El potencial del data como factor de impulso social
Sacando la voz

El potencial del data como factor de impulso social

Francisco Rojas, Líder de Applied Intelligence de Accenture Chile

El valor social se ha convertido en un impulsor tanto del desempeño empresarial como de una serie de activos intangibles, como la lealtad de los clientes y la relevancia de la marca.

Las empresas deben hoy más que nunca ayudar a abordar las cuestiones sociales y los desafíos ambientales en todo el mundo. Pero sólo pueden entender completamente y combatir estos problemas si tienen la data correcta, y si saben cómo usarla.

Esta creciente tendencia corporativa de combinar el valor social con el comercial ha crecido por la pandemia. Se han adoptado medidas de flexibilidad laboral para proteger y ayudar a los empleados y sus hogares, así como nuevas plataformas diseñadas para ayudar a la gente a moverse fácilmente hacia nuevos roles donde hay una gran necesidad de sus habilidades y experiencia. Al mismo tiempo, las operaciones y las cadenas de suministro se han reorientado rápidamente para hacer frente a las altas demandas y para ayudar a las comunidades a manejar la crisis.

En este contexto, Accenture identificó cinco principios que ayudan a las empresas a dar forma a una estrategia efectiva para reunir, evaluar y utilizar la data para tener un impacto positivo en la sociedad.

Ser claro sobre los resultados:

Los líderes de las empresas deben empezar por el final, articulando los resultados que buscan (propósito). Esto ayuda a identificar los indicadores de rendimiento para medir el éxito. Empezando con los resultados que se buscan, la compañía puede identificar los datos que importan. De lo contrario, incluso si despliegan las últimas y más rápidas tecnologías de recopilación de datos, le faltará una forma de determinar lo que es relevante y lo que no.

Con los resultados articulados, la empresa puede empezar a pensar en cómo y dónde el negocio puede progresar hacia los objetivos que busca. Al hacerse algunas preguntas clave, la compañía puede concentrarse mejor en reunir los datos pertinentes en las cantidades adecuadas. Algunas preguntas podrían ser: ¿cuáles son las principales barreras para alcanzar el objetivo en un período específico? ¿cuál es la inversión necesaria para lograrlo? ¿qué apoyo del ecosistema se necesita para alcanzar este objetivo?

Mapear el ecosistema:

Pocas empresas pueden esperar lograr un impacto social a gran escala por sí solas. La superación de los desafíos sociales requiere de un ecosistema, que a menudo incluye a los gobiernos, organizaciones sin fines de lucro, startups e incluso competidores. Este será un nuevo territorio para las empresas cuyo foco de atención ha sido tradicionalmente los accionistas, las juntas directivas y proveedores de capital. Para empezar, los líderes de las organizaciones necesitan considerar sus datos a través de dos lentes: su competencia core, y cómo esa competencia puede, en combinación con el ecosistema más amplio, lograr los resultados deseados.

La elección de compartir datos de esta manera no es fácil para las empresas y requiere de la alineación de los líderes más altos de la organización para utilizar sus datos para efectuar un cambio social. Para lograr un impacto real a escala, es necesario analizar las interdependencias de los ecosistemas, identificando tanto las complementariedades como los posibles cuellos de botella. Es necesario preguntarse: ¿dónde residen los datos? ¿qué limitaciones enfrentan los trabajadores de primera línea? ¿cómo podemos involucrarnos con las comunidades en las que queremos operar? ¿qué tipo de socios necesitamos para lograr nuestros objetivos? ¿qué papel pueden desempeñar los organismos gubernamentales para lograr el impacto que buscamos? Estas preguntas darán lugar a otras. Las respuestas revelarán oportunidades para una acción efectiva.

Expandir la capacidad, expertiz y los insights de la data:

Para utilizar la data y cumplir con los objetivos sociales y comerciales, la mayoría de las empresas tendrá que desarrollar o adquirir nuevos conocimientos de data science. Esto incluye comprender no sólo los cambios espaciales y temporales de los datos para construir soluciones dinámicas, sino también cómo combinar diferentes tipos de data – voz, visión, emoción, etc. – para una mayor comprensión. Además, las compañías inteligentes saben que una parte clave de hacer el bien es mostrar lo que has hecho. Esto significa desarrollar o adquirir la capacidad de evaluar y vigilar el impacto social y comunicar los resultados de una manera clara y persuasiva.

Tener la ética como base:

Los datos para el bien social requieren de un enfoque sostenido en la ética. Es esencial que los directivos comprueben continuamente si hay sesgos en la aplicación de la IA. De lo contrario, en su uso y la de los algoritmos basados en el aprendizaje automático pueden cambiar los datos destinados al bien por los opuestos. El verdadero desafío de asegurar que la empresa ponga la ética en primer lugar se trata de mantener una mente abierta y estar dispuesto a cambiar las medidas de seguridad de acuerdo con la evolución de la tecnología y la capacidad de los algoritmos para intensificar los ya existentes, a menudo sesgos inconscientes.

Esto requiere de un enfoque de los datos orientado a los valores. En una empresa que busca mejorar condiciones sociales o ambientales, los ejecutivos necesitan evaluar constantemente la compensación entre un enfoque orientado a los beneficios y uno orientado a los valores. Sin embargo, con demasiada frecuencia, las estructuras les llevan a favorecer el beneficio por encima del valor social. Para abordar esto de manera efectiva, las empresas deben asegurarse de que sus políticas, incluidos los criterios con los que evalúan el rendimiento de los directivos, apoyan sus valores.

La ética también está íntimamente relacionada con la protección y el acceso ético a la información de las personas.

Unirse al debate público:

Las empresas deben ser proactivas en su compromiso con los gobiernos para dar forma a las políticas y reglamentos que afectan a sus iniciativas de datos para el bien social, reconociendo la importancia de la educación como parte del compromiso para asegurar que los responsables de las políticas entiendan el valor. Por ejemplo, los incentivos en forma de subsidios fiscales o créditos de carbono han sido una influencia clave en la adopción de la energía renovable. Pero, mientras que la regulación puede ser usada para corregir las deficiencias, también pueden sofocar la innovación. Por lo tanto, las empresas deben ser capaces de contribuir al debate en curso sobre cómo los cambios en la regulación y la evolución de la tecnología impacta a los proyectos sociales guiados por la data.

Usando los cinco principios descritos, las empresas pueden desarrollar una estrategia de datos que comience a superar las barreras para combinar el valor comercial con el valor social. Con una claridad sobre los resultados, pueden empezar a mostrar a sus stakeholders (incluyendo sus clientes) que están marcando la diferencia. Al trazar el mapa de su ecosistema, tienen la capacidad de crear coaliciones para el cambio. Al impulsar un nuevo cuadro de expertiz pueden integrar la sostenibilidad y el bien social en el núcleo mismo del negocio. Y adoptando un enfoque de ética primero, y participando en el diálogo político, tendrán la posibilidad de manejar mejor los riesgos, aumentar la confianza y mejorar los reglamentos. Estas capacidades serán cada vez más esenciales a medida que las empresas busquen su propósito corporativo de hacer el bien social.

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