"Más información, decisiones más lentas. ¿Esto es normal?"

Pasé el fin de semana investigando una empresa llamada Palantir.

Más allá de su deslumbrante tecnología de IA y esa obsesión estadounidense por la innovación tecnológica como solución universal, intenté ver la esencia...

Y algo puedo compartir ahora mismo: lo que necesitamos no es tecnología, sino un cambio en nuestra forma de pensar.

Les soy honesto: al principio no entendía qué tenía de especial Palantir.

¿Valuación de $175B? ¿Cientos de clientes?

"¿No será solo otra plataforma de datos carísima?"

Pero al revisar sus documentos, conferencias y casos de éxito... me di cuenta de que había algo diferente.

26+2 años en la misma empresa, el mismo problema

Déjenme empezar con mi historia.

En Samsung Electronics Chile, liderando un proyecto conjunto de innovación gerencial en el área de SCM para Latinoamérica, los datos fluían en tiempo real entre las plantas de suministro de distintos países, la casa matriz, y las tiendas y bodegas de clientes en Santiago, São Paulo, Bogotá, Lima, Miami...

El G-SCM y ERP funcionaban naturalmente, y los dashboards eran herramientas magníficas que, para quien sabía usarlas, permitían revisar todo en tiempo real.

Pero cada lunes por la mañana, en la reunión, la misma pregunta se repetía:

"Bueno... ¿y ahora qué hacemos?"

Sabíamos que faltaba inventario, pero ¿quién actúa? ¿cuándo? ¿cómo?

El tipo de cambio se disparaba, pero ¿subimos precios o reducimos volumen? ¿Qué hacemos con las ventas a distribuidores? ¿Y con el inventario?

Teníamos montañas de datos, pero las decisiones seguían dependiendo de nuestras cabezas y de Excel.

Han pasado 28 años. La esencia del problema no ha cambiado y, tal vez ahora mismo, o incluso en el futuro, seguirá siendo un dilema aún más complejo.

¿Qué hace diferente a Palantir?

Les comparto tres cosas que descubrí.

Primero: diseñan 'decisiones', no 'datos'

Lo que Palantir llama 'Ontology' al principio me pareció complicado.

Pero la esencia es simple:

"¿Qué decisión debemos tomar?" → Esto se define primero "¿Qué datos necesitamos?" →

Luego se conectan

Las herramientas de BI tradicionales te muestran "¿qué pasó?"

Palantir te dice "¿qué debes hacer ahora?"

Por ejemplo, cuando hay un problema en la cadena de suministro:

• Forma tradicional: revisar 20 dashboards → llamar/escribir a 5 personas → reunión de 2 horas → ejecutar en 1-4 semanas

• Palantir: "Contacta al proveedor B (razón: ...)" ejecución en 30 segundos

Segundo: no vende IA, vende 'confianza'

Cuando salió ChatGPT, yo también me emocioné como todos.

Pero cuando le decías "la IA dice esto", siempre venía la misma pregunta:

"¿Y cuál es el fundamento? ¿Qué datos revisó?"

La razón por la que AIP (AI Platform) de Palantir creció 71% en el segmento comercial de EE.UU. después de su lanzamiento en 2023 es sencilla:

Cada razonamiento de la IA viene con 'evidencia rastreable'. Con un clic puedes ver todo el flujo de "¿por qué llegó a esta conclusión?"

En el mundo empresarial, lo que necesitamos no es 'IA inteligente' sino 'IA explicable'.

Tercero: no 'vende', 'co-crea'

La forma de vender de Palantir me impresionó mucho.

En lugar de presentar un contrato de 6 meses, proponen:

"Trabajemos juntos 5 días"

●   Traen los datos reales del cliente

●   Resuelven un problema real juntos

●   En 5 días muestran un prototipo funcionando

●   Y preguntan: "¿Seguimos?"

98% de retención de clientes. No es casualidad.

Entonces... ¿qué hacemos nosotros?

Al principio pensé:

"¿Necesitamos construir un sistema como Palantir?"

No~op~o

Lo que necesitamos no es la plataforma, sino 'pensar como Ontology' basado en la existencia esencial.

Les comparto 3 cosas que intenté:

Paso 1: Definir las decisiones primero

En su próxima reunión estratégica, empiecen así:

"¿Cuáles son las 10 decisiones más importantes que tomamos?"

Ejemplo de mi equipo:

●   ¿Qué producto aumentar? (cada viernes)

●   ¿A qué cliente dar descuento? (inicio de trimestre)

●   ¿En qué mercado invertir? (fin de año)

Y para cada decisión:

●   ¿Qué datos necesitamos?

●   ¿Quién decide?

●   ¿Con qué frecuencia?

Con solo hacer esta lista, ya tienen el 80% resuelto.

Paso 2: Conectar datos con acciones directamente

Todos tenemos muchos dashboards.

El problema es lo que sigue:

"Falta inventario" → ¿Y entonces qué? "Bajó la satisfacción" → ¿Quién hace qué? "Ventas bajas por tienda/producto en distribuidores" → "¿Por qué nos debe importar el inventario que ya vendimos?"

Lo que hice:

●   Alerta de inventario bajo → botón [Pedido urgente] justo al lado

●   Reporte de quejas → [Agendar entrevista] generado automáticamente

●   Inventario/ventas del cliente → resultado de nuestro negocio

Reducir de 3 clics a 1. Pequeño pero gran cambio.

Paso 3: Empezar pequeño (no transformación total)

¿Transformación digital de toda la empresa? 70% de probabilidad de fracaso.

En cambio:

"Un equipo, un problema, 30 días"

Ejemplo: problema de retrasos en SCM y logística

●   Semana 1: definir 10 decisiones

●   Semana 2: conectar datos (Excel está perfectamente bien)

●   Semana 3: automatización simple

●   Semana 4: validar y expandir a otros equipos

Palantir también empezó con un solo equipo de la CIA.

Lo que aprendí recientemente en Latinoamérica

Trabajando en América Latina descubrí algo:

"La tecnología es universal, pero los problemas son contextuales"

Mismo G-SCM, ERP, RPA, pero cada país con su realidad. Ejemplos simples:

• México: el abuso de distribuidores monopólicos, la maldad oculta del reshoring 

• Chile: la guerra de marcas en el lodo con distribuidores todopoderosos 

• Brasil: estructura de importación donde no se puede ganar sin ensamblaje local

Es decir, cada 'Ontology' debe estar basada en una estructura de toma de decisiones personalizada para maximizar la ejecución y operación organizacional.

El genio de Palantir está justo ahí. Una plataforma, pero que permite a cada cliente definir su problema de manera completamente diferente.

Una pregunta para ustedes

Yo también sigo aprendiendo, sigo en ensayo y error.

Por eso me interesa conocer su experiencia:

1. ¿Cuáles son las 3 decisiones más importantes en su organización?

2. ¿Qué tanto contribuyen realmente los datos a esas decisiones?

3. ¿Cuánto tiempo pasa desde la decisión hasta la ejecución?

Si lo comparten en los comentarios, me encantaría conversar e intercambiar experiencias.

Después de estudiar a Palantir, tengo una convicción:

"Las organizaciones que sobrevivirán hasta 2030 no serán las que 'reportan' datos, sino las que 'deciden' con datos y ejecutan como taquiones"

¿De qué lado está su organización?