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caso práctico

La gran apuesta de GE por el análisis de datos Buscando las oportunidades en el Internet de las Cosas, GE se adentra en el sector del análisis industrial

Laura Winig

Editora colaboradora de MIT Sloan Management Review

E

n septiembre de 2015, el consorcio multinacional General Electric (GE) lanzó una campaña de publicidad en la que un reciente graduado universitario, Owen, contaba entusiasmado a sus padres y amigos que acababa de conseguir un trabajo de programación informática en GE. Owen intentaba explicarles que se iba a encargar de escribir los códigos para hacer que las máquinas se comunicaran entre sí, pero sus interlocutores no sabían qué decir: después de todo, GE no es una empresa conocida precisamente por trabajar en el mundo del software. En uno de los anuncios, sus amigos fingen emoción, mientras que, en otro, su padre

le insinúa que no es lo suficientemente “hombre” para trabajar en la gran empresa de producción industrial que es GE. La campaña fue diseñada para reclutar a jóvenes millennials para que se unieran a GE como desarrolladores del Internet industrial y recordarles –usando el nuevo lema de GE: “La empresa digital. Esa también es una empresa industrial”– el enorme esfuerzo de transformación digital de GE. Y es que la compañía ha apostado fuertemente por el Internet industrial –la convergencia de máquinas industriales, datos e Internet (también conocida como el Internet de las Cosas)–, asignando mil millones de dólares para po- ➤ ➤ ➤

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Harvard Deusto Business Review ➤ ➤ ➤ ner sensores en las turbinas de gas, motores de aviones y otras máquinas, conectarlos a la nube y analizar el flujo de datos resultante para encontrar formas de mejorar la productividad y la fiabilidad de las máquinas. “Mil millones de dólares representa una apuesta muy seria para GE”, dice Brian Palmer, recientemente nombrado consejero delegado de la nueva División de Herramientas Digitales de GE Oil & Gas, la subsidiaria de GE creada en 1994 para desarrollar negocios en el mundo del petróleo y el gas natural. “Indica que esto va en serio, que este es nuestro futuro”. Mientras que muchas otras compañías de software como SAP, Oracle y Microsoft se han centrado tradi-

En una industria en la que un solo día improductivo en una plataforma le puede costar 25 millones de dólares a una instalación de gas natural licuado, el santo grial es minimizar “el tiempo de inactividad no planificado” cionalmente en proporcionar tecnología para la parte administrativa de los negocios, GE está liderando el desarrollo de una nueva generación de tecnología operativa (TO) que, literalmente, se asienta sobre la maquinaria industrial. Conocida desde hace tiempo como la tecnología que controla y monitoriza las máquinas, la TO va ahora más allá de estas funciones, mediante la conexión de equipos en la nube y el uso de análisis de datos para ayudar a predecir averías y evaluar el estado general de las máquinas. Los ejecutivos de GE explican que están redefiniendo la automatización industrial, extrayendo lecciones de la revolución de la tecnología de la información y personalizándolas para entornos altanamente industrializados. Uno de estos entornos es el de la industria petrolera y gasística, donde GE ve una oportunidad de mil millones de dólares para su software de TO. En una industria en la que un solo día improductivo en una plataforma le puede costar 25 millones de dólares a una instalación de gas natural licuado (GNL), el santo grial del petróleo y el gas es minimizar “el tiempo de inactividad no planificado”, el tiempo que los equipos dejan de trabajar debido a un fallo. Ashley Haynes-Gaspar, general manager de Software y Servicios de GE Oil & Gas, señala que las instalaciones de refino están, normalmente, muy revisadas, pero se encuentran en lugares remotos o de difícil acceso. Au-

mentar el tiempo de actividad es fundamental, en particular en estos momentos, en los que los precios del petróleo se encuentran en su nivel más bajo en seis años. “Una instalación de GNL de tamaño medio sufre cinco días improductivos al año. Eso significa una pérdida de entre 125 y 150 millones de dólares. Para una plataforma en alta mar, la pérdida puede ser de siete millones de dólares al día, incluyendo los aplazamientos de entrega de petróleo, y estos activos no caen tan solo un día. Hay que encontrar la manera de impulsar la productividad de sus activos –dice–, sobre todo ahora que se enfrentan a la disminución de ingresos por los actuales precios de la energía”. La mejora de la productividad de los activos existentes, incluso en un solo punto porcentual, puede generar beneficios significativos en el sector petrolero y gasístico (y en otros sectores). “La tasa media de recuperación de un pozo de petróleo es del 35%, lo que significa que el 65% del potencial de capacidad de extracción de un pozo se queda en el interior, porque la tecnología de la que disponemos actualmente hace

La gran apuesta de GE por el análisis de datos que sea demasiado caro extraer ese resto –explica Haynes-Gaspar–. Si podemos ayudar a hacer que ese 35% pase al 36%, la producción de petróleo se incrementará en 80.000 millones de barriles, el equivalente a tres años del suministro mundial. Las implicaciones económicas son gigantescas”. Los ejecutivos de GE creen que el software, los datos y su análisis serán fundamentales para la capacidad de la compañía para distinguirse dentro de la industria del petróleo y el gas. “Creo que la carrera está en mar-cha desde la perspectiva de la competitividad, y todo el mundo entiende el tamaño de la recompensa del Internet industrial”, explica Haynes-Gaspar.

El software detrás del Internet Industrial En septiembre de 2015, GE informó que sus previsiones de ingresos por productos de software llegarían a 15.000 millones de dólares en 2020, tres veces sus reservas de 2015. Mientras que las ventas de software hoy en día proceden, en gran parte, de las ofertas de medida y control tradicionales, GE espera que, para 2020, la mayoría de sus ingresos por software vengan de Predix1, una plataforma situada en la nube que sirve para la creación de aplicaciones para el Internet industrial. GE ha tenido durante mucho tiempo la capacidad de recoger datos de las máquinas, ya que durante años se han estado montando sensores en sus aparatos. Pero estos sensores del “pre-Internet de las Cosas” se

gran cantidad de información que GE esperaba recopilar –cincuenta millones de variables de datos extraídos de los diez millones de sensores instalados en sus máquinas– superaba sobremanera los datos que jamás podrían aspirar a generar la mayoría de las redes sociales y las tiendas online. “Las máquinas generan datos de series cronológicas, lo que es muy diferente de los datos sociales o transaccionales. Hemos tenido que optimizar el procedimiento para los tipos de análisis que nos pueden ayudar a entender la información sobre el comportamiento de las máquinas”, dice Bill Ruh, chief digital officer de GE. Para manejar este volumen masivo de datos, GE necesitaba una nueva plataforma para conectarlos, cifrarlos y analizarlos. En 2012 se comenzó a desarrollar una solución, una plataforma de software situada en la nube, llamada Predix, que podía proporcionar información en tiempo real a los operarios de las máquinas y a los ingenieros de mantenimiento para programar las revisiones, mejorar la eficiencia de los aparatos y reducir el tiempo de inactividad. Desarrollados inicialmente para GE, estos datos no solo darían información de la actividad de desarrollo de los productos de la compañía, sino que también abaratarían los costes de sus acuerdos de servicio. “Cuando aceptamos dar servicio para las máquinas de un cliente, significa que ofrecemos una garantía de uso”, explica Kate Johnson, vicepresidenta y directora co-

GE ha tenido durante mucho tiempo la capacidad de recoger datos de las máquinas, ya que durante años se han estado montando sensores en sus aparatos. Pero estos sensores del “pre-Internet de las Cosas” se empleaban para supervisar en tiempo real el rendimiento operativo, y no para recoger esos datos empleaban para supervisar en tiempo real el rendimiento operativo, para mostrar, por ejemplo, la presión de una máquina, y no para recoger esos datos. De hecho, los técnicos, por lo general, tomaban las lecturas de las máquinas para comprobar su rendimiento y luego eliminaban esos datos. GE investigó las empresas que producían análisis de datos de alta calidad rápida y económicamente, pero no eran las compañías de tecnologías de la información tradicionales las que estaban sobresaliendo: eran los gigantes de Internet que trataban directamente con el consumidor. GE extrajo conclusiones de estas empresas acerca de velocidad y costes, aunque la escala y los datos eran diferentes. De hecho, la

mercial de GE Digital. “Ser proactivos en la identificación de los problemas potenciales que puedan surgir, para evitar el coste de visitas al taller, es una ayuda tanto para el cliente como para GE”. No pasó mucho tiempo hasta que los ingenieros de GE se dieron cuenta de que podían hallar pautas únicas e interesantes en esos datos, y pensaron que los patrones de datos de los sensores podrían ser empleados para proporcionar una primera aproximación –aunque muy somera todavía– a posibles futuros problemas de rendimiento, que sirviera además para predecir mejor cuándo se debería programar el mantenimiento de las máquinas. A principios de 2013, GE comenzó a utilizar Predix para analizar los ➤ ➤ ➤

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Harvard Deusto Business Review ➤ ➤ ➤ datos procedentes de su flota de máquinas. Mediante el análisis de lo que hacía diferente el rendimiento de una máquina con respecto a otra –por qué una era más eficiente que otra, por ejemplo–, GE podría perfeccionar aún más sus parámetros operativos. “Nos estamos moviendo desde los modelos basados en la

Cuando GE combinó los modelos de la física con los de los datos, Ruh descubrió que se podría “hacer para la industria lo que nadie antes en el mundo había hecho” Conductos inteligentes Más de tres millones de kilómetros de conductos y tuberías de transmisión atraviesan todo el mundo, trasladando petróleo líquido o gas desde su punto de extracción hasta los puntos de refinado, procesamiento o suministro. En EE. UU., el 55% de esos oleoductos y gasoductos fueron instalados antes de 1970. Los vertidos, aunque muy poco frecuentes, causan importantes daños económicos y ambientales –y una indeseada visibilidad en los telediarios–, y las empresas operadoras de los conductos se devanan los sesos para averiguar dónde puede producirse la próxima avería. “Cualquier oleoducto dado puede tener 500 microfugas, pero la pregunta es: ‘¿Cuál es la fuga que se va a convertir en un gran problema?’”, dice Haynes-Gaspar. Las operadoras de las tuberías no cuentan con una forma realmente fiable para medir la solidez de los conductos. “Ellos tienen múltiples fuentes de datos, pero no hay manera de integrarlas en un solo sitio, para que puedan ver y entender los posibles riesgos en la línea”, asegura Haynes-Gaspar. En 2013, GE investigó los desafíos a los que se enfrenta toda la estructura industrial petrolífera y gasística, y descubrió que la gestión de los posibles riesgos que afectan a sus conductos era una oportunidad de mercado muy significativa. En consecuencia, GE comenzó a desarrollar un software de gestión de las tuberías para proporcionar a sus operadoras una única interfaz para el acceso, la gestión y la integración de los datos cruciales para la gestión segura de los conductos. Su primera aplicación fue una herramienta de evaluación de riesgos para supervisar las posibles infraestructuras obsoletas. En julio de 2015, GE puso en marcha esta nueva herramienta, que combina factores internos y externos para proporcionar una representación visual precisa, en tiempo real, de dónde existe riesgo en las tuberías. “Las operadoras de oleoductos y gasoductos no han tenido acceso hasta ahora a una herramienta de gestión integral de riesgos que tenga en cuenta el impacto de factores de riesgo externos, tales como inundaciones. Con esta herramienta de evaluación de riesgos, las operadoras pueden ver cómo los acontecimientos recientes pueden afectar a su riesgo y tomar decisiones sobre la marcha acerca de dónde desplegar

física, en los que se crean manuales de mantenimiento basados en patrones de funcionamiento genéricos, a otros combinados con análisis de rendimientos muy altos”, comenta Ruh. Cuando GE combinó los modelos de la física con los de los datos, descubrió que, en palabras de Ruh, se podría “hacer para la industria lo que nadie antes en el mundo había hecho”. Por ejemplo, en los últimos años, GE comenzó a notar que algunos de sus motores de aviones estaban empezando a requerir con más frecuencia operaciones de mantenimiento no programado. “Si solo se tienen en cuenta los parámetros de funcionamiento de un motor, lo único que te dice eso es que hay un problema”, explica Ruh. Pero, al recoger esas cantidades masivas de datos, y empleando el análisis de

La gran apuesta de GE por el análisis de datos flotas, GE pudo ser capaz de agrupar los datos del motor en su entorno operativo. La compañía descubrió que las condiciones cálidas y rigurosas de lugares como Oriente Medio y China obstruían los motores, provocando que se calentaran y perdieran eficiencia, lo que hacía que aumentara la necesidad de realizar reparaciones. GE aprendió que si se lavaban los motores con mayor frecuencia, se mantenían operativos más tiempo. “Estamos aumentando la vida útil del motor, que ahora requiere menos mantenimiento, y creemos que podemos ahorrar a los clientes un promedio de siete millones de dólares al año de combustible para sus aviones, simplemente porque el motor es más eficiente –explica Ruh–. Y todo eso es posible porque hemos podido ➤ ➤ ➤

primero, en el terreno, los equipos de mantenimiento para evaluar las áreas afectadas a lo largo de las tuberías”, asegura Haynes-Gaspar. La herramienta de evaluación de riesgos, con la visualización y análisis que ofrece Predix, cuenta con una interfaz muy clara basada en aplicaciones muy conocidas por el cliente. “Estamos tomando metodologías de diseño conocidas por el consumidor para aplicarlas a la industria, porque así es como la gente está acostumbrada a interactuar”, explica Brad Smith, responsable de la unidad de negocio de Conductos Inteligentes de GE Oil & Gas, que asegura que GE utiliza el API (interfaz de programación de aplicaciones, por sus siglas en inglés) de Google Maps dentro de su propia aplicación. “Tenemos que hacer que sea muy fácil de usar, y esa es la única manera de conseguir que las empresas lo adopten para facilitar la transferencia de conocimientos de los expertos en este campo que vayan jubilándose”, dice Smith. GE también está sirviéndose de datos procedentes de los servicios meteorológicos para ofrecer una visión más completa de la red de tuberías. “Estamos reuniendo datos procedentes de diferentes puntos y permitiendo el intercambio de información entre distintas organizaciones para ayudar a impulsar una mejor toma de decisiones y una gestión más segura de los resultados”, dice Haynes-Gaspar. Por ejemplo, el impacto potencial de los fenómenos meteorológicos o geológicos en la gestión de riesgos puede ser significativo para las empresas operadoras de conductos en zonas propensas a la actividad sísmica o en zonas cercanas a vías fluviales o erosionadas por la lluvia. “Comprobar los patrones climáticos a lo largo de miles de kilómetros de tubería para comprobar zonas de inundación o lluvia, e integrarlo con otros conjuntos de datos complejos de tuberías, puede ser un ejercicio muy exigente si se hace de forma manual –dice Haynes-Gaspar–. Lo que estamos haciendo es poner todos los datos en un solo sitio, para que las operadoras tengan un acceso más fácil a la información y para que puedan priorizar y dirigirse a las áreas de mayor impacto potencial”. Otras fuentes de datos incluyen información sísmica, SIG (sistemas de información geográfica), información geoespacial (por ejemplo, la proximi-

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Predix en BP Desde principios del siglo xxi, la compañía petrolera y gasística británica BP plc ha utilizado su propio software para supervisar las condiciones en sus pozos de petróleo. Recientemente, sin embargo, BP ha decidido que no quiere estar en el negocio del software. GE, en cambio, sí lo desea. En julio de 2015, las dos compañías anunciaron que, a finales de ese mismo año, BP iba a equipar 650 de sus miles de pozos de petróleo con sensores de GE como parte de un proyecto piloto para probar Predix. Cada pozo estaría equipado con entre veinte y treinta sensores para medir la presión, la temperatura, etc., y transmitiría medio millón de datos cada quince segundos a la nube Predix. BP espera utilizar esa información para predecir los flujos de los pozos y la vida útil de cada uno de ellos, además de obtener, finalmente, una visión de conjunto del rendimiento de sus campos petrolíferos3.

dad de las tuberías a las llamadas HCA –zonas de alto impacto, por sus siglas en inglés–, como hospitales, escuelas y terminales de transportes) y otros datos que se puedan identificar como puntos débiles estructurales. Estos datos se representan con visualizaciones que ofrecen cálculos del riesgo para la empresa, utilizando programas actuales de operación y prácticas de ingeniería aceptadas. Se tienen en cuenta, además, los factores de riesgo existentes en zonas específicas, destacando los cambios operativos recientes producidos en todo el sistema. Los datos perdidos o incompletos son localizados y representados con un código de colores en el cuadro de mandos. GE espera que el cliente se beneficie, en primer lugar, por el hecho de tener todos sus datos integrados. El siguiente paso es dejar de mirar el riesgo existente actual para pasar a tener una herramienta de cálculo de “qué-pasaría-si”, que permita a las empresas operadoras de los conductos manejar escenarios hipotéticos; por ejemplo, si quieren ajustar las presiones de operación o abordar áreas concretas de corrosión en las tuberías. La visualización ofrece una “vista” de códigos de color del modo en que esas hipótesis afectarían al riesgo que podría sufrir las tuberías. “Esto permitirá a los usuarios examinar los datos de distintas maneras, localizando de forma rápida las áreas de interés y evaluando las amenazas o las medidas para descontaminar, lo que permitirá tomar decisiones más seguras, gracias a estar basadas en datos”, explica Smith. La funcionalidad de la evaluación de riesgos ayudará también a las empresas operadoras a canalizar la creciente preocupación de los organismos públicos y los reguladores. Tanto las regulaciones actuales como las inminentes incluyen procedimientos, documentación, gestión e integración de datos, riesgos, comunicación y una modificación constante de la normativa. “Nuestra herramienta de gestión hará que el camino para lograr la gestión de la seguridad y su cumplimiento sea más fácil y eficiente”, dice Haynes-Gaspar. “Creemos que estas aptitudes van a cambiar la naturaleza de la seguridad y la productividad de estas tuberías”, asegura Ruh. GE empezó a aplicar su herramienta de evaluación de riesgos en julio de 2015, y en sus objetivos figuran todas las grandes operadoras de gas natural y conductos de líquidos de América del Norte y de todo el mundo.

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Harvard Deusto Business Review ➤ ➤ ➤ utilizar los datos procedentes de todos los motores de GE que hay por el mundo”. Johnson atribuye directamente a Predix la mejora de productividad de estos motores, ya que esto no habría sido posible sin esa potente plataforma de datos y análisis. Ese mismo año, los ejecutivos de GE comenzaron a pensar que podría haber un nicho de mercado para Predix, de la misma forma en que Amazon.com Inc. había creado un nicho para su plataforma informática de nube, Amazon Web Services Inc. “Nos dimos cuenta de que había tres mercados en desarrollo para plataformas en la nube: para consumidores, empresas

La razón fundamental para lanzar Predix al mercado fue el enorme alcance de la oportunidad: GE determinó que el mercado para una plataforma y sus aplicaciones en el sector industrial podrían alcanzar los 225 mil millones de dólares en 20202. Así, pasó un año evaluando el mercado, usando al mismo tiempo la versión 1.0 de Predix para desarrollar aún más sus aplicaciones y obtener respuesta tanto interna como externa. La empresa creó un equipo para desarrollar la versión comercial, Predix 2.0, y en octubre de 2015 puso la plataforma directamente a disposición de sus socios de GE Channel Connect y GE Technology In-

e industrias. El sector industrial estaba siendo tratado, básicamente, como una extensión de la empresa, lo que sabíamos que no iba a funcionar, ya que no se estaban desarrollando plataformas en la nube creíbles para un uso industrial, y vimos que eso era una oportunidad potencial de crecimiento”, dice Ruh. ¿Por qué ahora? Los ejecutivos de GE aseguran que el esfuerzo económico para acumular, almacenar y ejecutar los análisis de los grandes lagos de datos –bases de datos de clientes, que combinan los datos de mantenimiento y reparación con información sobre el rendimiento en series de tiempo– se ha reducido drásticamente en los últimos diez años, haciendo que el mercado sea ahora viable.

frastructure, así como de aquellos clientes que pudieran utilizar la plataforma para construir su propio sistema de análisis. “Teníamos la sensación de que ya estaba a nuestra disposición y que había que trasladarlo a nuestros clientes y socios”, dice Ruh.

Un nuevo acercamiento al petróleo y el gas GE ha tenido gran éxito como proveedor de infraestructuras, y es conocida mundialmente como la compañía que “crea cosas buenas para la vida”. Pero esa identidad corporativa está comenzando a cambiar. “Cuando pensamos en el futuro, la digitalización de los negocios de nuestros clientes requiere un cambio

La gran apuesta de GE por el análisis de datos de tecnología, un cambio de modelo de negocio y un cambio de aptitudes”, dice Ruh, haciendo ver que GE y sus clientes necesitan optimizar esas tres variables para tener éxito. De hecho, en el sector del petróleo y el gas, donde los clientes han estado luchando para mejorar la productividad en medio de la disminución de ingresos, GE está utilizando Predix para transformar lo que se está vendiendo, cómo se está vendiendo y quién está invitado a la mesa de negociación.

Nuevos servicios para un mercado conservador GE entró en la industria del petróleo y el gas en 1994 a través de la adquisición de la empresa italiana Nuovo Pignone, un fabricante de turbinas, compresores, surtidores, equipos estáticos y sistemas de medición con más de ciento cincuenta años de historia. Poco más de veinte años después, la subsidiaria de petróleo y gas de GE se ha convertido en un negocio que factura unos veinte mil millones de dólares, y vende desde equipos de perforación de petróleo y gas (en tierra y bajo el mar) a turbinas y depuradoras. La compañía se considera un proveedor completo, que opera en toda la cadena de valor del petróleo y del gas: la exploración y búsqueda de yacimientos, la producción, el transporte (a través de oleoductos y gasoductos, petroleros o similares) y almacenamiento de los productos del petróleo en crudo y refinado y el procesamiento de gas natural. Los clientes de GE en los mercados petrolífero y gasístico son conocidos por ser conservadores, una necesidad en esos entornos altamente dinámicos y, a veces, duros en los que trabajan. “Ellos esperan que sean sus colegas los que prueben primero algo nuevo; y si tiene éxito y ven que hay beneficio sin riesgo añadido, ellos se lanzan a continuación”, dice Steve Schmid, director de Producto de GE. Como resultado, GE realiza planes piloto; muchísimos planes piloto. “Les comento a mis clientes los nuevos productos que estamos desarrollando y el plan piloto que estamos realizando con algún operador muy respetado en la industria. Dicen: ‘Fantástico, manténganos al tanto de su evolución y, en cuanto tenga el producto listo y desarrollado, queremos saber los resultados. Estaremos dispuestos a recibir su visita y tomar en consideración su propuesta’. Pero es muy difícil dar ese primer paso –dice Schmid–. Sin embargo, aquellos que lo hacen son los primeros en obtener una ventaja competitiva increíble en el mercado, mientras que los otros van a ir a remolque”. Jeff Monk, director de Grandes Cuentas para América del Norte de GE, añade: “En general, las compañías petrolíferas y gasísticas son muy reservadas con su información. No ven valor añadido en dar a conocer los detalles de sus operaciones, da igual que se trate de

grandes ganancias o de grandes ahorros. Si un cliente puede ahorrar cien millones de dólares como resultado del análisis de datos, es estupendo, pero se preocuparán si ello se pregona, ya que estas empresas creen que sus colaboradores pensarán que no se deberían haber evitados esos costes. Las compañías de gas y petróleo tienen que ponerse de acuerdo con los mercados, que les piden ser más transparentes, y el valor añadido que proporciona el análisis de datos es relativamente nuevo, por lo que esa cuestión se atenúa un tanto”.

Nuevas propuestas de servicios de valor GE cree que Predix puede ayudar a encauzar cuatro de los retos más urgentes de la industria: mejorar la productividad de sus activos, ofrecer una imagen en tiempo real del estado de toda una operación, detener la costosa pérdida de conocimientos de una fuerza laboral que va envejeciendo y crear una plataforma de Internet industrial que atienda las necesidades del cliente. 1. Productividad de los activos. GE ha estado du-

rante varios años desarrollando aplicaciones analíticas para mejorar la productividad y la fiabilidad de sus propios equipos, con la supervisión de los centros mundiales de control de GE. La estrategia de GE consiste en hacer primero un uso propio de estas herramientas y luego extenderlas, para incluirlas en el equipamiento que no sea de su marca. El trabajo de GE con RasGas Company Limited, una de las más importantes empresas mundiales de GNL, es un ejemplo de ese enfoque. La planta de producción de GNL

La estrategia de GE consiste en hacer primero un uso propio de sus herramientas y luego extenderlas, para incluirlas en el equipamiento que no sea de su marca de RasGas en Ras Laffan, Catar –donde se encuentran más de dos instalaciones cruciales–, tiene capacidad para producir aproximadamente treinta y siete millones de toneladas de GNL al año. Los especialistas en equipos y los científicos de análisis de GE que se encontraban monitoreando los componentes de las turbinas de los trenes de potencia (sistemas de propulsión) de producción de RasGas trabajaban en estrecha colaboración con los expertos en operaciones de esa compañía para mejorar ➤ ➤ ➤

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Harvard Deusto Business Review ➤ ➤ ➤ la productividad global de GNL, incluyendo los componentes que no procedían de GE. Esta estrecha colaboración identificó los componentes críticos, el análisis de fallos y los desafíos del procedimiento. En una primera prueba de concepto, el equipo se centró en tres trenes de GNL. Su objetivo principal era demostrar que un conjunto de herramientas de análisis predictivo de próxima generación podrían mejorar la fiabilidad de los activos y la eficacia del mantenimiento, al mismo tiempo que se optimizaban los procesos. En los primeros resultados de la puesta en marcha de la herramienta de gestión del rendimiento de activos (APM, por sus siglas en inglés), el equipo identificó áreas de mejora para evitar derroches significativos en la producción de uno de los trenes, lo que se traducía en una mejora significativa de producción de GNL. En la actualidad, GE y RasGas están

GE quiere ir más allá de ayudar a sus clientes a gestionar el rendimiento de cada una de sus máquinas independientes: busca gestionar los datos de todas las máquinas de una operación entera

trabajando en conjunto para la aplicación de la herramienta APM en la planta completa de Ras Laffan. 2. Productividad de las operaciones. GE quiere ir más allá de ayudar a sus clientes a gestionar el rendimiento de cada una de sus máquinas independientes: busca gestionar los datos de todas las máquinas de una operación entera. Por ejemplo, si un cliente de la industria petrolífera y gasística tiene un problema con un compresor turbo, puede que la causa original del problema sea un intercambiador de calor del compresor. Pero analizar los datos del compresor turbo solo mostrará parte de la historia. “Estamos vendiendo equipos que se ajustan con equipos de la competencia. Nuestros clientes, lo que quieren es que funcione toda la planta, no solo nuestra turbina”, dice Johnson. GE está en conversaciones con algunos clientes acerca de la gestión de datos de los sensores de todas las partes que integran la máquina para su funcionamiento. Los clientes están pidiendo a GE que analice los equipos de otros, porque suponen alrededor del 80% de la maquinaria presente en sus instalaciones. “Quieren que GE ayude a mantener en funcionamiento toda la planta. Nos están diciendo: ‘No me hace ningún bien que mi turbina de gas de diez millones de dólares funcione al 98% de fiabilidad si tengo una válvula que falla y me obliga a parar toda la planta’”, explica Dan Brennan, director ejecutivo de la División de Internet Industrial de GE Oil & Gas. De hecho, el equipamiento de capital intensivo, como las turbinas de gas, ya está bien equipado con sensores y controles de datos. “Está muy bien protegido, para asegurarse de que ofrece fiabilidad”, dice. El equipo de apoyo, de mucha menor inversión, a menudo no justifica el coste de instrumentación y recopilación de datos. Pero el pensamiento de la industria ha evolucionado a medida que el coste de obtener datos de esos activos menos costosos ha disminuido logarítmicamente, abriendo un nuevo mundo de monitorización, examinando el sistema no como una colección de equipos básicos, sino como un ecosistema. En un programa piloto con un importante cliente, GE está analizando los datos en todos sus equipos, los estáticos y los móviles, independientemente de quién sea el fabricante original de equipos de las máquinas. La primera fase se desarrolla en las 160 turbinas de gas que sus clientes tienen repartidas por todo el mundo, a pesar de que solo el 40% de ellas son turbinas de gas fabricadas por GE. GE lo describe como una herramienta “agnóstica”. ¿Cómo se sienten los fabricantes originales de equipos frente a la idea de tener sus equipos supervisados por GE? Erik Lindhjem, director ejecutivo de ➤ ➤ ➤

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GE Digital En septiembre de 2015, GE anunció la creación de GE Digital, fusionando los departamentos digitales de todo su consorcio empresarial en una sola organización. GE Digital integra el Centro de Software de GE, la experiencia global de tecnologías de la información de GE, los equipos de software comercial y la fuerza de seguridad industrial de Wurldtech, una empresa canadiense de ciberseguridad adquirida por GE en 2014. Dirigida por el CDO Bill Ruh, GE Digital es la encargada de explicar Predix y el Internet industrial a sus clientes, sea la que sea la industria a la que pertenezcan, incluyendo petróleo y gas, energía y aguas, producción, minería, salud, transporte y aviación. Para hacer que sea fácil de entender para un profano, GE desarrolló un cuadro de tres fases para explicar cómo funciona: “Get Connected, Get Insights, Get Optimized” (“Conéctate, obtén conocimientos y sácales el máximo provecho”). El lema sirve como resumen. En la fase “Conéctate”, los sensores de las máquinas están conectados en red para enviar datos a la nube, de donde se pueden recoger en lagos gigantes de datos. Una vez allí, en la fase “Obtén conocimientos”, los datos se pueden consultar –¿está la máquina en marcha o no?, ¿han cambiado las condiciones de funcionamiento?…–. La emoción llega durante la fase “Sácales el máximo provecho”, cuando GE emplea aplicaciones sofisticadas para analizar los datos, en busca de oportunidades para que sus equipos sean más eficientes y productivos.

gente en el campo informático, para tratar de igualar la propuesta de valor que GE está introduciendo en el mercado. Debido a que Predix es una plataforma abierta, Palmer, consejero delegado de Herramientas Digitales de GE Oil & Gas, hace hincapié en que GE anima a los desarrolladores a crear aplicaciones que atiendan sus propias necesidades. “Puedo ver un día en el futuro en el que podamos alentar a los demás fabricantes originales de equipos, da igual si se trata de un fabricante de surtidores, ventiladores o válvulas, a participar en el ecosistema Predix y crear aplicaciones para sus propios equipos, así como a utilizar esos datos para mejorar el funcionamiento de sus equipos”, dice. En la industria del petróleo y el gas de hoy en día, las empresas operadoras rara vez comparten datos y colaboran entre sí. “Las operadoras consideran que los datos son una ventaja competitiva”, dice Brennan. Schmid también está de acuerdo, y señala que las operadoras de petróleo y gas se diferencian entre sí por la forma en que operan: “Pueden comprar las mismas herramientas, el mismo tipo de equipo. Y hay muy pocos proveedores. No estamos en un punto en el que

En la industria del petróleo y el gas de hoy en día, las empresas operadoras rara vez comparten datos y colaboran entre sí. “Las operadoras consideran que los datos son una ventaja competitiva”, dice Brennan. Schmid también está de acuerdo, y señala que las operadoras de petróleo y gas se diferencian entre sí por la forma en que operan ➤ ➤ ➤ Línea de Productos de GE Oil & Gas hasta abril de 2015 (software & services general manager de GE Bently Nevada en GE Oil & Gas), reconoce que algunos competidores se sienten más cómodos con la idea que otros. “Creo que hay una inquietud por parte de algunos de los fabricantes originales de equipos competidores de GE acerca de cómo se recogen los datos y de lo que hacemos con ellos. Sin embargo, en última instancia, es el usuario final –nuestro cliente mutuo– el que decide el uso de la tecnología y los datos”, dice Lindhjem. GE hace ver también que sus competidores están explorando en silencio esa misma estrategia, aunque no sea creando ellos mismos los sistemas, sino asociándose con otros proveedores de software. Siemens se ha asociado con SAP, mientras que Solar Turbines, una empresa del grupo Caterpillar, se ha asociado con Uptake, una empresa emer-

vayan a empezar a compartir cómo hacen para que su capacidad operativa les permita ofrecer un menor coste por barril de petróleo que sus competidores. Hoy en día, el único cruce de datos entre operadoras que les interesa es el punto de partida frente a sus competidores en la forma en que operan, pero no comparten la forma en que elevan realmente su eficiencia frente a sus competidores”. Brennan dice que es poco probable que las compañías de petróleo y gas alguna vez compartan los datos en torno a sus actividades de exploración, pero él imagina un día en que puedan estar dispuestas a compartir los datos operacionales. “Tal vez dentro de cinco o seis años podamos empezar a ver empresas más dispuestas a compartir los datos que podrían desbloquear nuevos niveles de colaboración a lo largo de toda la cadena de suministro. Podrían empezar a

La gran apuesta de GE por el análisis de datos aligerar sus bolsillos de datos si se dan cuenta de que pueden aprender unos de otros, y mejorar así la eficiencia de toda la industria”, dice. Un camino a seguir sería mediante el intercambio de datos anónimos. Quizá. “Tengo esa esperanza porque creo que es ahí donde se va a ver el próximo tramo de valor”. GE ya ha comenzado a discutir con sus clientes la idea de ofrecer datos de forma anónima, pero sin mucho éxito. “Les hemos dicho: ‘¿Qué pasaría si usted pudiera ver en qué posición se encuentra con respecto a todos sus otros competidores de la industria de forma completamente anónima?’. Y la respuesta de todos ha sido: ‘Eso estaría muy bien, pero mis datos no van a figurar ahí’”, dice Haynes-Gaspar, a pesar de que, no obstante, se muestra optimista con respecto a que, con el paso del tiempo y con perspectiva, la industria esté dispuesta a aceptar la idea de compartir. “Porque las cosas que les están diferenciando hoy cambiarán en función de cómo el Internet industrial marque el rumbo hacia donde vamos”, dice ella. 3. Apoyo ante el envejecimiento de los trabajado-

res. Una gran parte de la fuerza de trabajo empleada en los sectores petrolífero y gasístico –según algunas estimaciones, hasta un 50%– se habrá jubilado en 2025, llevándose consigo años e incluso décadas de conocimientos específicos adquiridos. “Hay una gran cantidad de conocimiento en la cabeza de la gente que no ha sido digitalizado ni documentado, que se adquiere por la práctica”, dice Brad Smith, responsable de Negocios de la Unidad de Conductos Inteligentes de GE Oil & Gas. Él afirma que algunas compañías que desarrollan operaciones multimillonarias dependen de los conocimientos de apenas unos pocos individuos, conocimientos que pueden ser muy difíciles de reemplazar, lo que supondrá todo un reto para la industria para poder mantener o mejorar la productividad de su personal. El problema de las jubilaciones es más visible en el sector “upstream”: el proceso de exploración, perforación y extracción en los propios pozos de petróleo. Ron Holsey, presidente de Rod-Lift Systems en GE Oil & Gas, explica: “A medida que un pozo comienza su producción, la presión natural del depósito hace que el petróleo fluya a la superficie. Con el tiempo, esa presión natural disminuye y se necesita una presión artificial para extraer el crudo del interior de la tierra. Los ingenieros tienen veinte, treinta o cuarenta años de experiencia sobre el terreno: son ‘los hombres que susurran a las unidades de bombeo’. Pueden acercarse hasta una unidad, oír como cruje, gime y rechina y descubrir cuáles son los puntos de tensión. Si ahora estás en la universidad estudiando para ser ingeniero

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petrolífero, puedes encontrar, tal vez, apenas un capítulo de un libro dedicado a la elevación artificial durante los cuatro años de carrera. Nosotros, simplemente, no disponemos de la siguiente ola de ingenieros que sustituya a los de ahora”. Para contener la fuga de cerebros durante los últimos años, muchas empresas se han visto obligadas a contratar de nuevo a los trabajadores que se retiran para que sirvan como asesores, una práctica absolutamente insostenible. Brennan dice que la industria necesita encontrar el modo de retener y codificar ese conocimiento que se escapa. “Pero también tiene que haber una actualización para que se pueda atraer a nuevos talentos y dotarles de las herramientas, la tecnología y la capacidad de hacer su trabajo de manera eficiente –dice–. Las herramientas que un ➤ ➤ ➤

Para contener la fuga de cerebros durante los últimos años, muchas empresas se han visto obligadas a contratar de nuevo a los trabajadores que se retiran para que sirvan como asesores, una práctica absolutamente insostenible

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Harvard Deusto Business Review ➤ ➤ ➤ doctorado en Ingeniería Petrolífera de 26 o 28 años de edad quiere utilizar son, básicamente, distintas de las preferidas por alguien que está a punto de dejar de trabajar”, añade, señalando que los millennials esperan encontrar herramientas analíticas de última generación a su disposición en el lugar de trabajo. “Cuando yo entré en la empresa tenía mejores herramientas en el trabajo de las que jamás había tenido a mi disposición en casa, pero la mayoría de los empleados que ahora contratamos en GE tienen acceso a mejor tecnología de la que les ofrecemos aquí, y estamos jugando al ‘corre-que-te-pillo’… Lo mismo está sucediendo con nuestros clientes”, asegura Brennan. GE espera utilizar Predix para ayudar a sus clientes de la industria del petróleo y el gas a rellenar esa brecha de talento y conocimiento que puede abrirse, pero hay retos asociados a lo que consiste, básicamente, en suplir la experiencia humana con tecnologías analíticas. Por un lado, la industria es extremadamente lenta en adoptar las nuevas tecnologías. Un problema asociado es que los ingenieros confíen en los datos que les proporcionan. GE tenía software de análisis de pozos que podría determinar si una bomba elevadora estaba operando en su rango óptimo, y ajustar su velocidad para ir más rápida o más lenta para optimizar la producción. A pesar de varios informes y un programa piloto realizado en treinta pozos, que muestra el aumento gradual de un millón de ➤ ➤ ➤

La calculada apuesta de GE por el análisis de datos Hoy en día, la aparición del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) ya no puede ser considerada como un “caballo negro” (el caballo por el que nadie apuesta y gana la carrera). Tampoco se oculta que uno de los principales jugadores del emergente IoT es GE. Pero la mayoría de la gente no solo se pregunta si la apuesta de esta compañía por el IoT dará resultado; se cuestiona también qué es lo que puede significar para su organización jugar una mano así. Afortunadamente, la “gran apuesta” de GE nos da una idea sobre cuatro “transiciones” derivadas del omnipresente flujo de datos derivados del IoT.

• Transición 1. La transición de reactivo a proactivo. El mantra

habitual del IoT es, más o menos, el siguiente: “Con un incontable número de partes interdependientes, cualquier cosa se puede romper, fallar o disminuir en su funcionamiento”. Da igual si se trata de una refinería de petróleo, un motor a reacción o un pequeño parche de material perdido entre los miles de kilómetros de un oleoducto o un gasoducto; nadie duda de que la entropía o el medio ambiente provocarán, en algún lugar, una crisis en el sistema. La razón de ser definitiva del IoT –y en la que GE está invirtiendo a gran escala– es poder dar el aviso sobre qué es, en concreto, lo que se va a romper y cuándo se hundirá su rendimiento, para que los encargados de las reparaciones puedan estar en el lugar correcto en el momento adecuado, y evitar así un fallo catastrófico en los equipos, como el que ocurrió el pasado 23 de octubre en Aliso Canyon, en las proximidades de Los Ángeles, que provocó un desastre natural, económico y de salud pública de proporciones descomunales y que permaneció incontrolado hasta el pasado 18 de febrero.

El concepto de “anticipación” no es nuevo; las organizaciones se han preparado durante mucho tiempo para los problemas: encargando piezas de repuesto de acuerdo con un patrón dado de expectativa de vida útil, revisando los equipos a intervalos periódicos o localizando estaciones de reparación para que el tiempo medio de respuesta se acorte. Pero el trabajo de GE con los sensores de datos subraya, por un lado, la enorme importancia de reforzar la preparación de las empresas, así como, por otra parte, la amplitud de la interconexión de las organizaciones que pueden beneficiarse de ella (y esos son los nuevos aspectos que permite el Internet de las Cosas). En el estudio, esta profundidad y amplitud permiten a GE y otros conocer la manera en que determinadas piezas específicas de equipos y máquinas no están en la media, beneficiándose de estar preparados para (o incluso prevenir) los posibles sucesos adversos. Eso quiere decir que gastan exactamente el tiempo y los recursos necesarios para hacerles frente, ni más ni menos, a diferencia de los desembolsos realizados por otras organizaciones, que destinan costosas precauciones previas (normalmente excesivas), o bien enormes gastos de limpieza después de un fallo desastroso de la maquinaria.

• Transición 2. El análisis ayuda a las organizaciones a realizar la

transición de una visión miope a una holística. GE sabe que, en el mejor de los casos, sus equipos son una pequeña fracción del total de equipos que se emplean en un emplazamiento, aunque todos estos otros componentes trabajen junto con los de GE. Mientras los costes de procesamiento, almacenamiento y comunicaciones mantengan su caída, será viable recopilar datos sobre más y más

La gran apuesta de GE por el análisis de datos

equipos. Combinar los datos de más equipos permitirá a GE ayudar a que sus clientes eviten la miopía analítica, en la que la búsqueda de ganancias aisladas pueda hacer que no se vea una oportunidad mucho más grande. Para GE, este enfoque holístico es lo que les dio pie a trabajar para integrar datos de múltiples clientes, incluida la maquinaria de la competencia. Como era de esperar, GE ha tenido problemas en este punto, ya que a todos les gusta la idea de beneficiarse de los datos de los demás, pero no les hace tanta gracia la idea de compartir los suyos –“la tragedia de los comunes” [teoría económica cuyo concepto fue elaborado por el economista William Forster Lloyd en 1833]–. El potencial está ahí, pero los incentivos no están bien alineados.

• Transición 3. El análisis ayuda a las organizaciones a realizar la transi-

ción de lo físico a lo digital. GE ha sido conocida durante mucho tiempo por sus productos físicos (iluminación, radios, televisores, turbinas, automatización industrial, máquinas, locomotoras, motores de avión, etc.). Sin embargo, la gran apuesta de la empresa por el mundo digital es eso: grande. Enorme, incluso.

Alejarse del enfoque centrado en la venta de productos es un cambio radical (y no es un cambio sin riesgos). Ciertamente, la plataforma Predix ofrece a GE otra forma de conseguir valor añadido, pero, en el caso de GE, el salto completo de los átomos (físicos) a los bits (digitales) no solo es improbable, sino que resulta innecesario: la solución óptima es probable que sea la combinación de ambos, en donde los productos físicos y digitales produzcan su máximo valor mediante el trabajo conjunto. Si se hace bien, GE puede crear un círculo monopolístico virtuoso, físico y digital, que haga que sus clientes integren componentes de GE no solo en sus infraestructuras, sino también en sus procesos. Si se hace mal, GE puede tirar por la borda todo un siglo de experiencia para convertirse, simplemente, en otro vendedor de productos en la nube.

• Transición 4. El análisis ayuda a las organizaciones a realizar la transi-

ción de las personas a las máquinas. Aunque la sociedad compite para construir máquinas cada vez más y más inteligentes, no todos los empleados que se vayan jubilando serán sustituidos por otros trabajadores. O, al menos, no para hacer el mismo trabajo. Esto tampoco es nuevo: el tipo de trabajo que hace la gente siempre está cambiando. Lo que también ha cambiado es la eficacia en la forma de absorber y codificar los “conocimientos salientes”, lo que, para GE, comienza con la captura de una gran mayoría de datos. No todo se podrá utilizar inmediatamente ni eliminará la necesidad de mano de obra. Sin embargo, el análisis de datos cambiará la mezcla de personas que GE necesita en el futuro, a medida que más y más conocimientos operativos se incrusten en los algoritmos.

tiva a no estudiar el análisis de datos también supone hacer una apuesta considerable. Negarse a ir en esa dirección puede que tampoco sea una alternativa segura, ya que los datos de los dispositivos tienen el potencial de redistribuir por completo la fuerza del mercado. Consideremos ahora las probabilidades: GE puede hacer (¡y está haciendo!) mucho para mejorar sus probabilidades de éxito. En lugar de limitarse a esperar a ver qué es lo que va a pasar, GE está trabajando para minimizar la incertidumbre. Este trabajo no es ni espectacular ni glamuroso. Requiere vigilar la gestión de datos y prestar atención a pequeños detalles en infraestructuras gigantescas, además de ajustes culturales. Demuestran su eficacia con pequeños proyectos piloto; hacen un pequeño cambio y vuelven a mostrar de nuevo su eficacia. Cada pequeño paso supone trabajo, pero se va sumando a los beneficios. De esta manera, GE no solo hace que sus probabilidades crezcan: también está haciendo que el posible premio gordo sea mayor. Por lo tanto, su estrategia en el Internet de las Cosas no es, de ninguna manera, un juego de ruleta rusa: es más como una ágil partida de póquer. ¿Qué pueden aprender otras organizaciones al observar la “gran apuesta” de GE? En primer lugar, deben tener en cuenta que GE no parte de cero; tiene un as en la manga. Están sacando ventaja digital a la competencia en activos físicos complementarios. Otras organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus aptitudes iniciales para saber cuál podría ser su única ventaja. En segundo lugar, GE ya ha pagado su apuesta inicial para conseguir un asiento en esta mesa. La compañía tiene una historia de iniciativas de investigación en análisis que le ha dado la experiencia necesaria para poder considerar estas transiciones. Otras organizaciones todavía deben aportar el esfuerzo necesario para generar sus aptitudes analíticas básicas. En tercer lugar, GE conoce sus cartas, y no se marca un farol. Antes de poner sus fichas sobre el tapete, se habían encargado de aprender a qué se jugaba. Aprendieron de los datos existentes sobre plataformas de petróleo para cuantificar el ahorro potencial de cambiar el mantenimiento no planificado al planificado. Aprendieron de los gigantes de Internet que tratan directamente con los clientes, pero reconocieron las diferencias de su propio contexto. Aprendieron usando Predix internamente, para afinar a la perfección sus propias operaciones antes de sacarlo al mercado. Igualmente, otras organizaciones necesitan aprender dónde puede crear la diferencia el análisis de datos… y dónde hay menos potencial.

Entonces, en realidad, ¿está GE haciendo realmente una “gran apuesta”? Apostar implica casualidad y azar, y el futuro de GE en este campo está lejos de ser seguro, por lo que existe la posibilidad de que en este tipo de apuesta se pierda. Pero las cosas tampoco son tan simples. Apostar implica tanto el cálculo de la cantidad que se pone en juego como el de las probabilidades. Consideremos la cantidad: en el caso de GE, el importe de su apuesta en análisis de datos no se puede medir de forma separada. La alterna-

Sam Ransbotham

Profesor de Sistemas de Información en la Carroll School of Management de la Universidad de Boston y editor invitado de MIT Sloan Management Review para el proyecto Análisis de Datos de la Gran Idea.

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Sobre el estudio Este caso es el segundo de una serie de cinco temas producidos por MIT Sloan Management Review que exploran la organización gestionada analíticamente. Este caso se basa, en parte, en entrevistas con doce ejecutivos de GE. Tanto la empresa protagonista como el patrocinador de la serie han revisado este texto antes de su publicación.

➤ ➤ ➤ barriles de petróleo a lo largo de dos años, los clientes de GE no quieren que el software seleccione la velocidad de la bomba por sí solo. “Todavía tenemos que contar con la intervención humana. ¿Por qué? El cliente y la industria son reacios a adoptar las nuevas tecnologías”, afirma Holsey. 4. Beneficios de la plataforma. Predix fue diseñado para ser una plataforma de software, no solo una herramienta para recopilar, analizar y gestionar los datos de los sensores. Se espera que, para los clientes de GE,

El modelo tradicional de venta de GE dentro de la industria del petróleo y el gas se ha basado en productos de alto precio y ha sido transaccional: los clientes compraban máquinas, así como piezas, mantenimiento y contratos de servicio de reparación, a precios fijos, lo que Brennan define como un modelo táctico este enfoque ofrezca varios beneficios. La plataforma cuenta con códigos abiertos y protocolos que permiten a los clientes conectar sus máquinas con mayor facilidad y rapidez al Internet industrial. La plataforma puede acomodar el tamaño y la escala de los datos industriales para cada cliente según sus actuales niveles de uso, pero también ha sido diseñada para ajustar la escala a medida que crezca la demanda. El número y la variedad de aplicaciones relacionadas con Predix no se limitan a lo que GE ofrece. Mientras que los clientes pueden desarrollar sus propias aplicaciones personalizadas para su uso en la plataforma Predix, los ejecutivos de GE están trabajando para construir una comunidad de desarrolladores y crear un nuevo mercado

para aplicaciones que pueda alojarse en la plataforma Predix. Finalmente, la seguridad de los datos –una preocupación para muchas de las empresas que están planteando aplicaciones del Internet de las Cosas– está incrustada en todas las capas de las aplicaciones de plataforma: servicios de habilitación, de orquestación de datos y capas de infraestructura.

Transformar el proceso de venta El modelo tradicional de venta de GE dentro de la industria del petróleo y el gas se ha basado en productos de alto precio y ha sido transaccional: los clientes compraban máquinas, así como piezas, mantenimiento y contratos de servicio de reparación, a precios fijos, lo que Brennan define como un modelo táctico, centrado en la venta de productos. Añadir el software Predix a la operación ha hecho que el proceso de venta sea más complejo y mucho menos basado en el producto, a pesar de que el nuevo software representa una parte relativamente pequeña de la venta: una “pequeña pizca con la que se espolvorea la parte superior de la operación” [como el “topping” de un helado], dice Johnson, vicepresidenta y directora comercial de GE Digital. La fuerza de ventas de GE, por ejemplo, tiene que involucrarse más en conversaciones estratégicas sobre soluciones y herramientas que en las propias características del producto. Los técnicos de software también se tienen que involucrar antes en el proceso de venta. “Ahora, cuando vendemos una bomba electrónica sumergible –dice Johnson–, el gerente de Ventas de Equipos se trae consigo a un ingeniero de aplicaciones que comprenda técnicamente cómo va a funcionar esa bomba en el entorno en el que se va a colocar. Y se necesita exactamente el mismo tipo de aptitudes cuando se está hablando de software. Necesitas saber cómo se integra en la arquitectura global de la solución de hardware, software y servicio. El típico responsable de Ventas de hardware no tiene los conocimientos de Predix para poder tener esa conversación relativa al software”. No es de extrañar que GE haya tenido que hacer frente a la resistencia interna a alejarse de un enfoque de ventas basado en el producto. “Ha provocado, definitivamente, un cambio en la manera en la que nuestro personal de ventas aborda las conversaciones con los clientes”, dice Lorenzo Simonelli, presidente y consejero delegado de GE Oil & Gas. “Instituir técnicas de venta basadas en herramientas de software nos obligaba a embarcarnos tanto en un ejercicio de entrenamiento como en un esfuerzo para inculcar en nuestra organización la pericia necesaria para la venta de software, trabajando con los expertos de GE en la industria que han mantenido relaciones de clientes

La gran apuesta de GE por el análisis de datos durante décadas. Además, este tipo de conversaciones digitales y decisiones de venta implican ahora nuevos clientes participantes. Teníamos que entender estas funciones de manera que cada uno de nosotros pudiera ser un ‘campeón’ del Internet industrial en su respectiva parcela”. GE está descubriendo que su comprador tradicional –normalmente, un vicepresidente de Operaciones o un gerente de la planta– está cambiando también, ya que, cada vez más, el CIO (chief innovation officer) toma ahora asiento en la mesa. En el pasado, los vendedores de GE nunca se relacionaban con los CIO de los clientes en el proceso de venta, que pasaban la mayor parte de su tiempo en los departamentos de Producción e Ingeniería. Pero la venta de software es completamente distinta de la venta de hardware. “Tienes diferentes grupos de interés, como el CIO y el CTO (chief technology officer) que, de repente, entran en el asunto”, dice Johnson. Smith está de acuerdo en que los CIO y los CTO se están convirtiendo en actores fundamentales y tienen que ocupar su espacio en la mesa, a pesar de que todavía cree que la toma de decisiones recae en el COO (chief operating officer). “Las operaciones definirán los requisitos y harán que se llegue a un acuerdo sobre el alcance, ya que los equipos de tecnología de la información no vienen, inherentemente, con la experiencia de campo que sus socios operativos han adquirido gracias a años de práctica –asegura–. Sin embargo, los programas, grandes y pequeños, serán gobernados, adquiridos y gestionados fuera de la organización de tecnología de la información”. De hecho, Johnson dice que los CIO pueden llegar a ser los verdaderos héroes del espacio digital industrial: “Los CIO están empezando a despertar a la enorme oportunidad que tienen en el espacio de la tecnología operativa, en la que tradicionalmente no formaban parte de la toma de decisiones”. Aunque muchos de los clientes de GE Oil & Gas ya están familiarizados con los productos de software de la compañía, Predix añade otra dimensión a la conversación. “En general, lo primero con que nos encontramos es: ‘Bueno, ¿qué es esto del Internet industrial?’”, dice Brennan. Por lo general, a continuación se produce una conversación en torno a la arquitectura del sistema. “Las preocupaciones de los CIO giran en torno a la conectividad –dice Holsey–. El reto es, en lugar de la vieja idea de ‘únelos, apílalos y dispón de servidores en la oficina del cliente’, pasar a ‘¿tengo que trabajar con un sistema localizado en la nube?’”. Los clientes están empezando a entrar en razón; en particular, las empresas estadounidenses. “Han comenzado a cambiar. Ya no dicen: ‘Es la cosa más absurda que he oído, ¡ponerlo en la nube!’; han pasado a: ‘¡Vaya!, el

mantenimiento es más sencillo y no tengo que preocuparme de actualizar mis servidores’. Hay mucha más aceptación ahora”, dice Holsey. Sin embargo, piensa que se tardará entre otros tres y cinco años para que se convierta en algo normal: “Entonces ya no será una cuestión de si nube o no nube…”. Las fuerzas de ventas de GE se han ido dando cuenta de que una de las propuestas de valor más importantes que tenían que ofrecer a sus clientes era la creación de lagos de datos situados en la nube, que permiten el intercambio de información y su análisis. “Hoy, estos sistemas no hablan. Pero, con Predix, los clientes son capaces de tener un lago de datos, con sus datos en un almacén central”, explica Haynes-Gaspar. Como resultado, las empresas operadoras de petróleo y gas, con operaciones en las más diversas partes del mundo, pueden ofrecer a sus operadoras locales compartir datos vitales para la resolución de problemas. Venta por piloto. Para GE, un piloto es, con fre•cuencia, un paso esencial del proceso de adopción del

sistema. A principios de 2015, GE desarrolló un programa de cuatro semanas de trabajo con una de las mayores compañías energéticas del mundo, que quería reinventar la forma de gestionar su equipamiento estático; en concreto, sus tanques de almacenamiento utilizados durante el procesamiento de ➤ ➤ ➤

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Harvard Deusto Business Review ➤ ➤ ➤ petróleo y gas. Al igual que otros productores, esta empresa gasta grandes sumas en mantener estos activos a salvo de la corrosión y otras amenazas; pero, como no cuenta con instrumentos apropiados, las inspecciones son poco frecuentes: por lo general, tan solo una vez cada dos o tres años. GE ha creado Predix para ayudar a sus clientes a replantearse la forma en que se gestiona ese aspecto. Durante ese período de cuatro semanas, los desarrolladores de GE se reunieron con los técnicos de sus clientes expertos en la materia, ingenieros de corrosión e ingenieros de fiabilidad. Al final de las cuatro semanas, GE había desarrollado una herramienta de software con forma de guion en un conjunto estático de pantallas. El cliente podía usar las pantallas para “caminar a través de” la forma en que sus ingenieros de fiabilidad podrían utilizarlas para gestionar mejor sus activos estáticos. Aunque el proyecto fue exitoso en sí mismo, también ofreció a GE una forma de tratar más extensamente futuros compromisos. GE espera tener a principios de 2016 reservas de otros tres clientes para trabajar en proyectos piloto –a los que Brennan se refiere como “una ligera prueba de concepto”– para las propuestas de Predix. Los ejecutivos de GE ven los pilotos como una forma de atraer a los clientes a sus fuerzas de ventas. “Para llegar a alguna parte dentro de la industria petrolífera y gasística necesitamos ayuda para poder vender. Necesitamos voces de clientes que cuenten historias de éxito, o no nos vamos a sentar a la mesa con la credibilidad que precisamos. Por eso necesitamos incitar a nuestros clientes a que quieran hacerlo”.

cemos la suscripción a una aplicación que cuenta con un conjunto de análisis para ayudar a hacer eso, entonces se trata de un precio basado en los resultados”. Holsey dice que el modelo de precios está pasando de un gasto de inversión que agrupa equipos con servicio y software a un modelo de gastos operativos. “Tenemos algunos clientes que, en realidad, no quieren comprar equipos. Ellos solo quieren que aparezcamos y pagarnos según la producción. Es un contrato de servicio que engloba equipamiento, servicios, software y todos los análisis”, dice. Él piensa que eso supone para GE demostrar que obras son amores, y no buenas razones. “Si aumentamos, por ejemplo, el consumo de energía por ‘x’, recibimos un dólar; si es por ‘y’, obtenemos uno y medio”, dice, advirtiendo que los clientes están cada vez más abiertos a este tipo de

basados en resultados. Cuando un clien•te Precios compra un motor de avión o una turbina de gas de

alta resistencia, suele firmar un contrato de servicio con GE de entre diez y quince años de duración que permite a la compañía conectarse a esa máquina y supervisarla, realizar el diagnóstico y el mantenimiento básico y proporcionar reparaciones a intervalos prefijados. Si GE mantiene el equipo en funcionamiento dentro de un umbral acordado, la empresa recibe una prima. Esta fijación de precios basada en los resultados también se puede aplicar a la cobertura de las máquinas no proporcionadas por GE. En el futuro, GE utilizará un modelo de suscripción para comercializar su software, y así dependerá menos de los modelos de licencia tradicionales. “Creemos profundamente que los modelos de suscripción son el futuro, por lo que estamos tratando de elaborar suscripciones que tienen un precio basado en el valor de lo que cumplen –dice Johnson–. Si estamos hablando de sacar el coste fuera del acuerdo de servicio, y ofre-

arreglo y a compartir los datos necesarios para establecer las medidas de referencia que hagan funcionar el modelo. “Pero, para que podamos utilizar esos análisis, los clientes nos están pidiendo que arriesguemos un poco por nuestra parte, y esa es la diferencia que hemos notado en el mercado”, dice Holsey. En lo que GE se puede echar al barro es al tratar de adjudicar valor a lo que los operadores de petróleo y gas ponen sobre la mesa. “Con una empresa como GE, nuestra propiedad intelectual es un activo muy tangible: igual que un dibujo se puede mirar, una pieza de maquinaria también se puede ver y tocar. Pero, para una empresa operadora de petróleo y gas, su propiedad intelectual es la forma de operar. Así que, cuando participan con GE en un programa como este, respetamos el hecho de que nos están dando ideas

La gran apuesta de GE por el análisis de datos sobre sus operaciones, y esa es realmente su propiedad intelectual”, dice Monk, director de Grandes Cuentas para América del Norte de GE. Al acordar fijar los precios según los resultados, los clientes también deben ceder parte del control a GE. “Si vamos a trabajar con un contratista de perforación de petróleo y gas y hay compromiso para reducir, en cierta medida, el tiempo no productivo, entonces debemos tener algún tipo de contrato, tanto con la empresa perforadora como con la empresa petrolera contratante, para saber hasta dónde podemos intervenir. Por ejemplo: ¿a qué datos podemos tener acceso? o ¿qué influencia operativa tenemos para preguntar sobre el tiempo de inactividad previsto?”, dice Jeremiah Stone, director general de la División de Datos de Inteligencia Industrial de GE Digital.

que los incondicionales de la gran tecnología son muy buenos en el análisis de datos históricos y en áreas como la inteligencia artificial, Brennan añade que el trabajo de conexión y supervisión de los grandes volúmenes de datos en tiempo real no es su punto fuerte. La experiencia en fabricación de GE, dice, es también una ventaja en el mercado, especialmente frente a las empresas tradicionales de tecnologías de la información, que tratan de adaptar su software empresarial de tecnología de la información a un entorno de tecnología de operaciones de industria pesada. Lo que, sin embargo, le hace perder el sueño a HaynesGaspar son las ágiles empresas emergentes de Silicon Valley que se están introduciendo en ese hueco (y que reciben toda la atención por parte de las empresas de capital riesgo). Un ejemplo de ello es una nueva empresa que ofrece herramientas situadas en la nube para optimizar la producción de las compañías petrolíferas y gasísticas. “Estos chicos, que acababan de doctorarse en Matemáticas avanzadas en Stanford, vinieron a

Tanto la tecnología tradicional de la información como quienes manejan la tecnología operativa podrían haber representado una amenaza competitiva para el negocio emergente en el Internet industrial de GE. Pero los ejecutivos de GE no se preocuparon demasiado por estos competidores porque hacen movimientos muy visibles La carrera para liderar el Internet Industrial Para GE, su gran apuesta en datos coincidió con la inversión generalizada en el Internet industrial. El gasto global en el Internet industrial fue de veinte mil millones de dólares en 2012, y los analistas preveían que la cifra se dispararía hasta alcanzar los 514.000 millones en 2020, con una creación de valor de cerca de un billón 300.000 millones de dólares [1.300.000.000.000]4. Tanto la tecnología tradicional de la información como quienes manejan la tecnología operativa podrían haber representado una amenaza competitiva para el negocio emergente en el Internet industrial de GE. Pero los ejecutivos de GE no se preocuparon demasiado por estos competidores porque, dicen, estas empresas hacen movimientos muy visibles. Si bien reconocen

hablar con nosotros y nos dijeron: ‘Sois grandes, GE. ¿Por qué no dejáis que nosotros nos encarguemos del análisis de datos y vosotros seguís siendo los-chicosde-las-máquinas?’… Su arrogancia era impresionante, pero, un año más tarde, su empresa ya estaba valorada en cien millones de dólares”, dice Haynes-Gaspar. Puede que no tengan los miles de millones de dólares de GE, pero ya han recibido millones en forma de acciones preferentes cuando apenas han dado sus primeros pasos, lo que, “enfocado de la forma correcta, podría suponerles conseguir rápidamente su cuota de mercado”, dice la gerente general de Software y Servicios de GE Oil & Gas. De hecho, más de mil seiscientos millones de dólares de capital riesgo se han inyectado ya en el Internet de las Cosas, concretamente para capitalizar inversiones en software, datos y análisis de ➤ ➤ ➤

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Harvard Deusto Business Review ➤ ➤ ➤ oportunidades. “A mí también me quita el sueño”, dice Brennan. A pesar de la inversión de GE de mil millones en el Internet industrial, la empresa no quiere caminar sola, y desea asociarse con empresas emergentes. “No podemos hacer todo por nosotros solos, ni tampoco debemos. Hay cosas en las que tenemos que ser los mejores, sin reservas; y hay áreas en las que debemos asociarnos”, dice Haynes-Gaspar. En GE quieren ser “los mejores, sin complejos, en análisis de datos. “Ahí es donde estamos haciendo nuestra inversión orgánica”. Ella cita los mercados y sistemas de comercialización de petróleo y gas como un ejemplo de espacio en el que GE no tiene conocimientos y, por tanto, prefiere asociarse con empresas que sí los tiene. GE tiene la intención de construir una gran base de socios para crear juntos un ecosistema robusto capaz de gestionar

Como GE sigue incrementando bajo su administración, cada vez más, la gestión de datos de sus clientes, eso va a hacer que se desarrollen nuevos tipos de modelos de negocio todos los aspectos de cualquier operación de un operador de petróleo y gas a través de Predix. “Esa es la revelación”, dice Haynes-Gaspar. GE tiene, además, una ventaja muy significativa sobre las empresas emergentes: profundas relaciones establecidas con la práctica totalidad de las empresas industriales importantes que se puedan encontrar en el punto de mira de sus competidores. “Sí, en el pasado puede que hayamos sido percibidos como ‘grandes y lentos’. Puede que no hayamos tenido la misma reputación que las ágiles empresas emergentes de Silicon Valley, pero tenemos acceso a los clientes”, dice Brennan. “Con la creación de GE Digital, ahora tenemos acceso a los recursos a una escala que nos permitirá acelerar la innovación en torno a los principales problemas de nuestros clientes. Creemos que esta

combinación de velocidad y acceso al cliente es lo que nuestros competidores no podrán alcanzar”.

El futuro Simonelli dice que los días en que GE era vista únicamente como un proveedor de equipos han quedado atrás: “El software nos ha situado en la mesa como un socio real, en el centro mismo del debate que nuestros clientes están tratando de establecer en torno a los resultados. Vamos a estar ahí durante todo el ciclo de vida de un proyecto y su resolución, de veinte a treinta años”. Sin lugar a dudas, como GE sigue incrementando bajo su administración, cada vez más, la gestión de datos de sus clientes, eso va a hacer que se desarrollen nuevos tipos de modelos de negocio. “En lugar de ‘activos bajo gestión’, los nuevos parámetros se convertirán en ‘datos bajo gestión’”, dice Stone. Él prevé un futuro similar al adoptado por los equipos de financiación comercial de GE. “De hecho, ellos crearon un ‘conducto’ para los negocios de maquinaria, gracias a la actividad de capital. Creemos que Predix puede desempeñar ese mismo papel, igual que demostramos la importancia de un enfoque industrial digital”. “La carrera ha comenzado”, dice Schmid, admitiendo que, siendo realistas, GE está dando apenas los primeros pasos de un camino muy largo. “En primer lugar, GE necesita ser considerada como una empresa líder en el terreno del software de la empresa industrial”. Los ejecutivos de GE creen que la compañía puede seguir los pasos de Google y convertirse en la principal plataforma del Internet industrial (y en menos de los diez años que le llevó a Google alcanzar esa posición). “Creo que nuestras ganas de invertir, combinadas con las lecciones que hemos aprendido por el lado del cliente, nos deben permitir hacerlo en menos tiempo, pero este es un viaje que ya hemos comenzado. Primero tenemos que continuar nuestro camino para ser un gran proveedor de aplicaciones”, dice Brennan. ■

“Caso práctico. La gran apuesta de GE por el análisis de datos”. © Massachussets Institute of Technology, 2016. Todos los derechos reservados. Distribuido por Tribune Content Agency, LLC. Este artículo ha sido publicado anteriormente en MIT Sloan Management Review con el título "GE’s Big Bet on Data and Analytics".

Referencias 1. Predix es una marca registrada por General Electric Company.

2. LaWell, M. “Building the Industrial Internet With GE”. Industry Week, 5 de octubre de 2015.

3. Higginbotham, S. “BP Teams Up With GE to Make Its Oil Wells Smart”. Fortune, 8 de julio de 2015.

4. Floyer, D. “Defining and Sizing the Industrial Internet”, 27 de junio de 2013, http://wikibon.org.