Tuesday, Dec. 18, 2018

La evolución del CAO: Chief Analytics Officer

La evolución del CAO: Chief Analytics Officer

Sí, sí, puede dar pie a cierta guasa. Ya está aquí el CAO (Chief Analytics Officer) esa persona que debería dirigir la nave por las turbulentas aguas de la analítica masiva. Bueno, en realidad lleva tiempo por aquí porque el historial de esa entrada en la wikipedia arranca en ¡octubre de 2005! El caso es que acabo de leer Rebooting analytics leadership: Time to move beyond the math, un reciente artículo de McKinsey firmado por Brian McCarthy, Chris McShea y Marcus Roth. El texto comienza con este titular:

To help their organizations capitalize on artificial intelligence and analytics, CAOs must do more than demonstrate their technical chops. They need to lead like a Catalyst.

Más madera: el rol que se asigna a esta nueva figura es la de ser capaz de catalizar las diversas oportunidades que pueden ir surgiendo en torno al trabajo con datos masivos. Dicho de otra forma: “una nueva persona que redefine el liderazgo para desplegar la analítica y la inteligencia artificial de forma escalable“. Claro que la realidad todavía es la que es. Según una encuesta de McKinsey, only 8 percent of senior executives reported that their organization engages in practices identified as key enablers for AI and analytics at scale. Vamos, que aún parece que el tema anda bastante verde. Se le verá potencial, pero los datos son tozudos, por mucho que Wikipedia se adelantara a la moda y alguien creara una entrada para este cargo en 2005, como decíamos antes.

Antes de repasar el artículo de McKinsey, como siempre la Wikipedia nos proporciona un punto de partida interesante. ¿Cuáles son las funciones que suele asumir la figura del CAO en una organización?

  • Evaluar el estado de los datos en torno a la compañía en cuestión.
  • Desarrollar un almacenamiento de datos que actúe como un repositorio central.
  • Definir los procedimientos de control, gestión y propiedad de los datos para asegurar su calidad.
  • Comprender los requerimientos de obtención de datos y luego la forma en que presentarlos.
  • Asistir en el desarrollo de herramientas a través de Business Intelligence, herramientas de visualización, etc.
  • Asegurar el cumplimiento de las normativas vigentes.

Quizá se queda un poco corta esta asignación, ¿no? Pues bien, los autores del artículo proponen la imagen adjunta para mostrar la evolución de una serie de perfiles de CAO desde el nacimiento de Internet hasta la fecha y puede ayudarnos a entender la propuesta actual de “catalizador”, de “construir coaliciones de iguales” entre diferentes puestos de trabajo relacionados con la tecnología y los datos dentro de las empresas.

CAO Evolution McKinsey

Clic en la imagen para agrandar.

El caso es que en la actualidad, según los autores del artículo, nearly a third of the value these technologies are expected to drive in the near term is projected to come from marketing and sales use cases. En esta época obsesiva por conseguir datos y más datos de clientes y usuarios no es de extrañar que la tierra prometida se dibuje en torno al mercado. ¿Quién va a decir que no si de lo que hablamos es de incrementar ventas? Aunque, por supuesto, la otra cara de la moneda es la cada vez mayor preocupación de la ciudadanía por que alguien esté invadiendo nuestra privacidad y llevándose datos sin nuestro consentimiento.

¿Y cuáles son entonces los retos a los que se enfrentan los CAO? They must navigate long-standing processes, stitch together data silos, and challenge legacy power structures that keep analytics in the back seat to business. Con este panorama, las grandes funciones de este CAO catalizador serían:

  1. Conformar una coalición de iguales, especialmente junto a quienes lideren las áreas de negocio y de tecnologías de información. Para ello hay que tener en cuenta que no todo es tecnología, que hay que colocar la aportación de valor al negocio en el centro de la diana, que hay que dedicar tiempo a comunicar para convencer, que hay que buscar una clara alineación con los objetivos estratégicos y que el área de Tecnologías de la Información debe ser un socio clave y no solo un mero brazo ejecutor.
  2. Construir capacidades de negocio mediante herramientas que permitan traducir las oportunidades de los datos a negocio, apoyándose en tecnologías que faciliten la gobernanza de los datos y teniendo en cuenta planes de contingencia ante posibles incidencias.
  3. Integrar las posibilidades de la analítica masiva en los flujos habituales de trabajo. Entre los ejemplos de aplicación se cita el caso de mitigar los sesgos humanos en la toma de decisiones (algo de lo que ya hablamos aquí otro día, por cierto).
  4. Actuar como agente de cambio, lo que implica desplegar los mecanismos necesarios para vencer resistencias. Vamos, tirar de metodologías de gestión del cambio (nada nuevo, pero sí a veces un tanto olvidado en la práctica).
  5. Aconsejar a la dirección general y al equipo directivo, providing them with a foundational knowledge on the role of AI, orienting members on the company’s journey compared with competitors, and educating them on the governance issues the company will face. Sí, toca hacer de agente especializado pero con un enfoque pedagógico porque puede caerse en el error de que no entiendan el mensaje.

Finalmente el artículo plantea tres recomendaciones para alcanzar este nivel de “catalizador” en el CAO:

  1. Tomarse el tiempo necesario. Sí, curioso que este mundo hiperacelerado nos digan que hace falta tiempo para alcanzar este estadio. Pero la lógica dice que los cinco puntos anteriores no se logran de un día para otro. Hay que jugar con mano izquierda, construir las alianzas necesarias y desplegar inteligencia en el tablero de ajedrez.
  2. Crear un mapa de stakeholders. Muy relacionado con lo anterior, conviene identificar agentes clave, quién puede ser apoyo y quién obstáculo; todo para desplegar una táctica adecuada que conduzca a resultados. Ya se sabe: un juego de estrategia.
  3. Incrementar las actividades de comunicación, por mucha querencia tecnológica o analítica que se tenga. Lo técnico es lo técnico, pero no conviene olvidar la publicación de artículos, las charlas divulgativas, la escritura en social media y todas esas cosas para las que no se suele tener nunca tiempo 😉

En fin, hasta aquí este pequeño resumen del artículo que citaba al principio de este post. Ya sé que me repito, pero McKinsey publica muy buen material. En este caso en torno al liderazgo de la analítica de datos masivos en las organizaciones. Todo sea por echar un cable al equipo de coordinación del nuevo grado en Business Data Analytics de nuestra facultad.

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Sobre el autor

Julen

De la margen izquierda de la ría, en el Gran Bilbao. Estudié psicología y siempre me he movido alrededor de las empresas y las organizaciones en general. Con una pasión confesa: la bici de montaña.

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