Construyendo cimientos para el éxito de la ciencia de datos industrial

Los despliegues de IoT industrial a menudo evolucionan hacia iniciativas de ciencia de datos a gran escala. Sensores conectados en maquinaria, herramientas, pallets y productos terminados generan vastas corrientes de datos que, cuando se aprovechan adecuadamente, pueden desbloquear excelencia operativa, resiliencia y flexibilidad.

Sin embargo, el valor real no reside solo en la recopilación de datos, sino en la capacidad de la organización para traducir esos insights en acción transformadora. Como explica Steve Pillsbury, principal de PwC Consulting, el objetivo es «lograr nuevos puntos de referencia operativos o, en el mundo actual, crear resiliencia y flexibilidad».

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Incluso antes del COVID-19, muchas empresas industriales encontraron la transición a operaciones basadas en datos desalentadora. El talento en ciencia de datos es escaso y la competencia por él es intensa. Aunque numerosas empresas han lanzado programas de innovación digital, el retorno de inversión sigue siendo limitado. Una investigación de Accenture encontró que de 2016 a 2018, casi el 80 % de los proyectos digitales en empresas industriales no cumplieron los retornos financieros esperados.

Preparar la organización

Una barrera clave es la planificación inadecuada. Pillsbury señala que la mayoría de los actores industriales están atrapados en fases piloto o de prueba, y muchos aún luchan por avanzar más allá de la experimentación. La pieza faltante es el «saber hacer» —no solo las habilidades técnicas correctas, sino la capacidad de incrustar esas habilidades en toda la organización. Los empleados necesitan entender las posibilidades y cómo aplicarlas, lo que exige un cambio cultural hacia el aprendizaje continuo.

La investigación Digital IQ de PwC identificó empresas «trascendentes» —aquellas que construyen programas digitales en torno a personas y cultura— como las más exitosas. Estas organizaciones priorizan la educación de empleados y fomentan una mentalidad resiliente.

Dentro de una empresa, la madurez de datos puede variar ampliamente. Murali Raj, CIO en HIL, un fabricante de suministros de construcción, enfatiza la importancia de tener en cuenta esta variabilidad al diseñar una hoja de ruta de transformación. El despliegue de mantenimiento predictivo de HIL comenzó construyendo una columna vertebral digital para toda la planta, en lugar de enfocarse en una sola línea o máquina.

Diseño centrado en el humano aplicado a procesos

Asegurar la adhesión de todos los niveles es esencial. Muchas empresas crean un «Centro de Excelencia» para impulsar liderazgo digital y mejores prácticas. Si bien estos expertos comprenden la tecnología y los impulsores de valor, a menudo descubren que los usuarios finales resisten nuevas herramientas debido a diseño deficiente o flujos de trabajo poco claros.

Para ganar el apoyo de los empleados, los líderes deben solicitar retroalimentación durante la fase de diseño y aplicar principios centrados en el humano a los procesos internos. Estudiando el contexto de cada problema y los puntos de dolor del personal, los equipos pueden crear herramientas digitales que encajen naturalmente en el trabajo diario.

Identificar individuos para liderar la transformación

Más allá del cambio cultural, el liderazgo adecuado en ciencia de datos es crítico. Según Umesh Ramakrishnan de Kingsley Gate Partners, solo alrededor del 25 % de los candidatos que afirman experiencia en IA, machine learning o ciencia de datos están realmente calificados. Una breve entrevista de 20-30 minutos puede ayudar a descubrir a aquellos con una base sólida en ciencia o ingeniería y experiencia práctica con redes neuronales o deep learning.

Los líderes efectivos también deben traducir la visión técnica en impacto organizacional. Deben sobresalir en comunicación, persuasión y la capacidad de vincular metas individuales a la misión de la empresa. Como señala Ramakrishnan, el título de «campeón» o «evangelista» simplifica en exceso el liderazgo sofisticado requerido para una transformación exitosa.

Las empresas industriales que alinean talento, tecnología y estrategia de negocio —respaldadas por líderes que pueden tanto articular visión como impulsar ejecución— son las que logran éxito digital duradero.