Impacto tecnológico en la gestión del riesgo

La adopción de la tecnología para el manejo de datos en los diferentes procesos de las organizaciones, por ejemplo en el sector financiero, ha sido constante desde hace más de 150 años, desde que Edward A. Calahan, un ingeniero de American Telegraph Co., inventó un telégrafo de impresión para transmitir precios de acciones en 1867.

Esta tecnología  permitió a quienes la adoptaron tempranamente, pasar de recibir los precios de acciones mediante mensajeros que corrían desde la sede de la Bolsa hasta sus dependencias a tenerla inmediatamente vía telegráfica. El ahorro de tiempo logrado en obtener la información con este método les permitía tomar decisiones financieras con minutos de ventaja sobre los competidores, que justificaron las inversiones realizadas.

La obtención de información de mercados financieros ha revolucionado por la capacidad y velocidad de cómputo, que no cesa de crecer desde el surgimiento de la computación electrónica, y que ha permitido posteriormente realizar las transacciones de manera automática, usando algoritmos muy depurados desde centros de cómputo de gran capacidad y velocidad de procesamiento, usando comunicaciones por fibra óptica, (a esto se denomina HFT - High Frequency Trading). Desde el 2000, HFT logró el dominio del volumen de transacciones en los mercados. Los cambios continuos en términos de velocidad, capacidad y reducción de precio en la computación han acelerado su adopción.

Como resultado de su adopción, el mercado de valores está altamente automatizado, creando una gran carga de trabajo computacional y de comunicaciones a los sistemas de las bolsas de valores, especialmente en el proceso de spread (La diferencia existente entre la demanda [bid] y la oferta [ask] de un mercado). Con el propósito de regular esta carga, se han empezando a introducir cargos por la solicitud de precios y por la colocación de ofertas. Pero un nuevo regulador está apareciendo, la Inteligencia Artificial y específicamente la técnica de Deep Machine Learning, (rama de la inteligencia artificial que logra, de manera autónoma, la identificación de patrones para toma de decisiones, a partir de muestras de datos grandes).

Aquellas organizaciones, de cualquier sector, que han sabido adaptarse, y adoptar el cambio continuo, han podido aprovechar la tecnología e innovación en modelo de negocio, a cambio de comportamientos del mercado para crear valor para sus dueños y darle sostenibilidad a la empresa mediante:

• Nuevas formas de relacionamiento con generaciones de consumidores.
• Lograr interesar aquellos a quienes no atendían antes.
• Identificar con anticipación nuevos modelos de negocio, que pueden incluso llegar a ser disruptivos.
• La oferta de productos apropiados las nuevas condiciones.

El proceso de cambio o transformación digital no es simple. Desde el punto de vista de las empresas, las innovaciones no siempre ocurren en el momento más oportuno para adoptarlas. Pueden llegar a afectar drásticamente las inversiones previas en equipo, infraestructura o formación de talento, que aún no están debidamente amortizadas. Otro obstáculo puede ser la necesidad de disponer de talento humano con competencias específicas no disponibles dentro de la organización o el mercado. Por otra parte, aún no existen aliados tecnológicos confiables para iniciar su adopción.

La observación continua de la tecnología y la innovación en modelos de negocios emergentes. Este punto es esencial actualmente y debe ser una práctica habitual en las organizaciones, de igual manera que lo son la observación de las normativas o regulaciones, la geopolítica de los mercados de interés, los hábitos de consumo, la competencia, etc. La vigilancia tecnológica debe hacer parte de la información de inteligencia de negocios

La toma de posición frente a la innovación tecnológica.

Las características particulares de la empresa, entre ellas, muy especialmente su “apetito al riesgo”, determinan cómo se comportará ante estas circunstancias. Hay diferentes actitudes:

• Adoptar tempranamente.
• Seguir referentes líderes.
• Esperar hasta que haya estabilidad y certeza en los resultados.  

La actitud tomada está determinada por el grado de riesgo que se asumirá.

El Riesgo al adoptar tempranamente:

La incertidumbre en el cumplimiento de las expectativas ofrecidas por la tecnología y su aceptación por el mercado, por el motivo que sea (cambio de hábitos de uso, percepción baja del valor ofrecido) introduce un factor de riesgo que las organizaciones deben evaluar a partir de elementos de juicio muy amplios:

• El concepto de expertos independientes.
• La experiencia previa de la organización.
• La capacidad de las personas a cargo.

Este tipo de actitud requiere una mirada de largo plazo (evaluar éxitos y fracasos, pero aprendiendo de estos últimos) y mantener la actitud. No se debe evaluar un solo proyecto aisladamente, se evalúan un conjunto amplio de iniciativas tomadas, derivando el máximo valor en términos de experiencia de los resultados no esperados.

Riesgo al seguir referentes

En este caso, el riesgo se minimiza en gran medida, es claro que se puede aprender de los éxitos o fallos de implementación de los adoptadores tempranos, pero al costo de  una participación menor en el mercado. Es esencial tener identificadas las expectativas del mercado objetivo para no crear deserciones o desencantos con la selección de tecnologías, modelos de negocio o categorías de productos  nuevos a implantar.

Riesgo al esperar la estabilidad y la madurez

Riesgo mínimo y resultados muy predecibles.

 FUENTE: IEEE

Tecnología sí, pero con conocimiento del cliente.

Es importante tomar una actitud positiva, haca la adopción tecnológica, que sea consistente con el nivel de riesgo que la organización desea manejar. Pero siempre teniendo en cuenta que la tecnología tiene impacto definitivo en la ejecución y evolución de las organizaciones al acompañarla de un adecuado conocimiento del cliente, que serán determinantes en la obtención de resultados positivos. 

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