Eficiencia, rendimiento y adaptación ágil, son tres aspectos que las organizaciones en la actualidad no dejan pasar desapercibidos si desean alcanzar el éxito. Y para lograr esos resultados favorables, la capacidad de medir y evaluar el desempeño estratégico se vuelve cada vez más crucial.
Es decir, contar con KPIs (Key performance indicators) se convierte en algo imperativo para toda compañía que desee conocer su desempeño, con el fin de potenciar sus fortalezas, trabajar en sus debilidades y conseguir una ventaja competitiva relevante.
Pero, no basta con medir los tradicionales KPIs, hoy en día contamos con tecnologías emergentes que podrían mejorar y refinar estos indicadores, con el fin de alcanzar mayor precisión y eficacia.
¿A qué tecnología nos referimos?
Se trata de la IA, ya que gracias a su gran potencial y sus algoritmos, es posible identificar patrones, tendencias y correlaciones que podrían pasar desapercibidas para los métodos de análisis tradicionales, permitiendo así una toma de decisiones más informada y precisa.
El informe “The Future of Strategic Measurement: Enhancing KPIs With AI” de MITSloan y Boston Consulting Group (BCG), ofrece una visión profunda sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la forma en que las organizaciones definen, implementan y mejoran sus indicadores clave de rendimiento.
El informe se basa en una encuesta global realizada en la primavera de 2023, en la que se analizaron registros de 3.043 encuestados que representan más de 25 industrias y 100 países. También entrevistaron a 17 ejecutivos líderes en iniciativas de IA en diversas industrias.
La investigación examina cómo los gerentes y líderes usan la IA para mejorar la medición estratégica. Explora cómo las organizaciones han adaptado los KPI, e incluso cómo han generado otros indicadores nuevos con IA para definir y entregar una mejor interpretación.
Conozca a continuación algunas cifras relevantes según el informe de MITSloan y BCG:
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Las empresas que revisan sus KPI con IA son tres veces más probables de obtener un mayor beneficio financiero que los que no lo hacen.
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El 60% de los directivos cree que necesitan mejorar sus KPI, pero solo un tercio (34%) están utilizando IA para crear nuevos indicadores.
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9 de cada 10 gerentes (dentro del 34% anterior) están de acuerdo o totalmente de acuerdo en que la IA ha mejorado sus KPIs.
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6 de cada 10 encuestados coinciden en que mejorar sus KPIs (en términos de lo que se mide y cómo se mide) no solo mejora el rendimiento, sino que es fundamental para la toma de decisiones de manera efectiva.
Creando KPIs inteligentes
Los KPI pueden ofrecer resultados significativamente más detallados y precisos. Para las empresas que implementan KPIs inteligentes, los costos organizacionales se ven superados por los beneficios comerciales, que abarcan: mayor eficiencia, mejor alineación y mejores resultados financieros.
Según el informe, existen tres tipos de KPIs inteligentes:
KPIs inteligentes descriptivos: sintetizan datos actuales e históricos para entregar ideas acerca de ¿qué pasó o lo que está sucediendo? Proporcionan un mayor entendimiento de brechas de desempeño y sus causas.
KPIs inteligentes predictivos: anticipan el futuro, brindando visibilidad a resultados potenciales e identificando patrones que otras técnicas o los humanos no pueden evidenciar.
Permiten habilitar acciones preventivas para mitigar riesgos y apalancar oportunidades.
KPIs inteligentes prescriptivos: Utilizan la IA para recomendar acciones que optimizan el rendimiento y sugieren medidas correctivas.
¿Cómo actúa la IA para mejorar los indicadores?
Una de las formas en que la IA está mejorando los KPIs es a través del análisis avanzado de datos. Las empresas ahora pueden aprovechar enormes cantidades de información, tanto estructurada como no estructurada, para comprender de manera más completa su desempeño.
Otro aspecto importante es la capacidad de la IA para automatizar la recopilación, procesamiento y generación de informes de datos. Esto no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también reduce la posibilidad de errores humanos.
Las organizaciones pueden recibir actualizaciones en tiempo real sobre los KPIs, lo que les permite tomar medidas proactivas para abordar cualquier desviación o tendencia preocupante.
Además, la inteligencia artificial puede ayudar a personalizar los KPIs según las necesidades específicas de cada empresa. Al analizar los datos de manera más detallada, las compañías pueden identificar los indicadores que son más relevantes para su estrategia y contexto particulares.
Esto asegura que los indicadores estén alineados estrechamente con los objetivos y prioridades de la empresa, maximizando así su utilidad y efectividad.
Gestión de KPIs Vs. gobernanza
La gestión de KPIs implica maximizar el rendimiento frente a métricas individuales, a menudo de forma aislada, mientras que la gobernanza de los KPIs, por el contrario, requiere supervisión y refinamiento activo.
La gobernanza eficaz exige que los líderes comprendan cómo los algoritmos inteligentes pueden influir en las formas en que los KPI aprenden, mejoran y comprenden cómo funcionar.
El objetivo de una gobernanza inteligente de KPIs no es simplemente optimizarlos de manera individual, sino optimizar carteras de indicadores estratégicos, hallando el grupo de KPIs que mejor representan aspiraciones, objetivos y resultados estratégicos.
Conclusión
El informe de MITSloan y BCG destaca el papel transformador que la inteligencia artificial está desempeñando en la evolución de la medición estratégica. Al integrar la IA en el proceso de definición, implementación y mejora de los KPIs, las organizaciones pueden obtener una visión más profunda y eficaz de su desempeño, lo que les permite tomar decisiones más inteligentes y efectivas.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la implementación exitosa de la IA en la mejora de los indicadores no se trata solo de adoptar nuevas tecnologías, sino también de abordar desafíos más amplios relacionados con la cultura organizacional, la ética y la seguridad de los datos.
Las empresas deben asegurarse de tener las capacidades adecuadas en términos de talento, infraestructura y procesos para aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial en este ámbito.
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