La Digitalización y el aumento de la complejidad tecnológica en las organizaciones. Efectos, riesgos y estrategias

La Digitalización tiene entre sus objetivos facilitar a las personas y organizaciones un uso más eficiente de los recursos, agilizar procesos y disponer de nuevas herramientas que quizás no estarían disponibles por otros medios.

Si embargo los efectos antes mencionados suelen ser el resultado del proceso final o la meta a medio-largo plazo. Lo que nos proporciona la experiencia de los últimos años es que la propia naturaleza de la tecnología hace que, para ser alcanzar su mayor nivel de eficiencia, normalmente se requiere aumentar el nivel de complejidad de los sistemas de manera general. Y este fenómeno es el que particularmente me ha llamado la atención y que además parece estarse acelerando.
¿En qué consiste entonces este aumento de la complejidad y cómo afecta esto a las decisiones de uso de las tecnologías y cómo la operan las organizaciones?

Lo que nos proporciona la experiencia de los últimos años es que la propia naturaleza de la tecnología hace que, para ser alcanzar su mayor nivel de eficiencia, normalmente se requiere aumentar el nivel de complejidad de los sistemas de manera general

Para ilustrar este fenómeno, me gustaría recurrir a un ejemplo que hemos visto directamente en Huawei.

En 2017 empezamos a incorporar en nuestros equipos de red y sistemas de gestión herramientas de IA (Machine Learning), con el propósito de facilitar la detección, identificación y corrección de incidencias a nivel de dispositivo y de la red en su globalidad (LAN, Wi-Fi, WAN, seguridad, Data Center, etc.). Desde entonces se han podido incorporar una serie de herramientas, informes y recomendaciones que, en las circunstancias anteriores hubieran sido muy difíciles o directamente imposibles de abordar.

Huawei Technologies es una empresa con más de 200 mil empleados, distribuidos en más de 1000 edificios alrededor del mundo, por lo que teníamos como objetivo incorporar esta solución en casa primero. Sólo en los 2 primeros años la aplicación global en la red ha permitido reducir el tiempo de análisis de una incidencia de una media de 120 minutos a menos de 5, por parte de los departamentos de soporte y mantenimiento, a la vez que el nivel de satisfacción de los usuarios de la red (los empleados de Huawei) aumento en un 10% de manera general.

Con estos resultados, ¿Dónde está lo problema?

El número de herramientas y reportes asistidos por IA en los sistemas de gestión han pasado de unas 10, a más de 100 en las últimas versiones, por lo que la organización de la interfaz humana o los menús se ha tenido que rediseñar de manera constante, para hacerlo amigable a las personas y se está planteando la necesidad de recurrir a asistentes de IA generativa para facilitar el manejo por parte de los administradores y operadores de red.

El número de herramientas y reportes asistidos por IA en los sistemas de gestión han pasado de unas 10, a más de 100 en las últimas versiones

Por otro lado, se ha hecho notoria la necesidad de encontrar un equilibrio entre la posibilidad de incorporar más herramientas de análisis y simulación, frente a un uso racional de los recursos de computo y almacenamiento, así como la necesidad o no de recurrir de manera parcial o total a la nube, con implicaciones a nivel de conectividad y ciberseguridad.

El ejemplo anterior representa las características de este aumento de la complejidad en la digitalización, que podemos agrupar de la siguiente manera:

• Alcance general. No es sencillo limitar a un entorno el uso de una tecnología, ya que los paradigmas dentro de las organizaciones también están cambiando a medida que nuevas herramientas estás disponibles: movilidad, teletrabajo, integración de los sistemas a los esquemas productivos, gestión integral de las cadenas de producción, etc.
• Interdependencia tecnológica. No es posible hablar de uso o aplicación de tecnologías disruptivas sin incluir conceptos como el uso de la nube, ciberseguridad, IoT, data lake o comunicaciones de alta calidad.
• Recursos humanos. La aparición de más tecnología parece que obligatoriamente trae consigo más departamentos o grupos de trabajo relacionados al área tecnológica: sistemas, comunicaciones, seguridad y ya es común hablar de responsables de datos (CDO)

Vemos por lo tanto que un incremento de la complejidad tecnológica, en cierta forma recorre un camino inverso al que usamos las personas para gestionar los problemas. Para los seres humanos, lo más sencillo, suele ser fragmentar en piezas o en silos una problemática, de manera que nos es fácil resolver cada pieza, bien por personas distintas o bien con metodología distinta. De ahí que se vayan creando figuras distintas en las organizaciones CIO, CTO, CISO, CDO, etc.

Vemos por lo tanto que un incremento de la complejidad tecnológica, en cierta forma recorre un camino inverso al que usamos las personas para gestionar los problemas

Pero la tecnología como tal, requiere justo lo opuesto. Cada día es más necesario disponer de sistemas holísticos, que puedan ayudarnos a ver todos los sistemas como uno solo o como una integración entre todos ellos. Y paradójicamente, la solución a estos modelos enfrentados parece ser, aplicar más tecnologías que nos faciliten esta convergencia.

Y a este coctel, hay que sumar la problemática existente para encontrar perfiles tecnológicos adecuados para gestionar los procesos de transformación digital.
Ante esta situación, ¿qué medidas o estrategias hemos podido observar que son las más eficientes para contrarrestar los efectos negativos del aumento de la complejidad tecnológica?

1. Información objetiva sobre la tecnología: especialmente en el caso de las tecnologías disruptivas o que se ponen de “moda”, como puede ser la IA generativa, el Cloud o el Metaverso en su momento, es conveniente tener una ronda informativa y no dejarse llevar por el impulso del mercado. Conviene analizar cuál es el estado real de esa tecnología, cuáles son los principales actores, cuál es el modelo de negocio asociado, si hay interoperabilidad entre proveedores, etc. Puede que esto se vea como una ineficiencia en los objetivos de Go-to-the-Market, pero en muchos casos repercutirá en un mejor uso de los recursos.
2. Involucrar a toda la organización: la incorporación de nuevas tecnologías puede suponer un importante impulso al negocio o a la organización, pero únicamente si se comprende el beneficio por todas las partes. La tecnología es utilizada de forma regular por todos los miembros y clientes de una organización, por lo cual si está no se explica o se coordina adecuadamente puede que no se den los efectos deseados, o incluso que algunos miembros de la organización dificulten la implantación de tal tecnología. Es importante recordar que, para algunos implicados, ciertas tecnologías, como la IA, pueden verse como una amenaza directa a sus funciones o empleos.
3. Reciclar experiencias anteriores: como se comentaba, la digitalización es un proceso constante y tecnologías disruptivas aparecen de manera regular. Aprender de los errores y aciertos que se realizaron en el pasado ante la necesidad de incorporar otras tecnologías, puede dar una buena pista de el camino a seguir. Y de forma muy relevante, el talento “senior” que ya ha tenido que lidiar con estos cambios en el pasado puede ser imprescindible para una buena ejecución, ya que comprenden muy bien la cultura de la organización y posiblemente sea más sencillo que se formen en una nueva tecnología, frente a depender 100% de profesionales jóvenes que manejen mejor la tecnología, pero carezcan de otras habilidades necesarias y más difíciles de aprender.
4. Evaluar el impacto en el modelo de negocio: aunque este punto ya escapa del puramente tecnológico, normalmente hay asociado un componente de gobernanza, legal y/o económico importante que tener en cuenta, especialmente si se consideran tecnologías disruptivas.