La indagación realizada cómo las empresas están utilizando la inteligencia artificial (IA) para redefinir y mejorar sus indicadores clave de desempeño (KPIs) y mediciones estratégicas. Un ejemplo notable es el caso de Wayfair, una tienda de muebles en línea, que empleó la IA para reexaminar las suposiciones detrás de su KPI de ventas perdidas. Descubrieron que cuando se perdía una venta de un producto en particular, el cliente a menudo compraba algo más en la misma categoría en su lugar. Esto llevó a Wayfair a crear un nuevo KPI que rastrea la retención de ventas basada en categorías en respuesta a cambios de precios, en lugar de simplemente ventas perdidas basadas en artículos individuales. Con este KPI más inteligente impulsado por la IA, Wayfair pudo hacer recomendaciones de productos más efectivas y mejorar sus operaciones. Este ejemplo ilustra cómo las organizaciones están utilizando la IA para redefinir sus KPIs y descubrir fuentes de valor y diferenciación previamente no detectadas. Los KPIs más inteligentes mejorados con IA ayudan a las empresas a optimizar los resultados deseados y los objetivos estratégicos, y pueden prevenir problemas causados por depender de suposiciones obsoletas, como fue parcialmente el caso durante la crisis financiera de 2008. De la misma forma, se aborda cómo las empresas están cada vez más utilizando la IA para mejorar sus KPIs. Tradicionalmente, los KPIs se centran en medir el desempeño, pero no en cómo se mide. Ahora, muchas empresas desean mejorar tanto lo que miden como cómo lo miden para tomar decisiones más acertadas. Se identifican tres tipos de «KPIs inteligentes» que utilizan IA: los KPIs descriptivos proporcionan información más profunda sobre el desempeño pasado; los KPIs predictivos anticipan el desempeño futuro; y los KPIs prescriptivos recomiendan acciones para optimizar el desempeño. Las empresas que utilizan la IA para desarrollar nuevos KPIs suelen ver mejoras en áreas como la eficiencia, mediciones oportunas y mayores beneficios financieros. Aunque todavía es temprano, más organizaciones están reconociendo los beneficios potenciales de mejorar los KPIs con IA. Se proporcionan ejemplos de empresas como Schneider Electric y General Electric que están trabajando para desarrollar KPIs más inteligentes a través de inversiones en aprendizaje y un enfoque en indicadores líderes. Se sugiere que los gerentes pueden comenzar a darse cuenta de los beneficios de los KPIs más inteligentes al reconsiderar el propósito de las métricas y la alineación estratégica. En relación, se demuestra cómo las empresas están utilizando la IA para mejorar sus KPIs. Se ofrecen ejemplos de empresas como Sanofi, Tokopedia, CBS y Maersk que han mejorado KPIs existentes o creado nuevos utilizando IA. Sanofi utiliza la IA para alinear ventas y operaciones recomendando ajustes basados en datos de la cadena de suministro. Tokopedia utilizó la IA para desarrollar un sistema de puntuación de comerciantes que mejoró el servicio al cliente y el mercado. CBS utilizó la IA para analizar 50 años de datos y confirmar KPIs existentes para predecir el éxito de los programas de televisión e identificar métricas adicionales útiles. Maersk priorizó salidas confiables sobre velocidad utilizando modelos de IA para evaluar los efectos en todas sus operaciones. El texto destaca cómo la IA puede derivar KPIs a partir de patrones de datos complicados invisibles para los humanos y cómo las empresas que crean nuevos KPIs con IA ven una mayor alineación, colaboración, precisión en pronósticos, beneficios financieros y eficiencia.
La investigación destaca cómo las empresas están utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para descubrir nuevos y más efectivos indicadores clave de desempeño (KPIs). Se proporcionan varios ejemplos ilustrativos: en Google, un algoritmo ayudó a descubrir que la métrica más influyente para el éxito de una campaña de marketing era el porcentaje de impresiones de anuncios donde las personas veían y escuchaban el anuncio completo, no las métricas previamente consideradas más importantes. La implementación de esta perspicacia llevó a un aumento del desempeño del 30%. En un sistema de salud sueco, los investigadores utilizaron un algoritmo para predecir mejor la muerte súbita cardíaca en base a datos como certificados de defunción y registros médicos. El algoritmo generó puntajes de riesgo que podrían funcionar como un nuevo KPI para monitorear la salud del paciente. Pernod Ricard utiliza la IA para profundizar la comprensión de la relación entre los márgenes de beneficio y la cuota de mercado, revelando cómo las inversiones impactan en ambos. Esto les permitió optimizar ambas métricas juntas en lugar de por separado. Wayfair busca asegurar que los esfuerzos para aumentar los beneficios a corto plazo no socaven los objetivos a largo plazo mediante la implementación de KPIs macro sólidos que equilibren las ganancias locales. El texto destaca la importancia de considerar las interdependencias entre los KPIs y cómo optimizar una métrica puede impactar en otras. Así, se discute cómo el aprendizaje automático y la IA están siendo utilizados por diversas empresas para descubrir KPIs novedosos y más efectivos, proporcionar una comprensión más profunda de las relaciones entre los KPIs existentes y ayudar a equilibrar la optimización de múltiples métricas simultáneamente en lugar de individualmente. Los ejemplos presentados se centran en industrias como el marketing digital, la atención médica y los bienes de consumo, ilustrando el amplio alcance y el potencial transformador de esta tendencia emergente en el mundo empresarial. Por lo anterior, aborda cómo los indicadores clave de desempeño (KPIs) inteligentes pueden ayudar a alinear las estrategias empresariales con las métricas de desempeño. Se sugiere que los KPIs inteligentes, informados por algoritmos y análisis de datos, pueden proporcionar una visión más dinámica y precisa del progreso organizacional que las métricas estáticas tradicionales. Se aboga por transformar los KPIs en medidas «más inteligentes» que muestren las interdependencias entre departamentos. Además, se recomienda la educación ejecutiva sobre el uso de paneles de datos impulsados por inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones. En general, el pasaje argumenta que los KPIs inteligentes habilitados por la inteligencia artificial pueden ofrecer una visión estratégica sin precedentes y una agilidad organizacional complementando el juicio humano. Se proporcionan pasos para alinear estrategias con KPIs inteligentes, como comenzar con la estrategia declarada y abordar métricas importantes como un sistema unificado para simular diferentes escenarios.
A su vez, el análisis se centró en mejorar y redefinir los indicadores clave de valor de vida del cliente (CLV) para presentar una perspectiva más matizada al liderazgo de los principales clientes de Boston Consulting Group. Se argumentó que el CLV debería capturar la narrativa de la relación de una marca con los clientes en lugar de solo transacciones. Se recomendaron desarrollos de un modelo de CLV que incorporara datos cualitativos del cliente para proporcionar una vista más centrada en el ser humano, medir la integración de una marca en el estilo de vida del cliente mediante un índice y aprovechar la IA para ofrecer personalización en tiempo real adaptando dinámicamente el modelo de CLV. Se destacó la importancia de las relaciones personales en el marketing directo y la medición de la profundidad y calidad de la relación. Se sugirió medir la integración de la marca en la vida del cliente a través de encuestas en redes sociales o de estilo de vida. Se abogó por analizar vastos conjuntos de datos con IA para descubrir patrones y predecir el valor futuro basado en el compromiso más allá del gasto. Surgieron desacuerdos clave entre priorizar la rentabilidad inmediata frente a las relaciones a largo plazo y medir el desempeño pasado frente a usar la IA para la predicción futura. Se advirtió contra perder el enfoque en la rentabilidad actual y la imagen de marca, mientras que otros enfatizaron el potencial del CLV como una herramienta predictiva que anticipa tendencias.
En general, el papel de la inteligencia artificial (IA) en la evolución de los indicadores clave de desempeño (KPIs) y su impacto en las estrategias empresariales. Destacan cómo las organizaciones están utilizando la IA para descubrir nuevos KPIs más efectivos y dinámicos, que van más allá de las métricas estáticas tradicionales. Se subraya la importancia de esta transformación para una toma de decisiones más ágil y estratégica, así como para alinear los objetivos organizacionales con las métricas de desempeño. Además, se aborda la necesidad de considerar las interdependencias entre los KPIs y cómo la optimización de una métrica puede afectar a otras. Estas discusiones resaltan cómo la IA está impulsando cambios en la forma en que las empresas miden y gestionan su desempeño, revelando patrones de desempeño antes no detectados y permitiendo nuevas perspectivas sobre lo que impulsa el éxito empresarial. El documento aporta un condensado de entrevistas realizadas con varios ejecutivos sobre inteligencia artificial y estrategia empresarial. Se discuten las capacidades necesarias para un sistema efectivo de medición estratégica, incluida la definición de métricas clave de desempeño, la recolección y análisis de datos de desempeñoy los procesos de gobierno; se proporciona información sobre el MIT Sloan Management Review y sus iniciativas explorando problemas que transforman los entornos empresariales.
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