Modelo de Negocio Empresarial

Categoría: Modelo de negocio

¿Cómo ha conseguido Netflix pasar de ser una simple empresa de alquiler de DVDs a una de las compañías de streaming online más grandes del mundo? Gracias a sus ideas revolucionarias y a la ruptura de paradigmas establecidos. O, como diría Josef Oehmen, a través de la adecuada aplicación de un sistema basado en la experimentación y la realización de prototipos. El profesor forma parte del equipo de trabajo que lleva a cabo en la Technical University of Denmark (DTU), estudios relacionados con el desarrollo de estrategias en colaboración con altos ejecutivos daneses. A través de esta investigación, los expertos han conseguido identificar cuatro categorías que se producen a lo largo del proceso: dos de ellas encajan con el trabajo estratégico, y las otras dos formarían parte de entornos relacionados con principios de gestión ágil, design thinking y otras técnicas próximas al desarrollo y diseño de productos o áreas de innovación en la gestión.

Para Oehmen estas últimas son las más interesantes, ya que ayudan a los directivos y líderes empresariales a tomar decisiones sobre asuntos relacionados con la tecnología -que generalmente desconocen- y, además, permiten cuantificar los presupuestos para hacerlas realidad. 

El profesor danés ha recibido numerosos reconocimientos por su trabajo sobre la aplicación de técnicas de gestión de riesgos y de gestión eficiente. Entre ellos destaca el Premio Shingo por su trabajo en Lean Program Management (2013), el premio del concurso de investigación DAU (2012), el premio de colaboración INCOSE (2012), y el premio de investigación del Departamento de Gestión, Tecnología y Economía en el ETH Zurich (2009).

Además de su labor docente, Oehmen ha sido cofundador del Grupo de Sistemas de Ingeniería de la DTU y del Consorcio de Excelencia en Programas de Ingeniería (CEPE) del MIT, copresidente del Grupo de Trabajo de Ingeniería de Sistemas Lean INCOSE, y fundador y copresidente del Grupo de Especial interés de la Sociedad de Diseño en Procesos y Métodos de Gestión de Riesgos.

Actualmente su trabajo se centra en el desarrollo y la implementación de técnicas de gestión de riesgos que modifican el paradigma en el diseño, la construcción y el funcionamiento de los sistemas de ingeniería. 

FEDERICO FERNÁNDEZ DE SANTOS: Resulta llamativo que una universidad tecnológica se involucre en aspectos como la estrategia que, a priori, parecen tener más que ver con las escuelas de negocio. ¿Por qué dedican usted y su equipo tanta atención al concepto del desarrollo estratégico?

JOSEF OEHMEN: En la Technical University of Denmark (DTU) nos preocupa mucho el valor que podemos aportar a los directivos y líderes empresariales en este mundo cada vez más tecnológico. Mis experiencias están centradas en sistemas de ingeniería, y creo que más allá de las condiciones económicas, las capacidades tecnológicas y las restricciones que los nuevos desarrollos aportan al mundo de los negocios son cada vez más importantes. 

Uno de nuestros objetivos se centra en ayudar a los ejecutivos a superar estas dificultades mejorando la gestión de proyectos y optimizando el uso de conceptos como el diseño de formas de pensar (design thinking) e innovar,  junto con técnicas de gestión, en particular, la gestión del riesgo, un campo en el que acumulo gran experiencia.  

La universidad ha desarrollado diferentes estudios que han contado con la colaboración de 50 altos ejecutivos daneses, la mayoría líderes de empresas con un alto componente tecnológico. A todos ellos les planteamos de forma directa preguntas sobre cómo ejecutar con éxito iniciativas estratégicas. Los resultados han sido bastante concretos, y nos han permitido identificar cuatro categorías sobre el desarrollo de estrategias. Dos de ellas encajan en lo que llamaríamos trabajo estratégico, y las otras dos formarían parte de entornos relacionados con principios de gestión ágil, design thinking y otras técnicas próximas al desarrollo y diseño de productos o áreas de innovación en la gestión.

La mayoría de los directivos señalan que el principal objetivo de este proceso es mantener el ritmo normal del negocio. Por eso, la primera tarea consiste en analizar las mejoras incrementales, así como el éxito continuado del producto y la tecnología, con el fin de mantener, y si es posible mejorar, la posición de la empresa en el mercado. 

F.F.S.: ¿Cómo se consigue esto?

J.O.: Los procesos estandarizados se realizan sobre la base de modelos elementales donde los conceptos se proyectan en dimensiones superiores, como el grado de incertidumbre y el volumen de trabajo necesario para ejecutar con éxito las iniciativas estratégicas. Si colocamos todo esto en un cuadrante, tendríamos un primer grupo definido por una posición de baja incertidumbre y un reducido nivel de personal.

El segundo grupo que se observa es el que denominamos iniciativas estratégicas transformativas. En este nivel todavía existe un cierto grado de incertidumbre, aunque ya se sabe lo que se desea hacer. Ejemplos concretos de este grupo pueden ser: cómo reducir los procesos en un 30%; cómo diseñar la presencia de un producto en un mercado nuevo, o cómo externalizar ciertas funciones.

La incertidumbre es relativamente baja porque se conoce cuál es el objetivo final, pero todavía no se sabe la cantidad de trabajo que nos va a llevar. En este entorno todavía se aplican las técnicas de gestión clásicas y se incorporan los stakeholders adecuados para las mismas. No existe gran complejidad, salvo en cuestiones de ejecución.

Estas dos primeras categorías se denominan “estrategias de trabajo motivadas por su destino”, y en ellas los ejecutivos senior definen los objetivos y diseñan un plan para que todos los empleados se involucren y trabajen en él. 

Los ejecutivos gestionan los temas anteriores con bastante facilidad, y las dificultades comienzan a aparecer en las dos siguientes categorías, llamadas “trabajos estratégicos motivados por la dirección”, ya que estas se desarrollan en entornos de alta incertidumbre, debido al volumen de trabajo y al número de personas que implican. 

Al llegar a este punto, al equipo directivo se le plantea una situación muy incómoda porque es consciente de que tiene que hacer algo y movilizar a la organización, pero es incapaz de explicar cuál debería ser el resultado final.

A la primera categoría de trabajos estratégicos motivados por la dirección la llamamos “prototipado y experimentación”. Si, por ejemplo, el proceso se desarrolla en una compañía de ingeniería especializada en construcción, un sector donde determinadas tecnologías, como la realidad aumentada, tienen una importancia crítica, la incertidumbre de la compañía tendrá que ver con tres aspectos: clientes, tecnología y capacidad para implantar ese proceso. 

En relación con los clientes se plantearán dudas sobre los beneficios que estos obtendrían, cuánto estarían dispuestos a pagar, y cómo deberían ser los servicios. Las incertidumbres tecnológicas girarían en torno a la madurez de la tecnología, la integración de los sistemas o las capacidades de los sistemas IT que tiene la compañía. 

En cuanto a la capacidad existente dentro de la compañía para desarrollar y comercializar esta innovación, es obvio que la empresa necesitaría contar con los suficientes recursos como para que los ingenieros comenzasen a investigar posibles escenarios y plantear diferentes business cases hasta conseguir reducir las incertidumbres que planteábamos con anterioridad. 

Es en esta fase cuando las cosas comienzan a ponerse interesantes, ya que los máximos directivos se encuentran en una situación de inferioridad en cuanto a conocimiento frente a los jóvenes veinteañeros, porque estos saben más del futuro del negocio y del potencial impacto que va a tener la tecnología sobre él, así como sobre los deseos del cliente. 

La cantidad de recursos laborales en esta fase de startup interna, generalmente realizada por personas muy apasionadas, es relativamente baja. La mayor parte del impacto se produce en la cuarta categoría, puesto que en ella se encauza la innovación disruptiva. Esta fase se caracteriza por el alto nivel de incertidumbre, así como por las elevadas necesidades de RR.HH. 

F.F.S.: ¿Cómo reaccionan los directivos ante esta situación?

J.O.: Todos los ejecutivos que participaron en nuestro estudio sabían de lo que hablaban al principio del proceso, pero a medida que avanzábamos y se generaba confianza, apenas conseguían disimular su pánico. 

Era evidente que para ellos resultaba tremendamente complejo sacar partido desde el ámbito empresarial a innovaciones como la inteligencia artificial, la realidad aumentada o el internet de las cosas. Los altos ejecutivos únicamente conocen aquello que han leído o lo que les han contado sus contactos desde Stanford, la DTU o el MIT. ¡Y todo esto se produce en un entorno donde se les asegura que más de la mitad de sus empleados van a ser sustituidos por esas tecnologías! 

Estamos hablando de un gran impacto, especialmente para directivos  y administrativos medios que trabajan en entornos relacionados con el de diseño o los procedimientos legales. Hoy la inteligencia artificial no es solo capaz de diseñar un puente igual o mejor que un grupo de ingenieros, sino que, además, lo hace mucho mas deprisa. También es muy efectiva en otras áreas como la cadena de suministro, ya que la selección de compras se puede hacer más deprisa y de forma más económica, y reducir la cantidad de personal implicado. 

En muchas ocasiones, los directivos desconocen la viabilidad e interés que la aplicación de estas tecnologías puede tener en su empresa, y tampoco saben cómo incorporarlas. Es una situación parecida a la que tenía lugar en los años 70, cuando los departamentos administrativos buscaban la mejor máquina de escribir que existía en el mercado, pero no se les ocurría incorporar un ordenador con tratamiento de texto. Sin embargo, hoy el impacto es muy superior.

Los ejecutivos se encuentran hoy ante una disyuntiva compleja, pues no pueden acercarse a sus consumidores o clientes y explicarles cómo utilizar estas tecnologías en su provecho, o los beneficios del internet de las cosas y la inteligencia artificial. 

Para alguien habituado a plantear estrategias adecuadas ante problemas concretos, encontrarse en situaciones de incertidumbre que tienen que ver con clientes, tecnología o posibles necesidades, sabiendo que, además, están en una situación de debilidad y la disrupción les puede impactar en cualquier momento, es angustioso. 

F.F.S.: ¿Qué características definen a los trabajos estratégicos motivados por la dirección? 

J.O.: Precisamente son las fases donde encontramos los resultados que más pueden aportar a la discusión sobre la estrategia y su implementación. 

Al ser una universidad tecnológica, los profesionales que integramos la DTU nos sentimos muy cómodos trabajando con estos temas. Nuestros equipos están habituados a ocuparse de procesos de implementación ágil usando design thinking, running project development o product design, y el hecho de contar con capacidad para enfrentarnos a proyectos de ingeniería a gran escala supone una gran ayuda. 

Actualmente nos encontramos reformulando el trabajo relacionado con la estrategia. Queremos pasar de los ejercicios de predicción y planificación a un  nivel más estratégico que nos permita conocer cuál es la forma más efectiva de reducir esas incertidumbres tan críticas y los riesgos que las acompañan. Hemos llegado a la conclusión de que la forma más eficiente de formular este problema sería plantearnos cuál es la mejor manera de reducir masivamente el coste de aprendizaje. 

Este planteamiento abre unas vías completamente novedosas a la hora de discutir la estrategia con los máximos directivos, porque les coloca en una posición diferente. Ahora se encuentran incapacitados para estudiar las diferentes opciones y elegir aquellas que permitan avanzar en la ejecución. 

Cuando en una de las categorías nos encontramos con ese entorno de innovación disruptiva, nos centramos en compartimentar los problemas y derivarlos a fases inferiores. Lo hacemos respondiendo a preguntas como: ¿cómo identificamos las iniciativas estratégicas? ¿Cuáles son las reglas en estos entornos? Si tenemos una alta incertidumbre a nivel estratégico, ¿cómo elegimos la mejor opción para avanzar? Porque, ¡es necesario avanzar!

F.F.S.: ¿Podría ponernos un ejemplo?

J.O.: He formado parte del equipo que diseñó la estrategia de transformación en BMW. El objetivo era continuar siendo un productor de automóviles independiente y relativamente pequeño. Por este motivo, nos vimos obligados a reducir los costes de ingeniería en el desarrollo de modelos en un 30%. La empresa ya había realizado informes comparativos con otros productores como Daimler, Volkswagen, Ford o Toyota, y estos podían distribuir los costes de desarrollo entre flotas mayores, así que para seguir siendo competitivos había que reducir los costes de ingeniería por vehículo. 

Se trata de objetivos muy claros que permiten a las personas aportar ideas concretas para conseguir el fin como, por ejemplo, estandarizar la forma en la cual se gestionan los vehículos virtuales, crear más derivados de una plataforma específica, o conseguir mejores technical toolboxes. Además, en este entorno los directivos se sienten cómodos. Imaginemos, sin embargo, la reacción de estos mismos ejecutivos, con 30 años de carrera, cuando les preguntan cuál va a ser el impacto de la IA en su negocio. 

Cuando hemos planteado estos asuntos a los directivos, la mayoría de ellos han reconocido literalmente que no tienen ni idea de lo que la inteligencia artificial puede hacer por ellos. Tampoco saben qué esperan sus clientes, cuánto estarían dispuestos a pagar por esta tecnología, ni cuáles son sus capacidades internas al respecto. ¡Es un tema crítico! Pero como estas personas siguen teniendo que tomar decisiones, nos pusimos a buscar reglas que les ayudasen a hacerlo. 

Lo primero que observamos es que si en vez de elegir la mejor opción, es decir, aquella que tiene el mayor valor neto en el presente para maximizar el beneficio, eligiésemos el minimizing regret, aquello que nos ocasionase menos arrepentimiento, tendríamos mejores resultados (el término minimizing regret procede de un campo denominado deep uncertainty and robust decision making -alta incertidumbre y toma de decisiones sólida-). Este planteamiento dice que, aunque no podamos cuantificar las ventajas de lo que vamos a hacer, sí sería posible calcular lo que nos puede costar. Por ejemplo, podríamos prever cuánto nos costaría tener a un grupo de personas trabajando en un proyecto concreto durante seis meses. 

De esta forma, podemos comenzar a tomar decisiones y cuantificar los presupuestos para hacerlas realidad aplicando reglas heurísticas sencillas en la toma de decisiones, tales como: ¿puedo imaginarme un mercado para este producto? ¿Tengo a empleados en la organización a quienes les atraiga este proyecto? ¿Puedo hacer esto en un determinado periodo de tiempo? ¿Usar estos recursos me va a afectar? 

Un ejemplo genérico de una regla simple podría ser el de tener una alimentación sana comiendo únicamente aquellos productos que consumían nuestros abuelos. No es una regla perfecta, pero en un instante se puede tomar una decisión, sin necesidad de leer 10 libros sobre dietas. Las reglas sencillas son sistemas de decisiones heurísticos que ayudan a los directivos a decantarse sin arrepentirse. En algunos casos este proceso de minimizar el arrepentimiento puede desarrollarse utilizando presupuestos reducidos, y también es posible nombrar a un  promotor interno que lidere el proyecto en la organización generando beneficio. 

Otra regla importante es imaginar que los clientes pueden llegar a pagar, en un futuro, por el producto que se está desarrollando. Esta suposición nos ayuda a diseñar un business case.

En otra línea de investigación, aplicamos nuestras herramientas de agilidad y design thinking a situaciones de gran incertidumbre con respecto al mercado o la tecnología para impulsar un sistema de experimentación y prototipado. 

Un ejemplo es la aplicación de técnicas de co-creación. Esta técnica, muy utilizada en el desarrollo de productos y en el diseño, se basa en reunir a los principales stakeholders para que resuelvan el problema de forma conjunta. Este método es tremendamente efectivo, porque todos están trabajando en algo que no pueden definir con precisión al principio y, por lo tanto, parte de la resolución del problema consiste en alcanzar un entendimiento común de lo que representa ese problema, cuáles son las opciones, cuál es tecnología necesaria, qué capacidad interna requiere, etc. Para ello, hemos desarrollado una gran cantidad de herramientas que permiten organizar diferentes sesiones de co-creación. Unas pueden durar media hora y otras pueden durar semanas. Al ser una universidad técnica, tenemos una gran capacidad para focalizarnos en estos aspectos. 

F.F.S.: ¿Es la experimentación y el prototipado un proceso muy complejo? 

J.O.: La universidad cuenta con muchos ingenieros, y todos son muy buenos profesionales en el ámbito de la experimentación y el prototipado, así como en los procesos asociados a ellos. 

Ahora bien, cuando conversamos con un alto directivo sobre el camino que debe tomar su empresa, y le explicamos la necesidad de experimentar y realizar prototipos, su reacción suele ser bastante negativa. Es un problema cultural que hay que superar, y un ejemplo de cómo hacerlo es el caso de Netflix.

Esta empresa se enfrentó en sus inicios a Blockbuster, un gigante que facturaba 8.000 millones de dólares, y llevaba más de 30 años manteniendo con éxito su modelo de negocio. Sin embargo, Netflix consiguió echarles del mercado gracias a una agresiva estrategia basada en la experimentación y el prototipado del modelo de negocio. Se dieron cuenta de que los DVDs eran mucho más pequeños que las cintas VHS, y que era mucho más fácil mandar estos discos por correo. También estudiaron nuevas fórmulas para mejorar el sistema de envíos, y descubrieron que colocando una interfaz en la red se podían definir los títulos que a cada cliente le resultaran más interesantes y, después, enviar sugerencias basadas en el histórico de cada alquiler. Este método tan eficiente permitía agilizar los envíos y devoluciones, de forma que el cliente recibía una película al día siguiente de haber devuelto la que había alquilado. Los clientes no decían qué película querían ver, pero cuando probaban este sistema ¡les encantaba! 

Este procedimiento tuvo tanto éxito que consiguió echar a todos los competidores del mercado. Desde entonces, la empresa no ha parado de experimentar llegando incluso a destruir su modelo de negocio original para reemplazarlo por un servicio de streaming online que utiliza un algoritmo similar a la interfaz en red primitiva, ya que propone nuevos contenidos basándose en los vistos anteriormente y, además, genera sugerencias para que se produzcan internamente nuevos contenidos. Todos conocemos la gran cantidad de películas y series que están saliendo de la plataforma…

Pero, además, Netflix aprovecha el feedback de los usuarios para saber qué tipo de películas y series ha de producir. Analiza las preferencias de sus clientes y así genera millones de datos e información relevante a la hora de producir nuevos contenidos. De esta forma, las series y películas de la plataforma suelen tener una gran acogida entre la audiencia, a pesar de que esta no ha expresado sus preferencias de forma explícita. 

Todos estos ejemplos demuestran que existe un gran espacio de incertidumbre respecto a lo que quiere el cliente, la utilización de la tecnología, y las capacidades que ha de tener la empresa. En este espacio, la experimentación y el prototipado suelen ser la respuesta adecuada a las preguntas planteadas.  Es la mejor forma, y también la más económica, de reducir los costes de aprendizaje a los que se enfrenta una empresa. 

El problema es que es difícil explicar a un directivo que para aprender es necesario realizar una serie de ejercicios de prototipado que permitan a la empresa desarrollar sus estrategias. Necesitamos enseñarles las opciones, probarlas conjuntamente y desarrollar nuevas fórmulas para que los ejecutivos puedan desarrollar su trabajo estratégico. Este trabajo consiste en averiguar lo que queremos hacer y hacerlo de forma conjunta, mientras que para la realización de prototipos es necesario realizar preguntas y crear una conversación alrededor de todos aquellos temas que desconocemos y necesitamos comenzar a conocer. Lo que no se puede hacer es aparentar que se saben  las cosas.

F.F.S.: ¿Qué relación tiene este planteamiento con los procesos iterativos?

J.O.: Ante un ejercicio concreto, como por ejemplo la transformación del sistema de costes para conseguir una reducción de 30%, es necesario implantar un riguroso plan que incluya objetivos muy claros. Este plan se va ejecutando, analizando y midiendo a medida que se desarrolla, y se ajusta cuando sea necesario. 

Este sistema se denomina “proceso de diseño en cascada”, y desde el principio cuenta con la predicción de los resultados finales. Es uno de esos sistemas clásicos que deriva de un pensamiento de ingeniero, donde se tiene un problema complejo que se va dividiendo en trozos o partes más pequeñas porque los requisitos no cambian, y de esta forma pueden ser ejecutados más fácilmente. 

Actualmente nos encontramos en un entorno donde los requerimientos mutan continuamente. Cambian porque los desconocemos, pero una predisposición mental ágil hace que todo sea mucho más sencillo respecto a la situación real de la empresa, de lo que conocemos sobre el cliente, qué podemos hacer, y qué tecnologías podríamos usar. Nos centramos únicamente en ejecutar aquellas partes de las que estamos razonablemente seguros, reduciendo así la inseguridad de los otros elementos a través de la experimentación iterativa, por ejemplo. 

Estamos convencidos de que con este planteamiento aportamos conceptos novedosos al proceso de desarrollo de estrategias. El equipo de la universidad es realmente bueno en gestión de riesgos y perspectivas inciertas, y esta capacidad nos permite apalancarnos en este conocimiento con el objetivo de aportar valor al entorno empresarial. 


Texto publicado en Executive Excellence nº148 mayo 2018.

Entrevista con Josef Oehmen, profesor asociado en la Technical University of Denmark (DTU).

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