Las organizaciones buscan continuamente la eficiencia de sus sistemas y la productividad de sus empleados ya que, la combinación de ambas, surgida de la relación entre los usuarios y la tecnología, impacta directamente en el negocio. Computing, de la mano de Entelgy y Foreworth, ha reunido a expertos de empresas de distintos sectores para hablar de las claves de la productividad y de cómo monitorizan la actividad en sus compañías, tanto la tecnológica como la humana.
Las empresas están experimentando con la implantación de la inteligencia artificial (IA) en muchas tareas con un resultado desigual a nivel de productividad. La mayor parte de las organizaciones consideran que la IA ha ayudado a aumentar su productividad, el problema viene a la hora de evaluar los procesos elaborados por la IA. “A muchos modelos de IA aún les falta entrenamiento y madurez, por lo que se crean cuellos de botella en el control de calidad de los procesos y, en ocasiones, hay que volver atrás para enmendar errores”. Para los expertos, establecer unas bases de desarrollo para la IA es lo más complicado.
No obstante, “existen desarrolladores senior que no acaban de confiar en la IA, por lo que se ralentiza la productividad. Sin embargo, otros perfiles confían tanto que les puede llevar a relajarse en la supervisión y algunos fallos pasan desapercibidos. Al fin y al cabo, tareas como el desarrollo de código son un arte, y el factor humano continua siendo muy importante“.
Sea como fuere, los expertos reconocen que la IA no es “café para todos”, depende del sector, incluso del área de la empresa, se le puede sacar más provecho o menos. “Por ejemplo, en el sector de los medios de comunicación, la IA generativa es muy útil en la etapa de ideación, pero no tanto en la de escritura de los temas. Un desarrollador o un usuario que trabaja de forma intensiva en un framework, en el despliegue automático de actualizaciones o en tareas de testing, puede sacarle mucho partido a la IA; pero para un empleado que trabaja con Excel no merece tanto la pena”.
En lo que todos coincidieron es en la conveniencia de realizar un cambio cultural y una gestión de expectativas antes de implantar la IA. “Lo más normal es que en el primer mes o mes y medio de implantación, la productividad baje porque se necesita un periodo de adaptación y formación. Es difícil sacar un ROI potente a corto plazo”.
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Todas las empresas son tecnológicas
“Hay que concienciar a los equipos de que todo lo que hacen respecto al software tiene un impacto en el negocio”. La tecnología ya no es ajena a la cuenta de resultados, pero medir lo que mejor funciona y lo que no continua siendo un reto. No obstante, “este reto no es mayor que el que se tuvo en su día con la monitorización de la productividad con agile, el low code, etcétera”. En este sentido, la IA da una visibilidad a ciertos parámetros que, de otra manera, serían muy difíciles de medir. “No hay que ser soberbios y reconocer que ChatGPT nos puede ayudar en muchas situaciones”.
Lo más normal es que en el primer mes o mes y medio de implantación de la IA, la productividad baje porque se necesita un periodo de adaptación y formación. Es difícil sacar un ROI potente a corto plazo
Algunas compañías, como Cabify, han implementado frameworks de “productividad autopercibida” , en los que, cada cierto tiempo, se hace una consulta automática a los desarrolladores para detectar dónde están sus cuellos de botella e identificar qué equipos avanzan mas rápido, solucionando las posibles problemáticas.
En el caso de Ford, por ejemplo, la métrica de negocio es completamente distinta a la de TI: “por mucho que desarrollemos un sistema informático que funcione a las mil maravillas, si no vendemos coches, mal vamos”. Los expertos comentaron que la clave está en desarrollar aplicaciones siempre pensando en cómo pueden facilitar la venta. “No es un gasto, es una inversión”.
Asistentes
De izq. a drcha., de arriba a abajo: Fernando Naranjo, Director de Operaciones de Entelgy | Carlos Herrera, CTO de Cabify | Manuel Sainz, EMEA Sales Manager de Foreworth | Julio Muñoz, CTO de El Confidencial | David Díaz, Business Partner Financiero de Capital Energy | Enrique Ferrer, Gerente de Sistemas de Ford Motor Company | Antonio Cobos, CTO de OHLA | Juan Miguel Gil, IT Manager Corporate Spain de ArcelorMittal | Jesús Olmedilla, Innovación y Procesos del Banco Santander | Daniel Damas, Head de IT Assurance y Platform Engineering de Nationale Nederlanden
Otras compañías, como Cabify o Banco Santander, cuentan con miembros de negocio y TI en cada squad y cada equipo tiene su cuenta de resultados. “Esto supone involucrar a la gente de tecnología en el negocio, y no al revés. El proyecto bueno es el que da EBITDA”. En este caso, cuando fallan los objetivos de un squad determinado o, al contrario, cuando se obtienen muy buenos resultados, se cambia a la gente de squad para ver en qué entorno funcionan mejor. “Hay trabajadores que han pasado de estar al borde del despido a promocionar tras un cambio de equipo o contexto”.
Hay que concienciar a los equipos de que todo lo que hacen respecto al software tiene un impacto en el negocio
En este punto hablaron del llamado “secuestro tecnológico”. Es importante “saber dar luz a las personas que rinden menos o se quieren ir de la empresa, porque al final inviertes en formar a gente que al poco tiempo ‘secuestra’ ese conocimiento y se lo lleva a otra parte”, y al final, “quien sufre esta pérdida de conocimiento y la curva de aprendizaje del próximo que llega es el cliente, no la empresa”. Por eso, “es vital establecer una matriz de conocimiento que elimine lo que llaman el ‘bus factor’: si a un empleado mañana le atropella un autobús, que no cambie nada, que ningún proceso de la empresa dependa de una única persona“. Un ejemplo crudo, pero claro.
Relacionado con el talento, los expertos ven interesante llevar la medición a la búsqueda de profesionales. “El llamado scoring, -que está muy demonizado, pero se hace-, puede evolucionar en que cada empleado lleve asociado un número según su rendimiento que le permita optar a unas contrataciones u otras. Evidentemente, luego hay que tener en cuenta muchas otras aristas a la hora de contratar”.
La seguridad, ¿enemiga de la productividad?
La seguridad como stopper del negocio ha constituido un debate que parece no haberse resuelto del todo. “El de producto busca la accesibilidad y el CISO la seguridad, dos elementos que siguen chocando”.
La multiplicidad de los ataques en los últimos años ha ayudado a concienciar a las empresas de la importancia de la seguridad. No obstante, muchas veces las compañías quieren sacar software rápidamente y eso hace que no atajen temas como la renovación de software antiguo, que puede suponer brechas de seguridad, dejándolo siempre para más adelante.
Estamos en un momento desafiante en el que las empresas tienen que lidiar con la gestión de tecnologías como la IA, por un lado, y el mantenimiento del mainframe o de COBOL, por otro. Sin embargo, muchos CIO piensan que “si algo funciona, por qué lo vas a cambiar. Además, deshacerse de COBOL no es tan fácil, no se puede migrar y tienes que empezar a desarrollar desde cero”.
“Lo peor es acabar lastrando un llamado ‘walking dead’, o muerto viviente. Esto es un software que ya nadie sabe usar en la empresa, porque el último que sabía ya está jubilado y, encima, es posible que en algún momento sea necesario revivirlo”. En este sentido, Entelgy provee de soluciones que también ayudan a medir la cantidad de software ‘muerto’ que tiene una empresa y el tiempo que hace que no se utiliza.
