El ritmo de evolución en la industria de las telecomunicaciones parece hoy más rápido que nunca. Por eso es bueno saber dar la voz de “alto” y tener un mapa de cuáles son las preocupaciones, puntos de dolor y perspectivas de los principales líderes de mercado. De otra forma, correríamos un riesgo tan antiguo como la civilización contemporánea, si nos remitimos a la cita del filósofo latino Séneca: “A quienes corren en un laberinto, su misma velocidad les confunde”. A conjurar ese riesgo se dedica precisamente la encuesta más reciente de EY a ejecutivos senior de todo el mundo en este mercado, que lleva por título Acelerando la empresa inteligente. ¿El resultado? Los operadores deben transformarse, sí o sí, con un impulsor principal, que son las tecnologías digitales.

Esa obligación está en línea con las tendencias de gasto en IT en las principales empresas, que sigue evolucionando en complejidad para establecer una base sólida de digitalización. “En los próximos años, el equilibrio cambiará decisivamente de IT convencional a digital, lo que incluye nueva infraestructura en la nube, sistemas de edge computing, redes de entrega de contenido (CDN) y otros elementos”. Hablamos de cuatro quintas partes del capital que se invertirá dentro de muy pocos años (2024), mientras se consolidan tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, el análisis y la automatización, fundamentales para satisfacer las crecientes expectativas de los clientes al tiempo que ofrecen mayores niveles de agilidad y eficiencia operativa.

El principal desafío de todo ello, y aún a pesar de los progresos en todas las áreas y en todas las empresas, es como casar este comportamiento con un crecimiento rentable. “En general, la transformación digital de la industria de las telecomunicaciones aún no se ha traducido en ganancias financieras sostenibles”, sostiene el informe. “El crecimiento de los ingresos ha fluctuado en los últimos 10 años, mientras que los márgenes de ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización (EBITDA) siguen siendo bajos en comparación con la década anterior”. Así pues, la tarea subyacente que enfrentan los líderes de telecomunicaciones hoy en día es encontrar una manera de salir de este patrón.

El estudio de EY identifica cinco hallazgos “clave” que detallaremos a continuación, y que son los siguientes:

  1. La AI, el 5G y la automatización son las tecnologías clave que impulsan la transformación digital.
  2. La experiencia de cliente es la razón principal para la IA, y la agilidad es el factor clave de la automatización.
  3. La falta de habilidades, la mala calidad de los datos y la falta de planificación frenan la agenda de transformación.
  4. El cliente y la tecnología se consideran los principales beneficiarios de la inteligencia artificial y la automatización.
  5. Los sentimientos difieren según la madurez del mercado estudiado.

Vayamos por partes

1. La AI, el 5G y la automatización son las tecnologías clave que impulsan la transformación digital
Más de la mitad de los encuestados en esta investigación calificó a estas tecnologías como uno de sus tres principales motores de transformación. Según se desprende de las entrevistas sostenidas, “el 5G mueve a la IoT desde ser una red de datos hasta ser una red de control. La red se vuelve más predecible y puedes controlar las cosas, y el 5G ayuda a mover este control a la nube. Es vital restablecer el valor de la conexión”.

Llama la atención, sin embargo, que otras tecnologías emergentes como blockchain estén en una etapa mucho más incipiente, con menos de un 10% de encuestados que la mencionan. En el caso de otras tecnologías que suenan en todas las apuestas como la computación cuántica o el edge computing, las respuestas que la ubican como tecnología clave de transformación digital caen por debajo de 1 de cada 20 encuestados. En el caso concreto del blockchain, se le considera valioso para superar los problemas relacionados con la propiedad de datos y activos, pero su aplicabilidad en las telecomunicaciones todavía no está clara. En el caso del edge computing, el estudio afirma que es algo más preocupante su baja puntuación, dado que ha demostrado tener un papel relevante para mejorar el procesamiento y almacenamiento de datos en un mundo 5G.

2. La experiencia de cliente es la razón principal para la IA, y la agilidad es el factor clave de la automatización
Los ejecutivos de las “telco” lo tienen claro: la Inteligencia Artificial (IA) y la analítica avanzada son fundamentales de cara a la mejora u optimización de la Experiencia de Cliente. Hay un consenso prácticamente generalizado en la materia, por encima de otros potenciales beneficios que se detectan en la utilización de estas tecnologías. Le sigue, pero a una gran distancia (56%) la eficiencia acelerada del negocio, y el tercer puesto (40%) está ocupado por la creación de nuevos modelos de negocio y servicios. Muy por debajo quedan otras posibles aplicaciones como la reducción de la exposición a la pérdida de datos, la mejora de la gestión de riesgos, o la mejora de las previsiones y la planificación de actividades.

Si hay un consenso general en torno a la Experiencia de Cliente, este acuerdo es prácticamente unánime si se pregunta directamente por la aplicación de “usos críticos” en los próximos cinco años. La práctica totalidad de los encuestados (96%) afirman que irán orientados a la Experiencia de Cliente. Y por si no está claro, 7 de cada 10 (70%) lo remachan con un uso que no pocas veces se confunde: el servicio al cliente. A una gran distancia encontramos usos como la gestión del comportamiento de red (44%), la ciberseguridad (22%) o las operaciones (22%).

Lo cual no deja de ser hasta cierto punto antitético con las razones (los drivers) por las cuales se dice estar adoptando estas tecnologías. Aquí la voz del cliente se desnaturaliza y se propone como motivo con mayor consenso (59%) el incremento en la agilidad y la escalabilidad de la empresa y los proyectos, seguido por las ganancias en la productividad de los empleados (48%), al mismo nivel que, ahora sí, la mejora de la calidad en la atención al cliente. Por debajo, encontramos motivos como la optimización de costes asociados a tareas y procesos de bajo valor, la agilización de los procesos operativos de back-end o lograr una transformación digital “incremental y no invasiva”.

3. La falta de habilidades, la mala calidad de los datos y la falta de planificación frenan la agenda de transformación
Y es que no todo son luces. Las principales sombras vienen de la mano de las mayores ausencias en el mercado: talento, habilidades, falta de alineamiento y la propia calidad de los datos que alimentan las maquinarias que impulsan toda esta transformación.

En concreto, la falta de talento, o las habilidades inadecuadas, son abrumadoramente los principales puntos débiles que afectan el despliegue de la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial. Así lo citan dos de cada tres encuestados. Ninguna de las demás debilidades, aun siendo importantes, llegan ni a la mitad de consenso. Es el caso de la falta de alineamiento entre directivos y ejecutivos (33%), la baja calidad de los datos y metadatos (también 33%), o la colaboración interdepartamental, citada por 3 de cada 10 encuestados (30%). Por debajo, se citan otros muchos más motivos que también han de ser analizados: liderazgo insuficiente, presupuestos demasiado reducidos, cuestiones relativas a la privacidad y la seguridad, marcos de gobernanza obsoletos, o cuestiones tan “poco digitales” como podría ser una pobre relación con los socios y los proveedores de la industria.

Eso, en lo tocante a la adopción de analíticas e Inteligencia Artificial. Si el foco lo ponemos en la automatización, las princiaples barreras tienen que ver también con la falta de alineamiento (42%), e incluso más con la falta de un “mapa” a largo plazo (46%). Pero no nos quedemos solo con estos dos motivos principales, porque hay una abundante lista de ellos que ocupan posiciones más o menos relevantes: duplicación de procesos, estén o no automatizados (29%), planes o procedimientos de gestión de cambio inadecuados (29%), la incapacidad para priorizar las funciones que debe tener la automatización (25%), el pobre alineamiento de estrategias de AI/analíticas/automatización (25%) o un compromiso muy escaso por parte de quienes la máxima responsabilidad en procesos (otro 25%).

4. El cliente y la tecnología se consideran los principales beneficiarios de la inteligencia artificial y la automatización
Y llegamos al estadio máximo de la especialización, si es que ese término va a sobrevivir en una era en la que, como hemos visto, se va a requerir cada vez más funcionamiento multidisciplinar e interdepartamental. ¿Cuál hemos visto que es el campo de principal aplicación de las nuevas tecnologías? Efectivamente, la Experiencia de Cliente. De manera consecuente con ello, el mayor impacto a largo plazo en las funciones de negocio se espera que recaiga en áreas como ventas y marketing, operaciones, y atención al cliente. Pero ojo porque también en un grado muy alto se estima que el impacto a largo plazo recaiga sobre los departamentos de IT y redes: tres cuartas partes de los ejecutivos encuestados así lo afirman.

Si separamos las disciplinas analíticas de las de automatización, también se observan claros signos de distinción. El contraste es evidente entre los equipos de marketing y ventas y los de finanzas y tesorería. Para los primeros, hay práctica unanimidad (96%) en cuanto al impacto de las analíticas o la IA, pero no tanto (54%) respecto a lo que sucederá con la automatización. Justo a lan inversa de los equipos “hard” de las empresas, donde se estima hasta en un 43% que habrá un impacto a largo plazo de la automatización, pero solo un exiguo 12% procedente de la analítica y la IA. Algo similar ocurre en Recursos Humanos, donde se percibe ese mismo contraste entre automatización (29%) y analítica e IA (4%).

5. Los sentimientos difieren según la madurez del mercado estudiado
Para contrastes, los que se producen en la evaluación según los grados de madurez del mercado, que en el estudio de EY supone una división entre dos grandes bloques: mercados desarrollados vs. mercados emergentes. De manera general, se puede afirmar que en los mercados más maduros se tiene una mayor confianza en la analítica avanzada y en las redes 5G y de IoT, mientras que los mercados emergentes depositan más esperanzas en la automatización, la IA y la virtualización de redes. Esto puede generar lecturas erróneas, como que para los mercados desarrollados la automatización no es importante; en realidad, es la segunda tecnología por la que más se apuesta en estos mercados, si bien con un grado de consenso menor que en los mercados emergentes.

Para entenderlo, vale la pena tomar nota de las cifras por cada segmento. Así pues, si tomamos cada una de esas tecnologías como vectores de transformación, los consensos quedan distribuidos de la siguiente manera (entre paréntesis, dos cifras: mercados desarrollados – mercados emergentes):

  • Redes 5G e IoT (82% – 60%).
  • Automatización (55% – 67%).
  • Inteligencia Artificial (45% – 67%).
  • Virtualización de redes (27% – 47%).
  • Analíticas “de penetración” (45% – 13%).

De igual forma, se producen acusados contrastes en relación con lo que se consideran “barreras”. Por ejemplo, la calidad de los datos, o la falta de alineamiento entre la estrategia IA y la estrategia de negocio, son barreras mucho más percibidas en los mercados desarrollados que en los emergentes, mientras que la falta de liderazgo constituye una barrera más seria en los mercados emergentes. De nuevo, para verlo con claridad, tomemos nota de las cifras (mercado desarrollado – mercado emergente):

  • Falta de personal, talento y habilidades (64% – 73%).
  • Falta de alineamiento estratégico (45% – 27%).
  • Baja calidad de datos y metadatos (64% – 13%).
  • Escasa colaboración interdepartamental (27% – 33%).
  • Liderazgo o apoyo insuficiente (18% – 33%).

Este abundante informe de la reconocida consultora concluye con cuatro pasos que en su opinión han de adoptar las ‘telcos’ si quieren maximizar el valor generado por las tecnologías. Tomamos nota al vuelo a modo de cierre:

  1. Priorizar el refuerzo mutuo entre el impacto de las tecnologías emergentes y una mentalidad informada y holística.
  2. Implicar y “empoderar” a la fuerza laboral como agente de cambio.
  3. Ampliar los esfuerzos de IA y automatización mucho más allá del cliente.
  4. Revisar y actualizar los fundamentos sobre los que se sustenta la transformación digital de la compañía.

Cinco hallazgos clave y cuatro pasos que están destinados, justamente, a que esta no sea una carrera a ciegas hacia delante, que es tanto como correr hacia ninguna parte. O embarcarse en una carrera como aquella contra las que advertía Séneca: en un laberinto, con corredores confundidos por su propia velocidad.

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