Publicado originalmente el 11 de marzo de 2022 en arobert.info por Armando Robert Lobo. Republicado en InnovanSIS.
Las empresas son más eficaces cuando aprovechan sus activos de datos y los convierten en conocimiento productivo para respaldar las decisiones. En este artículo abordaremos preguntas como estas: ¿qué entendemos por datos, información y conocimiento? ¿Cómo se aprovecha el valor de los datos? ¿Qué tipos de sistemas de información empresariales se usan en los negocios? ¿Cuáles son las tecnologías y tendencias clave en el campo de los sistemas de información? Cierro con una última pregunta, una mirada a futuras exploraciones.
Datos, información y conocimiento
En el contexto empresarial, el concepto de dato se define como el registro de una transacción. Por sí solo, un dato no explica las razones de las cosas y tiene muy poca relevancia, o ninguna. Describe solo una parte de lo que ocurre en la realidad y no ofrece ningún juicio de valor ni interpretación, por lo que no está orientado a la acción.
Las decisiones se basan en datos, pero los datos por sí solos nunca indican qué hacer. No revelan qué es importante. Aun así, son fundamentales, porque son la base para crear información.
La información puede definirse como “un conjunto de datos procesados con significado (relevancia, propósito, contexto) y, por lo tanto, útil para quien toma decisiones, porque reduce la incertidumbre”. Cuando se dispone de información, los resultados de la gestión se vuelven más predecibles.
Los datos pueden transformarse en información cuando se les agrega valor. Este proceso de transformación se caracteriza por una unidad de análisis, un consenso sobre el significado y una mediación humana indispensable.
Hay factores con los que se puede evaluar el valor de la información en un momento y un contexto determinados:
- Calidad: se refiere a la exactitud y al grado de confiabilidad que se le puede atribuir a la información que se utiliza.
- Oportunidad: determina en qué medida la información está “disponible” para la “persona indicada” en el “momento justo” para “tomar la acción adecuada”. Es un factor decisivo para juzgar el valor de la información.
- Cantidad: se refiere a la “suficiencia” de la información para un fin determinado. Afecta la eficacia, porque tener más información de la estrictamente necesaria puede dificultar la toma de decisiones o la resolución de un problema tanto como tener muy poca, o incluso más.
- Relevancia: depende del objetivo que se persigue; es decir, existe una relación de valor en la que este factor influye de verdad en el logro de la meta o resulta decisivo para actuar.
Gestión de la información
Aquí surge una pregunta fundamental: ¿cómo maximizamos el valor de la información? La respuesta está en la capacidad de aplicar técnicas (principios, métodos, procedimientos y herramientas) para maximizar el producto de los distintos factores de valor. Llamemos a esa capacidad “gestión”.
Como cualquier activo valioso, las organizaciones también reconocen que los activos de datos e información deben “gestionarse”.
A partir de la definición de “gestión de la información” en relación con los factores de valor, podemos inferir los objetivos que persigue:
- Maximizar el valor y los beneficios que se obtienen del uso de la información.
- Minimizar el costo de adquirirla, procesarla y usarla.
- Asignar responsabilidades para el uso eficaz, eficiente y económico de la información.
- Asegurar un suministro continuo y suficiente de información relevante.
El término conocimiento se define como “una mezcla de experiencia, valores, información y saber hacer que sirve como marco para incorporar nuevas experiencias e información, y es útil para la acción”. El conocimiento combina información, contexto y experiencia; incluye reflexión y síntesis, está resumido, validado y orientado a una meta. El texto distingue entre el conocimiento informativo, que precede al conocimiento productivo. En el primero, la información gana valor mediante el análisis; en el segundo, proviene de evaluar opciones, ventajas y desventajas. El conocimiento permite actuar, lo que en el contexto empresarial significa ejercer las funciones de gestión.
Ya vimos el qué (datos, información y conocimiento) y el cómo (la gestión); ahora hay que definir el dónde. La gestión de la información ocurre dentro de la organización y está estrechamente ligada a sus procesos de gestión.
Sin importar la organización, las funciones de gestión se ejercen sobre los demás subsistemas. Estas funciones requieren una interacción constante con el sistema de información (SI) de la organización, que integra a las personas, los recursos, los datos y la información, las tecnologías y las actividades orientadas a lograr objetivos específicos.
En un sistema de información, los procesos, las actividades y los recursos asignados trabajan juntos y de forma sinérgica para lograr los objetivos. Sin embargo, la tecnología tiene un papel cada vez más importante en la gestión de la información, en particular las nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC).
Sistemas de información empresariales
Desde las primeras etapas del desarrollo de la computación y, más tarde, de las redes, se abrió un mundo de posibilidades en torno a los sistemas de información (SI). Las capacidades de gestión de la información que habilitan las TIC dieron lugar a soluciones estandarizadas para los niveles operativo, táctico y estratégico de las organizaciones. De aquí en adelante, cuando hablemos de un SI, nos referiremos a su implementación con uso intensivo de las TIC.
Cualquier organización moderna tiene una o varias de estas soluciones, en las que invierte recursos importantes por el retorno que ofrecen. Conviene conocer los ejemplos principales, organizados por niveles en la siguiente pirámide:
Nivel transaccional u operativo
Los sistemas de información de este nivel se encargan de asegurar la funcionalidad operativa entre los distintos subsistemas de la organización. Se centran más en los datos que en la información, aunque pueden incluir opciones de reportes o tableros. Se les conoce como sistemas transaccionales porque registran los datos de las operaciones del negocio (las transacciones). Se enfocan en la gestión de negociaciones o acuerdos, ventas, inventarios, almacenes, contabilidad y procesos industriales. Los principales ejemplos estandarizados en este nivel son:
Gestión de las relaciones con los clientes (CRM)
Esta área del negocio se centra en el cliente y busca reunir la mayor cantidad posible de información sobre él para aumentar el valor de la oferta. Está directamente relacionada con las ventas (subsistema de marketing). Estos sistemas gestionan el proceso de negociación de principio a fin, ya sea que se cierre una venta o se pierda una oportunidad.
Planificación de recursos empresariales (ERP)
Estos sistemas gestionan la producción, la logística, la distribución, el inventario, los envíos, la facturación y la contabilidad de la empresa, e intervienen en actividades como ventas, entregas, pagos, producción, gestión de inventarios, gestión de la calidad y gestión de recursos humanos. Se han vuelto soluciones críticas para las grandes empresas en el despliegue de los procesos operativos de producción (subsistema de operaciones). Algunos ERP incluso se extienden a CRM, SCM y otras funciones.
Gestión de la cadena de suministro (SCM)
SCM apoya el proceso de gestión logística relacionado con el abastecimiento. Incluye la planificación, la ejecución y el control de las operaciones de suministro para atender las necesidades del cliente con la mayor eficiencia posible. Además, busca minimizar los costos asociados a esta actividad. Está directamente relacionado con el subsistema de operaciones en lo referente a los procesos logísticos, en particular la adquisición y la gestión de inventarios. En algunos sectores donde se puede aplicar una estrategia Just-In-Time (JIT), SCM ha contribuido a reducir de forma notable los costos operativos de logística.
Gestión de contenido empresarial (ECM)
ECM es la herramienta que pone en práctica las estrategias y los métodos para capturar, gestionar, almacenar, conservar y entregar contenido y documentos relacionados con los procesos de una organización. Abarca la gestión de contenido sin importar si la información se presenta como un documento en papel, un archivo electrónico, un informe o incluso un correo electrónico. Incluye la gestión de contenido web, la búsqueda, la colaboración, la gestión de registros, la gestión de flujos de trabajo y la captura y digitalización de documentos.
Gestión de procesos de negocio (BPM)
BPM es un conjunto de herramientas para modelar, automatizar, monitorear y optimizar los procesos de negocio de una organización con el fin de mejorar su eficiencia, su agilidad y su desempeño general. El estándar Business Process Model and Notation (BPMN) permite definir y documentar procesos, tanto para uso de las personas como para su implementación en sistemas de TI, ya que funciona como un lenguaje de alto nivel para el mundo de los procesos de negocio.
El motor de procesos de negocio es el componente de software que permite desplegar y ejecutar un proceso. Interactúa con los demás componentes de TI del negocio y con otros sistemas de información.
La suite de BPM es el conjunto de herramientas dirigido a los usuarios finales, ya sean empleados o clientes del negocio. Como mínimo, una suite debe incluir:
- Herramienta de modelado: se usa para diseñar el proceso con los elementos gráficos de la notación; funciona como un entorno de desarrollo integrado para el proceso.
- Portal del proceso: es la herramienta del usuario final con la que cada persona que interviene en el proceso realiza su parte; funciona como una bandeja de tareas.
- Consola de administración de procesos: permite controlar la ejecución de las instancias del proceso y puede ampliarse para mostrar análisis de ejecución.
Control de supervisión y adquisición de datos (SCADA)
Una aplicación pensada para controlar la producción, que permite la comunicación con los dispositivos de campo en plantas industriales. Cumple tres funciones principales:
- Adquisición de datos: recopilar, procesar y almacenar en tiempo real la información relevante de un proceso de producción altamente automatizado.
- Supervisión: seguir el avance del proceso desde paneles de control, también llamados HMI.
- Control: permite modificar el avance del proceso actuando sobre los equipos que intervienen en su regulación.
Nivel táctico
En este nivel están los mandos intermedios: el escalón de la gerencia que mantiene contacto directo con el nivel estratégico y con el operativo, y que hace de puente entre los objetivos de la dirección y la ejecución en la línea de producción. Aquí se ubican los responsables del diseño de producto, los gerentes de producción y los jefes de departamento o de área. Su necesidad principal es la información, por lo que el foco está en sintetizar lo que ocurre en el subsistema de operaciones para poder actuar sobre ello. Los sistemas de información típicos de este nivel son:
Diseño, ingeniería y manufactura asistidos por computadora (CAD, CAE y CAM)
Implican el uso de una amplia gama de herramientas de software que ayudan a ingenieros, arquitectos y diseñadores en la concepción inicial de productos de complejidad media y alta en diversos campos. Las funciones de ingeniería de CAE permiten realizar análisis y simulaciones de alto nivel sobre los diseños creados en CAD. Los sistemas CAM apoyan la fase de fabricación directa del producto y sirven de puente entre CAD/CAE y las interfaces de máquinas y herramientas, con una intervención mínima del operador. Estos sistemas tienen un impacto significativo en la manufactura: estandarizan el desarrollo de productos, reducen el esfuerzo de diseño, pruebas y prototipado, permiten menores costos de producción y mejoran la productividad y la calidad.
Sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS)
Son sistemas que analizan a fondo conjuntos de datos para ofrecer los cursos de acción alternativos más adecuados dentro de un proceso de decisión. Los DSS se apoyan en modelos robustos derivados de ramas de las matemáticas como la investigación de operaciones. Su uso es esencial en ciertas áreas operativas, porque pueden ayudar a reducir costos y a aumentar la productividad.
Sistemas de información geográfica (SIG)
Son sistemas diseñados para apoyar la toma de decisiones a partir de información con referencia geográfica. Esta solución consta de varias herramientas integradas, que incluyen funciones cartográficas, de recuperación de información y de presentación y análisis. Los componentes que suelen encontrarse en estos sistemas son:
- Cartografía e infraestructura de datos espaciales: incluye mapas, capas de interés (como las asociadas a la división político-administrativa de un territorio) y metadatos estandarizados y acordados.
- Base de datos geoespacial: es el componente de software que almacena toda la información del SIG e implementa primitivas especializadas para recuperarla y procesarla.
- Servidor SIG: componente de software que interactúa con la base de datos y ofrece una interfaz a las aplicaciones del usuario final. Puede decirse que presta los servicios que hacen posible gestionar la información geoespacial.
- Editor SIG: componente de software dedicado a producir información geográfica (mapas y datos).
- Visor SIG: componente de software dirigido al usuario final, con herramientas para navegar, interactuar y analizar. Según su alcance, puede incluir visualización en tiempo real.
Nivel estratégico
Los sistemas de información del nivel estratégico están dirigidos a la alta dirección de la empresa. Usan un lenguaje que traduce la información en métricas, indicadores y objetivos para mostrar si las iniciativas y las decisiones clave van por buen camino o si el plan debe cambiar. En este nivel se alcanza un alto grado de síntesis sobre el funcionamiento de los subsistemas de la empresa. Los indicadores clave de desempeño (KPI) incluyen las utilidades, el retorno de la inversión, la atención al cliente, la eficiencia de los procesos y la capacidad del personal.
Inteligencia de negocios (BI)
Estas soluciones reúnen un conjunto de herramientas que respaldan conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones del negocio mediante sistemas basados en hechos, que se nutren de la información del nivel transaccional. Por lo general ofrecen un modelo para integrar datos de fuentes heterogéneas y, al mismo tiempo, permiten obtener información y conocimiento a partir de ellos, lo que les da un gran valor práctico. Una característica esencial es su orientación al usuario, que separa el conocimiento técnico de las personas de su capacidad para usar estas herramientas. Las soluciones de BI suelen enfocarse en construir data marts o almacenes de datos históricos y tableros analíticos. Los data marts permiten analizar la información a partir de un hecho concreto (ventas, incidentes, etc.) a través de dimensiones relacionadas.
Cuadro de mando integral (BSC)
Es una herramienta que hace visible la estrategia de la organización. Estructura un mapa estratégico a partir de las perspectivas de desempeño financiero, conocimiento del cliente, procesos internos y aprendizaje. Vincula las iniciativas con objetivos, medidas e indicadores. En la práctica, define indicadores clave de desempeño y los muestra de forma consistente en un tablero alimentado con información oportuna de los sistemas de información transaccionales y estratégicos.
Tecnologías y paradigmas
Hasta aquí hemos visto lo que podrían llamarse los elementos clásicos de la visión de los sistemas de información. Sin embargo, este artículo quedaría incompleto sin mencionar, al menos, las tecnologías y los paradigmas que hoy marcan la diferencia para las empresas. Dejaremos los detalles de cada una para otros trabajos, así que no profundizaremos en sus aplicaciones.
Arquitectura orientada a servicios (SOA)
Es una estrategia de TI que permite integrar por completo los sistemas de información y responder con rapidez a nuevas necesidades y oportunidades. Permite aprovechar las funciones de los sistemas para implementar nuevos modelos de negocio y reutiliza los activos de sistemas de la organización, agregándoles valor.
Computación en la nube
Se ha convertido en una estrategia clave para el suministro de TI. Ofrece a las empresas plataformas, infraestructura y aplicaciones como servicios, y representa un nuevo paradigma en la implementación de la estrategia de TI, centrado en reducir costos y escalar las capacidades según la demanda.
Web 2.0 y redes sociales
La Web 2.0 predomina hoy y es la base de la revolución de las redes sociales. El cambio de paradigma está en que los navegadores web implementaron estándares que permiten una experiencia multimedia rica. Las redes sociales han demostrado ser un nuevo medio para canalizar las ventas mediante distintas estrategias, algunas más éticas que otras.
Dispositivos inteligentes y aplicaciones móviles
Sin duda han tenido un impacto profundo en nuestras vidas, para bien o para mal. Dependemos de ellas para ser más eficaces en nuestras actividades diarias, porque nos permiten atender asuntos de negocio en cualquier momento y lugar, y con facilidad. Constantemente surgen nuevos modelos de negocio a su alrededor.
Internet de las cosas (IoT)
Como si nuestra conexión a internet y a la tecnología no bastara, ahora también se han sumado las “cosas”. En este paradigma, los dispositivos de uso cotidiano empezaron a interactuar de otra manera, intercambiando datos con aplicaciones y personas. Bombillos, accesorios inteligentes, ropa, equipos médicos e incluso ciudades interactúan hoy con nosotros, ya sea cumpliendo nuestros deseos o informándonos de su estado.
Minería de datos y Big Data
Han surgido como temas importantes dentro de la gestión de datos. La minería de datos es una herramienta necesaria para extraer conocimiento de los datos y la información, con el fin de construir modelos multivariables que respalden decisiones a partir de condiciones iniciales relacionadas con el entorno o con los indicadores del proceso. En otros escenarios, ayuda a identificar patrones, generalizaciones, tendencias no evidentes y hallazgos valiosos para decidir. Big Data es una evolución de la minería de datos, pero está más ligado al paradigma informático para manejar volúmenes de datos que superan la capacidad de los sistemas tradicionales. Big Data surge de la necesidad de extraer conocimiento de los conjuntos de datos cada vez mayores que generan las redes sociales, los sistemas SCADA, las bases de datos no relacionales y el IoT, entre otros.
Inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Están relacionados con la minería de datos, pero se distinguen por centrarse en crear conocimiento nuevo mediante agentes de inteligencia artificial (algoritmos de IA) entrenados para identificar regularidades, patrones, reglas, generalidades y abstracciones. También generan modelos que se pueden consultar para obtener resultados que respalden la toma de decisiones o apoyen a los expertos en procesos específicos.
Realidad aumentada y realidad virtual (RA/RV)
La realidad aumentada usa dispositivos de visualización para superponer elementos virtuales al campo de visión, de modo que el usuario los perciba como parte del mundo real. La realidad virtual, por su parte, busca crear entornos totalmente virtuales en los que el usuario interactúa a través de un avatar. Ambos conceptos buscan potenciar nuestra percepción de la realidad o dar forma a nuestra imaginación, con posibilidades casi ilimitadas.
Blockchain, criptomonedas y tokens no fungibles (NFT)
Blockchain es una tecnología de base de datos segura y distribuida que registra transacciones de forma anónima mediante técnicas criptográficas. Tiene aplicaciones potenciales en distintos escenarios, aunque se la conoce sobre todo como el fundamento de las criptomonedas. Estas usan la cadena de bloques para llevar un libro público de transacciones, de modo que se preserven los atributos propios de los valores de cambio (el dinero) y se genere el consenso necesario para usarlas como moneda en la economía real. Otra aplicación interesante surge de los tokens no fungibles (NFT), que estandarizan el concepto de valor extraordinario asociado a las obras de arte. De hecho, su uso principal consiste en vincular el token a representaciones únicas cuyo propietario queda registrado en la cadena de bloques. La venta de obras de arte digitales, el surgimiento de un mercado de objetos únicos o de colección y la compraventa de artículos y personajes de videojuegos son algunos de los primeros usos de esta tecnología. Un aspecto clave es que estamos viendo nacer una nueva forma de valor de cambio, como en su momento lo fueron el oro y más tarde el papel moneda. Al mismo tiempo, los valores de cambio actuales se están convirtiendo a estas tecnologías, lo que permite su conversión y su uso en la economía real.
Interfaces cerebro-computadora (BCI)
La idea es captar la información de la actividad neuronal, decodificar la semántica de esas señales y activar un mecanismo actuador que responda fielmente a los pensamientos y la voluntad de la persona. Una segunda generación de estas interfaces permitiría un intercambio bidireccional, de modo que la percepción sensorial pueda codificarse y transmitirse por el sistema nervioso para ser percibida por el ser consciente. Se ha abordado por dos vías: la invasiva, que implica implantar dispositivos directamente en el cerebro, y la no invasiva, que capta y traduce la actividad eléctrica mediante dispositivos externos al cuerpo.
Web 3.0 y metaversos
Así como la incorporación de estándares para contenido multimedia en la web marcó la transición entre la primera y la segunda generación, la integración de estas tecnologías marca una nueva revolución. Este cambio introduce semántica en el contenido web, lo que permite aplicar algoritmos de IA y minería de datos, integrar de forma natural el IoT, usar intensivamente la RA/RV e implementar de forma nativa formas de valor como las criptomonedas y los NFT. Hay algo que debe quedar claro: todo esto conduce a la idea de los mundos virtuales en su concepto más puro, aunque todavía incipiente: el metaverso. Hay que entender que las tecnologías han llegado, o están surgiendo, a un punto en el que pueden representar la naturaleza de las relaciones sociales (con toda su complejidad filosófica). Por eso, el salto del mundo real al metaverso se verá como un paso más en la evolución de la relación de nuestra especie con la tecnología. Su impacto profundo aún es inimaginable, pero cambiará radicalmente cómo se hacen los negocios, cómo se trabaja y cómo se vive.
El futuro es interesante, o al menos lo parece. Estamos en el umbral de una verdadera revolución en los sistemas de información y en las nuevas formas de valor que generarán al combinarse con las ya existentes. Es necesario mantenerse al tanto de los casos de uso de estas nuevas tecnologías y de los modelos de negocio que terminarán articulando a medida que avance su desarrollo. Quedan muchos asuntos pendientes y muchas preguntas sin respuesta: unas son económicas y empresariales, otras son difíciles y tocan temas sociales, políticos o ideológicos, y otras pueden ser más subjetivas o incluso espirituales. El tiempo dirá qué tan relevantes resultan, pero una cosa es segura: el camino ya empezó y no tiene vuelta atrás.
Referencias
- Davenport, Thomas & Prusak, Laurence. (1998). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know.
- Davis, Gordon & Olson, Margrethe. (2022). Sistemas de información gerencial.
- Kaplan, Robert & Norton, David. (1996). The Balanced Scorecard: Translating Strategy Into Action.
- Woodman, Lynda. (1999). Information Management in Large Organizations.
Armando Robert Lobo — 11 de marzo de 2022