¿Cuál es el problema?
El Wall Street Journal preguntó a un grupo de expertos cuál es el principal problema tecnológico que enfrentan las empresas de hoy. Aquí, la opinión sucinta de tres de ellos.
Rosabeth Moss Kanter, socióloga y profesora de estrategia, innovación y liderazgo para el cambio en Harvard, cree que el problema número uno hoy es que “saltamos antes de mirar”.
Nos volvemos dependientes de la tecnología, a veces antes de que esté lista para satisfacer todas las expectativas, o para manejar todo el tráfico. No contamos ni con backup ni con seguridad adecuadas. Nuestra capacidad para crear nueva tecnología es mayor que nuestra capacidad para usarla sabiamente. La única diferencia entre hoy y antes es que hoy cuando no funciona las consecuencias son más serias. Además, la cantidad de opciones y nuevas tecnologías crea una enorme cantidad de formas en las que podría no funcionar, como la ausencia de integración entre sistemas y servicios.
Robert Profusek, jefe de la sección F&A del estudio de abogados Jones Day, piensa que la dificultad está en la integración de nuevas tecnologías en el entorno de la empresa.
Las empresas deben estar continuamente justificando crecientes demandas de inversión en tecnología para mantener competitividad. Hay, obviamente, una tensión natural entre la necesidad de controlar el gasto en IT y mantener una fuerte posición competitiva a la luz de las nuevas tecnologías. A los departamentos de IT se les pide que sean estratégicos mediante la adopción de nuevas tecnologías, como la nube, mobile, redes sociales y analytics. Tal vez el problema más importante de la tecnología actual será integrar esas nuevas tecnologías en el ambiente de la empresa mientras mantienen controlados los costos.
Jay Hooley, presidente y CEO de State Street Corp., cree que el gran tema es pasar de Big Data a Smart Data
Para sobresalir realmente dentro de sus sectores, las empresas deben cambiar el foco hacia “smart dataâ€. La promesa de big data era “más es más” y se supone que ayuda a gerentes y ejecutivos a llegar a conocimientos nuevos. Sin embargo, las complejidades de big data han crecido en forma exponencial. Se obtienen los datos, pero muchas veces el proceso de realizar analytics no los convierte en “datos inteligentes”.
