¿Qué se necesita realmente para crear una cultura basada en los datos?

La mayoría de las personas que trabajan en la ciencia de los datos, la IA y la transformación digital son dolorosamente conscientes de que a menudo es la cultura, y no la tecnología, lo que obstaculiza sus esfuerzos. Muchos incluso conocen los pasos de alto nivel que deben dar para solucionar este problema: invertir atención y dinero en cambiar la mentalidad de la gente y la forma en que la empresa utiliza los datos. Pero una vez que las empresas y los dirigentes se adentran en los detalles de cómo hacerlo, puede resultar difícil saber qué aspecto tiene realmente la aplicación de esos pasos. Para comprender lo que se necesita para cambiar una cultura y fomentar una mentalidad digital, es útil ver cómo lo está haciendo realmente otra empresa. ¿Qué estrategias funcionaron y cuáles fueron callejones sin salida? ¿Qué mensajes calaron en el personal? ¿Por dónde debería empezar realmente? En este artículo, empezamos a abordar esta laguna resumiendo los dos primeros años de un nuevo programa de datos en el Gulf Bank de Kuwait en el que trabajamos para crear una cultura que adoptara los datos. Aunque dos años es muy poco tiempo para afirmar que el trabajo está terminado, cientos de personas están haciendo su trabajo de forma diferente y utilizando los datos de maneras nuevas y apasionantes. Una de nosotras, AlOwaish, fue contratada como primera directora de datos del Gulf Bank en febrero de 2021, como parte del plan estratégico para poner en marcha una transformación digital completa de las operaciones del banco, con el mandato de ofrecer experiencias al cliente basadas en datos. Dentro de ese mandato, su trabajo consistía en ordenar los planes del Gulf Bank, crear un pequeño equipo y ejecutar. Aunque era una tecnóloga de éxito, sabía que tendría que crecer en el puesto. Así que contrató al otro de nosotros, Redman, para que la asesorara. Mientras se preparaba para empezar su nuevo trabajo, tuvo en cuenta un consejo habitual: Conseguir algunas victorias rápidas, como limpiar una base de datos de clientes, construir un lago de datos para mejorar el acceso o mejorar los informes reglamentarios. Pero su jefe, el director general adjunto Raghu Menon, era un veterano del sector y había visto fracasar demasiados programas de datos cuando la fruta madura resultaba estar podrida. En su lugar, le aconsejó que primero "hiciera bien lo básico". De las ideas de Menon extrajimos dos mensajes. En primer lugar, empiece por la calidad de los datos. Muchos verán esto como una elección extraña, pero en el espacio de los datos, y especialmente para la transformación digital y la experiencia del cliente impulsada por los datos, nada es más básico que la calidad. Los datos malos son la norma. Y es un asesino vicioso, que añade enormes costes al trabajo diario y dificulta enormemente la monetización, el análisis y la inteligencia artificial. El segundo mensaje fue que pensáramos detenidamente cómo íbamos a implicar a todo el mundo, la cultura que deseábamos crear y las estructuras organizativas necesarias para ser eficaces. En concreto, queríamos dejar claras dos cosas: que todo el mundo necesita datos para hacer su trabajo (por ejemplo, son clientes de datos), y que también crean datos que se utilizan posteriormente (por ejemplo, son creadores de datos). Cuando las personas asumen estos papeles, colaboran para encontrar y eliminar las fuentes de datos erróneos y la calidad mejora rápidamente. En el camino, atacar la calidad de los datos de esta manera lleva a las personas a comprometerse y a empoderarse con los datos. Antes de ponernos en marcha, buscamos la opinión de muchos empleados de larga duración de todos los niveles: ¿Les parecería atractivo a los empleados atacar la calidad de los datos? ¿Encontrarían empoderadoras las nuevas funciones de cliente y creador de datos? Sus comentarios nos dijeron que, aunque habría que convencer a algunos, muchos encontrarían muchas cosas que les gustarían, pero que necesitábamos proporcionarles algunas tareas fáciles para "empezar". También nos animó: bien hechas, dijeron los empleados, estas funciones podrían transformar el banco. Crear el equipo de datos ampliado ¿Cómo podía el pequeño equipo de AlOwaish conseguir que todo el banco de 1.800 personas se subiera a bordo? Para ello, diseñamos un programa de "embajadores de datos", esencialmente una red de personas que liderarían los esfuerzos para llevar la calidad de los datos a sus equipos. Para crearlo, AlOwaish se reunió con el comité de dirección del banco para explicar el encargo de Menon, motivar el enfoque en la calidad y describir el perfil de las personas que buscaba. También prometió proporcionar formación y apoyo y que todo el banco aprendería por el camino. El enfoque de AlOwaish de "las personas, luego la tecnología" resonó en el comité, y sus 13 miembros nombraron a 140 futuros embajadores. A pesar de que los futuros embajadores habían sido nominados por altos dirigentes, tal y como se había previsto, muchos se mostraron escépticos. No veían el papel más que como un trabajo añadido. Así que AlOwaish y su equipo se unieron a recursos humanos para hacer el trabajo interesante, gratificante y divertido. Lo hicieron de tres maneras: Formación de primera clase: Se dijo a los embajadores que aprenderían y harían cosas que les servirían a lo largo de su carrera. Covid dificultó la entrega, pero la formación -impartida cara a cara en cinco sesiones- exploró sus funciones y responsabilidades como clientes y creadores de datos, les mostró cómo realizar su primera medición de la calidad de los datos y les proporcionó un método para encontrar y eliminar las causas fundamentales de los errores. La última sesión fue un laboratorio práctico centrado en la analítica de autoservicio y la visualización de datos. Cada sesión incluyó una tarea práctica para ayudar a los embajadores a ponerse en marcha. Medios de comunicación: Los embajadores recibieron mucha publicidad, ya que los boletines internos, los canales sociales y los periódicos locales destacaron su trabajo. Branding: El equipo de datos se puso en contacto con marketing para crear un logotipo para el programa de embajadores de datos y darlo a conocer mediante obsequios de marca, como un cuaderno digital. Incluso los embajadores más escépticos vieron oportunidades de empoderamiento personal al final de la primera sesión. Llegaron a ver que los datos y la analítica no eran sólo para los técnicos, sino algo que podían hacer por sí mismos. Y transmitieron estos mensajes a sus equipos. Conseguir que todo el mundo se subiera a bordo El siguiente objetivo eran todos los demás, con especial atención a los que trabajaban en las sucursales, en el centro de llamadas y en los equipos de ventas, de los que tanto dependía la experiencia del cliente bancario. Diseñamos un "programa de datos 101" que explicaba sus funciones como creadores de datos y clientes, y destacaba el impacto de la calidad de los datos en el éxito del banco a todos los niveles. Curiosamente, las personas que desempeñan estas funciones crean gran parte de los datos más importantes del banco, pero nunca supieron por qué. Los datos eran lo más alejado de sus mentes. Por último, AlOwaish trabajó para garantizar que el curso Data 101 se incluyera ahora en la formación de todos los nuevos empleados. Comprender el alcance más amplio de su trabajo lo hizo más emocionante que el enfoque de "sólo hacer la venta" de la mayoría de los bancos. Por ejemplo, Fahad AlRefaei, un representante de ventas directas, buscó a AlOwaish después de una formación para explicarle cómo Data 101 cambió su actitud. Cuando abre una nueva cuenta después de cerrar una venta, ahora presta más atención a los datos que no utiliza personalmente, porque sabe que los clientes de datos del banco los necesitan. Otros aportaron comentarios similares: una vez que aprendieron lo importantes que eran los datos de calidad, se tomaron en serio sus responsabilidades como creadores de datos. Se sintieron capacitados y mejor conectados con el éxito general del banco. Miles de estos pequeños pasos facilitan que todos aporten más datos, y más fiables, a los compromisos con los clientes. La innovación en primer plano La capacitación es algo hermoso Tal y como esperábamos, los embajadores y otras personas de todo el banco empezaron a trabajar juntos, realizando mediciones, orientando las limpiezas de datos y eliminando las causas profundas de los errores. Luego, de forma un tanto orgánica, los embajadores y los empleados habituales empezaron a utilizar los métodos y herramientas proporcionados en la formación de nuevas formas, a innovar por su cuenta. Por ejemplo, dos embajadores unieron sus fuerzas para mejorar los modelos contra el blanqueo de dinero, mejorando la experiencia del cliente en la sucursal y reduciendo al mismo tiempo el riesgo y los gastos operativos. A principios de este año, AlOwaish y su equipo organizaron el "torneo de innovación" inaugural del Gulf Bank. Cientos de personas compitieron, señal inequívoca de que el compromiso y la capacitación están arraigando. Como ya se ha señalado, dos años es demasiado pronto para afirmar que la cultura de los datos se ha arraigado plenamente en Gulf Bank. Todavía pueden fallar muchas cosas. Además, AlOwaish y Gulf Bank tienen ambiciones mayores, como la inteligencia artificial, el lenguaje compartido, la innovación basada en datos, la gestión de la cadena de suministro de datos y la monetización. Muchos de estos esfuerzos requerirán Big Data, tecnologías avanzadas, profesionales con titulaciones superiores y el apoyo de embajadores y otras personas. Lecciones aprendidas Estamos seguros de que existen muchos caminos para construir una gran cultura de datos. El Departamento de Estado de EE.UU. ha adoptado una "filosofía de oleada", centrándose en un departamento cada vez, y otros pueden hacerlo aprovechando el entusiasmo en torno a la inteligencia artificial. Aun así, creemos que las experiencias de Gulf Bank ilustran algunos puntos importantes. Es difícil cambiar una cultura existente y más aún si se está luchando contra ella a cada paso del camino. Así que, en su lugar, busque cosas que la cultura existente acepte y que hagan avanzar la cultura de datos que desea. Por ejemplo, las personas que trabajan en la atención sanitaria pueden estar convencidas de "ayudar a las personas a llevar una vida más larga y saludable". Explicar cómo un programa de datos hará avanzar esa misión aumenta sus posibilidades. Es importante empezar a construir la nueva cultura desde el primer día, aunque hacerlo no sea el mandato principal. Esto va en contra de la sabiduría convencional, que aconseja que necesita victorias rápidas para ayudar a crear apoyo. Pero los esfuerzos por conseguir victorias rápidas suelen tomar atajos, atropellando a las personas y la cultura y aumentando la probabilidad de que estos proyectos fracasen. Además, el éxito de las victorias rápidas puede llevar a las empresas a la falsa conclusión de que no necesitan preocuparse por las personas y la cultura, preparándose para futuros fracasos. En su lugar, apunte a "victorias significativas", que abarquen plenamente los resultados empresariales, la estructura, las personas y la cultura. En segundo lugar, para cambiar una cultura, hay que implicar a todo el mundo. En Gulf Bank, buscamos al comité de dirección, recursos humanos, marketing y comunicaciones corporativas y recibimos oportunas contribuciones de todos. Subrayamos la importancia de los datos impartiendo la formación cara a cara y adaptándola a cada grupo. De hecho, hubo más de 20 versiones de Datos 101. Además, las culturas cambian a través de los hechos, no de las palabras. Así que fuimos explícitos sobre lo que queríamos que la gente hiciera, no sólo sobre cómo queríamos que pensaran o sintieran. Las tareas proporcionadas en nuestra formación ayudaron a la gente a poner en marcha los esfuerzos. En tercer lugar, tenga muy en cuenta la calidad de los datos como punto de partida, como hicimos nosotros. Aunque muchos consideran que la calidad de los datos es el tema menos atractivo de todos ellos, es una forma estupenda de implicar a todo el mundo y es fundamental. No se puede construir un gran programa de datos sobre datos malos. Por último, construir una cultura requiere persistencia y coraje. Espere tener algunos días malos, pero tenga siempre presente el premio mayor.

¿Qué se necesita realmente para crear una cultura basada en los datos?

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