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Descubrimiento del valor de empoderar a todos los empleados con IA: resolución del caso práctico

Completado

Enfoque

"(2017) ha sido un año de transformación para nosotros en un sector que se está destruyendo totalmente"
- Arthur Sadoun, director general

Para ayudar a crear el impulso que necesitaba para sobrevivir y prosperar en el mundo moderno, Publicis Groupe busca de forma estratégica soluciones innovadoras con el fin de transformar la organización de una sociedad de cartera a una "plataforma" rápida y ágil, a la vez que saca el máximo provecho de los ingentes recursos internos que posee y de su experiencia. Publicis ha decidido concentrar los recursos en un proyecto de transformación digital con IA para ordenar la información valiosa y los datos repartidos en toda la organización.

Conectar el conocimiento de 80 000 empleados no es una tarea adecuada para realizar con herramientas tradicionales. Por ejemplo, el simple hecho de averiguar los empleados que han tenido experiencia previa trabajando para un determinado cliente era una tarea que normalmente requeriría días de correos electrónicos, mensajes instantáneos y llamadas telefónicas. Un directorio central tradicional tampoco era una opción: Publicis había estimado que disponía de más de cinco millones de archivos con información, en gran medida, no estructurada sobre conocimientos y proyectos anteriores. Incluso si estos datos se pudieran organizar de alguna forma, analizarlos requeriría una formación especializada para cada miembro del equipo.

Pero este tipo de tarea, casi imposible para los seres humanos, es exactamente en lo que destaca la inteligencia artificial. La inteligencia artificial puede ordenar y clasificar con facilidad grandes volúmenes de datos y el aprendizaje automático puede establecer y entender rápidamente las redes que existen dentro de ese mismo conocimiento.

Ha nacido Marcel

Con IA, Publicis ha sido capaz de crear a un asistente interactivo para los empleados y clientes llamado "Marcel".

Marcel es una plataforma que, en segundo plano, usa IA para ordenar una gran cantidad de conocimientos de Publicis que están estructurados en silos. Pero los usuarios no perciben ninguno de estos exhaustivos trabajos de categorización. Para ellos, la interfaz funciona de forma similar a Cortana de Microsoft o Siri de Apple. Se puede usar para buscar conocimientos, compartir ideas y conectar creativos a los proyectos. Los empleados pueden hacer preguntas a Marcel en inglés sin formato, como "¿Quién ha realizado un trabajo de diseño gráfico para Samsung en los últimos seis meses?". Incluso pueden preguntar a Marcel quién es la persona adecuada para ayudar a resolver un problema en un proyecto determinado.

Para asegurarse de que se habilita la comunicación sin dañar la productividad, Marcel filtra todos los canales de comunicaciones, y diariamente escoge seis elementos que podrían ser interesantes para cada empleado.

Marcel también ayuda del lado del cliente. Los clientes pueden publicar vídeos o proyectar descripciones en la plataforma, y sondear a los empleados de Publicis para obtener ideas. El cliente, después, puede seleccionar la idea y el equipo asociado que les resulten más adecuado para ellos. Sin correos electrónicos masivos, retrasos o llamadas telefónicas repetitivas.

Marcel también tiene en cuenta las cargas de trabajo existentes al realizar recomendaciones. El resultado es una manera transformadora de que los empleados se encuentren unos a otros en cuestión de segundos, aplicando correctamente la experiencia de decenas de miles de personas. Esto da como resultado un entorno más flexible y colaborativo, donde los silos se derriban sin perder la información que contienen.

"En junio de 2018, Publicis Groupe anunció la creación de Marcel, con el fin de conectar a los 80 000 empleados del grupo y reinventar por completo la manera en la que trabajamos, para nosotros y nuestros clientes," afirma Arthur Sadoun.

"Desde entonces, nuestro sector ha atravesado desafíos sin precedentes que demuestran que el cambio progresivo no es una solución. La necesidad de reinventarse es más fuerte que nunca. En Publicis Groupe, no hemos esperado para actuar. Con Marcel, estamos rompiendo las barreras entre el talento y la oportunidad".

Resultado

"Estamos a la cabeza en todos los indicadores clave de rendimiento operativos y estratégicos de nuestra transformación para convertirnos en líderes del mercado en la transformación empresarial y de marketing", afirma Arthur Sadoun, director general de Publicis Groupe.

Con la potencia de la inteligencia artificial, la versión beta de Marcel ya ayuda a Publicis a transformarse de una sociedad de cartera en una plataforma para compartir ideas y el compromiso del cliente, con el objetivo de que, en 2020, el 90 % de la empresa esté en la plataforma.

Las primeras señales indican que la valiente estrategia de derrumbe de silos que diseñó Sadoun funciona. Después de la presentación oficial de Marcel a finales de mayo de 2018, Publicis ha tenido un tercer trimestre muy potente, logrando el objetivo de aceleración de crecimiento orgánico (2,2 % de crecimiento). Gracias a su estrategia de datos única y un nuevo enfoque de plataforma, Publicis ganó cuatro propuestas de ventas distintas con GlaxoSmithKline (GSK), junto con contratos clave con Western Union, Cathay Pacific y el Gobierno de Singapur.

"Nuestro modelo en el que se conectan los datos, así como la creatividad y tecnología dinámicas, funciona maravillosamente y se ajusta a las necesidades actuales y futuras de los clientes", afirma Sadoun.

"Por este motivo hemos ganado la mayoría de las propuestas de ventas más grandes de 2018, como Daimler, Campbell's, Marriott, Carrefour, Cathay Pacific, Smucker's, GSK y Fiat-Chrysler. Cada uno de estos dos últimos contratos representan más de mil millones de dólares de facturación".

Principales lecciones

No limitarse a los datos estructurados

Las organizaciones que consideran la inteligencia artificial a menudo limitan su razonamiento a los datos estructurados. Pero los datos no estructurados son un recurso muy valioso para la IA: especialmente para los empleados. Los trabajadores malgastan mucho tiempo en buscar, entender, resumir y cotejar de forma manual información no estructurada o compleja. El motor de inteligencia artificial encargado de Marcel funciona interpretando y conectando datos dispersos para crear una fuente de conocimiento unificado e interpretable. Esto ahorra un tiempo valioso para los empleados, que se pueden centrar en actividades creativas y centradas en el cliente, lo que genera clientes satisfechos y lugares de trabajo más eficientes y satisfechos.

Adopción de la cultura de científico de datos ciudadanos

Cuando los empleados no técnicos pueden aplicar las ventajas de la inteligencia artificial para explorar grandes cantidades de datos, se convierten en "científicos de datos civiles". Permitir que todos los empleados se conviertan en científicos de datos civiles es fundamental para sacar provecho de todo el potencial de la inteligencia artificial. Gartner predice que "en 2019, los científicos de datos ciudadanos superarán a los científicos de datos en cuanto a la cantidad de análisis avanzados que producen."¹ Únicamente dando este paso se puede capacitar a toda la organización para obtener nueva información, tomar mejores decisiones y realizar análisis complejos con IA.

Evaluación de la estrategia mediante el marco de valor

Veamos cómo la estrategia de IA de Publicis genera más valor mediante la creación del marco de valor que ha desarrollado Peter Zemsky, que preside la cátedra Eli Lilly de Estrategia e innovación del INSEAD:

1. Desde la perspectiva del entorno del sector, las agencias tradicionales se enfrentan a un aumento de la competencia debido a las nuevas empresas tecnológicas y las agencias nacidas en la nube a la vez que se les exige que adopten nuevos modelos publicitarios en línea, lo que reduce el potencial de agregar valor diferenciado.
2. Desde la perspectiva de creación de valor, las agencias como Publicis dependen en gran medida de los recursos humanos. Con márgenes operativos bajos, la productividad derivada puede tener un impacto significativo en la creación de valor. Además, las herramientas que permiten a los empleados reutilizar el conocimiento y los activos existentes proporcionarán un valor significativo.
3. Desde la perspectiva de la organización y ejecución, la capacidad de extraer conocimiento a partir de grandes cantidades de datos no estructurados genera de forma inmediata nuevas fuentes de creación de valor. La capacidad de aumentar la productividad y liberar tiempo para la creación e innovación de contenido reducirá los costos. Además, el uso de herramientas, como los bots, reduce los desafíos para implementar la tecnología, lo que a su vez disminuye la necesidad de reciclaje laboral y entrenamiento.

Ahora que ha visto la forma en la que las organizaciones enfocan sus estrategias de IA, todo este aprendizaje se concluirá con una prueba de conocimientos.

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