Se habla mucho del “que” es la transformación digital, nosotros nos arriesgamos y generamos una reflexión diferente sobre el “como” hay que ser digital.
En nuestros días, el concepto de transformación digital de las organizaciones está en boca de todos. Sus beneficios en cuestión de optimización de recursos, eficiencia de operaciones, servicio al cliente y cambio cultural motivan a las empresas a invertir dinero y tiempo en estos proyectos. Sin embargo, se le presta menos atención a tratar de entender cuáles son los drivers (factores) que posibilitan (o impiden) aquellos procesos de cambio que llevan a las organizaciones a “ser” digitales. En este breve artículo reflexionaremos sobre el concepto de aprendizaje organizacional para tratar de entender un poco más las situaciones de cambio generadas por la transformación digital.
Aprendizaje Organizacional.
Los primeros en utilizar este concepto fueron los reconocidos académicos Argyris & Schön (1978), quienes proponen que las organizaciones más eficientes son las que mejor saben cómo aprender. En su modelo teórico, proponen que existen dos tipos de aprendizaje, el de ciclo único y el de ciclo doble. En el primero (el más común), las empresas realizan acciones que le permiten solucionar problemas explícitos y de carácter reactivo; es decir, ven en el contexto interno o externo situaciones que requieren cambios y proceden en consecuencia. En el segundo se replantean las cuestiones implícitas de la organización, tales como la definición de los objetivos, sus valores y aquellos comportamientos rutinarios que forman la llamada cultura organizacional.
Entonces, nos preguntamos ¿para qué nos sirve este modelo teórico en el ámbito de la transformación digital? Es muy común encontrar casos en donde las empresas invierten en soluciones digitales con el objetivo de hacer más eficientes sus operaciones. Es decir, reemplazan con tecnología, procesos con alta incidencia del recurso humano. Perciben una problemática en su contexto interno o externo y reaccionan ante ella a través de soluciones digitales. En este sentido, realizan un aprendizaje de ciclo único, aprendiendo a usar la tecnología como reemplazo a las actividades que normalmente las realizaban las personas. Frecuentemente, se encuentran ante preguntas “técnicas” o de operatividad, tales como ¿Qué botón tengo que apretar? ¿Cómo funciona esto? ¿Cómo puedo hacer lo otro?, etc. Dicho en otras palabras, “hacer” sus tareas manuales de manera digital, pero sin analizar las cuestiones implícitas y de fondo de la organización, que condicionan los comportamientos de todos los miembros.
Pero para que la transformación digital en una organización sea efectiva, se deben realizar aprendizajes de segundo ciclo, es decir, modificar los pensamientos y comportamientos de sus miembros para “ser” digitales. Esto no está asociado solamente a aspectos técnicos y operativos propios de la tecnología, sino al mindset de la organización. En vez de preguntar cómo funciona este nuevo producto, nos deberíamos preguntar ¿Cómo son nuestros procesos? ¿Cómo es nuestra forma de trabajo? ¿Cómo piensan nuestros compañeros? De estas preguntas, resultan un conjunto de acciones y comportamientos que nos posibilitará “ser” digitales. De la misma manera, acciones y comportamientos en los que debemos trabajar y cambiar para poder “ser” digitales.
¿Es el trading algorítmico un medio para la transformación digital?
Dejamos un poco la teoría de la lado y nos adentramos en un caso de análisis de este fenómeno de transformación digital, la adopción del trading algorítmico en las mesas de operaciones de las sociedades de bolsa y bancos. A principios de los 2000, en los mercados de referencia mundial, los algoritmos comenzaron a tener cada vez mayor relevancia en la operatoria, las acciones que las ejecutaba el humano, las comenzaron a realizar robots parametrizados que operaban de forma autónoma. Con ellos, los usuarios ganaron en velocidad de respuesta, se optimizaron recursos, se reducía el error humano y mejoraron los retornos de sus inversiones. En la actualidad, más del 70% de las operaciones en estos mercados las ejecutan robots. En los mercados financieros en vías de desarrollo (como es el caso de los latinoamericanos) la adopción de esta tecnología está en estadios previos. Por lo tanto, nos encontramos que gran parte de los participantes del mercado quiere ejecutar el Trading Algorítmico y muchos de ellos no saben cómo hacerlo.
Lo primero, es asumir que se enfrentarán a una situación de cambio. Para llevarla a cabo, necesitan aprender y lo pueden hacer con un ciclo único o uno doble. Puesto más simple, utilizarán la tecnología del trading algorítmico para hacer automáticas sus operaciones manuales (aprendiendo el uso operativo de las plataformas y soluciones); o indagarán en el potencial que tiene esta tecnología y alinearán sus objetivos estratégicos en pos de sacar el máximo provecho de esta.
Se encontrarán organizaciones que realicen de manera muy efectiva el primer ciclo de aprendizaje, es decir, todo lo que hacía un operador que lo haga un robot. Por otro lado, se encontrarán aquellas que vean a esta tecnología disruptiva como la oportunidad para cambiar sus propias estrategias del negocio, realizando un cambio de fondo en la organización para poder explotar al máximo el potencial del trading algorítmico, incorporando por ejemplo: robots que utilicen Inteligencia Artificial, algoritmos que operen simultáneamente en diversos mercados, algoritmos especuladores, etc.
Es evidente que estos últimos son los que mayor provecho le sacarán al T.A., pero para que esto sea efectivo necesitan cambiar y antes, aprender. Muchos proyectos de transformación digital han fracasado porque solo se enfocaban en aspectos técnicos, sin analizar aquellos comportamientos implícitos que son los que condicionan cualquier tipo de cambio. En este sentido, si el interés de la organización es “ser” digital en sus operaciones bursátiles a través del T.A, sin dudas, deberían analizar cuál es el mindset de la gerencia y de los miembros de la mesa de operaciones. En base a ello, realizar un cambio cultural en la manera de operar en los mercados y si es necesario, cambiar la forma de pensar el negocio. Será difícil entonces, tener éxito en la implementación del T.A. en su máximo potencial, si primero no se realiza un cambio de fondo en aquellos que lo van a utilizar.
En la analogía del “hacer” digital y “ser” digital, es evidente que el aprendizaje que conlleva cada una de estas es diferente. Si el objetivo es “ser” digital, se requieren aprendizajes de fondo, cuestiones implícitas del comportamiento de la organización; si estos no se llevan a cabo, el cambio generado por la tecnología puede no ser el esperado. En el ámbito de mercados financieros, las soluciones de trading algorítmico pueden ser consideradas como un vehículo para la transformación digital. Para que se explote el máximo de su potencial, primero se debe aprender, no solo cuestiones técnicas y operativas (ciclo único), sino a cambiar la manera de pensar el negocio y los comportamientos de los miembros de la empresa (ciclo doble) que condicionarán el proceso de adopción del trading algorítmico.
Nos preguntamos entonces, ¿queremos “hacer” algo digitalmente o queremos “ser” digitales? Y para ello ¿Cómo y qué deberíamos aprender?
