El reto de la mejora de la productividad en la empresa existe desde que existen empresas. Es el factor clave para el crecimiento económico, muy ligado a las innovaciones.
Pero ¿por qué ahora es tan importante replantearse el reto? Hoy en día estamos más cerca de poder implantar sistemas de mejora de la productividad con un esfuerzo significativamente menor que en tiempos pasados. Y la razón principal la tenemos en la explosión de la innovación en data y la AI, habilitador para realizar esta tarea “productivamente”.
Una de las grandes dificultades para afrontar la productividad es la medición. En virtud de la experiencia de Eraneos, podemos afirmar que no es para nada sencillo medir, comparar, y mejorar cualquier tipo de indicador, y la productividad dentro de una empresa no es una excepción. Se busca principalmente mejorarla aprovechando buenas prácticas entre equipos o dentro del mismo equipo a lo largo del tiempo. Esta medición continua, aceptada por la organización, supone un reto en sí mismo. Un reto aún más difícil, pero también posible, es compararse externamente con la competencia, tema que dejaremos para otro post.
Y la medición acarrea un compañero de viaje imprescindible, una estandarización o modelo previo definido, donde podamos comparar peras con peras y sacar las conclusiones correctas. Desde Eraneos trabajamos para resolver estos puntos y tenemos un camino para obtener resultados desde el comienzo, definiendo desde el principio qué es productividad para tu empresa, para luego trazar un plan que recoja los beneficios de las acciones de mejora progresivamente.
Este camino no es lineal y depende mucho del sector y el nivel de madurez en el que se encuentre nuestro cliente. Sin embargo, si tuviéramos que definir el top 5 de indicadores de Productividad o KPIs (Key Performance Indicators o Indicadores Clave de Desempeño), serían los siguientes:
- Productividad (Value Delivery Productivity): Medición de la producción por equipo o área por recurso dedicado (por ejemplo, hora trabajada). La clave aquí es el concepto de unidad producida. Lo que produce un desarrollador, un arquitecto o un ingeniero de sistemas puede ser muy distinto y por tanto su medida de productividad también varía.
- Utilización de recursos: Porcentaje de tiempo y recursos utilizados de manera efectiva en comparación con el total disponible. La medición de este indicador ha evolucionado y se ha mejorado recientemente, tanto a nivel infraestructura en entornos cloud como en desarrollo, y es más factible calcular el uso de recursos de forma automatizada.
- Tiempo de ciclo: Tiempo necesario para completar un ciclo de producción o servicio, relacionado directamente con el Time To Market. En la medida que conozcamos bien nuestro proceso podremos reducir el tiempo de ciclo y, por ende, el tiempo de entrega a cliente.
- Costes unitarios (o por unidad producida o servicio): Coste promedio por cada unidad producida o servicio prestado. Esta variable es clave para ser eficiente en costes. Refleja la mejora productiva en términos económicos.
- Índice de calidad: Porcentaje de productos o servicios que cumplen con los estándares de calidad establecidos. Aquí el catálogo de calidad es muy variopinto y depende de la unidad producida. Calidad de código software para los desarrolladores, número de errores y nivel de disponibilidad son ejemplos de parámetros relacionados con la calidad.
De forma general, toda gira en torno a mejorar los costes, el tiempo y la calidad. Esto se consigue con la optimización y la innovación. Según el reciente informe reciente de McKinsey “Investing in Productivity Growth“, que estudia la productividad y su futuro en un entorno geoeconómico cambiante destaca entre otros el siguiente punto: ‘¿Podemos aprovechar la promesa de la tecnología para un futuro más productivo?’ El estudio analiza el impacto potencial de la digitalización y otras tecnologías en el crecimiento de la productividad, tanto en economías avanzadas como en emergentes. El informe subraya de forma contundente ‘la importancia de adoptar tecnologías existentes y nuevas, como la inteligencia artificial, para impulsar la productividad’.
Por lo tanto, es más importante que nunca estar preparados para ir introduciendo estas mejoras y tener un modelo, un sistema de medición y un procedimiento para ver cómo impactan y cómo se pueden materializar las promesas tecnológicas en la productividad. Resulta interesante traer al final de este artículo la famosa cita de Lord Kelvin, «Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo», que resalta la importancia de la medición en el proceso de mejora.
Beatriz Hierro
Manager
Servicios Financieros
