(Por Agustín López Muñoz)
Fruto de la consolidación de las tecnologías de la información (TI), la cuarta revolución industrial, la de la industria inteligente, ha comenzado a impulsar una nueva relación entre el hombre y la estructura productiva moderna: el funcionamiento de la matriz desprende cuantiosos volúmenes de datos que, sometidos al análisis y la sistematización constante, proporcionan valor agregado y ventajas competitivas a las empresas y los países. Un recurso estratégico que irrumpe en el desarrollo profesional, institucional y corporativo, pero que aún se encuentra reducido en su aplicación a actores de peso que ya han decidido hacer de su futuro uno digital.
Desde mitad de siglo pasado, con la irrupción de la digitalización y automatización se inició un proceso de revolución tecnológica que culminó, tras la integración de internet, con la generación de grandes conjuntos de datos generados en tiempo real y que otorgan a quien los procese la posibilidad de transformarlos en información clave respecto al comportamiento de una estructura determinada. El mundo de los macro datos o “big data», podría así sintetizarse en la importancia de hacer de lo masivo algo valioso; facultad que tiempo atrás era impensada y que hoy permite, en altas escalas, mejorar aspectos operativos, reducir y eficientizar costos, optimizar gestiones y actuar preventivamente sobre escenarios futuros.
En Argentina, según un estudio sobre el impacto de la digitalización en las industrias realizado por Siemens y presentado a principios de octubre tras la visita al país de su CEO para la división Digital Factory, Jan Mrosik, el 80% de los empresarios creen que digitalizar a sus compañías es un aspecto crítico para los procesos de innovación, pero sólo el 43% tiene un equipo dedicado a este área. El avance digital y el desarrollo de nuevas tecnologías ha irrumpido en las grandes estructuras mundiales con tanta agilidad que resulta todavía un desafío adaptar al management y a las propias compañías a esta veloz dinámica que se erige a partir de la tecnología. En la actualidad, el panorama industrial marca una brecha en su aplicación, donde compañías de mayor robustez lideran los procesos digitales, pero aún no existen estrategias claras sobre cómo implementar de forma eficiente este tipo de herramientas, y la transición se dificulta aún más por la escasa capacitación e infraestructura, sumado a los altos costos operativos y la acelerada competitividad de los mercados que muchas veces dificulta la mirada a largo plazo.
Un documento del Foro Económico Mundial estima que la digitalización podría aportar más de US$425.000 millones de valor para la industria minera, los proveedores, la sociedad y el medio ambiente en los próximos 10 años.
En el caso de la minería, la aplicación de las tecnologías de datos a nivel internacional marcha por debajo de la media producto de la complejidad y particularidad de sus operaciones, condición que históricamente aletargó la llegada de la tecnología y que genera una dificultad mayúscula a la hora de homologar la información y sus variables. Cada proyecto minero está sometido a condiciones de entorno específicas, por lo cual el desarrollo logístico y el costo por incorporar este tipo de recursos es alto y se encuentra sujeto a la prueba constante. De hecho, la consultora McKinsey & Company estima que en algunos casos la minería utiliza menos del 1% de los datos arrojados por la maquinaria en terreno; y específicamente en el país, sólo un 2% de las compañías a nivel general ha implementado totalmente la tecnología de big data o analítica avanzada, mientras que un 39% se encuentra en fase inicial o de planificación. Es, en cierta medida, un punto de inflexión para la industria minera, que ha tomado recado de esta creciente tendencia y que deberá realinear sus directorios frente a los nuevos desafíos, pero a la vez un denominador común que suscribe la matriz productiva en su generalidad y que acapara mayor desarrollo en la industria de alimentos y bebidas (65%) y la metalúrgica (66%), las de mayor madurez digital en el país. Industrias extractivas y de desarrollos símiles a la minería, como la del petróleo y gas, en tanto, suscriben una familiarización del 25% con el espectro digital.
Pese a estos números, la minería profundizó sus procesos de digitalización en los últimos años producto de su coyuntura, impactando principalmente en aquellas compañías de mayor poderío económico. En una industria donde el capital es de alto riesgo y para la que se prevé que el precio de los metales continuará fluctuando, los directorios mineros debieron agilizar su gestión digital con miras a reducir los impactos de futuras afectaciones macroeconómicas y productivas. Así, empresas como Barrick Gold, BHP o Rio Tinto avanzan en la consolidación de sistemas de análisis de datos centrados en la predicción de mayores márgenes de rentabilidad, reducción de costos operativos, optimización de sus estructuras de producción y control de performance de los equipos; y se espera, según un estudio realizado por Schneider Electric, que los líderes de la industria minera conquisten sus objetivos más importantes en los próximos cinco años mediante la utilización de tecnologías digitales como IoT (Internet of Things) y analíticas de avanzada dentro del mundo big data. Mientras tanto, aquellas compañías de menor porte aún se encuentran en un estadio de incertidumbre respecto a cuándo dar el salto tecnológico.
La aplicación de tecnologías de inteligencia de datos es compleja y apunta con mayor vigor a satisfacer las exigencias de grandes estructuras, principalmente debido a su alto costo –trabajar sobre grandes volúmenes de información implica a su vez la erogación de grandes volúmenes de recursos-, pero también por la necesidad de contar con personal altamente capacitado y alineado a conocimientos disruptivos que, particularmente en el país, no tienen un tratamiento lo suficientemente profundo dentro de los programas educativos y los procesos de formación profesional. Desde el control de una flota de camiones al procesamiento de un recurso extraído, los macrodatos deben, primeramente, agruparse y ser alojados en data centers propios o de proveedores de clouds -cloud computing-, luego ser enviados al área de operaciones –data operations- donde se diseña e implementa una arquitectura acorde para el procesamiento y modelado de esos datos; y finalmente, a través de la aplicación de ciencia de datos o data science se analiza la información en la búsqueda de soluciones específicas. Todas estas áreas, que deben funcionar de forma integrada y en tiempo real, demandan una inversión prolongada producto de la operatividad constante que se precisa, y combinan tecnología, infraestructura, capital humano y financiero, visión a largo plazo y directorios capaces de capitalizar de forma asertiva los beneficios de la aplicación de estos procesos.
Frente a este panorama, el futuro de las empresas y el sector productivo podrá verse segmentado en dos grandes grupos: el de quienes logren adaptarse a la digitalización y el de aquellos que no logren o decidan hacerlo, o bien no puedan dar valor agregado a su compañía a través de la digitalización. Para el primero, los flujos de adopción digital marcan que las empresas líderes apuntan a la inclusión tecnológica mientras que aquellas de menor solidez estructural tienden a recluir y sectorizar su inversión en períodos cortoplacistas. Esto se debe a que, a nivel industrial, la digitalización aún no es una urgencia para toda la cadena de valor, por lo cual se posterga este proceso en la búsqueda de solventar necesidades presentes de mayor importancia. Aunque la tendencia indique que es necesario hacerlo, repensar la visión de costo por inversión puede resultar difícil en la práctica para estas compañías, ya que también cuentan con menores recursos para llegar al objetivo final de la implementación digital, concluyendo muchas veces en inversiones improductivas o no ajustadas a la búsqueda particular de crecimiento que se esperaba.
«Las empresas parecen frenar su evolución hacia la tecnología y la digitalización dado que en varios casos consideran que el valor de las licencias o actualizaciones de software y las inversiones que deben realizar en nuevas tecnologías son demasiado altos. Muchas esperan además a que las tecnologías estén lo suficientemente maduras para su implementación o prefieren no invertir. Al mismo tiempo, la falta de ventajas impositivas para este tipo de inversiones tecnológicas tampoco motiva a estas compañías por avanzar en el proceso de digitalización. En adición, el costo de la capacitación y educación para los empleados también es un factor de preocupación. La integración de nuevas tecnologías, software y procesos digitales supone empleados calificados, en permanente actualización y en muchos casos, dichos entrenamientos y especializaciones tienen costos elevados. Como un círculo vicioso, la resistencia a invertir en mayor entrenamiento para los empleados también genera una enorme brecha de habilidades digitales necesarias y por ende, una falta de conocimientos importante. En resumen, muchas empresas retrasan su proceso de digitalización. Dudan antes de tomar riesgos e invertir en tecnología. Creen que les genera gastos elevados, se les dificulta su implementación y aún no se sienten lo suficientemente maduros como para llevar adelante una transformación digital». (Estudio sobre la Digitalización en Argentina, realizado por Siemens).
De esta forma, los beneficios del control de datos afectarán directamente a la competitividad de las industrias del futuro y sofisticarán los mecanismos de producción existentes, mientras que producto de la adopción tecnológica tomarán valor nuevas líneas de negocios y se modificará el comportamiento industrial tal como se conoce. La analítica de datos será uno de los principales catalizadores para generar eficiencia, pero será necesario comenzar a trabajar fuertemente en la equidad de acceso y la promoción de la digitalización, la reducción de costos y la diversificación de la matriz para que la cadena de valor pueda complementarse y adaptarse a un período donde el consumidor digital es cada vez más exigente. A su vez, el rol del CEO toma hoy un mayor significado, y las responsabilidades de la dirección ejecutiva irán creciendo conforme se consolide la revolución de la Industria 4.0.
