Lo que querías saber sobre Industria 4.0, por Dani Cardelús

No os perdáis este post de Dani Cardelús sobre Industria 4.0, ameno y didáctico como es usual ya en él. Yo no me atrevo a hacer vídeos, se me hace raro oír mi voz fuera de mi cabeza, como supongo que a muchos nos ocurre. El caso es que en poquito tiempo entiendes las cuatro revoluciones industriales y cómo nos afectan en nuestra vida diaria y nuestro trabajo.

El caso de la reinvención digital, por McKinsey

Este artículo de Jacques Bughin, Laura LaBerge y Anette Mellbye publicado en la edición de febrero de 2017 de McKinsey quarterly trata de lo mucho que le queda por hacer a la industria en materia de transformación digital y la mejor forma de enfrentarse a la presión que la digitalización impondrá sobre los ingresos y los beneficios.

El caso de la reinvención digital

La tecnología digital, a pesar de su aparente omnipresencia, sólo ha empezado a penetrar en las industrias. A medida que continúa su avance, las implicaciones para los ingresos, beneficios y oportunidades serán extraordinarias.

A medida que emergen nuevos mercados, los nichos de beneficio cambian y las tecnologías digitales ganan terreno en la vida cotidiana, es fácil suponer que la digitalización de la economía está ya muy avanzada. De acuerdo con nuestra más reciente investigación, sin embargo, las fuerzas digitales todavía tienen que convertirse en la corriente principal. En promedio, las industrias están digitalizadas menos de un 40%, a pesar de la relativamente profunda penetración de estas tecnologías en medios, minoristas y alta tecnología.

A medida que la digitalización penetra más completamente, estropeará los ingresos y el crecimiento de algunos, especialmente, el cuartil inferior de las empresas, según nuestra investigación, mientras que el cuartil superior captura ganancias desproporcionadas. Las estrategias digitales audaces, estrechamente integradas serán el mayor factor diferencial entre las empresas que ganen y las que no, y las mayores retribuciones irán a los que inicien las rupturas digitales. Los seguidores rápidos con excelencia operacional y una excelente salud organizativa no les seguirán de muy lejos.

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Metodos ágiles para tu transformación de datos

En este artículo para (¿lo adivinas?) McKinsey, los consultores Chiara Brocchi, Brad Brown, Jorge Machado y Mariano Neiman cuentan cómo acelerar  la transformación de datos de tu empresa usando métodos AGILE.

Usar métodos ágiles para tu transformación de datos

Los problemas de gestión de datos pueden socavar la capacidad de las empresas para crear valor a partir de la analítica de datos. Algunos negocios están usando principios ágiles para asegurar que los datos estén disponibles cuando y donde se necesiten.

Los datos se han convertido en activos estratégicos fundamentales en la mayoría de las organizaciones, y la gestión de los datos se ha convertido en la principal prioridad para la mayoría de líderes de C-suite. La información estructurada y desestructurada que las empresas recopilan sobre la gente y los procesos tiene el poder de espolear la adquisición y retención de clientes de vanguardia. Puede revelar áreas donde los procesos podrían ser más eficientes, y puede ayudar a los líderes de los negocios a tomar mejores decisiones que reduzcan  el riesgo organizativo global. Los datos son la piedra angular sobre las que las empresas están lanzando sus transformaciones digitales – invirtiendo en capacidadaes analíticas, aprendizaje mecánico (machine learning), robótica y otras tecnologías para potenciar sus probabilidades de éxito (1).

Sin duda, la empresas están gastando cientos de millones de dólares para transformar sus infraestructuras y procesos TI relacionados con datos. Pero para la mayoría, los beneficios de hacer esto se han quedado limitados a áreas de actividad discretas. Las soluciones de migración de datos creadas para unidades de negocio específicas o para áreas funcionales – como los repositorios ad hoc construidos para los datos financieros o administrativos – han sido difíciles de replicar a lo largo y ancho de la empresa porque no hay una lógica de extremo a extremo o una gobernanza central asociada con ellos. La información crítica de negocio sigue atrapada en sistemas aislados.

Además, la mayoría de las empresas se enfrentan a un gran déficit de talento cuando se trata de gestión de datos. Es habitual que la pericia sea limitada en los grupos de TI y negocio acerca de las nuevas tecnologías, habilidades y arquitecturas de migración de datos, así como los enfoques de entrega de datos. Y los expertos relevantes en la materia, que podrían ayudar a definir las mejores prácticas en migración y transformación de datos tienden a estar tan metidos en silos como los flujos de datos que supervisan.

En demasiadas empresas, los beneficios de los datos siguen indefinidos. Cerca del 60% de los bancos, por ejemplo, dicen que nunca han cuantificado el valor potencial a obtener de inversiones en herramientas y capacidades de migración de datos (Encuesta Mckinsey de 2015 a los bancos de EEUU globales y sistemáticamente importantes sobre los objetivos y el estado de sus programas BCBS239). Sin una visión clara y métricas basadas en resultados para guiar las decisiones y estrategias de los ejecutivos, los proyectos de transformación de datos pueden renquear durante años.

Los negocios deben generar conocimiento basado en analítica de datos mucho más rápido que eso. Necesitan un programa coordinado de gestión de datos que implique explícitamente al negocio y que pueda desplegarse a través de diversas funciones y unidades de negocio.

Algunas empresas punteras están usando un enfoque ágil para ejecutar sus programas de datos. Agile es una metodología que ha pasado la prueba del tiempo y se utiliza en organizaciones de TI para construir software o gestionar procesos con más efectividad. En sentido amplio es un enfoque colaborativo en que equipos multidisciplinares diseñan y construyen productos y funcionalidades mínimamente viables (MVPs) con rapidez, las prueban con los clientes y los refinan y realzan en iteraciones rápidas (3). De forma similar, los datos ágiles se basan en un acercamiento común al desarrollo y la entrega: equipos interdisciplinares con miembros del negocio y de la TI trabajan en laboratorios de datos que se enfocan en generar introspecciones que permiten a la empresa orientarse a sus mayores prioridades de negocio y obtener resultados positivos con rapidez.

En este artículo exploramos los principios de los datos ágiles y los pasos que las empresas pueden dar para introducirlos en sus organizaciones. Las empresas que despliegan datos ágiles pueden realizar mejoras significativas en los procesos y productos a corto plazo y sentar las bases para avances e investigaciones futuras en infraestructuras de big data.

Comprender los datos ágiles

Un enfoque de datos ágiles se basa necesariamente en varios principios fundamentales y habilidades organizacionales. La primera es un acercamiento dirigido por el negocio a la transformación digital y, por tanto, a la migración y gestión de datos. A través de este enoque, las empresas crear una lista maestra de posibles casos de negocio de analítica avanzada, así como de oportunidades para nuevos o mejorados productos o procesos. Toman el inventario de los distintos tipos de datos asociados a esos casos de uso y oportunidades. Durante este proceso, identifican las características de los clientes y actividades más importantes a través de un conjunto de dominios de negocio. Una aseguradora que se enfrenta a ser desbancada por nuevos entrantes digitales, por ejemplo, puede considerar formas de realizar análisis más detallados de factores como los comportamientos de compra de los clientes o el tiempo que tarda en servir a los clientes. De este modo, podría mejorar sus procesos de subrogación, reducir costes y aumentar la calidad del servicio.

Los equipos puntúan las oportunidades identificadas y consideran, para cada una, los niveles de gobierno de los datos, la arquitectura y la calidad requerida – los canales de consumo preferidos por los clientes, por ejemplo, o las fuentes de datos “de oro” (o irrefutables) requeridas, o la latencia de los datos. El resultado serán dos hojas de ruta detalladas y alineadas -una destacando los objetivos de negocio, presupuestos y marcos temporales e hitos; la otra definiendo los requisitos de datos para construir una arquitectura de big data efectiva y proveer un soporte analítico sin fisuras.

Otro principio crítico de datos ágiles es la propiedad compartida. Las interacciones entre unidades de negocio y la organización TI en la mayoría de las empresas se limitan habitualmente a peticiones de negocio y soluciones TI lanzadas a un lado y otro de un muro que separa a ambos. Para desplegar un enfoque de datos agile con éxito, los representantes del lado del negocio deben sentarse físicamente con los miembros de la organización TI. Tenerlos en la misma sala puede ayudar a romper las barreras culturales -la gente de negocio pueden aprender más sobre tecnología, y los gerentes de TI exponerse a más elementos del negocio. Y lo que quizás sea más importante, la propiedad compartida de los protocolos de migración y gestión de datos pueden ayudar a la organización a definir requisitos de datos just-in-time, validar rápidamente el caso de negocio de las soluciones propuestas (en lugar de esperar a que las aprobaciones vayan cayendo en cascada por los canales tradicionales) y asegurar la calidad de la solución (a través de una supervisión constante). A medida que el enfoque ágil se adueña de la compañía, los equipos dispersos podrían ser capaces de usar las tecnologías de redes sociales y colaboración para lograr los mismos efectos que conseguirían estando en el mismo sitio.

También es crítico construir equipos multidisciplinares o scrum (Diagrama 1). Las empresas pueden beneficiarse de asignar equipos dedicados plenamente a sus esfuerzos de transformación de datos. Estos equipos scrum podrían incluir representantes de las unidades de negocio y de TI – por ejemplo, científicos de datos, ingenieros de datos, propuetarios de información de negocio, desarrolladores de TI y especialistas de control de calidad. Según nuestra experiencia, los equipos trabajan mejor cuando están aislados del resto de la organización en data labs y cuando el 100% de su tiempo está asignado a gestión de datos ágiles. Estos equipos scrum se enfocarían en desarrollar y entregar productos y procesos de migración de datos mínimamente viables que puedan liberarse, probarse y refinarse con rapidez – acelerando de este modo la capacidad de las empresas para obtener visiones lúcidas y valor de negocio a partir de los datos a su disposición. A medida que los programas de transformación de datos abarcan mas y más unidades de negocio, los múltiples laboratorios de datos podrían refundirse en una factoría de datos. Los sistemas de soporte adicionales, como la oficina de gestión de proyectos, podrían ser de gran ayuda supervisando la actividad de los equipos scrum y asegurando que los esfuerzo de migración de datos se realizan como estaba planeado (De acuerdo con hitos definidos previamente) y que cualquier problema relacionado con los datos se resuelve con rapidez.

Diagrama 1. Traducido a partir del diagrama del artículo original en mckinsey.com

Diagrama 1. Traducido a partir del diagrama del artículo original en mckinsey.com

Por último, las empresas necesitarán adoptar las tecnologías emergentes. Los data lakes son particularmente prometedores (Diagrama 2). Un data lake es un repositorio para toda la información de negocio estructurada y amorfa recopilada desde la miríada de sistemas ubicados en las distintas unidades de negocio y áreas funcionales de una empresa. Incluiría datos actuales y archivados y, a través del uso de APIs, podría enriquecerse con información de proveedores externos -datos sociales de Facebook o Twitter, por ejemplo-o con datos abiertos, como coordenadas GPS. A diferencia de un almacén de datos convencional, los data lakes no almacenan datos en archivos y carpetas; los datos permanecen en sus formatos originales. El coste de almacenar esos datos sigue por lo tanto siendo bajo, ya la capacidad de configurar o reconfigurar los datos al vuelo sigue siendo alta. Más allá de las capacidades eficientes de almacenamiento, el data lake sería compatible con herramientas estándar de hallazgo de datos, haciendo que sea fácil para los usuarios de TI y de negocio encontrar la información que necesitan. El data lake puede construirse por separado de los sistemas centrales de TI al principio (en un entorno de hallazgo) de forma que las actualizaciones puedan realizarse más fácilmente a medida que evolucionen las tecnologías de datos. En algún momento, sin embargo, el data lake debería integrarse con la arquitectura de datos existente en la empresa y servir como la fuente principal de información. Se alimentaría el lago con datos para cada caso de uso; pero con el tiempo la empreda tendría acceso a un conjunto de datos fiables que soportarían un espectro de aplicaciones.

Diagrama 2

Fuente: traducido del artículo de McKinsey.com

Fuente: traducido del artículo de McKinsey.com. 1: PMO: Project Management Office – Oficina de Gestión de Proyecto

Demostrar el impacto con datos ágiles

Un enfoque ágil de la migración y gestión de datos conduce a un conjunto de beneficios importantes -ordenar y despejar el panorama de información del negocio no es el menor de ellos (Diagrama 3). Los datos desde múltiples bases de datos, funciones y unidades de negocio pueden combinarse y consultarse más fácilmente. Las empresas pueden obtener valor inmediato del lanzamiento frecuente de soluciones de gestión de datos mínimamente viables. Por medio de la minería de datos posibilitada por el desarrollo de un data lake integral, las empresas pueden también identificar nuevas oportunidades de negocio. Y si las unidades de negocio se implican desde el comienzo en la migración de los datos, pueden capturar esas oportunidades de negocio más rápidamente o de otro modo ayudar a la organización de TI a dar prioridades a los datos – y a las iniciativas de transformación digital. Los proyectos piloto y los datos ya no están encerrados en silos invisibles para todos salvo los miembros del equipo inmediato.

Diagrama 3

Fuente: Traducido del artículo de McKinsey.com

Fuente: Traducido del artículo de McKinsey.com

Este planteamiento ya está teniendo un efecto positivo en las empresas de un espectro de industrias. Un gran banco europeo, por ejemplo, a sido capaz de lanzar un conjunto de iniciativas en plazo, dentro de presupuesto y de acuerdo con los requisitos legales y los hitos, en parte por su adopción de los datos ágiles. Apoyada en sus esfuerzos de integración de datos, el banco ha sido capaz de diseñar y lanzar nuevos servicios orientados al cliente con más rapidez (en semanas en lugar de en meses). El banco estableció un laboratorio de datos compuesto de más de 100 empleados, que implementan proyectos en oleadas de seis meses. Actualizó su infraestructura tecnológica con un data lake que contiene unos 100.000 elementos de datos que múltiples unidades de negocio pueden analizar y utilizar. Un equipo interdisciplinar de TI y negocio desarrolló una hoja de ruta clara para asegurar que los datos que sustentan la entrega de servicios orientados al clientes están siempre disponibles y son de la más alta calidad. Simultáneamente, el banco ha establecido un servicio interno de “ciencia de datos” para ayudar a las unidades de negocio individuales a diseñar programas de analítica y modelos de aprendizaje mecánico (machine learning). Más de 200 empleados de diversos departamentos se han involucrado en el programa de transformación de datos, y han expresado su alta satisfacción con la nueva “cultura de big data” de la empresa. Además, el banco ha sido capaz de construir una biblioteca de más de 300 usos para diversas categorías de datos por usuarios internos y externos -una actividad que al fin y al cabo ayudará a liberar ganancias significativas de eficiencia.

Mientras tanto, una gran empresa farmacéutica estadounidense está en medio de un programa de transformación de datos de dos años de duración. Su objetivo principal es usar la analítica avanzada para mejorar las operaciones en múltiples funciones y departamentos; también aspira a ganar a largo plazo una ventaja competitiva por su uso de la analítica. La empresa ha desplegado metodologías ágiles de datos a través de diferentes flujos de trabajo (prácticas comerciales, I+D y cadena de suministro, por ejemplo) con el fin de construir una visión coherente y consistente de los datos de los clientes. Estableció un conjunto de pequeños equipos interdisciplinares para crear y lanzar herramientas y servicios de integración de datos. En un período relativamente breve de tiempo, estos equipos scrum han sido capaces de agrupar en un único lugar información crítica sobre productos, sectores de precio, contratos y otros datos de clientes desde diferentes sistemas y ámbitos del negocio. Como nos contó un líder, los datos se han democratizado; ahora pueden consultarlos usuarios de distintas partes de la compañía, y los datos se actualizan en tiempo real y por lo tanto dan un mejor soporte a múltiples casos de uso. La compañía espera reducir significativamente su tiempo de puesta a disposición en el mercado con nuevos productos asegurando al mismo tiempo el cumplimiento de la normativa. Más aún, los datos pueden ahora someterse a minería para entendimiento en lo relacionado con futuras fusiones y adquisiciones y lanzamientos de futuros productos.

Empezar con los datos ágiles

Los beneficios de los datos ágiles están claros. Pero persuadir a los líderes de negocio y de TI para que salten a una mentalidad ágil puede ser un desafío, de la misma manera que cualquier cambio organizativo puede serlo. Los empleados de TI probablemente no esté habituados al uso de principios ágiles en la gestión de datos. Pueden oponerse a la idea de romper el statu quo – esto eso, no usar más metodologías en cascada (bajo el modelo en cascada, los pasos del desarrollo deben ocurrir secuencialmente en lugar de iterativamente; ninguna actividad puede continuar hasta que la anterior haya sido completada y aprobada) para construir almacenes de datos tradicionales, los cuales suelen requerir años para desarrollarlos antes de que las empresas puedan obtener valor de ellos. Por su parte, las unidades de negocio pueden estar recelosos de hacerse responsables de activos complejos técnicamente como los datos, los cuales han sido durante mucho tiempo parte del ámbito de la TI. Para cambiar esa dinámica, las empresas deberían contemplar hacer lo siguiente:

Usar proyectos piloto para construir aceptación Un proyecto piloto es la mejor manera de demostrar a TI que un cambio en los métodos de gestión de los datos es posible y para desmitificar los datos ante las unidades de negocio al mismo tiempo que resaltar el valor potencia de los datos ágiles para ambas partes. Los líderes de TI y de las unidades de negocio deberían identificar un único proyecto que sea transversal y de muy alto valor para el negocio -por ejemplo, un servicio basado en datos que ayudase a reducir las molestias a los clientes o mejorar las protecciones contra el fraude. Los éxitos y los fracasos, los hitos alcanzados y el impacto obtenido deberían ser comunicados clara y frecuentemente por toda la empresa a medida que progrese el piloto y cuando el servicio de libere finalmente. De este modo, se pueden codificar las mejores prácticas y se puede identificar y animar a los abanderados del proyecto más fuertes.

Dar poder a los equipos de datos ágiles. Los líderes senior deberían dar a los equipos interdisciplinares de datos ágiles vía libre para tomar decisiones importantes relacionadas con la migración y arquitectura de los datos. Los equipos scrum deben estar completamente dedicados en actividades realizadas en laboratorio de datos y comprometidos con un planteamiento de prueba y aprendizaje; no pueden ser agentes a medias, ni pueden esperar a la aprobación de colegas o jefes de fuera del laboratorio de datos. Las empresas deberían por lo tanto establecer canales directos de comunicación entre los equipos scrum y los líderes senior y definir planes de escalado: cuando surjan preguntas u obstáculos, los equipos scrum comparten sus preocupaciones con la oficina de gestión de proyecto y los líderes senior designados, quienes deben responder en horas o días, no semanas.

Actualizar la infraestructura tecnológica. El lanzamiento de un programa de transformación de datos proporciona una oportunidad a las compañías para considerar formas de mejorar los sistemas y tecnologías actuales. La creación de un data lake, por ejemplo, puede requerir nuevas plataformas, herramientas y conjuntos de habilidades que deben ser compatibles con la arquitectura TI global de la empresa. También puede espolear a los líderes de TI para que reconsideren sus estrategias de TI para la empresa, planteando preguntas como: ¿Cómo podemos integrar el data lake con los sistemas existentes? ¿Cómo pueden las herramientas y las plataformas empleadas para soportar los datos ágiles apalancarse en otras circunstancias? ¿Deberíamos introducir tecnologías de código abierto?

Enfatizar nuevas formas de comunicación. Los métodos de comunicación usados en los laboratorios de datos ágiles son distintos de los que se usan en el resto de la organización y deben gestionarse de ese modo. Los resultados deberían supervisarse estrictamente y pueden representarse gráficamente utilizando gráficos “burn up” (un gráfico que compara el trabajo realizado con los resultados esperados cada semana). Los equipos scrum no deberían compartir estos resultados sólo con sus supervisores inmediatos; deberían también compartirlos con las partes interesadas más relevantes de entre las unidades de negocio. Muchos también establecen foros semirregulares en los que los líderes de TI y de negocio pueden acudir a discutir las tendencias y temas importantes de la industria – en áreas de especialización técnica, por ejemplo, o en análisis de la competencia- y realizar “autopsias” de proyectos piloto. Estos canales de comunicación pueden ayudar a garantizar que todo el mundo (dentro y fuera del laboratorio de datos) comprende lo importantes que son los datos ágiles, cómo implantar formas ágiles de trabajar, y cómo resolver cualquier problema.

Desarrollar e introducir indicadores de desempeño. Las métricas que están directamente vinculadas a las formas ágiles de trabajar deberían reflejarse en mecanismos de evaluación de desempeño y en discusiones de revisión del rendimiento. Son críticas para mantener con el tiempo el compromiso con los datos ágiles. En la mayoría de los laboratorios de datos, los planes de trabajo (también llamados backlogs) se basan en planificaciones semanales o quincenales llamadas sprints. Estas planificaciones se supervisan estrictamente por una oficina de gestión de proyecto. Los miembros del equipo scrum tienen responsabilidades individuales claras; y algunos roles están vinculados a resultados específicos. La capacidad del equipo en su conjunto para completar unidades de trabajo, a menudo denominadas “historias de usuario”, se mide y se hace visible para el liderazgo senior. Los indicadores y métricas críticos – por ejemplo, el porcentaje de datos cartografiados o la cantidad de nueva información suministrada al data lake – se recopilan semanalmente, así que si hay problemas, se pueden hacer ajustes inmediatamente. Los líderes de negocio y de TI reciben informes con regularidad y obtienen la visibilidad que necesitan para cambiar el rumbo.

Con un mejor acceso a mejores conjuntos de datos, las empresas pueden desplegar mejores estrategias de segmentación. Pueden aprender más de los datos transaccionales. Pueden automatizar procesos, conduciendo a mayores eficiencias operativas. Pueden competir con más efectividad contra los rivales y pueden encontrar nuevas fuentes de crecimiento. Sin embargo, la mayoría de las instituciones todavía están sufriendo para obtener valor de los datos. En nuestras conversaciones con líderes de TI y de negocio, muy pocos dicen que sus capacidades de gestión de información están “a la medida de las necesidades”. Un planteamiento ágil a la gestión de datos puede ayudar a resolvert este problema. Puede formalizar la colaboración y las conversaciones entre los directivos de las unidades de negocio y los líderes de TI, revelar nuevos usos de los datos existentes, impulsar el desarrollo de iniciativas de negocio dirigidas por los datos, y acelerar la entrega de información de negocio crítica. Lo ágil ya no es sólo una metodología para el desarrollo de software o la gestión de operaciones. Se está convirtiendo en una capacidad crítica para las empresas que quieren gestionar sus datos más estratégicamente y ofrecer experiencias de usuario en múltiples canales sin discontinuidades – las cuales, en esta edad de la digitalización, son todas las empresas.

 

La era de la analítica: Competir en un mundo donde los datos mandan, por McKinsey

En este artículo de Nicolaus Henke, Jacques Bughin, Michael Chui, James Manyika, Tamim Saleh, Bill Wiseman y Guru Sethupathy para McKinsey se revisa una reflexión sobre el papel de los datos y la analítica en la competitividad de los mercados actuales. Y me lanzo, además de a referirlo, a traducirlo como si no existiera un mañana.

Todo con tal de no convertirnos en un dinosaurio en un museo de las empresas extintas… Fuente: http://ichef.bbci.co.uk/

La era de la analítica: Competir en un mundo donde los datos mandan

El potencial del big data no hace más que crecer. Para capturar todas sus ventajas las empresas deben incorporar la analítica en su visión estratégica y utilizarla para tomar decisiones mejores, más rápidas.

¿Es todo el big data bombo publicitario? Todo lo contrario: Puede que la investigación previa sólo haya dado una visión parcial de su impacto final. Un nuevo informe del A new report from the McKinsey Global Institute (MGI), “The age of analytics: Competing in a data-driven world“, sugiere que el abanico de aplicaciones y oportunidades ha crecido y seguirá expandiéndose. Dados los rápidos avances tecnológicos, la pregunta que se plantea a las empresas es ahora cómo integrar nuevas habilidades en sus operaciones y estrategias – y posicionarse en un mundo donde la analítica puede derrocar industrias enteras.

Vídeo: La era de la analítica

http://c.brightcove.com/services/viewer/federated_f9?isVid=1&isUI=1

El big data sigue creciendo; en todo caso, las estimaciones precedentes subestimaron su potencial

Un informe de MGI de 2011 destacó el potencial transformador del big data. Cinco años más tarde, seguimos convencidos de que este potencial no se exageró. De hecho, la convergencia de varias tendencias tecnológicas está acelerando el progreso. El volumen de datos continúa duplicándose cada tres años a medida que la información fluye desde plataformas digitales, sensores inalámbricos, aplicaciones de realidad virtual y miles de millones de teléfonos móviles. La capacidad de almacenamiento de datos ha crecido, mientras que su coste ha caído en picado. Los científicos de datos tienen ahora una potencia de cálculo sin precedentes a su disposición, y están concibiendo algoritmos que son aún más sofisticados.

Anteriormente el MGI estimó el potencial de creación de valor para el big data y la analítica en cinco dominios específicos. Al volver a analizarlos se aprecia un progreso irregular y que gran cantidad de ese valor está todavía sobre el tapete (ver gráfico). Los mayores avances se han producido en los servicios basados en localización y en el comercio minorista de EEUU, ambas áreas con competidores que son nativos digitales. En contraste, la fabricación, el sector público de la UE y la sanidad han capturado menos del 30 por ciento del valor potencial que destacamos hace cinco años. Y han surgido nuevas oportunidades desde 2011, ampliando aún más la ventaja entre los líderes y los rezagados.

Fuente: Traducido de McKinsey, basado en entrevistas con expertos y análisis del McKinsey Global Institute.

Las compañías pioneras no sólo están usando sus habilidades para mejorar sus operaciones centrales, sino también para lanzar modelos de negocio totalmente nuevos. Los efectos de red de las plataformas digitales están creando una situación en que el ganador se lleva la mayor parte en algunos mercados. Las firmas líderes tienen un talento analítico considerablemente profundo para varios problemas –  están buscando activamente maneras de entrar en otras industrias. Estas empresas pueden aprovechar la ventaja de su tamaño y de su entendimiento de los datos para añadir nuevas líneas de negocio, y esas expansiones están difuminando cada vez más las fronteras tradicionales entre sectores.

Donde los nativos digitales habían nacido para la analítica, las empresas tradicionales tienen que hacer el trabajo duro de reconstruir o modificar los sistemas existentes. Adaptarse a una era de toma de decisiones guiada por los datos no es siempre una proposición sencilla. Algunas empresas han invertido fuertemente en tecnología pero todavía no han cambiado sus organizaciones para poder sacarle todo el partido a dichas inversiones. Muchos lo están pasando mal para desarrollar el talento, los procesos de negocio y el músculo organizativo para capturar el valor real de la analítica.

El primer reto es incorporar los datos y la analítica en una visión estratégica central. El siguiente paso es desarrollar los procesos correctos de negocio y las capacidades de construcción, incluyendo tanto la infraestructura como el talento. No basta con simplemente rebozar las operaciones de negocio existentes con potentes sistemas tecnológicos. Todos estos aspectos de la transformación deben reunirse para darse cuenta del potencial completo de los datos y la analítica. Los retos a los que se enfrentan las empresas actuales en sacar esto adelante son precisamente el motivo de que gran parte del valor detectado en 2011 siga sin capturar.

La urgencia para las empresas existentes sigue creciendo, dado que los líderes están al acecho de grandes ventajas, y las dudas aumentan el riesgo de ser afectado. El trastorno está ya ocurriendo, y adopta múltiples formas. Introducir nuevos tipos de conjuntos de datos (“datos ortogonales”) puede conferir una ventaja competitiva, por ejemplo, mientras que las inmensas capacidades de integración pueden atravesar los silos organizativos, permitiendo nuevos entendimientos y modelos. Las plataformas digitales a gran escala pueden emparejar compradores y vendedores en tiempo real, transformando mercados ineficientes. Los datos granulares pueden utilizarse para personalizar los productos y servicios -incluyendo, sorprendentemente, la sanidad.

Las nuevas técnicas analíticas pueden alimentar el descubrimiento y la innovación. Por encima de todo, los negocios no tienen que basarse en corazonadas; pueden usar los datos y la analítica para tomar decisiones más rápidas y pronósticos más precisos basados en una montaña de evidencias.

La próxima generación de herramientas podría desencadenar cambios aún mayores. Las nuevas capacidades de aprendizaje mecánico (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) tienen una enorme variedad de aplicaciones que abarcan muchos sectores de la economía. Los sistemas posibilitados por el aprendizaje mecánico pueden proporcionar servicio al cliente, gestionar la logística, analizar historiales médicos o incluso escribir noticias.

Estas tecnologías podrían generar ganancias de productividad y una calidad de vida mejoradas, pero acarrean los riesgos de producir pérdidas de puestos de trabajo y deslocalizaciones. La investigación previa de MGI encontró que el 45 por ciento de las actividades laborales podrían automatizarse usando las tecnologías actuales; cerca de un 80 por ciento de ello puede atribuirse a las habilidades de aprendizaje mecánico existentes. Los avances en el procesamiento de lenguaje natural podrían ampliar ese impacto.

Los datos y la analítica ya están sacudiendo múltiples industrias, y los efectos sólo se harán más pronunciados cuando la adopción alcance la masa crítica – y cuando las máquinas adquieran capacidades sin precedentes para resolver problemas y comprender el lenguaje. Las organizaciones que puedan tomar las riendas de esas capacidades de forma efectiva serán capaces de crear valor de forma significativa y diferenciarse, mientras que las demás se encontrarán cada vez más en desventaja.

¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Diez)

En este artículo cerramos la traducción de la serie de artículos dedicados a BIM en la web de NBS.

¿Estás preparado para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Diez)

Link al artículo original

El proceso de implantar BIM trata de gestión del cambio, en primer y principal lugar. Para lograrlo, el proceso debe llevarse a cabo metódicamente. La mejor manera es realizar un “Plan de implantacion de BIM” y los pasos para ello se trazan en el decurso de esta serie. Este artículo examina el proceso real de implantación de BIM en tu negocio.

Compromiso con BIM

Para todas las buenas intenciones y promesas de los implicados, la “prueba del algodón” siempre será el momento en que se comprueba realmente el compromiso. Como se ha mostrado en esta serie de artículos, el impacto y la cobertura de la implantación de BIM es de mucho mayor alcance que lo que se puede suponer inicialmente. Afecta a cada nivel de una organización, desde el presupuesto y los gastos hasta la estructura de los equipos; del cumplimiento de estándares a las estructuras de contrato. Es crucial que se dé soporte a todos los niveles y en todos los departamentos; no sólo aquellos que están trabajando activamente en “primera línea de fuego”. No sólo es necesario que todos los implicados en un proyecto de BIM estén implicados y sean diligentes en su adhesión a los principios del trabajo colaborativo, sino que los colegas y los gerentes deben dar su apoyo en términos de recursos y, quizás con igual importancia, dedicación y promoción de la causa. Una oficina con opiniones encontradas no se dirige hacia el éxito.

Tanto como a escala de oficina técnica en conjunto, de todos modos, es dentro del propio equipo de proyecto donde el soporte miembro a miembro se convierte en una cuestión vital. En esto contexto, el soporte significa miembros del equipo trabajando de manera coherente, precisa y con los mismos métodos y estándares. No hay sitio para la individualidad o para diferencias de opinión cuando se trata de prácticas de trabajo compartidas: Los estándares de BIM existen de manera que todos los colaboradores puedan colaborar bajo el mismo conjunto de normas. Si una persona hereda el trabajo de otra, saben cómo debe llevarse a cabo, donde encontrar cualquier cosa y cómo continuarlo. No se pierde tiempo en intentar descifrar los métodos de otro, o re-trabajando; y las discrepancias se minimizan puesto que todos los contribuyentes tienen la misma comprensión.

El primer proyecto BIM

Y así ocurre para el tema del primer proyecto BIM: El momento de poner en práctica todos los principios u protocolos que se han establecido a lo largo de las etapas preparatorias. el primer proyecto deberá seleccionarse, y esto naturalmente requerirá una cuidadosa consideración. Los criterios a tener en cuenta incluyen:

  • Tamaño del proyecto (valor del contrato, tamaño físico)
  • Duración del contrato
  • Cantidad de personal requerida
  • Complejidad de la misión
  • Capacidades BIM de otras partes interesadas
  • Disposición del cliente a participar en un proyecto que cumpla BIM

Antes de iniciar el proyecto, se deberán disponer adecuados ajustes de contrato, incluyendo documentos de encargo y el contrato de construccion propiamente dicho. Se debe considerar las normativas CDM de 2015, y cómo el cumplimiento de estas conectará con los procedimientos de trabajo colaborativo.

Por último pero bajo ningún concepto menos importante, hay que asegurar que los estándares de BIM se establecen, acuerdan y comprenden por parte de todas las partes interesadas; el éxito o fracaso del proyecto dependerá de la adhesión a métodos comunes de trabajo.

Finalización del proyecto: Evaluación

La evaluación posterior al fin del proyecto es una parte importante de cada proyecto, ocupando como ocupa la etapa final del  Plan de trabajo 2013 RIBA . Con un proyecto BIM, sin embargo, este proceso puede no sólo ser más beneficioso, sino también puede decirse que más productivo.

Con la finalización de tu primer proyecto BIM, los aspectos que serán de especial interés incluirán inevitablemente los éxitos del proyecto y también muchas áreas de mejora para futuros proyectos. A medida que tu oficina deja paso a BIM como una operación a largo plazo y potencialmente a escala de negocio, será vital examinar el esquema completado para medir su éxito.

En un artículo anterior de esta serie se han enunciado indicadores clave de desempeño. Las medidas en desarrollo también incluirán criterios vigentes como costes operativos de servicios, costes de mantenimiento y reparaciones. Los comentarios de los usuarios también ayudarán a establecer si había algún aspecto del esquema al que se podría haber prestado más atención durante el proceso de diseño, o que las partes colaboradoras podrían haber pasado por alto. Y quizás el mejor indicador será el que más a menudo se asocie con BIM, la percepción de su capacidad para reducir los costes de desistimiento identificando las discrepancias y conflictos entre, por ejemplo, estructuras y servicios. La planificación de la construcción del sitio (medida contra el pronóstico) y los costes de “as built” (Comparados con los precios de oferta) ayudarán a establecer los ahorros realmente obtenidos.

Conclusiones

A medida que esta serie se acerca a su fin, y el que el plazo de BIM Nivel 2 se acerca, lo que queda por hacer son unas pocas observaciones finales que, mientras la verdad del diseño y la construcción funcionan en general, son sin embargo pertinentes y dignas de recordarse a medida que la industria avanza hacia una nueva era de trabajo digital compartido:

  • BIM es un medio, no un fin – su propósito es apoyar una comunicación efectiva
  • BIM no trata de software – es una manera de trabajar colaborativa, compartir riesgos, objetivos y métodos comunes
  • El éxito de cualquier proyecto depende por completo del rendimiento, la dedicacion y diligencia de todas las partes interesadas
  • La motivación del gobierno británico para implantar BIM es reducir el desperdicio y los costes.

Anterior: ¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Nueve)

Enlaces y referencias útiles

Índice de partes de la serie

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¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Ocho)

¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Ocho)

En este enlace está el artículo en VO sin subtítulos. Este artículo examina la planificación estratégica que se requiere para implantar BIM con éxito en tu negocio.

Planificación estratégica para la implantación – PArte 2

Una vez hecha una evaluación de los recursos necesarios para la transición de tu organización al trabajo con BIM, el siguiente paso es poner los hallazgos en práctica. La primera tarea es configurar los sistemas y el marco de trabajo adecuados para facilitar que esto se lleve a cabo con efectividad.

Equipo de proyecto

Necesitarás constituir un equipo de proyecto adecuado, compuesto de personal que esté adecuadamente cualificado y que tenga experiencia en la nueva manera de trabajar. Las habilidades clave que hay que buscar al elegir a los miembros del equipo incluyen:

  • Habilidad actual en uso de CAD 3D.
  • Habilidad actual en redacción de especificaciones, en un formato adaptado a BIM.
  • Experiencia actual en trabajo colaborativo en BIM.
  • Conocimiento actual de estándares procedimientos y contratos de BIM.
  • Entusiasmo.

Así como miembros del equipo de dentro de tu propia empresa, también necesitarás seleccionar miembros del equipo de fuera – el trabajo colaborativo es, después de todo, trabajo en asociación con otras partes interesadas. Para este fin, y según la naturaleza de tu propio negocio, tendrás que considerar la implicación en alguna de los siguientes perfiles:

  • El técnico proyectista del proyecto de construcción.
  • Diseñadores y elaboradores de especificaciones de los distintos aspectos del proyecto, ya sean arquitectos, ingenieros de estructuras o de instalaciones, o FF&E.
  • Directores de obra y administradores de contratos.
  • Evaluadores cuya aprobación sea obligatoria, por ejemplo, Inspectores de Cumplimiento de Normas de Edificación.
  • Topógrafos de terrenos, de edificios, de edificios, de vida salvaje o de artefactos.
  • Otros consultores, por ejemplo, asesores de planificación o de costes.
  • Servicios jurídicos y financieros – abogados y bancos de préstamo que necesitarán recibir, comprobar e incorporar información sobre el diseño en su propio trabajo.

Aunque algunos de estos roles puedan parecer irrelevantes para BIM, debe tenerse en cuenta que no todas las partes interesadas aportarán nada al diseño, pero tendrán que poder leer, comprender e interpretar  la información del diseño. Esta es la razón por la que los datos y el intercambio de información son un aspecto tan fundamental del trabajo con BIM.

Indicadores clave de rendimiento

Como con cualquier otra tarea o proyecto, será importante establecer objetivos y recopilar datos para poder medir el éxito del primer proyecto. Además, y aceptando que siempre hay espacio para la mejora, las lecciones deben aprenderse siendo capaz de analizar hitos concretos, y por lo tanto de identificar dónde enfocar los esfuerzos para levantar áreas de bajo rendimiento para los futuros proyectos. Al seleccionar un proyecto de prueba adecuado, estas lecciones pueden aprenderse en un entorno de riesgo relativamente reducido, y aplicarlas a trabajos con más riesgo (y más beneficio) en el futuro. Para permitir la medición y evaluación precisa, deberías en primer lugar definir la naturaleza de un proyecto colaborativo. Algunas métricas de ejemplo pueden incluir:

  • Hitos – establecer objetivos realistas para fechas de entrega de información y para inicio / etapas / finalización del proyecto.
  • Mejoras en aspectos específicos de salud y seguridad – reducción en riesgos de la instalación, por ejemplo, o peligros de mantenimiento y explotación eliminados en fase de diseño.
  • Resultados de sostenibilidad – mejoras del desempeño de la construcción más allá o por encima de las normticas de edificación o de objetivos de huella de carbono de BREEAM.
  • Reduccion porcentual de peticiones de información.
  • Reducción del número de peticiones de modificaciones generadas.
  • Valor aumentado para el cliente / propiedad, por medio de costes reducidos, inauguración adelantadas o costes de explotación reducidos.
  • Plazo más breve para diseño y construcción, debido a mayor resolución de problemas de diseño y conflictos; o método constructivo simplificado.
  • Análisis de costes (presupuesto vs gasto real).
  • Cualesquiera otros objetivos de desempeño – por ejemplo, apertura acelerada para los ocupantes de la construcción, o reducción de los residuos de la actividad (por ejemplo por la cantidad de saltos usada).

Define los entregables

La naturaleza y extensión de los que debe entregarse debería quedar definida. Esto no sólo incluirá el activo construido en sí mismo, sino también la información relacionada con él. El gobierno ha definido etapas de entrega de información, o  ‘data drops’) que son análogos a las etapas de trabajo en el Plan de Trabajo Plan de Trabajo RIBA 2013, y estos representan puntos y tipos de intercambio de información normalizados. El alcance de lo que debe entregarse debería establecerse al comienzo, junto con el plazo, como es obvio; y también quién es reponsable de hacer esa entrega – y a qué otras partes interesadas en el proyecto. Tanto la Caja de Herramientas del Plan de Trabajo RIBA  como el NBS BIM Toolkit se han diseñado para proporcionar un método adecuado para establecer y registrar toda esta información.

Junto con esto, la ruta de aprovisionamiento tendrá un impacto (la parte seis de esta serie mencionaba que los contratos de construcción más comúnmente utiilizados se están modificando para ser coherentes con BIM, y el protocolo CIC BIM Protocol  es un suplemento para utiilzar con tu forma estádar de acuerdo). Por último, el formato de la entrega debe establecerse. Para la informacuión de diseño, esta deberá estar en formatos COBie  o IFC, depediendo de la naturaleza de esa información (hablando en plata, IFC contiene todos los datos BIM incluyendo la información gráfica, mientras que COBie omite los datos gráficos).

Plan de ejecución de BIM

Por último, tendrás que escribir el plan de ejecución de BIM. Este, en esencia, establecerá los métodos por medio de los cuales llevarás a cabo el proyecto, y registrará toda la información que se ha descrito en este artículo y el anterior. Puede asemejarse a un plan de negocio en cierto sentido, ya que marca las intenciones clave y los métodos para lograr esas intenciones.

Además de establecer esta información, tendrá que referirse a los principales estándares asociados con el trabjo BIM, y redactarse de acuerdo con esos estándares. Puedes beneficiarte de adjuntar documentos complementarios como el NBS BIM Toolkit.

La normativa aplicable a BIM incluye la siguiente:

El siguiente artículo se ocupa del proceso de real de implantación de BIM en tu empresa.

Anterior:¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Siete)
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Enlaces y referencias útiles

Índice de partes de la serie

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¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Siete)

¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Siete)

Dejo aquí un enlace al artículo original y sigo traduciendo…

Este artículo examina la planificación estratégica necesaria para implantar BIM con éxito en tu negocio.

Planificación estratégica para la implantación – Parte 1

El proceso de implantar BIM en tu organización es un paso significativo, y cuando las fases de investigación y evaluación tocan a su fin, la teoría del trabajo colaborativo se adaptan ahora en un modelo práctico. Pero a medida que lal hora de poner en práctica la teoría se acerca, se debe tomar un conjunto de decisiones importantes. Para este fin, debería planificarse una hoja de ruta, teniendo en cuenta los siguientes asuntos.

Nivel actual de madurez

La cantidad de trabajo requerida para progresar al nivel 2 de BIM dependerá enteramente del nivel actual de madurez en que trabaje actualmente tu organización. Para una visión general sobre los niveles de madurez, usa como referencia el artículo de NBS  ‘BIM levels explained’. Por ejemplo, si estimas que tus métodos de trabajo actuales están alrededor del nivel 1, con la mayoría de de tu trabajo delineado en CAD 2D  y quizá aumentado con información de presentación en 3D y una especificación separada e independiente, con todos los dibujos CAD producidos de acuerdo a la BS1192 y compartidos electrónicamente por medio de un repositorio centralizado, entonces tendrás obviamente menos cambios que hacer para subir al nivel 2 que si estás en el nivel 0, con todas las salidas en papel exclusivamente y sin estándares comunes de gestión de la información.

Cómo se adquiere la experiencia? Errando o aprendiendo de errores ajenos, cómo no. Fuente: http://www.fondosya.com/wallpapers/chimpance_viejo-1280×1024.jpg

Un concepto erróneo de BIM muy común es el de que simplemente significa comprar software 3D, mientras que la realidad es que trata de desarrollar una mentalidad y una cultura de trabajo estructurado y compartida con un conjunto común de estándares, y que el software es simplemente una herramienta para apoyar la consecución de esto.

Presupuesto

Ninguna discusión sobre cambios dentro de un negocio estaría completa sin tener en cuenta las finanzas. Los negocios que están emergiendo después de la recesión habiendo sobrevivido a las condiciones de comercio más duras de la historia reciente son cautelosas (es normal) sobre los gastos, y la reacción natural ante la idea de “actualizar” es la pregunta del coste. Aparte de que el software 3D en sí mismo (que puede adquirirse en una variedad de configuraciones y permutaciones según las características requeridas, desde la capacidad de renderización pasando por el modelado térmico y ambiental hasta el diseño estructural y MEP), la capacidad del hardware existente en la oficina para manejar los programas y archivos mayores deberá verificarse.

Hardware y dinero… Fuente http://img.rtve.es/v/1427936/

Además, la capacidad de la red y de almacenamiento, y los costes de compartir archivos deben incorporarse. Los archivos más grandes (Como se expuso en la parte 2 de esta serie) supondrán una carga adicional para los servidores de la empresa, junto con las desafiantes velocidades de transferencia de datos cuando se estén enviando y recibiendo a otras organizaciones o a almacenamiento externo (por ejemplo a la nube).  Por último, el asunto de la formación también tendrá un impacto financiero, ya sea a través de costes directos de formación o de tiempo inactivo de la plantilla. Habiendo llevado a cabo la auditoría de tu negocio, habrá que apartar un presupuesto operativo adecuado para cualquier gasto que se estime necesario.

Flujo de caja

De la mano con la cuestión del presupuesto está la del flujo de caja.  Un impacto de la recesión ha sido el creciente reto de lograr pagos puntuales de los clientes, quienes a su vez estarán preocupados de sus hojas de balance. Habiendo establecido el gasto total necesario para avanzar al Nivel 2, tanto si incluye software, hardware, infraestructura o formación, o una combinación de ellas es probable que los diversos gastos en que se se incurra deban priorizarse para asemejarse a los costes que pueden absorberse durante un período de tiempo entre los ingresos y costes corrientes. Algunas de estas decisiones serán relativamente lógicas de todos modos; tiene poca utilidad comprar licencias de CAD 3D si los ordenadores de la oficina no alcanzan los requisitos de sistema, o si la plantilla no sabe cómo usar el software, por ejemplo.

Igualmente,  el almacenamiento externo en la nube no será probablemente necesario hasta que se produzca y comparta la información BIN, por lo que esto puede ser probablemente un coste de menor prioridad. Se puede distribuir el coste también mediante la implantación gradual o por etapas, por ejemplo: Las estaciones de trabajo y las licencias de software pueden adquirirse en lotes pequeños cada vez, y formar a la plantilla progresivamente, a lo largo de un período de tiempo. Los escritorios calientes pueden ser una opción cuando un número determinado de trabajadores de la plantillas necesiten BIM sólo de manera infrecuente; por lo tanto puede dedicarse un número limitado de estaciones de trabajo y licencias al uso de BIM , y se pueden compartir como convenga.

Restricciones temporales

Como con cualquier actividad que tenga lugar en una organización, habrá un impacto en los plazos. La programación de la carga de trabajo y el aprovisionameinto de recursos deberán permitir la “curva de aprendizaje” inicial en que la productividad será reducida al comienzo, a medida que la plantilla se va acostumbrando al nuevo entorno de trabajo. Como con el flujo de caja, esto puede también distribuirse a lo largo de un período por medio de la división en fases; la implementación proyecto a proyecto puede también ser de ayuda. La cuidadosa selección de qué proyectos son los “conejillos de Indias” ayudará a reducir la brusquedad del cambio. De modo similar, la temporización a lo largo del año también puede ayudar, aprovechando los períodos tradicionalmente más tranquilos como las vacaciones escolares de verano, cuando hay menos plazos y se puede dedicar más tiempo a capacitar a la fuerza de trabajo.

Formación

Como se ha mencionado antes, la formación es a menudo una cuestión espinosa para cualquier organización. Contratar formación, o enviar a la plantilla a empresas de formacion tiene un gran impacto en el tiempo y los costes. La tentación sería tratar de apoyarse en recursos gratuitos como tutoriales online en video. De todos modos, debe tenerse en mente que muchos de estos han sido producidos por aficionados, y que su valor y efectividad en confeccionar material de formación puede ser limitado Algunas empresas adoptarán la visión de que empujar a la plantilla “por el acantilado” les forzará a aprender en virtud del “nadar o hundirse”. Otros pueden decidir que formar (o contratar) aun número limitado de empleados a un nivel de manejo con soltura puede capacitarles para diseminar su conocimiento entre sus colegas por medio de formaciones manos a la obra planificadas o improvisadas. La temporización de la formación también debería tenerse en cuenta – formar demasiado pronto puede provocar que la plantilla olvide lo que han aprendido antes de que llegue el momento de ponerlo en práctica; dejarlo para demasiado tarde y la empresa puede recibir el encargo de un proyecto donde haga falta el trabajo con BIM y verse incapaz de manejarlo, con consecuencias potencialmente nocivas.

Los alumnos se entusiasmarán con estas formaciones. Fuente: http://blog.pshares.org/files/2013/08/i-can-do-new-things-300×197.jpg

Sin importar el método (o combinación de ellos) que se elija la clave del éxito de la formación es que sea tanto apropiada como enfocada a la audiencia a que se dirige.

Carga de trabajo

Cualquier movimiento a un método diferente de trabajo, y los cambios que conlleva, necesitarán como es natural temporizarse para adecuarse a la carga de trabajo de la oficina; tanto actual como proyectada. Esto es importante por una serie de razones:

  • Temporizacion – ¿Ha recibido tu empresa recientemente el encargo de un proyecto BIM, o firmado un acuerdo para trabajar con otra parte interesada que requiera BIM de nivel 2? ¿Tienes intención de hacerlo en un futuro próximo? ¿Conviene adoptar BIM en el momento actual; podría tu organización sobrellevar la transición actualmente?
  • Coste –¿Puedes permitirte hacer el cambio ahora? ¿Son las finanzas de tu empresa lo suficientemente robustas para el gasto y la productividad reducida (a corto plazo)?
  • Necesidad – ¿Alguno de tus contactos de negocios se están cambiando a BIM, o lo tienen planeado? ¿Retrasar el movimiento complicará alguna relación de negocios existente o fuentes de trabajo habituales? ¿Has identificado trabajo del sector público, por ejemplo, como un mercado en el que quieres irrumpir, para el cual el BIM de nivel 2 será un requisito obligatorio?

Campeones

Una vez decidido que quieres (o necesitas) convertirte en una organización que cumple con los requisitos de BIM nivel 2, entonces una de las mejores decisiones que puedes tomar es contratar o nombrar uno o más “campeones” en tu organización, a los que puedes encargar la responsabilidad de desplegar y dirigir el plan de implantación de BIM. Según el tamaño y ¡naturaleza de la organización, puede bastar con seleccionar a un directivo senior que tenga interés en la tecnología (o un gestor de TI/CAD existente) para el puesto. O bien, la plantilla que tiene las capacidades y conocimientos necesarios puede contratarse específicamente para este propósito. Las organizaciones más grandes tendrán casi seguramente que designar a alguien para el puesto de Gestor de Información; responsable para toda la información que se genera y distribuye dentro y desde o hacia fuentes externas. El artículo  ‘Comprender BIM en un entorno de gestión de proyectos’ contiene más información sobre este puesto. Un rasgo que será de enorme valor en la evolución a BIM de nivel 2 es el entusiasmo, y un líder que pueda inspirar incluso a los empleados más reticentes será de incalculable valor en este momento.

Hace falta liderazgo y entusiasmo. Mejor para construir… Fuente: http://img.europapress.net/fotoweb/fotonoticia_20150524095717_800.jpg

El siguiente artículo continúa con nuestro recorrido por la planificación estratégica necesaria para la implantación de BIM con éxito en tu empresa.

Anterior: ¿Estás listo para el BIM? Lo que tiene que hacer tu empresa antes de que entre en vigor (Parte Seis)
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Enlaces y referencias útiles

Índice de partes de la serie

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