Cómo diseñar un sistema de incentivos de ventas

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Lograr que tu equipo de ventas alcance resultados extraordinarios puede ser todo un desafío. Por más capacitaciones y motivación, a veces falta ese empujón extra para liberar todo su potencial. Como consultores de negocios, sabemos que el secreto puede estar en implementar un sistema de incentivos alineado a tus metas comerciales.

En este artículo profundizaremos en distintas alternativas de incentivos para vendedores y cómo combinarlas para crear un programa eficiente de recompensas. Descubre cómo mantener a tu fuerza de ventas enfocada, proactiva y comprometida.

¡El crecimiento de tus ingresos por ventas te sorprenderá!

Tipos de incentivos de ventas

Existen diversos tipos de incentivos que puedes ofrecer a tus vendedores:

Comisiones por volumen de ventas: un porcentaje sobre el total de ventas individuales de cada vendedor. Es el esquema más utilizado dada su comprobada efectividad.
Bonos por cumplimiento de objetivos: recompensas extras al alcanzar metas globales, como cierto número de nuevos clientes, venta de nuevos productos, etc.
Premios y reconocimientos: viajes, días libres, gadgets, para los vendedores destacados. Fomentan la sana competencia.
Compensación en acciones: entrega de acciones de la empresa a los altos vendedores para alinearlos a largo plazo.

El sistema híbrido más efectivo

Si bien todas las opciones anteriores motivan de alguna manera, en 465 Consultora recomendamos una combinación de comisiones individuales + bonos grupales. ¿Por qué este sistema híbrido?

Las comisiones personales mantienen el impulso diario de cada vendedor por sobrecumplir sus propios objetivos.
Los bonos por logros compartidos fomentan la unidad, trabajo en equipo y enfoque a mediano/largo plazo.

Este enfoque saca lo mejor de ambos: máxima motivación individual combinada con sentido de pertenencia y compromiso con metas colectivas.

Los resultados que hemos visto en clientes que implementan este sistema son excepcionales. Sus equipos se esfuerzan al máximo por mejorar sus números personales, pero también trabajan codo a codo para alcanzar objetivos globales que beneficiarán a todos.

Cómo implementar este incentivo de ventas en tu empresa

Para que este sistema de incentivos potencie efectivamente tus ventas, debes seguir ciertas prácticas clave:

Establece objetivos numéricos claros, retadores pero realistas, y revisa periódicamente si requieren ajustes.
Como bonos grupales incluye reconocimientos públicos, salidas de celebración y otras motivaciones emocionales.
Recompensa visiblemente cuando se alcanzan metas, resaltando el logro en equipo.
Monitorea el progreso y ajusta sobre la marcha con herramientas como 465 Analytics.
Comunica el avance en tiempo real a los vendedores para mantenerlos enfocados, también con 465 Analytics.
Sé consistente en la aplicación de las reglas y justo en la distribución de premios.

Lee también: Cómo una empresa de consumo masivo Transformó su Gestión de Datos

Diseña un programa personalizado de incentivos de ventas

El sistema de comisiones + bonos grupales ha demostrado su efectividad, pero debe ser diseñado a la medida de tu equipo y objetivos de negocio. En 465 Consultora podemos asesorarte profesionalmente en:

Definir indicadores y metas adecuadas.
Establecer porcentajes y montos de bonos motivantes.
Seleccionar premios y reconocimientos alineados a tu cultura.
Comunicar el programa para maximizar compromiso.
Dar seguimiento y ajustar sobre la marcha.

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Lee también: 5 ejemplos de cómo 465analytics impulsa la Profesionalización Empresarial

En resumen, motivar a tus vendedores es posible con un sistema de incentivos que combine recompensas individuales y colectivas. Este enfoque ha demostrado un crecimiento exponencial en resultados comerciales en nuestros clientes.

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Cómo una Empresa de Consumo Masivo Transformó su Gestión de Datos

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Bienvenidos a una nueva historia de implementación de 465analytics, innovando en la gestión de datos de ventas en una empresa de consumo masivo con presencia en varias ciudades de Ecuador.

Desafíos clave: Comprender al cliente para disminuir pérdidas

1. Pérdida de Clientes: La empresa enfrentaba el desafío crítico de perder clientes de manera frecuente por carecer de estrategias efectivas para fidelizarlo. Esta situación amenazaba la estabilidad y crecimiento del negocio a largo plazo.

2. Falta de Insights sobre los Patrones de Ventas: La ausencia de conocimientos profundos sobre los patrones de ventas impedía a la empresa anticipar tendencias, adaptar estrategias y optimizar operaciones. Este vacío de información estratégica afectaba directamente la capacidad de tomar decisiones informadas.

3. Recursos Limitados en una Estructura Pequeña: la empresa enfrentaba la carencia de personal especializado en análisis de datos y contaba con recursos económicos limitados. Esto añadía una capa adicional de complejidad, ya que no solo faltaban habilidades especializadas, sino también los recursos necesarios para invertir.

Frente a los desafíos planteados, nuestro enfoque se centró en una implementación progresiva y adaptable, liderada por un gerente comercial decidido a mejorar la retención de clientes y reducir las pérdidas. Aunque se disponía de un sistema contable para almacenar datos de ventas, la resistencia inicial a involucrar al equipo de sistemas nos llevó a buscar soluciones pragmáticas y ágiles.

Fases de Implementación:

1. Inicio con Exportación Manual:

Aprovechando la funcionalidad existente de exportar datos desde el sistema contable a un archivo Excel, sugerimos a la empresa realizar esta tarea manualmente, pegando los datos en una hoja de cálculo de Google de forma acumulativa.
Creamos un data set inicial basado en registros de los últimos 3 años para permitir un análisis efectivo desde el principio.
Durante aproximadamente 6 meses el contable de la empresa, realizó manualmente este proceso 2 veces a la semana, lo que no llevaba mas de 5 minutos (exportar y pegar). Sin embargo esto nos brindó agilidad inicial sin requerir intervención del equipo de sistemas.

Lee también: ¿Por qué 465analytics es la mejor opción para Pymes en análisis de datos?

2. Automatización Progresiva:

Posteriormente, con la necesidad de obtener datos más actualizados, se decidió convocar a un especialista en sistemas.
Durante esta fase, se generaron usuarios en SQL SERVER y se automatizó el proceso de consulta de datos, permitiendo tener información fresca una vez al día sin intervención humana.
La automatización liberó tiempo y redujo la dependencia de tareas manuales, mejorando la eficiencia del proceso.

3. Transformación de Datos en Insights Valiosos:

Con los datos obtenidos automáticamente, implementamos transformaciones que convirtieron la información en insights valiosos.
El gerente comercial pudo tomar decisiones basadas en datos sobre campañas de marketing, acciones de recupero , estrategias de promoción de productos, entre otros aspectos cruciales para la fidelización de clientes.

En base a este caso, hemos desarrollado un tablero de gestión demo, alimentado con datos ficticios, este tablero permite comprender visualmente cómo nuestra solución contribuyó a la toma de decisiones estratégicas y la mejora de la retención de clientes.

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Transformación digital con 465analytics en una Empresa Multinacional de Transporte

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Bienvenidos a esta historia donde, a través de un caso real, te invitamos a descubrir cómo abordamos desafíos complejos en diversas industrias, demostrando que nuestras soluciones simples pueden marcar una gran diferencia.

La empresa:

Se trata de una empresa líder en transporte de pasajeros, que opera en diversos países, cada uno con su moneda local. Con sede en Londres, enfrentaba la complejidad de consolidar la información financiera proveniente de varios países en Europa, Inglaterra, Chile y Estados Unidos, donde la contabilidad se manejaba en euros, libras, pesos chilenos y dólares, respectivamente.

Desafíos:

Diversidad de monedas locales: La gestión de múltiples monedas complicaba la consolidación de informes financieros y la toma de decisiones estratégicas.
Centralización en la nube: Los análisis financieros se realizaban en archivos de Excel, generando una gestión fragmentada y pérdida de datos.
Optimización del tiempo y recursos humanos: Profesionales altamente capacitados invertían tiempo considerable en análisis tediosos y repetitivos.
Análisis en tiempo real: La incapacidad de analizar información en tiempo real limitaba la toma de decisiones ágiles y eficientes.

¿Cómo lo abordamos?

Automatización y centralización de datos

La primera piedra angular de la transformación fue la conexión de 465analytics con cada uno de los sistemas contables mediante el uso de API (recordemos, uno por cada país). Esto permitió automatizar consultas diarias, consolidando la información financiera de la empresa en una única fuente en la nube. Eliminando la fragmentación de datos y facilitando la gestión centralizada.

Unificación de monedas

La estrategia inicial para abordar la complejidad de las distintas monedas locales fue implementar una solución simple y efectiva. Creamos un data set en Google Sheets vinculado a una página web de tipos de cambio, que luego se conectó a 465analytics. Esto permitió la conversión de los datos extraídos de los sistemas contables, unificándolos en libras esterlinas. Este proceso no solo proporcionó una visión financiera homogénea, sino que también simplificó el análisis de la contabilidad global.

Dashboards personalizados

El despliegue de dashboards financieros específicos marcó un avance significativo en la transformación digital. Cada unidad de negocio recibió un tablero diseñado a medida, brindando detalles sobre rentabilidad, gastos y desvíos respecto del presupuesto aprobado anualmente por la dirección global. Estos paneles ofrecían una visión clara y completa del rendimiento de cada segmento operativo.

Accesibilidad total desde cualquier dispositivo

Más allá de su impacto individual, también desencadenaron un cambio cultural al permitir compartir información clave. Cada gerente de unidad tenía acceso a los paneles de su área, facilitando un monitoreo cercano y una toma de decisiones más ágil. A nivel directivo, la integración de todos los dashboards en una única vista consolidada ofreció una perspectiva holística, posibilitando comparaciones entre unidades y promoviendo una toma de decisiones estratégicas basada en datos sólidos y actualizados.

Vale la pena destacar que este proceso no fue instantáneo, sino que se llevó a cabo durante aproximadamente 12 meses de trabajo constante y mejora continua. Los dashboards fueron adaptándose a las necesidades particulares de cada unidad de negocio, expandiendo con el tiempo el análisis no solo a nivel de países, sino también por rutas específicas. Hoy, la empresa cuenta con múltiples dashboards que abarcan tanto información financiera como no financiera, proporcionando una visión integral de su operación global.

A partir de uno de los dashboards de la empresa (previa autorización), hemos creado un tablero DEMO accesible en 465analytics con datos 100% ficticios y expresados en pesos argentinos. Este tablero está disponible para el público y puede consultarse de forma gratuita simplemente creando una cuenta en la plataforma.

Esta iniciativa busca proporcionar una experiencia práctica y tangible de cómo 465analytics puede transformar la visualización de datos financieros. Al permitir el acceso a un tablero demo, invitamos a los interesados a explorar las funcionalidades y posibilidades que ofrecemos, facilitando una comprensión más profunda de cómo nuestra plataforma puede impulsar la toma de decisiones informada en diversos contextos empresariales.

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5 ejemplos de cómo 465analytics impulsa la Profesionalización Empresarial

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A continuación, comparto ejemplos concretos de cómo 465analytics ha contribuido a la profesionalización de empresas mediante soluciones simples que abordan problemas reales.

A veces, se imagina que invertir en analytics implica contratar científicos de datos, elaborar algoritmos de machine learning y trabajar con big data, aspectos que pueden parecer inalcanzables para muchas pymes. Sin embargo, la realidad es que el primer paso debe ser esencial y centrarse en soluciones simples para luego evolucionar hacia la complejidad con el tiempo.

A continuación 5 ejemplos reales:

1) Analizar datos de ventas para comprender al cliente y prevenir pérdidas:

En una empresa de consumo masivo con una red de vendedores en varias ciudades de Ecuador, la implementación de 465analytics transformó la forma en que utilizaban sus datos de ventas.

El enfoque estratégico consistió en prevenir pérdidas y mejorar la retención de clientes.

Al analizar detalladamente los datos, se logró identificar patrones de compra de clientes recurrentes, preferencias de productos y ciclos de compra. Ademas, detectamos que un grupo de clientes ha dejado de comprar durante los últimos 6 meses (cabe mencionar que esto se actualiza mes a mes de manera automática).

Esta valiosa información desencadenó acciones proactivas, como el diseño de campañas personalizadas o la oferta de descuentos específicos, orientadas a recuperar a esos clientes y evitar pérdidas continuas.

Este enfoque permitió a la empresa fortalecer significativamente su estrategia de fidelización de clientes, demostrando cómo la implementación de soluciones analíticas puede tener un impacto directo en la retención y el crecimiento del negocio.

2) Desarrollar un presupuesto de ventas y compararlo con datos reales

En una empresa argentina, se implementó un enfoque sencillo pero efectivo para el desarrollo de presupuestos de ventas.

Utilizando Google Sheets, se creó un presupuesto basado en el rendimiento esperado de cada vendedor. Este proceso sencillo permitió establecer metas y expectativas claras para cada miembro de la fuerza de ventas.

Una solución simple permitió hacer seguimiento detallado del desempeño de la fuerza de ventas. Cada vendedor tenía acceso a un panel personalizado que reflejaba su rendimiento en comparación con el presupuesto establecido. Si se identificaban desviaciones en las ventas, se activaban estrategias adaptativas.

Este enfoque no solo proporcionó una visión clara de los resultados en curso, sino que también permitió la toma de decisiones ágiles. Si un vendedor superaba las metas, se lo premiaba, fomentando la motivación y el rendimiento continuo. Por otro lado, aquellos con rendimiento inferior eran objeto de acciones correctivas, que podían incluir capacitación adicional, ajuste de territorios o cambios en las estrategias de ventas.

Este ejemplo destaca cómo una herramienta sencilla como Google Sheets, combinada con 465analytics, puede ser una solución poderosa para la gestión de presupuestos de ventas en empresas pyme.

Brinda una mayor visibilidad y control sobre el desempeño de la fuerza de ventas.

3) Análisis de eficiencia de producción en una fábrica:

Es el caso de una fábrica de autopartes, la implementación de un sistema de digitalización de datos resulta fundamental para realizar un análisis detallado de la eficiencia de producción. Cada producto en la línea de producción está asociado a una máquina específica, y se establece una cantidad estándar de producción por hora, es decir, lo que se espera que un operario logre de producción en 1 hora.

Se analiza el rendimiento de los operarios en la producción de determinada máquina. El estándar de producción es, por ejemplo, de 100 piezas por hora para una máquina en particular. Al comparar los datos reales con esta cifra, se identifican discrepancias significativas.

Se observa que el Operario A está produciendo a un ritmo de 50 piezas por hora, mientras que el Operario B alcanza las 100 piezas por hora. Esta disparidad en el rendimiento podría atribuirse a diversos factores, como la destreza del operario, la familiaridad con la máquina o la necesidad de capacitación adicional.

En base a este análisis, la empresa puede implementar acciones correctivas específicas:

Capacitación y Entrenamiento: Para el Operario A, se pueden diseñar programas de capacitación y entrenamiento específicos para mejorar sus habilidades y conocimientos sobre la máquina, permitiéndole alcanzar el estándar de producción establecido.
Reasignación de Tareas: En algunos casos, puede ser beneficioso reasignar tareas según las fortalezas individuales de los operarios. El Operario B, que ya está alcanzando el estándar, podría ser asignado a tareas más complejas o de supervisión, mientras que el Operario A se enfoca en mejorar su rendimiento en la tarea actual.
Retroalimentación y Reconocimiento: Establecer un sistema de retroalimentación constante y reconocimiento para aquellos operarios que superan el estándar puede motivar y mejorar el desempeño general del equipo.

Este ejemplo ilustra cómo el análisis de eficiencia de producción permite identificar áreas de mejora específicas, tomar medidas correctivas y optimizar el rendimiento general de la fábrica.

4) Control riguroso de costos directos en una fabrica manufacturera:

El seguimiento de costos directos, como materia prima y mano de obra directa, junto con otras cuentas relacionadas, se convierte en un pilar esencial para mantener el modelo de márgenes de la empresa.

En una empresa manufacturera, el seguimiento riguroso de costos directos implica el desglose de la materia prima utilizada en cada producto. La digitalización de datos permite registrar los cambios en los precios de la materia prima, identificar proveedores más rentables y evaluar la eficiencia del uso de estos recursos. Además, el control de la mano de obra directa implica analizar el tiempo y los costos asociados a cada etapa del proceso productivo.

Supongamos que la empresa identifica que el costo de ciertos materiales ha experimentado un aumento significativo en los últimos meses. Esta información permite ajustar estrategias de compra, explorar nuevas fuentes de suministro o, en última instancia, reflejar estos cambios en los precios de venta para mantener los márgenes deseados.

El análisis detallado de costos directos también facilita la toma de decisiones sobre la eficiencia operativa. Por ejemplo, si se observa que ciertos procesos de producción están generando costos laborales elevados en comparación con el valor del producto final, la empresa puede considerar inversiones en tecnologías que mejoren la eficiencia y reduzcan los costos asociados a la mano de obra.

En resumen, el control riguroso de costos mediante la digitalización de datos no solo asegura la rentabilidad actual, sino que también proporciona insights estratégicos para mantener y mejorar los márgenes de la empresa a medida que evoluciona en un entorno empresarial dinámico.

5) Gestión eficiente de inventarios:

Se trata de una empresa que mantiene un catálogo de aprox. 5.000 productos, donde el problema central planteado era la dificultad para gestionar eficientemente los inventarios, en este aso fue esencial utilizar herramientas analíticas avanzadas que permitan establecer puntos de pedido y automatizar alertas de reabastecimiento. Supongamos que, mediante un análisis detallado del histórico de ventas, calculamos el promedio de ventas por mes y el desvío estándar para un producto específico.

Promedio de Ventas por mes: Calculamos el promedio de unidades vendidas de ese producto en un periodo de tiempo significativo, digamos, los últimos 12 meses. Este promedio nos proporciona una referencia sobre la demanda esperada.
Desviación Estándar: La desviación estándar nos indica la variabilidad en las ventas. Un valor alto sugiere una demanda más impredecible, mientras que un valor bajo indica una demanda más estable.

Con estos datos, podemos establecer un Punto de Pedido (ROP, por sus siglas en inglés) y configurar alertas automáticas para el reabastecimiento:

Punto de Pedido (ROP): Calculamos el ROP sumando el promedio de ventas por mes y un múltiplo del desvío estándar que representa un nivel de servicio deseado. Por ejemplo, ROP = Promedio de Ventas + (Múltiplo de Desvío Estándar).
Alertas Automáticas: Configuramos un sistema que monitorea continuamente el nivel de inventario actual. Cuando el inventario alcanza o cae por debajo del ROP, se envía automáticamente una alerta al equipo de abastecimiento para iniciar el proceso de reabastecimiento.

Este enfoque basado en datos permitió una gestión proactiva de inventarios. La automatización de alertas garantiza que el reabastecimiento se inicie en el momento preciso, evitando situaciones de agotamiento o exceso de inventario. Al implementar este sistema, la empresa pudo optimizar sus niveles de inventarios, mejorar la satisfacción del cliente al evitar productos agotados y reducir los costos asociados al almacenamiento de inventario innecesario. En resumen, estas estrategias no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también proporcionan insights clave para decisiones estratégicas, avanzando hacia la profesionalización empresarial.

Estos ejemplos representan solo una pequeña muestra de cómo contribuimos al crecimiento y la eficiencia de empresas en diversas industrias. En 465analytics, nuestra filosofía se centra en resolver problemas concretos a través de herramientas simples pero poderosas. Estamos comprometidos a seguir impulsando la profesionalización de las empresas a traves de los datos, proporcionando soluciones que se adaptan a sus necesidades específicas y allanando el camino hacia la excelencia empresarial.

Lee también: ¿Por qué 465analytics es la mejor opción para Pymes en análisis de datos?

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AUTOR: Horacio Ojeda, co-founder de 465analytics.

465Analytics la mejor opción para análisis de datos para PyME

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En el universo de herramientas de análisis de datos, 465analytics destaca como la elección más adecuada para las pequeñas y medianas empresas (pymes).

¿Por qué 465analytics? en este artículo te lo explico de manera clara y ordenada:

1. Consultores certificados: Facilitando la implementación

La implementación de una herramienta de análisis de datos no se trata solo de adquirir el software, sino de hacerlo funcionar de manera efectiva. 465analytics se diferencia al brindar acceso directo a una red de consultores certificados y entrenados. Olvídate de buscar expertos en otras plataformas y simplifica el proceso conectándote con profesionales capacitados desde el principio.

2. Gestión de proyectos integrada: Controlando todo el proceso

La gestión de proyectos es clave, y 465analytics lo entiende. Además de ofrecer una herramienta de análisis de datos, proporciona un módulo integrado para gestionar proyectos de manera eficiente. Desde definir el alcance hasta establecer tiempos y costos, todo está bajo control. Con esta funcionalidad, las pymes tienen un panorama claro y detallado de cada fase del proyecto.

3. Económico y menos riesgoso para Pymes: La diferencia de 465analytics

Grandes herramientas como Power BI pueden ser poderosas, pero su implementación en pymes a menudo es un desafío. En lugar de dejar esta tarea en manos de emprendedores internos o consultores externos, 465analytics ofrece una solución completa. No solo proporciona la tecnología necesaria, sino también consultores en negocios para generar ideas y especialistas para la implementación. Esto hace que el proceso sea más accesible, económico y menos riesgoso para las pymes.

4. Acceso total desde cualquier lugar: 100% en nube

Destacamos que el software de análisis de datos que ofrecemos es 100% en la nube. No necesitas instalar nada, solo accede a través de una página web. Esto significa que puedes visualizar los datos desde cualquier dispositivo con acceso a internet y en cualquier lugar. La flexibilidad que brinda esta característica permite una gestión y toma de decisiones ágil y eficiente.

5. Cuenta gratuita con Tableros Demo: Prueba antes de contratar

Además, ofrecemos una cuenta gratuita que se puede crear fácilmente. A través de esta cuenta, puedes explorar los “tableros demo” y ver el trabajo que han realizado nuestros consultores en otras empresas. Esta funcionalidad no solo te permite probar la herramienta antes de contratar, sino que también te brinda la oportunidad de buscar ideas e inspiración a partir del trabajo realizado en empresas similares. Esto fomenta una economía colaborativa, permitiendo la colaboración y el intercambio de conocimientos entre usuarios.

En resumen, 465analytics no es solo una herramienta de análisis de datos, sino una solución integral diseñada para simplificar y potenciar el proceso para las pymes. Con acceso directo a consultores certificados, una gestión de proyectos integrada, un enfoque económico y una plataforma 100% en la nube, representa la opción ideal para aquellas empresas que desean aprovechar al máximo el análisis de datos de manera práctica y colaborativa.

Cuadro comparativo:

Comparativa de plataformas de Análisis de datos

En nuestro próximo artículo, te contamos como implementar analytics en empresas a través de ejemplos reales.

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AUTOR: Horacio Ojeda, co-founder de 465analytics.

¿Cómo el análisis de datos potencia la toma de Decisiones Gerenciales?

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Durante muchos años, las empresas llevaron su contabilidad en papel. Con el tiempo, las más avanzadas adoptaron sistemas contables, y las más profesionalizadas aprovecharon herramientas como Excel para analizar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información valiosa. Esto les confería una ventaja competitiva frente a aquellas que basaban sus decisiones en la intuición del dueño o fundador, quien, en muchos casos, asumía múltiples roles dentro de la empresa.

Mi primera experiencia profesional fue en una empresa dedicada a la venta de insumos para el sector agrícola. Utilizaban un sistema contable que les permitía recopilar datos de casi 40 sucursales en toda Argentina. Trabajé en el departamento de “Control de Gestión”, donde, mediante el uso avanzado de Excel (tablas dinámicas, fórmulas complejas, formatos condicionales, entre otros), transformábamos datos desordenados de las sucursales en información que permitía a los gerentes tomar decisiones más profesionales.

Por ejemplo, a partir de los datos de ventas, identificábamos clientes nuevos, aquellos que la empresa estaba perdiendo (los que llevaban más de 6 meses sin comprar) y los clientes frecuentes. Estos análisis nos habilitaban para activar acciones de marketing, como estrategias para el recupero de clientes que habían dejado de comprar. Cada seis meses, llevábamos a cabo un análisis detallado que enviábamos a los gerentes, proporcionándoles información sobre clientes perdidos, productos comprados, cantidades, vendedores responsables, entre otros. Este monitoreo constante de la cartera de clientes brindaba a la empresa una ventaja significativa.

A pesar de los beneficios sustanciales que proporcionaba este proceso, su ejecución resultaba intensiva en recursos. Cuatro personas trabajábamos a tiempo completo para generar esos informes. Aunque Excel facilitaba en gran medida el trabajo, el proceso era tedioso y demandaba numerosas horas para “limpiar” los datos y crear visualizaciones comprensibles. Además, no estaba exento de riesgos, ya que un error en una fórmula podría conducir a resultados inexactos. Para minimizar este riesgo, el informe era preparado por una persona y luego revisado por otra, generalmente el responsable del área, antes de ser enviado por correo electrónico como un archivo adjunto. Con el tiempo, llenábamos discos y carpetas con una cantidad considerable de archivos de Excel. Era un proceso costoso, lento, propenso a errores y, en última instancia, poco práctico.

Hoy me resulta difícil imaginar dos aspectos:

Que aún existan empresas que no implementen estas mejores prácticas de análisis de datos.
Que este análisis se realice exclusivamente con Excel. Aunque sigue siendo una herramienta valiosa, no es la opción más práctica para este propósito (Microsoft ofrece Power BI para estas tareas específicas).

Lee también: ¿Por qué 465analytics es la mejor opción para Pymes en análisis de datos?

Hoy en día, es difícil concebir que una empresa contrate a cuatro personas a tiempo completo para realizar análisis de datos en Excel. Esto se debe a que podemos utilizar herramientas como Power BI, Tableau o 465analytics para automatizar estos procesos, haciéndolos más económicos, rápidos y eficientes.

465analytics tiene la misión de ayudar a las pymes a implementar estas mejores prácticas, ofreciendo consultoría para desarrollar estrategias eficientes de almacenamiento y análisis de datos. Además, proporciona un potente software que permite generar tableros de gestión 100% en la nube, ofreciendo la posibilidad de acceder a esta información desde cualquier dispositivo y en cualquier lugar.

Reflexión sobre la Digitalización: Un proceso de mejora continua

La digitalización va más allá de la simple implementación de tecnología. A menudo, se asocia erróneamente con la contratación de científicos de datos y el desarrollo de algoritmos complejos de machine learning, algo que, si bien es práctica común en empresas líderes y grandes, puede parecer inalcanzable para las pymes. Es esencial comprender que la digitalización comienza con pequeños pasos, incorporando prácticas efectivas en la toma de decisiones gerenciales, como se describió anteriormente en el área de ventas. Utilizar información de sistemas contables, complementarla con Google Sheets y algún software para automatizar el análisis son pasos iniciales valiosos. La digitalización es un proceso de mejora continua, un músculo que debemos entrenar día a día, comenzando desde lo básico para lograr resultados significativos con el tiempo.

En el próximo artículo exploraremos por qué 465analytics resulta más efectiva que otras alternativas para pequeñas y medianas empresas.

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AUTOR: Horacio Ojeda, co-founder de 465analytics.

La Proactividad: Consejos para cultivarla

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En el dinámico paisaje laboral de hoy, donde el cambio es constante y la adaptabilidad es esencial, la proactividad ha emergido como una habilidad blanda clave para el éxito profesional. Ser proactivo significa tomar la iniciativa, anticipar problemas y oportunidades, y actuar de manera autónoma para generar resultados positivos.

¿Por qué es esencial la proactividad?

En tiempos anteriores, los trabajadores podían confiar en que las estructuras y procesos establecidos permanecerían constantes durante largos periodos. Hoy, las tecnologías disruptivas, los mercados volátiles y las demandas cambiantes de los consumidores hacen que el estancamiento sea el preludio del fracaso. Las organizaciones valoran a aquellos individuos que no solo reaccionan a los desafíos, sino que los anticipan y actúan de manera decidida.

Tips para cultivar la proactividad

Mentalidad de crecimiento: Adopta una actitud abierta hacia el aprendizaje y el cambio. Cree que puedes desarrollarte y adaptarte a través del esfuerzo y la experiencia.
Planificación: Dedica tiempo a prever posibles escenarios futuros. Al visualizar los desafíos y oportunidades que pueden surgir, estarás mejor preparado para enfrentarlos.
Desarrolla habilidades de escucha activa: Escuchar a los demás, ya sean compañeros, superiores o clientes, te brinda pistas sobre tendencias emergentes y posibles desafíos.
Autodisciplina: Cultiva la capacidad de mantener el foco y actuar sin que alguien te lo pida. La autodisciplina te permite seguir adelante, incluso cuando enfrentas resistencia o distracciones.
Solicita retroalimentación: Aunque ser proactivo implica tomar decisiones autónomas, es fundamental obtener opiniones de los demás. Esto te ayuda a ajustar y refinar tus acciones.
Educa continuamente: Invierte en tu desarrollo personal y profesional. Al estar al tanto de las últimas tendencias y conocimientos en tu campo, podrás anticipar mejor el futuro.
Fomenta conexiones: Establece relaciones con individuos fuera de tu círculo inmediato. Las diferentes perspectivas pueden ofrecer visiones únicas y oportunidades inesperadas.

Conclusión

La proactividad es más que simplemente tomar la iniciativa; es una mentalidad que te permite navegar en el turbulento mundo laboral de hoy. Cultivando esta habilidad, no solo te preparas para enfrentar desafíos, sino que te posiciones como un líder y visionario en tu campo. En una era donde la adaptabilidad es reina, ser proactivo es el trono al que todos deberíamos aspirar.

Lee también: ¿Por qué 465analytics es la mejor opción para Pymes en análisis de datos?

El pensamiento crítico: Nuestra brújula ante los sesgos cognitivos

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Todos cometemos errores. Especialmente cuando se trata de tomar decisiones. Pero, ¿sabías que hay patrones predecibles en los errores que cometemos? Estos deslices, conocidos como sesgos cognitivos, pueden ser obstáculos silenciosos. Aquí es donde el pensamiento crítico entra en juego, como nuestro norte y salvaguardia. Vamos a desglosar algunos de los sesgos y darte estrategias prácticas para superarlos. pensamiento critico

El efecto de lo reciente

Las noticias recientes nos capturan fácilmente. Parecen urgentes y vitales. Pero, ¿realmente son las más importantes? Es común darle mucho peso a lo último que escuchamos. Pero el pensamiento crítico nos enseña a tomar un paso atrás. Nos dice que miremos más allá, que busquemos contexto y profundidad.

Eco de nuestras creencias

Todos amamos tener razón. Es reconfortante escuchar voces que piensan como nosotros. Pero, cerrarnos a un solo punto de vista es peligroso. El pensamiento crítico nos anima a escuchar todas las voces. Nos reta a cuestionar nuestras creencias y a enriquecernos con la diversidad.

Anclaje inconsciente

La primera impresión tiene un poder sorprendente. Nos guiamos por ella para juzgar y decidir. Sin embargo, no siempre es la más acertada. El pensamiento crítico nos insta a reconsiderar. Nos dice que las primeras ideas son un punto de partida, no un final.

Exceso de confianza

La confianza es buena. Pero, en exceso, nos cierra puertas. Creer que lo sabemos todo es un error. El pensamiento crítico nos recuerda que siempre hay algo nuevo por descubrir. Nos empuja a aprender, a crecer y a ser humildes en nuestro camino.

Miedo a perder

El cambio da miedo. Nos asusta perder o cometer errores. Pero, ¿y si perdemos más al no intentarlo? El pensamiento crítico nos ayuda a ver los riesgos y beneficios. Nos enseña que, a veces, hay que saltar para avanzar.

Apego al presente

Nos encanta lo que conocemos. Lo familiar es cómodo. Pero el mundo está lleno de posibilidades. Con el pensamiento crítico, nos damos cuenta de que hay más allá. Nos anima a explorar, a soñar y a descubrir nuevos horizontes.

Costo de apegarse

Las decisiones pasadas nos marcan. Pero no deben definirnos siempre. Aferrarnos a lo viejo puede frenarnos. El pensamiento crítico nos reta a mirar adelante. Nos dice que el pasado es una lección, no una cadena.

En conclusión

Vivimos en un mundo lleno de información. A veces, esta nos abruma o nos desvía. Los sesgos, esas trampas mentales, nos afectan a todos. Pero hay esperanza: el pensamiento crítico. Es nuestra herramienta para ver más claro. Nos ayuda a cuestionar, a aprender y a decidir mejor. Nos protege de errores y malentendidos. Así, con mente abierta, avanzamos mejor. Aprendemos de otros y de nosotros mismos. Al final, el pensamiento crítico es clave. Es nuestro mapa para navegar un mundo complejo con éxito. Por eso, vale la pena cultivarlo cada día. Es la brújula para un viaje más informado y enriquecedor.

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Impacto de la IA en los Negocios: Las áreas clave

App Review, Tecnología

Pocos discutirían que la IA tiene consecuencias significativas para los negocios. Para analizarlas, nos centraremos en tres áreas clave: los puestos de trabajo, la desigualdad y la competencia.

La Inteligencia Artificial (IA) ha avanzado rápidamente en los últimos años. Y, a medida que la tecnología siga mejorando, es muy probable que tenga un impacto sustancial en la economía. Como resultado, los gobiernos y empresas del mundo dedican abundantes recursos a la inversión en tecnología.

El debate económico en torno a la IA

Hay dos elementos distintos a resaltar en la visión pesimista sobre la IA:

1. Reemplazará puestos de trabajo, dejando poco que hacer a los humanos.
Personajes públicos como Elon Musk, Stephen Hawking advierten que la IA podría hacer que pocas compañías dominen el mundo. Quedando así, pocos trabajos para los humanos y aumentando la desigualdad. Vladimir Putin pronosticó: “Quienquiera que se convierta en el líder en esta esfera, se convertirá en el gobernante del mundo”.

2. No será tan influyente como las tecnologías de 1870-1970. Tendrá un impacto relativamente pequeño en la sociedad.
Robert Gordon opina diferente, no se preocupa porque la IA provoque un cambio rápido y drástico de la sociedad. Considera poco probable que inventos del futuro igualen el impacto de inventos del período 1870 y 1970. Estima, podría mejorar la productividad, de manera que las personas tendrán muchos ingresos y poco trabajo desagradable por hacer.

Por otro lado, también existe una visión optimista sobre la IA:

Un investigador señaló que las predicciones pesimistas no pueden ser ambas correctas; y aún mejor, ambas podrían ser erróneas. Entonces, si la IA es tan eficiente como para reemplazar a los humanos, será transformadora. Y, si no es transformadora, entonces, por definición, tendrá poco impacto.

Si IA mejora la productividad, la preocupación debería ser que se difunda lentamente, no rápido. Al mismo tiempo, su impacto no afectará a todos por igual.

Sin importar la postura, no hay duda de que las políticas que vendrán determinarán cómo nos afectará la IA.

La IA y los trabajos

Los asuntos clave pueden ser resumidos en dos preguntas:

– Con respecto al empleo: si los robots hacen nuestro trabajo, ¿podremos encontrar nuevas formas de emplear el tiempo?
– Relacionado a los salarios: ¿podremos encontrar una distribución justa y estable de los ingresos?

Ahora abordaremos algunas de las cuestiones clave relacionadas con estas preguntas:

Si una tecnología puede hacer lo que hace un trabajador pero mejor, entonces, ¿qué hará ese trabajador?. Para los economistas del MIT Daron Acemoglu y Pascual Restrepo, cada trabajo puede descomponerse en diferentes tareas particulares. En consecuencia, el impacto de la IA en los trabajos dependerá de las tareas que reemplace. Argumentan que esto provocará dos efectos: un “efecto de desplazamiento”, a medida que las máquinas se encarguen de tareas humanas. Y, un “efecto de expansión”, creando tareas en las que la mano de obra tiene ventaja, sobre las máquinas.

Si bien estos descubrimientos sugieren, a largo plazo, un mensaje optimista, la adaptación puede resultar lenta. Por ende, es probable que veamos a corto y medio plazo un desajuste entre habilidades y tecnologías.

Por lo tanto, las preguntas clave de las políticas con respecto a la IA y los puestos de trabajo se relacionan con el ciclo económico y la política educativa.

Para hacer frente al ciclo económico, no es probable que las políticas relacionadas con la IA sean notablemente distintas. Los despidos potenciales concentrados en tiempo y ubicación no son exclusivos de la IA. Ésta fue una característica de la automatización de las fábricas y la mecanización de la agricultura.

En cuanto a la política educativa del futuro:

Según Manuel Trajtenberg, se necesitan tres tipos de habilidades: el pensamiento analítico y creativo, la comunicación interpersonal y el control emocional. Recalca el papel del juicio humano, que define como “la capacidad de identificar qué hacer con una predicción”. En negocios, sería la habilidad de conocer los objetivos de una organización y traducirlos en datos que se puedan recopilar.

Para David J. Deming, una posibilidad alternativa son las habilidades sociales. Ya que, si las máquinas realizarán tareas más técnicas y predictivas, los humanos podrían motivar y consolar a otros humanos.

Otros investigadores hacen hincapié en la habilidad de decirles a las máquinas qué optimizar. Esto requerirá entender las posibilidades de las máquinas y los objetivos de la organización. Como resultado, se combinarían habilidades técnicas y sociales.

Si los buenos trabajos y el crecimiento económico continuo requerirán habilidades técnicas, sociales o algo más, dependerá de los sectores que constituyan la mayor proporción de la economía.

William Baumol en su trabajo sobre “la enfermedad de los costes” proporciona información sobre los límites del crecimiento. Constreñido por cosas importantes que son difíciles de mejorar, por lo que los sectores que experimenten un rápido crecimiento de la productividad verán disminuir su participación en el PIB. Es decir, los sectores que adopten la IA de forma rápida y eficaz jugarán un papel decreciente en la economía.

Como se ha indicado, esto aumenta la probabilidad de pérdida de empleos a corto plazo. Surgiendo la pregunta de qué habilidades serán las más necesarias para un crecimiento económico fuerte. Los sectores de más rápido crecimiento, puede que no sean aquellos que mejor utilizan la IA. Es decir, muchos de los empleos del futuro podrían estar en los sectores donde la IA tiene un menor impacto.

Por supuesto, no está claro cómo evolucionará esto exactamente. El premio nobel de Economía Daniel Kahneman argumenta que, probablemente, las máquinas sean más inteligentes emocionalmente. Porque es relativamente fácil predecir las reacciones humanas ante ciertos estímulos (las máquinas no se enfadan, no tienen hambre ni se conmueven). Ante este panorama, otras habilidades serían las fundamentales para los humanos.

Un tema importante en la política educativa es si el modelo actual seguirá siendo óptimo. Si la IA capacita a las máquinas para “aprender”, los humanos se enfrentarán a la necesidad de cambiar constantemente. Para obtener las habilidades requeridas y ser empleables, tendremos que repensar la estructura de la educación. Por ejemplo, a través de un modelo de aprendizaje continuo durante la edad adulta.

Una cosa está clara: las políticas de educación deberán adaptarse a la IA. A través de las habilidades que se enseñan o la estructura del sistema de prestación de la enseñanza.

Como ha señalado la economista Betsey Stevenson, también hay una cuestión política más amplia sobre el significado del trabajo. Durante el siglo pasado, muchas sociedades optaron por gastar su mayor riqueza en ocio. La medida de horas trabajadas a la semana se redujeron y, la jubilación se convirtió en una etapa de la vida anhelada.

Si la IA aumenta la riqueza, podría abrir la posibilidad de que se produjeran aún más reducciones en el trabajo. Aumentaría el ocio, y eso sería diferente a una pérdida de puestos de trabajo. Por lo tanto, un desafío clave para la sociedad podría ser definir la “importancia” del empleo a tiempo completo.

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La IA y la desigualdad

Aunque las perspectivas a largo plazo para el empleo y el crecimiento general son realmente positivas, varios economistas han seguido enfatizando que la IA puede aumentar la desigualdad. Hay dos grandes razones para ello:

1. Como ha destacado el economista de Harvard, Jason Furman, la IA relacionada con ordenadores e Internet podría tener como resultado un sesgo de habilidad, en el sentido de que es probable que aumenten de manera desproporcionada los salarios de las personas con educación superior (e, incluso, que disminuyan los salarios de los menos preparados).

Uno de los estudios del profesor Furman descubrió que las proyecciones actuales de pérdida de puestos de trabajo son mucho más elevadas para los empleos de salarios bajos y los trabajos que requieren menos preparación.

Según Furman, ya que las personas con educación superior son mejores aprendiendo nuevas habilidades y que las habilidades requeridas para tener éxito con la IA irán cambiando con el tiempo, los mejor preparados se beneficiarán de manera desproporcionada.

La política de soluciones más directa sobre este asunto está relacionada con la educación: si las personas con mayor educación serán las que más se beneficien, la conclusión que parece lógica es extender más la educación y crear más individuos altamente cualificados.

Sin embargo, esta lógica solo funcionaría si todas las personas tuvieran la misma probabilidad de beneficiarse de la educación. Por el contrario, si el sesgo de habilidad está generado por alguna habilidad relacionada con –pero no causada completamente por– la educación, entonces la recomendación política de “más educación” podría fracasar. En el contexto de la IA, este es un asunto que sigue abierto y que requiere más investigación.

También es posible que ocurra lo contrario. Como demostramos en nuestro libro Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, los recientes avances en IA deberían verse como mejoras en la tecnología de predicción. En muchos de los empleos mejor pagados de la actualidad –desde doctores en Medicina hasta analistas financieros–, la predicción es el núcleo del trabajo. Por ejemplo, un aspecto clave para la mayoría de los médicos es el diagnóstico.

Muchos de los otros aspectos de la atención médica están desempeñados por trabajadores de más baja remuneración. En su núcleo, el diagnóstico es una cuestión de predicción: se recogen datos sobre los síntomas y se completa la información que falta sobre la causa de esos síntomas. Si la predicción es la tarea más valorada en muchos empleos con salarios altos, entonces, la difusión de la IA podría conducir a un proceso de descualificación y a una desigualdad reducida.

Si bien este escenario es posible, no creemos que sea probable. En el pasado, a medida que la tecnología iba automatizando ciertos aspectos del trabajo, los empleados altamente cualificados iban siendo capaces de aprender nuevas habilidades, mientras que, para los trabajadores menos cualificados, esto era un desafío más grande.

La contabilidad nos muestra un ejemplo útil: los contables solían pasar gran parte de su tiempo sumando columnas de números. Las calculadoras –y luego los ordenadores– redujeron drásticamente el tiempo que pasaban haciendo operaciones aritméticas, pero entonces los contables aprendieron una nueva serie de habilidades que implicaban aprovechar la eficacia aritmética que proporcionaban las máquinas.

Por el contrario, los obreros de las fábricas han tenido más dificultades para adaptarse a la automatización de estas. Si bien hay toda una serie de razones para esto, un asunto fundamental es el desafío que supone aprender nuevas habilidades para las personas que no han pasado su vida adulta centradas en hacerlo.

2. La desigualdad podría aumentar debido a una mayor presencia del capital en la economía, como señala el economista francés Thomas Piketty. Hay muchas evidencias de que la participación del empleo en el PIB está disminuyendo.

Si la IA es una nueva y eficiente forma de capital, entonces parece probable que la participación del capital aumente a expensas del trabajo, como han indicado el economista de la Universidad de Columbia Jeffrey Sachs y otros.

Las políticas dirigidas a afrontar las consecuencias de la desigualdad de la IA implican grandes cambios en la red de seguridad social. Una política que ha sido ampliamente debatida es la tributación del capital.

Bill Gates ha pedido que se tase con impuestos a los robots, aunque los modelos estándares sugieren que una política de este tipo conduciría a una menor inversión, un crecimiento más lento de la productividad y una sociedad, en general, más pobre.

Profundizando en los argumentos estándares, el premio nobel Joseph Stiglitz y el economista de la Universidad de Virginia Anton Korinek han ofrecido modelos de las condiciones bajo las cuales la tributación del capital podría reducir la desigualdad sin causar estancamiento económico.

Primero muestran que, mientras exista un factor de producción necesario pero fijo (como los materiales), gravar ese factor puede permitir la redistribución sin crear distorsiones.

En segundo lugar muestran que, mientras la elasticidad de la oferta del capital sea lo suficientemente baja, una combinación de derechos de propiedad intelectual e impuestos sobre el capital puede permitir la redistribución con distorsiones mínimas.

Una segunda política que ha recibido muchísima atención es la idea de una “renta básica universal”, que proporcionaría un subsidio regular e incondicional a cada individuo de la sociedad. Jason Furman y Robert Seamans sostienen que una renta básica universal es probable que aumente la desigualdad. porque se repartiría a todos los miembros de la sociedad, independientemente de sus ingresos, en contraposición al sistema actual, en el que las subvenciones se dirigen a la mitad inferior de la distribución de ingresos.

Además, como ha argumentado el economista de la Universidad de Chicago Austan Goolsbee, una renta básica universal podría reducir la participación en el mercado laboral entre los integrantes de los grupos de salarios bajos.

IA y competencia

Actualmente, las compañías líderes en IA son grandes en cuanto a ingresos, ganancias y, especialmente, capitalización bursátil. Esto ha llevado a un aumento, por parte de gobiernos y la prensa generalista, del escrutinio antimonopolio de las principales empresas de tecnología. Gran parte de este escrutinio antimonopolio se centra en el papel de estas empresas como “plataformas”.

Nos centraremos en la característica más relevante para la defensa de la competencia de la IA: el papel de los datos.

El economista jefe de Google, Hal Varian, ha hecho hincapié en que los datos son un recurso escaso que ofrece rendimientos decrecientes a escala en un sentido técnico. La precisión de la predicción aumenta, teóricamente, en la raíz cuadrada del número de observaciones, sugiriendo una relación cóncava entre la cantidad de datos y su valor para mejorar las predicciones.

Con este argumento, como defiende el economista de la Universidad de Washington Patrick Bajari, es poco probable que la IA genere preocupaciones antimonopolio.

Una perspectiva más dinámica insinúa que puede haber economías de escala en cuanto al valor comercial de los datos. En particular, si una pequeña ventaja en la calidad lleva a tomar una gran ventaja en el número de consumidores. Entonces podría cerrarse un círculo en el que una ligera ventaja en los datos permitiría a la empresa recopilar más y mejores datos. De esta manera, se reforzaría esa ventaja y se aseguraría el dominio conforme pasa el tiempo.

Así, aunque pueda haber rendimientos de escala decrecientes en un sentido técnico, puede haber rendimientos de escala crecientes en el valor económico de los datos. En tales situaciones, con el paso del tiempo, la difusión de la IA puede sugerir un incremento en la importancia de la aplicación de la ley antimonopolio.

Finalmente, Ariel Ezrachi y Maurice E. Stucke, han presentado una arriesgada especulación acerca de su inquietud antimonopolio con respecto a la IA en su libro Virtual Competition: The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy: que las empresas implementen algoritmos programados para aprender a fijar precios en la competencia oligopolística con otras empresas y sus algoritmos.

Es posible que las tecnologías de IA que compitan entre sí –si se les da el objetivo de maximizar los beneficios a largo plazo– aprendan a confabularse tácitamente. Nosotros recalcamos, sin embargo, que esto sigue siendo una arriesgada especulación.

Las IA actuales que operan en frentes distintos simultáneamente lo hacen, todavía, en entornos con un espacio de acción limitado, a diferencia del amplio espacio que abarcan los precios. Una aplicación más probable es que las autoridades antimonopolio puedan implementar técnicas de IA para identificar comportamientos conspirativos.

Para concluir

La investigación que se resume aquí aclara tres cosas: a medida que la IA se difunda en el conjunto de nuestra economía, tendrá consecuencias importantes para los puestos de trabajo, la desigualdad y la competencia.

Mirando más adelante, tanto el diseño de políticas como la estrategia empresarial deberían centrarse en alcanzar el equilibrio deseado entre fomentar su difusión y no comprometer los valores sociales.

Si bien abordar estas consecuencias será tarea de las políticas educativas, la red de seguridad social y la aplicación de las leyes antimonopolio, los líderes empresariales deben tener cuidadosamente en cuenta su propio impacto a medida que toman decisiones que tengan consecuencias a largo plazo para la sociedad.

Nota

– Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb son coautores de Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence (Harvard Business Review Press, 2018). Este artículo es una adaptación de su artículo científico “Economic Policy for Artificial Intelligence”, que se publicó en Innovation Policy and the Economy (University of Chicago Press, 2019).

– “Cómo afectará la inteligencia artificial a los negocios: lo que los líderes necesitar saber”. © Rotman School of Management. Este artículo apareció anteriormente en Rotman Management, revista publicada por la Rotman School of Management de la Universidad de Toronto (www.rotmanmagazine.ca), con el título “How Artificial Intelligence Will Affect Business: What Leaders Need to Know”.

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Prácticas de liderazgo basadas en la evidencia para prosperar en tiempos turbulentos

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Numerosas investigaciones demuestran que el bienestar y la felicidad en el trabajo son esenciales para el éxito organizacional y hacen que las compañías se recuperen mejor de los reveses. ¿Qué prácticas evitan el ‘burnout’ y fomentan el bienestar en las empresas?

“La felicidad consiste más en las pequeñas amenidades de los placeres que ocurren cada día que en los grandes golpes de buena fortuna que solo acaecen raras veces a lo largo de la vida”. Cuanta más interacción tengo con ejecutivos que trabajan en organizaciones de todo el mundo, más convencido estoy de la sabiduría de estas palabras de Benjamin Franklin, hace más de doscientos años. El bienestar y la felicidad de las personas que trabajan en nuestras empresas surgen de ayudarlas a adoptar hábitos saludables y asumibles en su vida diaria.

A medida que la pandemia nos impulsa exponencialmente hacia la nueva realidad del trabajo remoto, los equipos híbridos y las oficinas en el hogar, vemos datos que indican un aumento preocupante de los sentimientos de aislamiento, desconexión, presión y estrés.

Investigaciones recientes del Center for Creative Leadership han descubierto una serie de prácticas de liderazgo holístico que los directivos pueden compartir con sus equipos, a fin de promover prácticas cotidianas saludables y desarrollar la resiliencia necesaria para preservar el estado de bienestar tan crucial en estos tiempos intensos.

La resiliencia y nuestro estado de bienestar

¿Sabía usted que la investigación ha demostrado que la resiliencia está vinculada con niveles más altos de satisfacción en el trabajo, compromiso organizacional y hábitos de trabajo saludables? En una muestra de más de quinientos líderes, puntuaciones más altas de resiliencia estaban relacionadas con una mayor efectividad como líderes, y los directivos que se esforzaron por desarrollar las competencias de resiliencia informaron de una mejora del 20%-30% en la resiliencia a los tres meses de haber aprendido acerca de los componentes esenciales del bienestar. Aún más importante, sus colegas también aprecian esta diferencia, e informan de una mejora significativa en temas como mantener la compostura en situaciones de mucho estrés y saber facilitar la comunicación interpersonal.

Así pues, ¿qué podemos hacer para ayudar a nuestros empleados a disfrutar de esas “pequeñas amenidades de los placeres” todos los días y mantenerse saludables? La resiliencia exige total implicación, abarcando los aspectos físicos, mentales, emocionales y sociales de nuestras vidas.

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Cinco prácticas de recuperación para evitar el ‘burnout’ y fomentar el bienestar

A medida que nuestros modelos de negocio y nuestras maneras de trabajar se ven alterados, oímos a nuestra gente decir una y otra vez que la tecnología y el trabajo remoto están invadiendo sus vidas: la profesional y la personal. La jornada laboral parece extenderse cada vez más, y debemos prestar cada vez más atención a recuperarnos del exceso de actividad y las largas horas de trabajo.

Nuestra investigación sobre la recuperación del exceso de trabajo señala cinco prácticas clave para prevenir el burnout y ayudar a las personas a mantenerse saludables:

1. Dormir

Dormir lo suficiente es una necesidad biológica para nuestra salud física y mental. De hecho, el sueño también puede hacernos mejores líderes. Sin embargo, las encuestas revelan consistentemente que casi la mitad de los adultos duermen menos de lo recomendado.

Las investigaciones demuestran que se pierde un punto de coeficiente intelectual por cada hora de sueño perdida. Intente acostarse antes, aunque sea solo veinte minutos. O póngase al día haciendo una siesta breve durante el día, y obtenga el beneficio añadido de aumentar tanto su estado de alerta como sus niveles de productividad por la tarde.

Consejos: se recomienda dormir, al menos, 7-9 horas por día y establecer un horario fijo de sueño.

2. Ejercicio

La mayoría de los empleados de oficina tienen trabajos sedentarios –están sentados delante de una mesa en vez de realizar actividad física–, y esto puede estar acotado por unos desplazamientos en los que también están sentados. La actividad física puede potenciar la energía, el estado de ánimo, la cognición y el rendimiento. De hecho, el ejercicio y el liderazgo efectivo están estrechamente vinculados. Simplemente, hacer una pausa de cinco minutos para realizar estiramientos o dar un paseo muy breve puede tener efectos positivos inmediatos en sus niveles de estrés, creatividad y productividad. Estos efectos son aún mayores si anda al aire libre, en una zona con árboles o vegetación. Puede resultar más efectivo andar intensamente quince minutos todos los días que una única sesión de una hora una vez por semana.

Consejos: haga ejercicio menos tiempo, pero más a menudo, combinando diferentes tipos de deporte.

3. Recuperación mental

Ser capaz de mantenerse atento y concentrado es fundamental para ser productivo de forma saludable. Pero eso es cada vez más difícil con las notificaciones omnipresentes de los dispositivos digitales y las jornadas laborales que pueden extenderse mucho más allá del horario tradicional. Las prácticas contemplativas como la meditación pueden permitir que su mente recupere la concentración y la claridad. El mindfulness es un recurso simple para liderar mejor, y este tipo de ejercicios pueden entrenar su cerebro para estar más centrado, cosa que le proporcionará un pensamiento más claro.

Consejos: haga pausas para practicar el mindfulness a lo largo del día, aunque sean solo de 30-60 segundos, evitando la multitarea, que dispersa nuestra atención y nos fatiga.

4. Recuperación social

Los humanos somos animales sociales: conectarse, cuidar y compartir con los demás puede reducir los niveles de estrés y mejorar el estado de ánimo. Las organizaciones deben encontrar maneras de fomentar las interacciones sociales positivas en el trabajo y fuera de él. Los estudios han demostrado que tener fuertes lazos de amistad en el trabajo puede aumentar la satisfacción de los empleados en un 50%.

Consejos: cultive conexiones de alta calidad con los colegas, intercambie comentarios positivos, conecte el video cuando trabaje de forma remota, organice sesiones virtuales de happy hour.

5. Gratitud

Las emociones positivas pueden aumentar la energía y la creatividad. Los ambientes laborales se prestan a identificar enseguida lo negativo, pero debemos poner más intención en identificar también las experiencias buenas y significativas en el trabajo. Dar las gracias puede, realmente, convertirle en un mejor líder, y también puede mejorar el estado de ánimo y el bienestar.

Consejos: inicie las reuniones compartiendo historias de éxito, comience los correos electrónicos con un mensaje de gratitud, envíe con regularidad mensajes de apreciación a su equipo.

El mal hábito del pensamiento rumiativo

La investigación ha identificado que el hábito del pensamiento rumiativo, pensar una y otra vez sobre eventos del pasado o del futuro, poniéndoles emociones negativas, es lo que causa el estrés, y no los eventos en sí. “Si solo hubiera dicho esto…”, “Si solo hubiera hecho aquello…”, “La próxima vez voy a…”, “Ya verás cuando…” son pensamientos a evitar.

Todos estamos expuestos cada día a la presión, y si bien hay algunas personas que parece que se crecen cuando deben gestionar situaciones de alta presión, para los demás, esa presión genera estrés. Las personas que practican el pensamiento rumiativo pueden ser susceptibles a problemas de presión arterial, enfermedades cardíacas y sistemas inmunitarios debilitados, así como al agotamiento y a la infelicidad en general. Por no hablar del efecto sobre las personas que las rodean.

Una clave para evitar el estrés y cultivar nuestro bienestar es recuperar el control de nuestra atención, poner las cosas en perspectiva practicando el desapego y abandonar el pensamiento tóxico que compromete nuestra salud y felicidad.

Consejos: practique prestar atención al momento presente, distánciese de esa voz interior tóxica, céntrese en las cosas sobre las que sí tiene control, invierta su energía en las cosas positivas.

El bienestar y la felicidad son aspiraciones humanas básicas. Además, la investigación demuestra que el bienestar y la felicidad en el trabajo son esenciales para el éxito organizacional y hacen que las organizaciones se recuperen mejor de los reveses.

Fuente: Management & Innovation (Núm. 48) · Habilidades directivas · Septiembre 2022 – Harvard Deusto

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Análisis de Datos: La clave para dominar mercados

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La era digital ha traído consigo un cambio paradigmático en la manera en que las empresas toman decisiones. En este contexto, competir mediante el análisis es una herramienta esencial para las organizaciones que buscan liderar en sus mercados. Este cambio trasciende las simples cifras y datos, ya que exige una redefinición completa de la cultura empresarial y el rol de los líderes en ella.

Entendiendo la nueva cultura del análisis

Las empresas que han adoptado el análisis en sus operaciones ya no se basan en supuestos o intuiciones. En su lugar, buscan patrones, tendencias y relaciones en grandes conjuntos de datos para tomar decisiones fundamentadas. Esta cultura se alimenta de la curiosidad, la objetividad y una pasión por descubrir verdades ocultas.

Los desafíos de la transición hacia una organización basada en datos

El mayor obstáculo para adoptarlo no es la tecnología ni el acceso a datos, sino la resistencia al cambio. Los empleados, acostumbrados a métodos tradicionales, pueden sentirse amenazados o sobrepasados por el análisis avanzado. Cambiar esta percepción requiere un esfuerzo consciente por parte del liderazgo.

Liderazgo en la era del análisis

Los líderes actuales deben ser precursores del cambio. No sólo deben entender el valor del análisis, sino también inculcar una mentalidad analítica en sus equipos. Esto implica:

Pasión por el enfoque cuantitativo: Más allá de las habilidades técnicas, los líderes deben mostrar una pasión genuina por el análisis. Deben ser los primeros en hacer preguntas, buscar respuestas en los datos y animar al equipo a hacer lo mismo.

Educación continua: El mundo del análisis está en constante evolución. Los líderes deben estar dispuestos a aprender constantemente sobre nuevas herramientas, técnicas y enfoques.

Comunicación efectiva: Explicar las decisiones basadas en datos a un equipo/stakeholders que no están familiarizado puede ser un desafío. La capacidad de traducir complejas conclusiones analíticas en términos claros y comprensibles es crucial.

Creación de un ambiente propicio: Los líderes deben fomentar un ambiente donde los errores se vean como oportunidades de aprendizaje y la curiosidad sea incentivada.

Integrando el análisis en todos los niveles

El análisis no debe ser relegado a un departamento específico. Desde recursos humanos hasta marketing, pasando por ventas y operaciones, cada departamento debe incorporar análisis en sus decisiones. Esto no sólo optimiza la toma de decisiones, sino que también crea una cohesión en la empresa. Como resultado, todos los departamentos trabajan con un lenguaje común: el de los datos.

La formación y capacitación como pilares

La formación es esencial para garantizar que todos los empleados, comprendan el valor y el uso del análisis. Esto no significa que todos deben ser expertos, pero sí tener una comprensión básica de cómo impacta en su trabajo y en la empresa en general.

Enfrentando el futuro con datos

Las empresas que se resisten a la cultura del análisis serán rápidamente superadas por aquellas que la han adoptado. En un mundo impulsado por los datos, el análisis es la herramienta que separa a las empresas líderes. Para destacarse, es importante abrazar el análisis y reconocer el papel crucial de los líderes.

Conclusión

En definitiva, competir con análisis va más allá de adoptar herramientas. Es, en esencia, asumir una mentalidad renovada. Es imperativo tener líderes visionarios. Estos deben comprender profundamente el valor del análisis. Además, deben estar listos para enfrentar los desafíos de este cambio. Finalmente, quienes integren el análisis en su esencia destacarán. Serán, sin duda, los líderes del futuro empresarial.

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Optimizando la Toma de Decisiones en PYMES con Tableros de Gestión

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La era actual se caracteriza por una proliferación sin precedentes en la generación de datos, impulsada por la revolución de Internet, el crecimiento de las redes sociales, la telefonía móvil y el “Internet de las Cosas”. Este constante flujo de información, combinado con avances en capacidad de almacenamiento y procesamiento, ha proporcionado herramientas valiosas para una toma de decisiones más informada. Sin embargo, para que esta transformación sea efectiva, es fundamental que el análisis de datos se alinee con los principios del método científico, garantizando rigor y precisión en el proceso.

Mientras que las grandes corporaciones pueden tener los recursos para abordar este paisaje de datos, las pymes enfrentan desafíos únicos. La inversión en tecnología, la falta de personal especializado y la percepción de que el análisis de datos está reservado para las grandes entidades son solo algunas de las barreras que enfrentan.

Nuestra propuesta busca precisamente abordar estos desafíos y nivelar el campo de juego para las pymes. Creemos que el tamaño de la empresa no debería ser un obstáculo para aprovechar el poder de la analítica de datos. Por eso, hemos desarrollado soluciones a medida que son accesibles, fáciles de implementar y específicamente diseñadas para las necesidades de las pymes.

1. Soluciones accesibles: Sabemos que el presupuesto puede ser una preocupación, por lo que ofrecemos herramientas que no requieren una inversión masiva en infraestructura. Estas soluciones basadas en la nube eliminan la necesidad de hardware costoso y ofrecen escalabilidad según las necesidades de la empresa.

2. Capacitación y soporte: Más allá de simplemente ofrecer herramientas, proporcionamos formación para que las pymes puedan sacar el máximo provecho de ellas. Nuestros consultores harán que incluso aquellas empresas sin un equipo técnico especializado puedan comprender y utilizar eficazmente sus datos.

3. Integración con operaciones existentes: Entendemos que cada empresa tiene su propia forma de hacer las cosas. Por eso, nuestras soluciones están diseñadas para integrarse sin problemas con los sistemas existentes, minimizando las interrupciones y maximizando la eficiencia.

4. Perspectivas accionables: No solo se trata de recopilar datos, sino de entenderlos. Nuestras herramientas ofrecen visualizaciones claras y comprensibles, permitiendo a las pymes descubrir insights valiosos para el negocio.

5. Evolución con las necesidades de la empresa: A medida que la empresa crece y cambia, nuestras soluciones pueden adaptarse y evolucionar junto con ella, garantizando que siempre se satisfagan sus necesidades.

En resumen, nuestra propuesta está orientada a empoderar a las pymes, permitiéndoles acceder al mundo del análisis de datos de una manera que sea efectiva, accesible y alineada con sus operaciones y objetivos específicos. La revolución de la data no debería ser exclusiva de las grandes corporaciones, y estamos aquí para asegurarnos de que las pymes no se queden atrás.

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Evolución del BI: de la captación a la activación de datos

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El business intelligence (BI) ha experimentado una transformación notoria desde sus inicios. Mientras que en sus primeras etapas se centraba principalmente en la recopilación de datos, ahora la atención se ha desplazado hacia la activación efectiva de estos datos. Como dice el proverbio, un dato sin activar es simplemente un dato; sólo cuando se activa, adquiere un valor real.

El proceso moderno de BI se desarrolla en varias etapas, desde la captación hasta la activación. A medida que se avanza en este proceso, se introduce más contexto a los datos, reduciendo así el margen de error en la toma de decisiones. Las soluciones contemporáneas, como los sistemas ETL y los modelos de data governance, facilitan este proceso y aseguran la calidad y la relevancia de los datos.

Sin embargo, las pymes, con sus recursos limitados y menores capacidades técnicas, a menudo enfrentan desafíos particulares en este proceso evolutivo de BI.

Limitaciones en la captación de datos: Las grandes empresas pueden invertir en técnicas avanzadas de captación, como el scraping y la monitorización. Las pymes, por otro lado, pueden no tener el know-how o los recursos para hacerlo. Además, a menudo pasan por alto la importancia de los datos externos, que son esenciales para contextualizar los datos internos y reducir el riesgo de decisiones sesgadas.
Carencia de herramientas avanzadas: Herramientas como el análisis semántico, la inteligencia artificial y los modelos estadísticos pueden estar fuera del alcance de muchas pymes debido a su costo y complejidad.
Desafíos en la activación de datos: La fase final del proceso de BI es la activación de datos. Para las pymes, activar datos de manera efectiva y en tiempo real puede ser una tarea desafiante sin las herramientas y habilidades adecuadas.

Ante estos desafíos, nuestra propuesta se centra en ofrecer soluciones BI personalizadas para las pymes.

Herramientas asequibles: Ofrecemos herramientas BI que se adaptan al presupuesto de las pymes, sin comprometer la calidad o la eficacia.
Capacitación y soporte: Ayudamos a las pymes a comprender y utilizar técnicas avanzadas de captación y análisis, independientemente de su nivel de experiencia previa.
Enfoque en datos externos: Reconocemos la importancia de los datos externos en el proceso de BI y ofrecemos soluciones que facilitan su integración.

En resumen, nuestra propuesta tiene como objetivo nivelar el campo de juego para las pymes, garantizando que tengan acceso a las mismas capacidades de BI que las grandes corporaciones y, al mismo tiempo, adaptando las soluciones a sus necesidades y recursos específicos.

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¿Cómo encarar la transformación digital en las empresas?

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La Importancia del Factor Humano en la Transformación Digital

Las personas y los procesos, no la tecnología, son fundamentales para una transformación digital exitosa. A través de estudios de casos y experiencias con compañías que han desplegado una transformación digital, en este artículo se presenta un enfoque centrado en las personas para hacer avanzar a las organizaciones en su relación con las tecnologías digitales.

Organizaciones grandes y pequeñas tienen la oportunidad de innovar con tecnologías digitales, mejorando sus procesos, creando más valor para sus clientes y compitiendo con los modelos de negocios digitales. Sin embargo, el avance implacable de tecnologías digitales emergentes puede abrumar a muchos líderes. Al planificar, podrían cuestionarse sobre cómo explorar el impacto de herramientas como ChatGPT y otros servicios de IA, o qué relevancia podrían tener las tecnologías de realidad virtual y blockchain para su sector.

A pesar de estas inquietudes, es esencial un enfoque centrado en las personas. El líder digital desempeña el papel central de crear y comunicar una visión, además de activar el cambio a través de iniciativas que se refuerzan mutuamente. La transformación digital, más allá de adquirir tecnologías, requiere un mensaje claro, trabajadores cualificados, una cultura basada en datos y la capacidad de identificar y actuar ante oportunidades.

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Liderazgo Digital: Verdades y Mitos

El liderazgo digital va más allá de simplemente comprender la tecnología. Se trata de inspirar y dirigir a otros para crear cambios aprovechando las herramientas digitales. Las habilidades blandas, como entender las motivaciones humanas, son esenciales. Estos líderes deben actuar al ritmo de los avances digitales, y aunque no necesitan ser expertos tecnológicos, deben comprender el potencial de las herramientas digitales y servir de puente entre el negocio actual y las oportunidades digitales emergentes.

Cualquier empleado puede ser un líder digital. Estructuras organizativas que fomentan la participación y la responsabilidad, como los equipos ágiles, favorecen el surgimiento de estos líderes.

Liderando la Transformación Digital

Las organizaciones contemporáneas están aprovechando las tecnologías digitales en todas las áreas de su negocio. Sin embargo, aunque lo digital es vital para el éxito, muchas organizaciones enfrentan dificultades en su transformación digital. Es preocupante que solo un porcentaje pequeño de líderes admita haber logrado sus objetivos en esta área.

Desafíos y Soluciones en la Transformación Digital

Los desafíos de la transformación digital a menudo están arraigados en el liderazgo y la cultura, no en la tecnología. La falta de alineación entre estrategias, la naturaleza disruptiva de las tecnologías emergentes y la necesidad de cambios en roles y responsabilidades son obstáculos comunes. Es esencial abordar estos desafíos para asegurar una adopción exitosa de las tecnologías digitales.

La Cultura como Piloto de Cambio

Las empresas que han tenido éxito en su transformación digital a menudo atribuyen su progreso a un cambio cultural. Es fundamental que se fomente una mentalidad abierta al cambio, al aprendizaje continuo y a la adaptabilidad. Esto implica:

Capacitación Continua: Los empleados deben ser formados no solo en el uso de nuevas herramientas, sino también en el pensamiento crítico y habilidades de resolución de problemas en un entorno digital.

Comunicación Abierta: Los líderes deben promover un entorno donde los empleados sientan que pueden expresar sus preocupaciones, hacer preguntas y proponer innovaciones sin miedo a represalias.

La Estrategia Digital a Largo Plazo

Una estrategia digital efectiva mira más allá de las tendencias actuales y se enfoca en cómo la tecnología puede apoyar y mejorar los objetivos a largo plazo del negocio. Elementos clave a considerar incluyen:

Integración Tecnológica: La adopción de tecnologías debe ser holística y no en silos. Las herramientas y plataformas deben trabajar juntas para proporcionar soluciones integradas y coherentes.
Atención al Cliente: La tecnología debe emplearse para mejorar la experiencia del cliente, ofreciéndoles soluciones personalizadas y respuestas rápidas a sus inquietudes.

El Liderazgo en la Era Digital

El rol del líder en una organización en transformación es crucial. No sólo deben ser adeptos a las herramientas digitales, sino también:

Visionarios: Los líderes deben poder ver más allá del presente y anticipar cómo las tendencias y tecnologías emergentes pueden impactar o beneficiar al negocio.
Inspiradores: Un líder digital inspira a su equipo a adoptar nuevas herramientas y enfoques, manteniendo la moral alta a pesar de los desafíos que puedan surgir.

Conclusión

La transformación digital no es simplemente una cuestión de adoptar la última tecnología. Es un viaje multifacético que implica cambiar la mentalidad, la cultura y las operaciones de una organización. Con un liderazgo fuerte, una estrategia clara y una cultura abierta al cambio, las organizaciones no sólo pueden navegar por el paisaje digital actual, sino también prosperar en él.

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3. Económico y menos riesgoso para Pymes: La diferencia de 465analytics

4. Acceso total desde cualquier lugar: 100% en nube

5. Cuenta gratuita con Tableros Demo: Prueba antes de contratar

Cuadro comparativo:

En nuestro próximo artículo, te contamos como implementar analytics en empresas a través de ejemplos reales.

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