La Inteligencia Artificial (IA) generativa está disolviendo la lógica económica que convirtió al software empresarial estandarizado en la única opción viable para la mayoría de las empresas. Lo que lo sustituya no estará determinado únicamente por las capacidades en rápida evolución de esta nueva tecnología, sino también por líderes dispuestos a plantearse una pregunta más exigente: ¿Qué flujos de trabajo necesitamos realmente controlar?
Hasta hace poco, las organizaciones adaptaban sus flujos de trabajo a soluciones de software estandarizadas. Las convenciones de flujo de trabajo de un proveedor se convertían, por defecto, en las convenciones de flujo de trabajo de la empresa. Ahora, las compañías necesitan decidir estratégicamente qué flujos de trabajo quieren controlar por sí mismas.
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Cuatro enfoques para las empresas
Comienzan a surgir un pequeño número de enfoques claramente diferenciados. Cada uno refleja una respuesta distinta a una misma pregunta de fondo: ¿Dónde debe situarse el límite entre lo que una organización desarrolla por sí misma y aquello que depende de terceros para obtenerlo?
1. Desarrollar
Algunas empresas optarán por construir sus propios sistemas directamente sobre modelos fundacionales. Estos sistemas no se organizan en función de las convenciones de flujo de trabajo del proveedor, sino en torno a las tareas específicas que la organización pretende llevar a cabo.
Una buena forma de comprobarlo es ver si el sistema incorpora datos o una lógica de decisión verdaderamente distintivos. De no ser así, su desarrollo (aunque en un principio parezca sencillo) podría ser una apuesta excesiva, y la integración o la colaboración podrían aportar un valor similar con mucha menos complejidad.
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2. Integrar
Está surgiendo una segunda vía para las organizaciones que buscan flexibilidad sin asumir una propiedad total. En este modelo, los proveedores ofrecen una estructura base, plantillas y componentes fundamentales que los usuarios de negocio pueden configurar según sus necesidades.
Los equipos deben estar atentos a señales de que la diferenciación crítica no esté siendo limitada por los márgenes de la plataforma. Cuando la personalización se siente forzada o engorrosa, puede ser señal de que es necesario desarrollar soluciones de forma más directa o colaborar de manera más profunda.
3. Colaborar
Un tercer modelo implica pasar de comprar software empresarial a colaborar con proveedores para construir soluciones a medida. Los proveedores trabajan con los clientes (con ingenieros integrados en el proyecto) para definir con claridad la tarea, y después desarrollar sistemas personalizados diseñados en función de ese resultado.
La ventaja es la rapidez y la alineación; el riesgo es la dependencia de experiencia externa. Con el tiempo, las empresas deberían evaluar si la dependencia recurrente de socios externos está ocultando una oportunidad para internalizar una capacidad estratégicamente importante o, por el contrario, si aquello que se está construyendo carece de singularidad y podría adquirirse directamente como producto final.
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4. Adquirir un producto final
El modelo más radical va más allá del software. En lugar de adquirir herramientas, las empresas contratan el producto final en sí mismo. Una organización podría dejar de adquirir licencias de software de contabilidad y gestionarlo internamente, y en su lugar contratar servicios de información financiera precisa, cumplimiento normativo y presentación de informes.
En este modelo, los proveedores no proporcionan herramientas, sino que asumen la responsabilidad por los resultados. Esto puede simplificar significativamente las operaciones, pero también traslada el control y requiere un alto grado de confianza en el proveedor.
Lo que viene después
Las empresas de software empresarial se enfrentan a una pregunta importante: ¿Cómo replantear sus flujos de trabajo y decidir cuáles desarrollar, integrar, colaborar o adquirir?
Las organizaciones que aborden esta pregunta con claridad descubrirán que ofrece algo más valioso que una estrategia de software. Les proporciona una comprensión más precisa de dónde crean valor y por qué ese valor es difícil de replicar.
*Por: Deep Nishar (tecnólogo e inversor de capital de riesgo) y Nitin Nohria (fue decano de la Escuela de Negocios de Harvard)
