El potencial del data como factor de impulso social

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Francisco Rojas, LĆ­der de Applied Intelligence de Accenture Chile

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

Las empresas deben hoy mĆ”s que nunca ayudar a abordar las cuestiones sociales y los desafĆ­os ambientales en todo el mundo. Pero sĆ³lo pueden entender completamente y combatir estos problemas si tienen la data correcta, y si saben cĆ³mo 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, asƭ como nuevas plataformas diseƱadas para ayudar a la gente a moverse fƔcilmente 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 rƔpidamente para hacer frente a las altas demandas y para ayudar a las comunidades a manejar la crisis.

En este contexto, Accenture identificĆ³ 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 lĆ­deres de las empresas deben empezar por el final, articulando los resultados que buscan (propĆ³sito). Esto ayuda a identificar los indicadores de rendimiento para medir el Ć©xito. Empezando con los resultados que se buscan, la compaƱƭa puede identificar los datos que importan. De lo contrario, incluso si despliegan las Ćŗltimas y mĆ”s rĆ”pidas tecnologĆ­as de recopilaciĆ³n de datos, le faltarĆ” una forma de determinar lo que es relevante y lo que no.

Con los resultados articulados, la empresa puede empezar a pensar en cĆ³mo y dĆ³nde el negocio puede progresar hacia los objetivos que busca. Al hacerse algunas preguntas clave, la compaƱƭa puede concentrarse mejor en reunir los datos pertinentes en las cantidades adecuadas. Algunas preguntas podrĆ­an ser: ĀæcuĆ”les son las principales barreras para alcanzar el objetivo en un perĆ­odo especĆ­fico? ĀæcuĆ”l es la inversiĆ³n necesaria para lograrlo? ĀæquĆ© apoyo del ecosistema se necesita para alcanzar este objetivo?

Mapear el ecosistema:

Pocas empresas pueden esperar lograr un impacto social a gran escala por sĆ­ solas. La superaciĆ³n de los desafĆ­os sociales requiere de un ecosistema, que a menudo incluye a los gobiernos, organizaciones sin fines de lucro, startups e incluso competidores. Este serĆ” un nuevo territorio para las empresas cuyo foco de atenciĆ³n ha sido tradicionalmente los accionistas, las juntas directivas y proveedores de capital. Para empezar, los lĆ­deres de las organizaciones necesitan considerar sus datos a travĆ©s de dos lentes: su competencia core, y cĆ³mo esa competencia puede, en combinaciĆ³n con el ecosistema mĆ”s amplio, lograr los resultados deseados.

La elecciĆ³n de compartir datos de esta manera no es fĆ”cil para las empresas y requiere de la alineaciĆ³n de los lĆ­deres mĆ”s altos de la organizaciĆ³n 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: ĀædĆ³nde residen los datos? ĀæquĆ© limitaciones enfrentan los trabajadores de primera lĆ­nea? ĀæcĆ³mo podemos involucrarnos con las comunidades en las que queremos operar? ĀæquĆ© tipo de socios necesitamos para lograr nuestros objetivos? ĀæquĆ© papel pueden desempeƱar los organismos gubernamentales para lograr el impacto que buscamos? Estas preguntas darĆ”n lugar a otras. Las respuestas revelarĆ”n oportunidades para una acciĆ³n efectiva.

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

Para utilizar la data y cumplir con los objetivos sociales y comerciales, la mayorĆ­a de las empresas tendrĆ” que desarrollar o adquirir nuevos conocimientos de data science. Esto incluye comprender no sĆ³lo los cambios espaciales y temporales de los datos para construir soluciones dinĆ”micas, sino tambiĆ©n cĆ³mo combinar diferentes tipos de data – voz, visiĆ³n, emociĆ³n, etc. – para una mayor comprensiĆ³n. AdemĆ”s, las compaƱƭas 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 Ć©tica como base:

Los datos para el bien social requieren de un enfoque sostenido en la Ć©tica. Es esencial que los directivos comprueben continuamente si hay sesgos en la aplicaciĆ³n de la IA. De lo contrario, en su uso y la de los algoritmos basados en el aprendizaje automĆ”tico pueden cambiar los datos destinados al bien por los opuestos. El verdadero desafĆ­o de asegurar que la empresa ponga la Ć©tica en primer lugar se trata de mantener una mente abierta y estar dispuesto a cambiar las medidas de seguridad de acuerdo con la evoluciĆ³n de la tecnologĆ­a 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 compensaciĆ³n 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 polĆ­ticas, incluidos los criterios con los que evalĆŗan el rendimiento de los directivos, apoyan sus valores.

La Ć©tica tambiĆ©n estĆ” Ć­ntimamente relacionada con la protecciĆ³n y el acceso Ć©tico a la informaciĆ³n de las personas.

Unirse al debate pĆŗblico:

Las empresas deben ser proactivas en su compromiso con los gobiernos para dar forma a las polĆ­ticas y reglamentos que afectan a sus iniciativas de datos para el bien social, reconociendo la importancia de la educaciĆ³n como parte del compromiso para asegurar que los responsables de las polĆ­ticas entiendan el valor. Por ejemplo, los incentivos en forma de subsidios fiscales o crĆ©ditos de carbono han sido una influencia clave en la adopciĆ³n de la energĆ­a renovable. Pero, mientras que la regulaciĆ³n puede ser usada para corregir las deficiencias, tambiĆ©n pueden sofocar la innovaciĆ³n. Por lo tanto, las empresas deben ser capaces de contribuir al debate en curso sobre cĆ³mo los cambios en la regulaciĆ³n y la evoluciĆ³n de la tecnologĆ­a 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 estĆ”n 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 nĆŗcleo mismo del negocio. Y adoptando un enfoque de Ć©tica primero, y participando en el diĆ”logo polĆ­tico, tendrĆ”n la posibilidad de manejar mejor los riesgos, aumentar la confianza y mejorar los reglamentos. Estas capacidades serĆ”n cada vez mĆ”s esenciales a medida que las empresas busquen su propĆ³sito corporativo de hacer el bien social.

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