Cultura de Innovación
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Cultura de Innovación
El concepto de cultura de innovación puede sonar ambiguo, como algo que ocurre naturalmente en una empresa cuando se tienen colaboradores creativos e ingeniosos. ¡Pero no es así! Hay elementos claros que caracterizan a las organizaciones innovadoras, y pasos concretos que se pueden tomar para fomentar este tipo de cultura.
En el contexto de esta publicación, entendemos la innovación como un proceso vivo:
“el proceso que combina ideas y conocimientos en un nuevo valor al permitir que el conocimiento individual y organizacional sea expuesto, asimilado, compartido y finalmente transformado para producir nuevo conocimiento”1.
La cultura organizacional que incentiva este proceso es lo que llamamos cultura de innovación, y fomentarla puede traer enormes beneficios a las organizaciones. En este post nos vamos a adentrar en el concepto de cultura de innovación: cómo alcanzarla, cómo se ven las empresas que la tienen y qué resultados se pueden conseguir cuando se combina la innovación con los datos.
La innovación es colaborativa
Un elemento indispensable para crear tierra fértil para la innovación es incentivar la colaboración efectiva entre los miembros de la organización.
"(...) la gestión de innovación es en gran medida un proceso de gestión de personas, y de gestión de los principios y prácticas conforme a los cuales su trabajo se organiza, es decir, su proceso de colaboración"2.
Si bien es posible que surja innovación valiosa de un individuo trabajando solo, la innovación, como un proceso constante que genera valor a la empresa, parte de los esfuerzos colaborativos de varias personas. Es en esas interacciones donde las empresas pueden escoger qué valores y conductas fomentar para generar un ambiente propicio para la innovación.
Según un estudio publicado por The Academy of Management Executive3, existen una serie de valores y supuestos que caracterizan a las empresas con cultura de innovación ('innovation supportive cultures'):
¿Y cómo se ven esos valores y conductas en la vida real? Los autores encontraron manifestaciones de la cultura organizacional de las empresas en sus narrativas internas, símbolos físicos4 y rituales sociales.
En todas las organizaciones circulan historias y anécdotas internas. En el estudio citado, las empresas con cultura de innovación narraban anécdotas en las que se destacaban los beneficios de tomar riesgos, quebrar viejas reglas, trabajar en equipo y compartir responsabilidades. En cambio, en las narrativas de empresas sin este tipo de cultura, las anécdotas estaban llenas de individualismo, competencia y acusaciones entre los miembros de la organización.
Un elemento crucial para incentivar la co-creación es que exista permiso para equivocarse, y que se fomente una actitud de equipo que, ante un error, busque entender el error y buscar soluciones, en lugar de repartir culpas y regaños5.
Por último, el estudio de Jassawalla y Sashittal concluyó que las reuniones de equipo para intercambiar ideas y resolver desacuerdos eran muy frecuentes en las empresas innovadoras. Estos encuentros incluían a personas de distintos equipos e incluso proveedores y clientes, y en ellos se fomentaba un sentimiento de inclusión entre sus participantes. En cambio, en el grupo de empresas con baja innovación, la jerarquía entre los miembros era muy protagónica durante las reuniones, y era común entre los participantes la sensación de no ser escuchados o no poder expresarse de forma honesta.
La gestión de innovación es en gran medida gestión de personal. La mejor forma de utilizar el potencial de los colaboradores en beneficio de la organización es crear un ambiente de confianza que fomente la participación y la co-creación.
El ciclo innovador
En un estudio publicado en el International Journal of Innovation, Management and Technology en el 20136, se propone una forma de estructurar el trabajo para llevar a cabo el ciclo de gestión de innovación:
El estudio sugiere la ejecución de un proceso donde las ideas pasan por seis etapas, entre las cuales existen puntos de decisión o filtros ('gates') donde se decide si la idea continúa el proceso, si se rechaza o si se devuelve a una etapa previa del ciclo para mejorarse:
Generación: A través de algún método (puede ser brainstorming, sinéctica7, teoría CK8, o hasta un buzón de sugerencias) surge una versión inicial de la idea.
Intervinculación: La idea se presenta a otros agentes, y se intenta identificar vínculos entre ideas recientes y anteriores, ideas similares o complementarias, y entre personas interesadas en desarrollar la idea postulada. De aquí sale una idea más concreta.
Mejora: Mediante la colaboración intensiva de personas de distintos equipos, sale una idea más definida y viable.
Validación: Se definen métricas para evaluar la idea, esta se evalúa, y se compara con otras ideas 'en inventario' y finalmente se decide si:
La idea pasa a ser un proyecto
Se invierte en desarrollarla más
Se rechaza y se documentan las razones de su inadmisión
Implementación: La idea se diseña, desarrolla y pone a prueba
Explotación: La idea entra al mercado y genera valor para la empresa
Este esquema de co-creación puede ser una herramienta muy útil en la gestión del proceso de innovación, puesto que provee un balance entre la ejecución de trabajo individual, la discusión grupal y la toma de decisiones.
Un aspecto a destacar es que la documentación de ideas menos atractivas es muy importante, pues muchas veces hay ideas que son rechazadas por elementos circunstanciales que pueden cambiar en el futuro. Entender y aceptar que no todas las innovaciones van a funcionar es parte de una cultura de innovación.
Otro tema que vale la pena discutir es que para ejecutar este ciclo se necesitan varias reuniones de equipo, y esto puede ser un arma de doble filo. Las reuniones mal ejecutadas pueden más bien generar frustración y desincentivar la colaboración. Para evitar esto, Frans y Ronny, de ixpantia, recomiendan distinguir entre reuniones de seguimiento, que no deben sobrepasar los 30 minutos, y reuniones de trabajo9. En las primeras se revisa el avance del proyecto, sin examinar detalles del trabajo. En las segundas, se reserva una hora para ver temas específicos o detalles del trabajo entre varias personas. Tener objetivos y tiempos claros ayuda a aprovechar el tiempo de todos.
La existencia de espacios que incentiven la colaboración, junto con una estructura y objetivos claros, es una fórmula prometedora para generar innovación. Pero existe un elemento adicional que puede impulsar y añadir valor a este proceso: ¡datos!
Cuando DATA e innovación van de la mano
Los datos son un recurso muy valioso en las organizaciones, y uno que con frecuencia se sub-utiliza o desperdicia. El proceso de innovación que se impulsa y potencia con el uso de data es lo que llamamos data-driven innovation.
Como explicamos en nuestro post sobre Cultura de Datos, en una empresa con madurez en datos se confía en la data para tomar decisiones de negocio. En la publicación "Data-driven Innovation for Growth and Well-being"10, la OCDE sugiere ver la data como infraestructura, desde su perspectiva funcional. Es decir, que la data es un medio para muchos fines, y se puede explotar sin rivalidad por varios agentes para desarrollar distintas actividades. En este sentido, la data es el punto de partida para generar un ciclo de innovación, cuya meta es tomar decisiones que agreguen valor (a una empresa, a sus stakeholders, a la sociedad, etc.). Este ciclo, de forma resumida, se ve de la siguiente forma:
Vemos entonces que la data se extrae o genera, se agrupa y luego se procesa mediante distintas herramientas y capacidades de analítica para crear así una base de conocimiento que permita tomar decisiones. A lo largo de ese proceso deben implementarse políticas de gobernanza de datos, que es un tema de otro blogspot. Finalmente llegamos al punto de toma de decisión que es donde podemos insertar el ciclo de innovación mencionado arriba para generar data-driven innovation.
Data-driven innovation en acción
Veamos ahora algunos ejemplos de data-driven innovation, ambos de empresas neozelandesas. En primer lugar, el caso de la empresa aseguradora ACC refleja lo que se puede lograr al combinar datos históricos con analítica avanzada para mejorar procesos internos.
ACC es una empresa aseguradora estatal que procesa todos los reclamos asociados a compensación por accidentes en Nueva Zelanda. En el 2015, la empresa recibía 1.8 millones de reclamos de accidentes de todo tipo y nivel de gravedad. En el 2014, con el fin de procesar los casos de la forma más eficiente posible, ACC desarrolló un proyecto de datos que prioriza todos los reclamos y los asigna de forma más personalizada al ejecutivo correcto para recibir la cobertura indicada. Además, los datos agregados han permitido a la empresa determinar dónde ocurren más accidentes para así invertir más en prevención en esos sectores y generar un ahorro significativo para la compañía11.
En este caso la innovación surgió desde adentro, y la organización tuvo la visión y la cultura para acoger el cambio y hacer un producto de datos que le trajo enormes beneficios a su operación central. Aunque no sabemos cómo fue el proceso para llegar a esta innovación, podemos imaginar que no fue sencillo, especialmente considerando que es una empresa estatal con 4000 empleados y casi 50 años de existir. ¿Qué obstáculos habrán enfrentado en el desarrollo de este proyecto de datos? ¿Habrá existido resistencia al cambio dentro de la organización?
Otro ejemplo de data-driven innovation es la introducción de Farmax en Nueva Zelanda.
Farmax observó que muchas decisiones cruciales en el manejo de fincas ganaderas dependen de escoger el momento adecuado para tomar alguna acción: cuándo vender y reproducir el ganado, cuándo dejar de ordeñar, cuándo cortar el pasto, etc. Partiendo de esa necesidad, Farmax diseñó un modelo predictivo que utiliza datos para ayudar a los granjeros a predecir las consecuencias de sus decisiones:
"Puedes ver qué pasaría si hubieras ordeñado por 15 días más. O si dejas al ganado pastando en lugar de cortar el pasto para ensilaje. O el impacto de alterar la proporción de reses y ovejas en una finca de ganado bovino y ovino"12.
La herramienta ha tenido una gran aceptación en el mercado ganadero desde su introducción en el 2003, e incluso fue útil para asesorar al sector en los tiempos difíciles de la pandemia13. Lo que más nos gusta de este ejemplo es que se trata de una industria donde la experiencia y la intuición tienen un papel primordial. La aceptación del producto significa que han encontrado valor en combinar esos recursos intangibles con analítica de datos.
Para terminar ¡un ejemplo de ixpantia! Nuestro cliente era una agencia de viajes que tiene un call center de servicio al cliente. El cliente, con base en su intuición, planteó la necesidad de poder vincular a cada persona que llamara al call center con un agente de viajes que pudiera entender su situación de viaje específica. Por ejemplo, si el potencial viajero era una persona que viajaba con niños, este sería atendido por un agente de viajes que también ha viajado con niños y conoce las particularidades de esa situación. La agencia contaba con una base de datos de sus clientes, y un sistema de menú telefónico ("para español, marque 2…") mediante el cual podía capturar más información sobre el viajero. Partiendo de la idea del cliente, validamos su intuición con un análisis exploratorio de datos, y el resultado final del proyecto fue un 'ruteo' de llamadas que mediante un algoritmo vinculaba el perfil del cliente con el perfil del agente de viajes.
Conclusión
Estamos en un entorno empresarial volátil y de feroz competencia, pero lo cierto es que es un momento de la historia muy interesante para innovar, y los datos son un activo clave para catalizar y potenciar esta innovación.
Tres pasos que podemos dar para alcanzar una cultura de innovación en nuestra empresa son:
Fomentar la colaboración mediante un ambiente de confianza, donde se aplauda la participación y la creatividad, y se acepte que todos cometemos errores.
Definir un proceso para generar, discutir y evaluar nuevas ideas, en el cual se involucren varias personas y existan diferentes puntos de decisión.
Identificar los datos como un activo de infraestructura de la empresa y buscar cómo estos pueden generar valor para sus stakeholders.
El proceso de innovación puede ser caótico, pero un esfuerzo por sistematizarlo puede ayudar a las organizaciones a sacar más provecho de sus dos recursos más importantes: su gente y sus datos.
Este blog lo mantiene el equipo de ixpantia y la comunidad de gente interesada en datos de la cual estamos contentos de formar parte ¿Tienes una idea para publicar algo aquí? ¡Escríbenos! Estamos siempre interesados en material e ideas nuevas. © 2019-2022 ixpantia
Footnotes
El Bassiti, L. y Ajhoun, R. (2013): “Toward an Innovation Management Framework: A Life-Cycle Model with an Idea Management Focus”. International Journal of Innovation, Management and Technology, Vol 4(6), 551-559↩︎
Idem.↩︎
Jassawalla, A. y Sashittal, H. (2002): "Cultures that support product-innovation processes". The Academy of Management Executive, Vol. 16(3), 42-64.↩︎
Uno de los principales símbolos físicos era la distribución física del personal en las instalaciones. Las empresas más innovadoras se esforzaban por incentivar la cooperación entre distintos equipos procurando que tuvieran espacios para interactuar y reunirse.↩︎
van Dunné, F. y Hernández, R. (2021): Gestión de proyectos de ciencia de datos, una interpretación práctica de DataOps. ixpantia↩︎
El Bassiti, L. y Ajhoun, R. (2013): "Toward an Innovation Management Framework: A Life-Cycle Model with an Idea Management Focus". International Journal of Innovation, Management and Technology, Vol 4(6), 551-559.↩︎
Sinéctica es un método propuesto por Gordon y Prince, que combina elementos diversos utilizando analogías para generar ideas creativas.↩︎
La teoría CK es una teoría del diseño propuesta por Hatchuel y Weil, que distingue entre espacio de conceptos ("C") y espacio de conocimiento ("K") para construir ideas nuevas.↩︎
van Dunné, F. y Hernández, R. (2021): Gestión de proyectos de ciencia de datos, una interpretación práctica de DataOps. ixpantia.↩︎
OCDE (2014): Data-driven Innovation for Growth and Well-being: Interim Synthesis Report, Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, https://doi.org/10.1787/9789264229358-en, pp. 22-24.↩︎
Glass, H., Livesey, A., Davies, P. y Schiff, A. (2015): Data Driven Innovation in New Zealand. Sapere Research Group & Covec., pp. 88-89.↩︎
Idem, pp. 90-91.↩︎
Glennie, S. (2020): "BLNZ Regional Case Study - Southland". Beef + Land New Zealand, 16.04.2020, https://beeflambnz.com/sites/default/files/news-docs/Regional%20Case%20Studies%20-Southland%20Update%2015%20June%202020.pdf↩︎