividades complejas, y con dimensiones con características masivas. Por ello, la sincronicidad “cross” que debe existir debe ser perfecta, para no generar costos que opaquen el beneficio por el cual justamente se llegó a este modelo de especialización y colaboración empresarial.

Infinidad de oportunidades.

La variedad de modelos de cooperación entre las organizaciones es infinita. Y se configura en función al objeto del
proceso y los recursos que participan en él.Procesos cross organizacionales

 

Cuando hablamos de recursos, nos referimos a cualquiera sea (personas, aplicaciones informáticas, maquinaria, etc). Es decir, a veces la cooperación viene dada por la especialización de ciertos Recursos Humanos para la realización de tareas que están relacionadas a procesos de pensamiento. Este sería el caso de la contratación de cierto grupo de profesionales para la participación en alguna parte de un proceso discrecional.

Y a veces la cooperación puede darse a partir de la necesidad de contratación de ciertos dispositivos que por su costo y utilización la empresa decide no adquirir.

Colaboración y cooperación: pilares del espíritu cross organizacional.

Frente a esto, está claro que cuando la colaboración es esporádica y ocasional, es difícil trabajar de forma integrada y estable en la gestión de procesos. Pero cuando la cooperación es continua en el tiempo y median instrumentos legales entre las organizaciones, es necesario instalar el concepto cross para propiciar ámbitos de trabajo compartidos entre los departamentos de las compañías.

 

En éste ámbito de trabajo en conjunto, es necesario en primer lugar entender que los participantes del proceso cross son socios en la cadena de valor. Y que el éxito comercial de todos depende del resultado que percibe el cliente final.

De esta forma, no pueden existir posturas egoístas y unilaterales. Todo debe concurrir en un entorno de negociación constante, propiciando un resultado win-win como espíritu del modelo.

Siendo así, es posible crear un equipo interdisciplinario de profesionales de las organizaciones intervinientes que en conjunto analicen cada actividad, cada input y cada output de los procesos que comparten. Incluso analizando en conjunto las herramientas informáticas, compartiendo cierta información del mercado y decidiendo corporativamente sobre nuevas metodologías de trabajo.

Transparencia, indicadores, información.

Así mismo, la evaluación compartida de indicadores de gestión y de calidad lleva a una transparencia total del modelo, donde la información es legitimada por todas las partes intervinientes.

 

Esto luego repercute, por ejemplo, en las negociaciones de contratos entre ellas, que se realizan sin conflictos a nivel operativo, dado que los resultados ya se compartieron y aceptaron.

Este escenario, implícitamente, cambia el modelo de la empresa “proveedora” y la empresa “cliente” individual y unilateral, para llevarlas a un lugar de trabajo sin estas barreras, donde el relacionamiento viene dado naturalmente por los procesos.

Palabras finales.

Es válido concluir con que una vez más, los procesos de las organizaciones sirven como motor de cambio no solo internamente, sino también en la apertura de la empresa hacia el ámbito empresarial en el que conviven, haciendo una lectura global de los stakeholders que la rodean y reconociendo que la integración y la colaboración es la forma de crecimiento de estos tiempos.

 

Nombre del creador: Ana Clara Gudiño

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Procesos de Pensamiento: Teoría de las Restricciones

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En la evaluación de Procesos, los equipos de Calidad  intentan en un ejercicio constante, identificar aquellas actividades, procedimientos, herramientas de trabajo, que dificultan el logro de los objetivos con eficiencia.

Para realizar dichos análisis, se sirven de un conjunto de herramientas, cuyo objetivo es la resolución sistémica de situaciones problemáticas; mediante procesos de pensamiento. La aplicación de estas técnicas suele ser una actividad muy incentivante en la gestión por procesos, dado que implica avanzar sobre los circuitos de mejora continua.

Sin embargo, nunca deja de buscarse la eficiencia en el trabajo con estas herramientas, es por eso que un concepto muy oportuno para esta priorización de mejoras es el elaborado por John C. Maxell, autor de “Las 17 leyes incuestionables del trabajo en equipo”, cuando menciona dentro de La ley de la cadena que “una cadena es tan fuerte como su eslabón más débil”.

Cuánta practicidad y sabiduría tiene este enunciado que parece así tan obvio. Es un buen comienzo para un análisis de procesos en todas las organizaciones.

Haciéndose eco a este enunciado, existe una Metodología de Pensamiento, que indica cómo explotar cada limitación en nuestra organización. Estamos hablando de la Teoría de las Restricciones.

El punto de partida de esta Teoría es la identificación de las características fundamentales de las organizaciones, el rendimiento de cualquier cadena siempre está determinado por su eslabón más débil. Estos eslabones son denominados como limitaciones del sistema. Fácilmente, la Teoría brinda una guía de acciones:

  1. Identificar las restricciones del sistema: deben localizarse aquellos recursos que por su escasa disponibilidad limitan el rendimiento global del sistema, para “explotarlos” a su máxima capacidad. Su eliminación inmediata puede ser difícil y puede conducir a inversiones innecesarias.
  2. Decidir cómo explotar las limitaciones: cuando las limitaciones se encuentran en determinados centros de trabajo (CT), explotarlas significa obtener el máximo rendimiento de la maquinaria de estos CT.
  3. Subordinar todo a las decisiones adoptadas en el paso anterior: todas las actividades de la compañía deben dirigirse a explotar al máximo las limitaciones.
  4. Elevar la limitación: aumentar la capacidad de las limitaciones.
  5. Si en los pasos anteriores se ha roto una limitación, hay que regresar al primer paso, pero no hay que permitir que la inercia provoque una limitación al sistema.

No debe falta nunca en el escritorio de un Líder Empresario y su equipo de trabajo, estas 5 tareas tutoras, para el logro de la eficiencia organizacional.

 

Category: Análisis
Published: 18/02/2015 7:13
Created By: cgudino@incubaconsultores.com.ar
Title: Procesos de Pensamiento: Teoría de las Restricciones
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La Gestión Documental en el enfoque por Procesos

Dentro de las responsabilidades del Equipo de Procesos de una organización, se encuentra la Gestión Documental, una actividad que suele parecer simplemente el registro de tareas en un documento; pero que encierra un proceso analítico y metodológico que intenta cumplir con varios objetivos del Sistema de Gestión de Calidad.
La documentación del sistema, permite manejar información de los procesos: los propósitos y las acciones, los objetivos, responsabilidades, tareas y actividades, ejecutantes y el logro concreto de resultados proporcionando evidencias objetivas de lo realizado.
Es recomendable que un Sistema de Gestión de la Calidad  incluya la siguiente documentación:
·         Manual de Calidad con información sobre el sistema, política, objetivos de calidad, y el mapa de procesos de la empresa.
·         Procedimientos documentados establecidos y los que necesita la organización para asegurar su funcionamiento (procesos pilares y de soporte).
·         Registros de Calidad: proporcionan una evidencia objetiva de lo realizado.
Podemos advertir entonces, que los objetivos principales de la documentación en una organización son:
·         Comunicación de la información: permite transmitir a toda la organización la manera en que deben efectuarse todas las tareas y actividades de los procesos.
·        Evidencia Objetiva de la Conformidad: aporte de evidencia de que lo planificado se ha llevado a cabo realmente. La misma proporciona confianza externa, para que los clientes perciban que existe un sistema de control en marcha que conduce una regularidad en el nivel de calidad,  o bien, confianza interna para la propia dirección de la empresa.
·         Compartir conocimientos: con el fin de difundir y transmitir las experiencias de la organización.
·        Soporte de las actividades de Mejora de la Calidad: ya que si se conoce como funcionan en la actualidad los procesos, es posible prever los resultados de los cambios y mejoras que se propongan, siendo así más fácil mantener los beneficios alcanzados por las mejoras una vez que estas son introducidas.

 

La actividad documental, implica una evaluación y actualización constante, para que la documentación siempre refleje la cotidianeidad de las actividades empresariales; por ello, constituye un desafío constante para cualquier Equipo de Procesos.
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Organigramas y Procesos

La escuela clásica de la Administración, nos enseña cómo aglutinar y jerarquizar las personas dentro de una organización. De esta labor surge un modelo gráfico que representa estos criterios, el organigrama.
Hasta nuestros días, lo generalmente aceptado e implementado, son los organigramas funcionales, cuyo criterio de agrupamiento es en función a la afinidad de las tareas que ejecutan los colaboradores de la organización. Ciertamente, el criterio es muy lógico y difícil de refutar. Sin embargo, la pregunta que deberíamos hacernos es si contribuye realmente a cumplir los objetivos de la organización. Lo importante de este diseño, es cuánto asiste a la estrategia de la empresa, aquella que guía el rumbo y le da identidad en el mercado, frente a sus competidores.
Haciéndonos este cuestionamiento, es de mucha ayudar ver la organización transversalmente, es decir no como pequeñas cajas con objetivos particulares y no relacionados, sino como grandes arterias que fluyen bajo objetivos integradores.
Si la organización se encuentra transitando la gestión por procesos, entonces basta con echar un vistazo a su mapa de procesos, y se podrá observar a un nivel macro, la estrategia que se quiere llevar a cabo. Finalmente si buscamos apoyar a la estrategia con todos los recursos, no solo tecnológicos y procedimentales, sino también sumando la organización de los recursos humanos y su alineamiento con los objetivos que buscan el éxito de la empresa; podremos avistar fácilmente un modelo de organigrama que no se limite a actividades funcionales, sino que busque la integración inter área, inter especialidad, y siga el flujo de las tareas hasta el cumplimiento de objetivos sistémicos.
Sin duda, este tipo de pensamientos rompe paradigmas y no son fáciles de adquirir culturalmente. Como todo, forman parte de un proceso ideológico que toda organización debe ir transitando en su búsqueda de la calidad total y la mejora continua. No es posible pedir a una organización que no tiene identificada sus áreas funcionales que naturalmente piense en un organigrama por procesos, tampoco se puede esperar lo mismo de una empresa que no ha logrado definir su estrategia corporativa.
Estos son todos conceptos relacionados entre sí, ninguno es ajeno al otro. Por lo tanto estas definiciones no pueden ser tomadas aisladamente, el pensamiento es integral y completo, así como los resultados del esfuerzo. 
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