Ideas innovadoras para una mejor práctica de negocios

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1 Ideas innovadoras para una mejor práctica de negocios ISSN Volumen V, Marzo de 2007 El Portafolio de Productos en el Mercado de Consumo Masivo - Parte II Demián Siburi Pág. 3 Data Mining y Generación de Valor en la Firma Ezequiel Sapoznik Pág. 10 Gestión por Competencias e Integración de Sordos en Empresas Privadas Cristina Minolli Pág. 14 La Naturaleza de las Primas de Control Empresario Opciones Reales? Santiago Fidalgo y José Pablo Dapena Pág. 24

2 Revista académica en temas de Management, editada por el Centro de Investigaciones en Management, Entrepreneurship e Inversiones. Distribución gratuita en la comunidad de negocios. Editores José Pablo Dapena, Universidad del CEMA (Editor) Marcos Gallacher, Universidad del CEMA (Co-editor) Enrique Yacuzzi, Universidad del CEMA (Co-editor) Consejo Editorial Luisa Montuschi Universidad del CEMA Alejandra Falco Universidad del CEMA Carlos Barbosa Pontificia Universidad Católica Argentina, Universidad del CEMA, y Laboratorios Bagó Ignacio Bossi Universidad del CEMA e IdeAction Fernando Doria Universidad del CEMA, Universidad de Saint Thomas y Johnson & Johnson Carlos Olivieri Universidad del CEMA y Repsol-YPF Gerardo Heckmann Universidad Nacional de Córdoba y Universidad del CEMA. Crédito tapa Ana Broglia Los artículos provienen de colaboraciones espontáneas y a pedido de profesores, académicos y profesionales y están sometidos a referato. Invitamos a colaborar con artículos y propuestas a través de la dirección de mail: Especificaciones sobre los mismos pueden ser encontradas en 1

3 Los proyectos requieren para su desarrollo de la voluntad de personas con iniciativa, y que a lo largo de diferentes momentos del tiempo persisten porque creen realmente en lo que están haciendo. La presente es el número correlativo catorce en las ediciones de esta revista, y con el presente finaliza mi ciclo como editor, para ceder esta responsabilidad a un excelente profesional, uno de los actuales coeditores, quien a partir de la próxima edición le estará imprimiendo su sello a esta publicación. Es buena la renovación, como así también la posibilidad que diferentes visiones puedan enriquecer un producto en el que realmente creemos. Por eso no puedo darle menos que la bienvenida y desearle la mejor de las suertes, para beneficio de los lectores y de la comunidad empresaria. La presente edición entrega la segunda parte del artículo sobre portafolio de productos de consumo masivo, focalizado en la selección de los formatos óptimos. El segundo artículo da cuenta sobre la importancia del análisis de data mining o utilización de datos en el proceso de soporte para la toma de ecisiones en la firma, a través de técnicas estadísticas. Proponemos como tercer artículo un trabajo que trata sobre la integración de sordos dentro de la firma, y su relación con la técnica de gestión por competencias. Finalmente presentamos un artículo que trata sobre las primas de control corporativo en los procesos de fusiones y adquisiciones, y su interpretación a través del enfoque de opciones reales Una vez más, esperamos que puedan disfrutar de la propuesta de esta edición. El Editor 2

4 EL PORTAFOLIO DE PRODUCTOS EN EL MERCADO DE CONSUMO MASIVO PARTE II RESOLVIENDO LA ECUACIÓN Por Demian Siburu PORTFOLIO ÓPTIMO PARA EL CLIENTE Desde la entrega anterior el análisis se ha centrado en cuál es el Portfolio Óptimo para la Marca; sin embargo, no se podrá concluir en esto si no está alineado con los conceptos que definen cuándo un Portfolio también es óptimo para el Cliente (cadena, tienda, negocio, etc). Para ello, se deben contestar dos preguntas claves desde la posición del Cliente: - Qué existe en el Mercado y en base a ello: me está faltando algun SKU 1? - Qué SKUs son improductivos y deberían ser eliminados? Qué existe en el Mercado y en base a ello: me está faltando algun SKU? Un cliente puede determinar si le está faltando algún SKU en su portfolio al - Revisar y comparar el portfolio/coverage del mercado y el canal versus su propio portfolio/coverage. - Identificar las futuras y nuevas introducciones de producto de los proveedores. - En el caso de que los datos existan, priorizar ventas (mercado canal cadena) en base a volumen o facturación para identificar los más importantes productos que puedan estar faltando. Sin embargo, es importante resaltar que al 1 La sigla SKU Single Key Unit representa...cada uno de los elementos de opciones que existen en el mercado para una marca, siendo individualizables y diferenciables del resto del portfolio momento de introducir un nuevo SKU, el Cliente debería entender a detalle cómo éste podría impactar en costos y complejidad en el sentido de:. - Si el nuevo SKU o producto requerirá utilización adicional de espacio de góndola (Shelf Space). - Si el producto es fácil de manejar y vender (merchandise) en la tienda. - Costos de manejo (handling costs) mediante la estimación de volúmenes y procesos. - Procesos que pueden o deben ser automáticos o manuales. - Oportunidades de Cross Docking. - Si el delivery puede ser realizado directamente a la tienda y de ser así cuáles pueden ser los beneficios potenciales. - Cómo el producto debe ser manejado en el depósito (pallets, etc.). - Manejos y/o mantenimiento especiales. Qué SKUs son improductivos y deberían ser eliminados? La productividad de un SKU y su rango puede ser determinada utilizando una variedad de métodos. Se podría resumir en tres herramientas de análisis que pueden utilizarse separadamente o complementariamente. En cualquiera de los casos, debe revisarse a partir de un análisis de sensibilidad antes de realizar cualquier recomendación de desliste. Los tres análisis a seguir son: - Análisis de ventas acumuladas o bien 3

5 llamado 80:20 o Pareto. - Contribución al Performance Financiero. - Productividad. Un SKU puede ser identificado como improductivo y es un potencial candidato a ser dado de baja si: - Se encuentra en la cola del análisis de Ventas acumuladas - Está en el bottom 20% del análisis de contribución financiera - Está en los cuadrantes inferiores del análisis de Productividad Sin embargo, antes de que se tome la decisión de dar de baja o deslistar un SKU, debe verificarse la misma de acuerdo al listado siguiente. Si en alguno de los puntos existe una respuesta positiva, el retailer debería considerar mantenerlo. - Variedad (no duplicación) - Conocimiento Espontáneo (Spontaneous Awareness) - Alto nivel de uso (High Usage Level) - Alta Lealtad - Fuerte seguimiento regional (Strong Regional following) - Bajo costo de mantenerlo (Low Cost of Keeping) - Parte de la inversion de estrategia de crecimiento (Part of investment of growth strategy) - El SKU está creciendo - Impacto en la imagen corporativa es alto EL PROCESO En base a los conceptos anteriores y como conclusión de los mismos, se desarrolló un proceso decisorio formal que revisa, analiza y sugiere la eliminación o ingreso de un SKU al portfolio de una marca. Define para ello un paralelismo entre el análisis de una unidad de negocio dentro del portfolio de una empresa, con el análisis de un SKU dentro del portfolio de una Marca. Se definió una estructura base que está conformada por 5 pasos fundamentales, los cuales se detallan en la figura adjunta, como el objetivo buscado en cada uno. Es clave completar cada paso antes de moverse al siguiente, ya que la decisión tomada en cada uno influencia al proceso aguas abajo. A continuación se desarrollará cada etapa en particular: Perfil de Marca (Brand Profile) Objetivo: Revisar el perfil de la marca a partir de una clara definición de la Visión y Misión de la misma, sus fortalezas y debilidades, de manera de conceptualizar claramente la razón de ser de la marca, su posicionamiento, sus oportunidades y amenazas y el target buscado. Esto es clave para tomar correctamente el conjunto de decisiones en los pasos siguiente. Análisis Financiero Inicial (Initial Finance Analysis) Objetivo: Realizar un primer filtro de SKUs a analizar basándose en una revisión financiera que identifique las mayores áreas de oportunidad en el portfolio actual. Para ello se graficará en un chart de dos variables, al Margen Bruto de cada SKU del portfolio junto al % del volumen de la marca que representa. Se seleccionaron estas dos 4

6 variables debido a que congregan su aporte económico a la marca, junto a su importancia en términos de volumen. Una vez definido los mínimos críticos de cada una de las dos variables que conforman el pasa - no pasa del filtrado inicial, se identificarán aquellos SKUs que no alcanzan los mismos. Estos conformarán el primer conjunto de SKUs under focus, es decir, dónde se focalizará el sistema en primera instancia. Es importante especificar los supuestos que construyen los mínimos críticos de manera de respaldar fuertemente el proceso subsiguiente. Análisis Estratégico (Strategic Analysis) Este paso es esencial en el proceso y reúne un conjunto de supuestos de alta incertidumbre, sólo soportables por una detallada búsqueda de información (data searching). Al tomar una decisión de inclusión o exclusión dentro del portfolio, siempre se sugiere una razón estratégica que aglomera una serie de subjetividades. Buscando minimizar los potenciales errores de abordar el concepto estratégico de la marca en un conjunto, se disgregará este punto en tres columnas clave, siendo éstas estudiadas a su vez en función de los canales de comercialización utilizados: a) Análisis Consumidor b) Análisis Competencia c) Análisis Clientes a) Análisis del Consumidor: En el caso del análisis del Consumidor, la intención es diferenciar a los SKUs en función de la relación SKU-Consumidor en base a su proceso decisor de compra. Siempre debe recordarse que los elementos clave de la marca son comunes a todos los SKUs, por lo que en este caso se busca identificar los atributos adicionales propios del mismo, que llevan al cliente a elegirlo versus otro SKU de la marca en la góndola. En general se encuentran polarizados entre Loading/Loyalty (Carga / Fidelidad) vs Out of Pocket/Trial (Precio por producto / Prueba). El primero es típico de productos con alto contenido o conteo, dónde la marca busca cargar al consumidor con producto, reduciendo la frecuencia de opción de la competencia. El consumidor a su vez busca reducir la frecuencia de compra u obtener un beneficio en precio por unidad. Loyalty sigue el mismo concepto pero le adiciona la intención del comprador de generar sobre-stocks debido a que está satisfecho con la marca y no tiene intención de realizar el proceso de compra en forma frecuente. En el caso de Out of Pocket (OOP) la marca busca llegar a aquel consumidor que no desea o no puede desembolsar grandes cantidades de dinero por el producto, por lo que se diseñan SKUs de poco contenido o conteo. Obviamente, la frecuencia de compra se incrementa, como así también la opción potencial de la competencia. Sin embargo, en general, el costo por uso es mayor frente al de los SKUs diseñados para Loading o Loyalty. El punto de entrada a una marca suele estar dado por un fenómeno de Trial o Prueba que suele estar basado en un umbral de riesgo a superarse a partir de varios factores de comunicación de atributos de marca y/o precio. Es en este último donde se centra el diseño de SKUs para Trial, que si bien no son Muestras ni Sampling, conforman una cartera de productos de poco conteo o contenido, de manera de minimizar el factor riesgo del consumidor a partir del precio final de la opción (out of pocket). Como puede observarse, el diseño de SKUs para Trial o Out of Pocket son similares en su concepción final, por lo que no tendría sentido separar uno del otro para nuestro análisis. Lo mismo ocurre con Loyalty-Loading. Por otro lado debe mapearse el conjunto de canales de venta que confluyen en una misma estrategia de comercialización y diferenciable a su vez del resto de los grupos. Para ello se definirán en forma inicial: Hipermercados, Supermercados, Self-services (3 cajas) y High Frecuency Stores o Tradicionales Minoristas (almacenes, kioskos, etc). Por lo tanto, el análisis a realizar en este punto, es identificar los sub-nichos del negocio en función de estas variables (Loading/Loyalty vs OOP/Trial) y de los distintos canales de venta (Hiper/Super/Self/HFS), buscando graficar el conjunto de SKUs de la marca dentro de los mismos y así obtener la siguiente información: - Cuáles SKUs comparten el mismo subnicho? - Cuáles SKUs son particularmente exclusivos de un nicho? 5

7 - Cuáles Nichos no contienen SKUs? - Cuál es la relación o cercanía de Perfil entre distintos SKUs? La intención final es doble: 1) Identificar aquellos SKUs que comparten el mismo sub-nicho y medir de alguna manera su intersección de perfil de producto de manera de llamarlos Partners. 2) Identificar sub-nichos libres que puedan ser oportunidades para incluir o explotar SKUs actuales. Partners es la definición de cualquier par de SKUs que comparten el mismo sub-nicho y cuya intersección de perfil supera un 75%. Estos pares son la base del análisis del SKU Optimization, ya que los pasos siguientes se centrarán en identificar cuáles son las oportunidades de re-asignación de ventas de un SKU con el otro sin afectar su razón estratégica dentro del portfolio de la marca. El objetivo final no es otro que identificar los Partners de cada uno de los SKUs definidos en el paso anterior y catalogados como under focus o bajo estudio, ya que no superaron el filtro inicial. Sin embargo, el hecho de encontrar que alguno de estos SKUs identificados en el primer paso, es un producto exclusivo de un sub-nicho y existe la intención clara de soportar el mismo, deberíamos cuestionar la selección del paso anterior y quizás no considerarlo en el análisis. b) Análisis de la Competencia: En este punto la intención es mapear en varias variables, cada uno de los SKUs de la marca en estudio, como así también cada uno de aquellos que conforman el portfolio de las marcas que compiten directamente con ésta. De esta manera, puede inferirse cuál es la importancia de cada SKU en la estructura competitiva, más allá de la importancia económica o de la estrategia de llegada al consumidor del SKU. Las variables elegidas son las siguientes: - Value Share o Participación de marcado en facturación vs Distribución Ponderada (Weighted Distribution) - Pricing en relación a la media vs segmentación por tamaño/ conteo/ volumen/ contenido. que se analizarán en forma separada según el canal de distribución elegido, ya que el comportamiento puede variar fuertemente de una a otro. El primer conjunto de variables: Value Share vs Distribución Ponderada, busca identificar cuáles SKUs se encuentran dentro del siguiente esquema de cuadrantes: Money or Cash Cow: aquellos SKUs, tanto propios como de la competencia, que tienen alto Value Share junto con una importante distribución ponderada. Estos SKUs se encuentran fuertemente afianzados en el mercado y son los pilares del negocio propio y de la competencia. Opportunity: aquellos SKUs que cuentan con muy buen Value Share pero no han alcanzado una buena distribución. Existe una interesante oportunidad para estos productos debido a que, de ganar distribución, su potencial de ventas se multiplicaría. Questionable: aquellos SKUs que no han alcanzado ambos Value Share y Distribución. Aquí la pregunta es si existe una correlación entre ambos, y de ser afirmativo, cuál de ambas variables debería fortalecerse de manera de mover el SKU hacia el cuadrante de Money Cow. Disposable: Aquellos SKUs que aún teniendo buena distribución, no logran afianzarse como generadores de volumen. Aquí la pregunta a formular es si tiene sentido o no mantenerlos dentro del portfolio de productos. Claramente, de no encontrarse una razón firme para mantenerlos dentro de la oferta de productos, deberían darse de baja. Para el caso del segundo grupo de variables a analizar, la intención es diferenciar dentro de cada segmento de contenido/volumen/tamaño/conteo/etc, cuál es la estrategia de precio que el SKU tiene en comparación con el resto del portfolio propio y el de la competencia. Para ello se define un índice de pricing por unidad que está en función de la media del segmento de contenido/volumen/tamaño/conteo/etc, y por canal de distribución. Es importante separar el análisis por canal, debido a que el efecto de la estrategia por SKU suele no ser constante a través de los canales. El objetivo final de este paso es identificar fortalezas competitivas del SKU bajo estudio (under focus) que puedan eliminar al mismo del proceso de análisis, ya que la intención es filtrar 6

8 aquellos SKUs claves en el mapa competitivo aunque no generen ni las ventas necesarias ni las ganancias mínimas. c) Análisis de Clientes: Una vez determinados los Partners y filtrados los otros aspectos estratégicos relacionados con clientes y competencia, se revisará la distribución en los Clientes Claves (Top 100 u 80-20) del portfolio de SKUs de la marca. Cada cliente tiene en general sólo una parte del Portfolio de SKUs de la marca, pudiendo variar desde un único SKU hasta el 100% de los mismos. El objetivo final de este paso es definir el potencial de pérdida de Ventas ante la posible elección de eliminación de un SKU. Para ello son claves tres elementos: - Cuál es el SKU Partner? - Cuánto de la venta del SKU a eliminar puede ser absorbido por el Partner? - En qué clientes convive el Partner y el SKU a reemplazar/eliminar? La existencia de uno o más Partners permite calcular una potencial recuperación de la venta actual del SKU a eliminar, a través de una migración de éstas al Partner. Para ello se debe basar el análisis en la convergencia de perfiles entre ambos y en datos adicionales de la fuerza de ventas. En este caso, se recomienda la definición de hasta dos partners, asumiendo como suposición clave, la probabilidad de reasignación de ventas del SKU under focus con estas dos opciones. A su vez, un potencial de asimilación del resto de los SKUs de la línea debería de ser contemplado, aunque su efecto obviamente ya sería más diluido. Una vez confirmados los Partners y su migración de ventas, el siguiente punto a considerar es la distribución de estas relaciones dentro de los clientes. Sólo se centrará el análisis en el 20% de los clientes que hacen al 80% del volumen, ya que sino el proceso se volvería muy complejo y el aporte al estudio sería mínimo. Para ello, la recomendación es identificar el de los clientes y comparar su cartera de SKUs de la marca en el ultimo período representativo (3 meses, 6 meses, 1 año, etc). Como se dijo anteriormente, gracias a esta información podría calcularse el potencial de ventas a perder en el caso de eliminar un SKU, ya que sería la diferencia entre ventas actuales menos las ventas migrables a los Partners (más una pequeña absorción del resto de los SKUs) calculado a nivel cliente y luego agregado a nivel total negocio. Importante es destacar que se asume como principio básico de cálculo que no hay opción con el cliente que no tiene dado de alta algunos de los Partners, de que lo haga, ya que entraríamos en un terreno muy subjetivo. Sin embargo, de estar reforzado con datos, puede incluirse en los supuestos comentados del campo o trade, por parte de la fuerza de ventas. Análisis de Suministro o Costos Asociados (Supply Analysis) En este paso, es importantísimo detectar, cuantificar y sumarizar aquellos costos asociados específicamente con el SKU a eliminar/ incluir que incidan en la cadena de suministro y sus costos. Adicionalmente debe evaluarse el potencial de savings de cada costo al momento de la eliminación del mismo en una perspectiva más elevada, ya que seguramente pueda existir migración de costos/gastos/inversiones a otros SKUs. Como objetivo final, la intención es claramente balancear el potencial de ventas versus el potencial de ahorros, y en el último paso del proceso, tomar la decisión en base a las proyecciones económico-financieras. Retomando la definición, cuantificación y agregación de costos asociados, llamaremos a los mismos ahorros directos (direct savings) y serán el neto de costos adicionales o generados sobre otros SKUs, de manera que se observe el análisis financiero a nivel marca, ya que ésta será quien toma la decisión final. Cuáles son los costos a considerar (direct savings)? Costos de Operación: Vinculados directamente a costos exclusivos (pero neteados) del SKU en la operación total de la empresa. A éste rubro se asocian conceptos como: - Cambios de Formato: Tiempo, Scrap, Personal específico, Calibración, etc. - Rentals: Gastos especiales de alquiler de equipos, tecnología, capacidad, espacio, servicios, etc. - Third Party/Contracts: Manufactura en terceros, Contratados para soportar la operación, etc. 7

9 - Scrapping: Generación de Scrap específico del SKU, su disposición, etc. - Quality: Análisis y controles especiales. - Servicios Especiales - Tecnología especial: Inversiones y mantenimiento. / Etc. Costos Logísticos y Warehouse: Relacionados con todo el proceso de MRP tanto de materiales como de Producto Terminado, su suministro, almacenamiento, transporte, compra, planaeación y servicio al cliente. Como ejemplo puede citarse: - Almacenamiento de Producto Terminado (Neto del incremental de inventarios de otros SKUs): espacio y manejo. - Almacenamiento de materiales (Raw materials y packing materials) propios del SKU: espacio y manejo. - Gastos de Transporte especial (Ej: frigorífico, pañalero, etc) - Eficiencia de Utilización del Transporte (deficiencia en el picking) - Procesos exclusivos de Planeación. - Gastos especiales de almacenamiento (Ej: temperatura especial, etc) Costos Comerciales: Función de gastos especiales a incurrir al momento de intentar comercializar el SKU y que no sea común al resto de los SKU del portfolio. Costos de Inventario: Vinculados a la existencia de Capital en Inventarios, asociado a un gasto financiero. Es importante considerar que la potencial eliminación (o en forma opuesta, la inclusión) de cualquier SKU reduce el nivel de inventario necesario para soportar la variabilidad del sistema en general del portfolio de la marca. Por lo tanto, el eliminar un SKU no implica la reducción completa del inventario asociado en dinero, ya que los SKUs hacia donde migre el volumen requerirán un incremental en su stock, aunque este diferencial adicional será menor al eliminado, ya que la masa crítica del SKU receptivo minimiza la variabilidad. En consecuencia, habrá una reducción del inventario pero esta no será del 100%. El costo financiero del inventario estará en función de la tasa de descuento o costo de capital de empresa. Análisis Financiero Final (Final Finance Analysis) La última etapa de este Proceso es el análisis financiero final en donde se calcula a través de un Flujo de caja el balance entre el potencial de ventas perdidas y el potencial de ahorros netos a ganar. El análisis financiero considera un escenario a 1, 2 y 3 años, de manera de observar claramente el efecto dentro de distintos horizontes, ya que la vida útil de un SKU es pequeña comparada con la de una Unidad de negocios, Marca, Proyecto, etc; incluso puede variar entre SKUs. Algo importante a considerar al momento de armar el Flujo de cash, es determinar claramente en cuanto tiempo y de que forma se cerrará el gap de ventas por la posible eliminación de el SKU under focus. En consecuencia, al final del análisis debería contarse con el Valor Actual neto (VAN o NPV) y Tasa Interna de retorno (TIR o IRR) del proyecto, tanto para un año, dos años y tres años. Con estos datos y todo el background del análisis estratégico de los pasos anteriores, las personas responsables pueden tomar la decisión final de mantenimiento / eliminación (o inclusión) del SKU. CONCLUSIÓN Hemos sugerido un proceso de análisis y toma de decisión basado en el conocimiento de la cadena completa de suministro y del objetivo de negocio en todos los players. Este proceso se basa en principios que superan paradigmas actuales a través de data real de mercado. Adicionalmente, la simplicidad del mismo permite automatizar el mismo incluso en un simple Excel (ya existe un software disponible). Espero que lo expuesto satisfaga las necesidades de aquellos interesados en maximizar su propuesta de negocio a través de un Portfolio de SKUs correcto. Bibliografía Utilizada: McKenna R. Marketing de Relaciones Ediciones Paidos Iberica, Drucker P. The Practice of Management Collins,

10 Kotler P. Dirección de Mercadotecnia. Prentice Hall; Octava edición, Collins J.C. y Porras V. Empresas que perduran Grupo Editorial Norma Harvard Paperworks 9

11 DATA MINING Y GENERACIÓN DE VALOR EN LA FIRMA Por Ezequiel Sapoznik INTRODUCIÓN En forma permanente las empresas agregan millones de datos a sus bases de información. La disminución en los costos de almacenamiento y la mayor velocidad de procesamiento de las computadoras lo permiten. La capacidad de los discos se duplica año a año o inclusive en un lapso menor. El primer disco creado por IBM en la mitad de la década de los años cincuenta tenía una capacidad de almacenamiento de 5 megabyte y un costo de 35,000 dólares (o podía ser alquilado por 7000 dólares anuales por megabyte). Desde ese momento hubo una evolución no solo en la capacidad sino también en el tamaño. De acuerdo a diversos estudios, en el año 2010 una computadora hogareña va a contar con discos de 200 terabytes. Esto implica una importante cantidad de información. Para hacer una comparación, el contenido completo de la Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos, considerada una de las mayores del mundo, puede ser almacenado en aproximadamente 20 terabytes. Llevado al ámbito de las empresas, es sencillo darse cuenta de la cantidad enorme de información que cualquier industria puede tener sobre sus clientes y que puede no estar aprovechando. Justamente como esta información crece de manera exponencial, es clave la habilidad de acceder a la información que se necesita y en el momento que se requiere. Es posible generar consultas en SQL (Structured Query Language) y armar agregaciones multidimensionales para contestar preguntas como cuánto me ingreso por tal o cuál campaña de marketing ó cuantos clientes tiene cada sucursal de un banco ó cuantos clientes de un supermercado hicieron compras con su tarjeta de fidelidad. Si bien esto es muy valioso para las empresas, En forma permanente las empresas agregan millones de datos a sus bases de información. El Data Mining automatiza la detección de patrones relevantes dentro de una base de datos. estos análisis no permiten predecir la cancelación de un contrato en forma anticipada o la probabilidad de compra de un producto o cuándo un cliente va a cometer fraude en una tarjeta de crédito. Sin embargo es factible usar Minería de Datos (o Data Mining) para poder armar modelos esta herramienta: que permitan contestar esas preguntas. Existen muchas definiciones de Data Mining en innumerables publicaciones, sin embargo hay una que por su sencillez permite comprender la esencia de El Data Mining automatiza la detección de patrones relevantes dentro de una base de datos 1. Ahora bien, vamos a ver un ejemplo de la vida real para entender de qué se trata el Data Mining. Supongamos que usted va siempre a comer al mismo lugar al mediodía durante un año. Usted sabe que entre las 13 y 15 hrs. el lugar estará lleno. Sabe además que el restaurante sirve un plato cada día de la semana y el menú se repite todas las semanas. Si usted quiere almorzar tranquilo, sin hacer cola, en una mesa que usted pueda elegir y un plato diferente al del menú del día seguramente irá antes de las 13 horas (o después de las 15) o buscará otro lugar para variar la comida. Siendo obvio, este ejemplo sirve para entender como los datos pueden ser transformados en información para hechos accionables: se almacena información histórica que luego va a ser usada para estimar que pasará en el futuro. El campo de aplicación del Data Mining es extenso. Se aplica tanto en empresas como así también en medicina o economía. Publicaciones de Harvard dieron a conocer recientemente que diversos centros de investigación médica, entre los que se encuentra el Harvard Medical School y 1 Berason et. al

12 el Boston Medical Center, identificaron un método para predecir el riesgo de derrames cerebrales usando Data Mining integrando la información genética del paciente con su información clínica 2. USO DEL DATAMINING EN EMPRESAS El DataMining sirve para resolver ciertos problemas de negocios que pueden ser ejemplificados en la siguiente lista (no siendo la misma exhaustiva): - Cuáles son los clientes que tienen mayor probabilidad de irse a la competencia? - Cuál es la probabilidad de que un cliente cometa fraude? - Cuáles son los productos que tienen mayor afinidad en un supermercado? - Cuál es la publicidad que mejor se ajusta a determinado segmento de clientes? - Cómo me conviene segmentar mi cartera? Existen diversas técnicas de Data Mining que pueden ser usadas en forma independiente o en forma conjunta para armar modelos predictivos que permitan contestar una pregunta de negocio. En cualquier proyecto de DataMining la definición del problema de negocio es el elemento clave para el éxito del modelo. A continuación se detallarán tres de las técnicas más comunes que pueden ser encontradas en el software comercial que se encuentran en el mercado y ejemplos de su aplicación de negocio. El Clustering resuelve problemas de clasificación de elementos. Su objetivo es distribuir casos que pueden ser personas, objetos, eventos, etc, en grupos donde el grado de asociación sea potente entre elementos del mismo grupo y débil entre elementos de diferentes clusters. El clustering es una herramienta de descubrimiento. Revela asociaciones y estructura de la información que no es evidente a simple vista, pero una vez descubierta es extremadamente útil. Los resultados de un análisis de clusters contribuye a la definición de un esquema formal de clasificación, como por ejemplo una taxonomía para clientes o productos en común. Sin importar en que industria usted se encuentre en algún momento va a necesitar resolver un problema de clasificación. Usar esta metodología es un excelente puntapié inicial para la aplicación futura de otras técnicas ya que permitiría trabajar con conjuntos homogéneos. Ejemplo de aplicación de negocio: 1) Una entidad financiera que quiere realizar una segmentación de su cartera de clientes para determinar los clientes con mayor aporte de valor. 2) Una empresa de fidelización que quiere conocer características comunes de los clientes que viven en una zona geográfica para ofrecer premios acordes al perfil de cada grupo. 3) Una empresa de teléfonos celulares desea clasificar sus clientes en función de las variables de consumo, características técnicas de los aparatos celulares que tienen, la antigüedad en la empresa y la edad. Clustering Segmentación es el término en español que más se acerca a la técnica de Clustering. Es usada para agrupar elementos de acuerdo a atributos en común que dichos elementos tengan y como no existe una variable que tenga que predecirse, no es necesario hacer distinción entre variables dependientes y variables independientes. 2 =894 Asociación Esta es una de las técnicas que más aplicación directa se le puede encontrar principalmente cuando se trata de industrias donde la oferta de productos es abundante. Está técnica aplicada ampliamente en supermercados y entidades financieras es también llamada análisis de canasta de productos. La base de esta técnica es descubrir relaciones entre los productos de tal forma que me permita identificar como fin último cuál es la probabilidad de que un cliente adquiera un producto X dado que adquirió otro producto o un 10

13 conjunto de productos. En esta metodología entran en juego 3 conceptos fundamentales que son: 1) Soporte: es la probabilidad que una transacción contenga los elementos X e Z u otros (por ejemplo que en todos los tickets de compra de un supermercado la participación de determinada bebida cola sea del 35% y que la probabilidad de que exista la bebida cola y una marca de cerveza sea del 20%). Esto se calcula normalmente como Bebida Cola 20 % Cerveza 2) Confianza (también llamado probabilidad en algunos textos): Es la probabilidad condicional de ocurrencia Esto se lee como la probabilidad de que ocurra B dado que ocurrió A. En este caso A puede ser uno o más elementos (por ejemplo cual es la probabilidad de que se compre una tarjeta de crédito (B) dado que compró un préstamo y una cuenta corriente (ambos elementos forman A). 3) Lift (o Importancia): es el cociente entre la confianza y la confianza esperada. De esta manera este indicador demuestra en cuenta aumenta la probabilidad de la consecuencia si aplico el modelo de asociación. Cómo se utilizan los tres conceptos? Si la base de datos de un supermercado tiene 100,000 transacciones de las cuales 2,000 incluyen los elementos X y Z (que constituirían el elemento A) y 800 de las 2,000 incluyen al elemento B, la regla de asociación Si X y Z son comprados entonces B es comprado en la misma operación tiene un soporte de 800 transacciones (o 0.8% = 800/100,000) y una confianza de 40% (800/2000). Supongamos que la cantidad de compras de B en la base completa es de 5,000. Entonces la confianza ó probabilidad de B es 5% (5,000/100,000). De esta manera el lift aplicando. el modelo es de 8 (40% / 5%). Esto significa que aplicando el modelo la probabilidad de compra de B aumenta en 8 veces por lo que al supermercado le conviene colocar los productos X y Z cerca del producto B para aumentar su probabilidad de compra. Ejemplo de aplicación de negocio: 1) Un supermercado quiere conocer la probabilidad de compra de marca de cerveza dado que el cliente compró una determinada marca de pizza, con el objetivo de mejorar la organización de los productos en las góndolas y maximizar el beneficio 2) Una empresa de software quiere conocer que producto conviene ofrecer a una empresa sabiendo qué producto adquirió previamente. 3) Una empresa que tiene una cadena de videoclub y quiere enviar piezas de mailing personalizadas con ofertas de las películas que más probabilidad de compra tiene cada cliente. Regresión La regresión es una técnica que permite determinar la probabilidad de un suceso (variable dependiente) de acuerdo a los valores de una o más variables que actúan como predictoras. Es una de las técnicas más antiguas y más usada incluso antes de la existencia de computadoras que permitieran el desarrollo de las técnicas de Data Mining. La regresión es usada principalmente para establecer la probabilidad de un suceso (variable predictiva) dada la ocurrencia de una o más variables predictoras. En este sentido siempre es importante realizar un análisis de correlación de las variables para determinar el grado de relación de cada una de las variables predictoras con la variable a predecir. De esta manera un modelo puede iniciarse con más de cien variables y finalmente queda determinado por quince ya que las restantes ochenta y cinco no tienen una fuerte relación con la variable a predecir. Normalmente son utilizadas dos formas de 11

14 regresión que son el algoritmo de Regresión Lineal y el de Regresión Logística. La regresión lineal se expresa de la siguiente manera: n n donde y es la variable a predecir (variable dependiente), b son los coeficientes de regresión de las correspondientes x (variables independientes) y c es la constante. Por ejemplo: Probabilidad de fraude (y) = 0.98 por días sin pagar por gastos realizados por cantidad de transacciones Esta ecuación nos dice que la probabilidad de fraude en por ejemplo una tarjeta de crédito esta determinada de manera positiva (ya que los coeficientes son positivos) por los días sin pagar (mientras mas días sin pagar mas probabilidad), por los gastos realizados por el cliente o consumidor (mayor nivel de gastos mayor probabilidad de fraude) y por la cantidad de transacciones realizadas (mientras mayor sea mayor es la probabilidad de fraude). La regresión logística involucra en su cálculo la utilización de elementos de logaritmos, pero con igual objetivo que el anterior. Ejemplo de aplicación de negocio: 1) Una empresa que brinda servicios de internet desea predecir cuales son los clientes que mayor probabilidad de abandonar la empresa para realizar acciones preventivas. 2) Un supermercado quiere medir la fidelidad de los clientes y determinar cuál es la probabilidad de que un cliente compre una determinada canasta de productos. 3) Un banco quiere conocer cuál es el ciclo de vida de un cliente. PROCESO DE IMPLEMENTACIÓN DE UN PROYECTO DE DATA MINING En el siguiente gráfico se ejemplifica como es la metodología de implementación de un Proyecto de Data Mining Vemos que los pasos en el proceso de implementación son cuatro: - Definición de la problemática de negocios - Armado de la base de datos o información - Desarrollo del modelo - Implementación BENEFICIOS DEL DATA MINING Al contrario de muchos proyectos cuyos objetivos son maximizar la eficiencia comercial de una empresa, los proyectos de Data Mining son de corto plazo con alto impacto. Asumiendo que la base de datos con la que cuenta la empresa tiene una buena calidad, un proyecto de Data Mining no puede extenderse más de dos meses con implementación inmediata. Adicionalmente es importante destacar que normalmente sus costos son bajos en relación a otras implementaciones. Los resultados tienen visibilidad prácticamente en 12

15 forma inmediata. Una vez desarrollado el modelo, se puede aplicar a la realidad (por ejemplo en una acción de Marketing) en un grupo de clientes comparando luego contra otro grupo donde no se aplicó el modelo para determinar el aumento real de la tasa de éxito con el uso del Data Mining a través de la comparación entre las dos. comportamientos que cambian con el tiempo y por ende tienden a descalibrarse cada X cantidad de meses, donde X va a depender de las características de cada modelo, pero usualmente una revisión semestral será de mucha utilidad. CONCLUSIÓN CONSEJOS PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE PROYECTOS DE DATA MINING 1) Si es su primer proyecto, es recomendable contratar consultoría externa. De esta manera podrá incorporar mucho conocimiento de personas que ya lo tienen en un plazo muy corto. 2) Las personas involucradas en el negocio deben participar. El proyecto de Data Mining no sirve si sólo participan los expertos en estadística o sólo el área de sistemas. 3) Sea concreto en el problema de negocio. Una pregunta concreta a resolver ( Cuál es la probabilidad de que un cliente compre el producto X?) permite armar modelos concretos y más enfocados. 4) No quiera reinventar la rueda. Ajústese a la problemática de negocio definida en la fase inicial del proyecto. 5) Su base de datos es la materia prima en este tipo de proyectos. Conocerla y realizar trabajos permanentes de calidad de datos (Data Quality) es condición casi imprescindible para obtener buenos resultados. Recuerde que la degradación de una base de datos es constante (clientes que se mudan, que cambian de estado civil, o que tienen número de celular nuevo). 6) No todos los receptores del resultado del modelo son estadísticos. Busque ejemplos de negocio aplicado al modelo para presentarlo. De esta manera logrará mejores resultados y apoyo para proyectos futuros. 7) Actualice el modelo. Estos modelos interactúan con seres humanos quienes tienen.es importante destacar que normalmente sus costos son bajos en relación a otras implementaciones. Los resultados tienen visibilidad prácticamente en forma inmediata. El uso del Data Mining no implica certeza. Se basa en técnicas estadísticas para identificar patrones de comportamiento, similitudes entre conjuntos y probabilidades de ocurrencia. Estas técnicas no buscan predecir el futuro, sino que brindan soporte cuantitativo al proceso de toma de decisiones al otorgar una base de rigurosidad al mismo, ayudando a maximizar la eficiencia de cualquier industria bajando costos de Marketing, direccionando mejor los recursos y obteniendo resultados medibles a corto plazo. Constituye una nueva y poderosa metodología de análisis que puede ayudar a las empresas a maximizar el uso de su información. No sea temeroso de implementar estos modelos: No es estadística, es negocio. Bibliografía Berson A., Smith S. y Thearling K. Building Data Mining Applications for CRM. Ed. McGrawHill, Tang Z. y MacLennan J. Data Mining with SQL Serve. Ed. Wiley, Website Research matters at Harvard University : 13

16 GESTIÓN POR COMPETENCIAS E INTEGRACIÓN DE SORDOS EN EMPRESAS PRIVADAS Por Cristina Minolli Nada hay verdad ni mentira: todo es según el color del cristal con que se mira" Ramón de Campoamor INTRODUCCIÓN 1 La idea de pensar que todo funcionaría mejor si los demás pensaran como uno está siendo vertiginosamente reemplazada, en el mundo ampliado y globalizado en que están insertas las empresas del siglo XXI, por el concepto mucho más moderno y abarcativo de que los demás no sobran sino que complementan. De modo creciente los equipos de trabajo de las organizaciones integrados muchas veces por individuos que trabajan en distintos países, representan una gran variedad de culturas y es esta convivencia multicultural la que hace crecer a la empresa brindándole nuevos enfoques y visiones que la enriquecen. A su vez, la aceptación y absorción por parte de las empresas de este nuevo capital humano tan excepcionalmente rico en su diversidad, permite la posibilidad de contribuir desde la diferencia fomentando la realización personal y el sentido de la creatividad e innovación tan ampliamente buscado desde la gestión empresarial 2. El objetivo de este trabajo es relacionar el enfoque de la Gestión por Competencias con la posibilidad de integrar personas sordas bajo relación de dependencia en el contexto laboral de las empresas privadas. A tal efecto se analizarán primero algunos construcciones teóricas como el 1 Trabajo presentado en el Ier. Congreso Internacional, IIIer. Congreso Latinoamericano y IV Congreso Nacional de Salud Mental y Sordera Agosto de Prueba contundente de esta aceptación la constituyen experiencias exitosas como la llevada a cabo por Unilever en ocasión del rediseño de un desodorante a bolilla para los mercados de Colombia y Venezuela, tarea desarrollada por un equipo de personas provenientes de diversos países como Argentina, Brazil, México y Venezuela. Ver Harvard Business Review Mayo 2004 Can Absence Make a Team Grow Stronger? página 131 y siguientes. aporte de la Gestión por Competencias a la dirección estratégica de los recursos humanos, la competencia comunicacional y su valor en la empresa, la gestión de la diversidad en la empresa globalizada y el fenómeno de la discapacidad frente al concepto de minoría lingüística en relación a las personas sordas, para finalmente presentar los datos empíricos relevados a partir de una encuesta realizada a 40 ejecutivos que se desempeñan actualmente en las líneas de mandos medios y superiores de empresas privadas con sede en Capital Federal. GESTIÓN POR COMPETENCIAS A partir de mediados del siglo pasado, los avances tecnológicos y la globalización captaron gran parte de la atención de los directivos de empresas que dedicaron muchas horas de su trabajo a adaptarse a sí mismos y a adaptar sus organizaciones a las nuevas condiciones del mercado. El auge y la caída de las denominadas punto com 3, por otro lado, obligó también a los directivos a repensar la lógica de los negocios. Como nunca antes en la historia aparece como imperativo en las organizaciones el incremento de la productividad, la mejora continua y constante de los procesos y la velocidad del cambio como aspectos fundamentales de la nueva dirección de empresas. Como resultado de estos cambios, los años 90 del viejo siglo y los que han transcurrido del actual son testigos de un retorno del management a sus fundamentos enriquecido éste 3 Empresas no tradicionales cuyos procesos de negocios se realizan mayormente por Internet. 14

17 además con una nueva visión mucho más centrada en la gestión de personas. El nuevo paradigma indica que los recursos humanos de la empresa son la única ventaja competitiva sostenible en las empresas del siglo XXI. Es así que resulta imprescindible vincular la práctica de la gestión de recursos humanos con la estrategia empresarial creando valor para la compañía 4. Ante la necesidad de asegurar que las estrategias de recursos humanos de las organizaciones estén alineadas con las estrategias generales de la empresa, surge la Gestión por Competencias como una filosofía y una herramienta que moviliza las competencias de las personas hacia la consecución de los objetivos del negocio 5, proporcionando un método adecuado al ligar la definición de los perfiles profesionales a las capacidades claves y específicas de cada organización. Así, de acuerdo con la definición de competencias elaborada por Spencer y Spencer 6 competencia es una característica subyacente en el individuo que está causalmente relacionada a un stándard de efectividad y/o a una performance superior en un trabajo o situación. El método distingue entre competencias de punto inicial y competencias diferenciales, siendo las primeras aquellas que todos necesitan en cualquier organización para desempeñar un buen trabajo y las segundas aquellas más relacionadas no sólo a un trabajo específico dentro de la empresa sino también a ocupaciones de niveles superiores. La filosofía de la Gestión por Competencias, una vez adoptada se aplica en todos y cada uno de los procesos de Recursos Humanos de las organizaciones, a saber: Selección, Atracción y Retención, Entrevistas, Evaluaciones de Desempeño, Planes de Carrera y Sucesión, Capacitación y Desarrollo, Compensaciones, etcétera. 4 En Alles Martha, op. cit., pág En Fernández López Javier, op. cit. pág En Alles Martha, op. cit. pág. 59. La comunicación en la empresa Toda organización está esencialmente compuesta por personas. La comunicación es una actividad esencial por medio de la cual los individuos se relacionan entre sí y combinan sus esfuerzos 7. De manera que la comunicación adquiere especial relevancia en el contexto organizacional como un elemento indispensable para garantizar la buena marcha de los negocios de las empresas. Es por esto que, en épocas de cambios constantes causados por la globalización de los negocios y dado el marco predominante de sociedad de la información y el conocimiento, en donde actualmente se hayan insertas las empresas, cualquier modelo organizacional que se base en la Gestión por Competencias debería una competencia es una característica subyacente en el individuo que está causalmente relacionada a un stándard de efectividad y/o a una performance incluir la comunicación tanto como una competencia nuclear 8 para la empresa como una competencia de punto inicial a ser requerida a los trabajadores. De hecho algunas empresas así lo contemplan como por ejemplo el Citibank, Novartis y Ford Argentina 9 quienes han definido modalidad de contacto 10 como una de las competencias requeridas como así también Microsoft en su producto comercial Success Factors. SORDERA Y DIVERSIDAD CULTURAL A pesar de la rica historia anterior y posterior al Congreso de Milan 11 que se sostuvo a fines del 7 En Davis Newstrom, op. cit. pág Competencia Nuclear: Competencia esencial que constituye el espíritu de una organización, la razón de su éxito. En Fernández López: op. cit. pág.: En Alles Martha, op.cit. Pág.: Modalidad de Contacto: Capacidad de demostrar una sólida habilidad de comunicación... En Alles Martha op. cit. Pág.: A esta convención acudieron 164 representantes oyentes de diversos países con la idea de discutir formas de mejorar el desenvolvimiento tanto de sordos como de ciegos. En lo que a Sordos se refiere, dicho Congreso declaró que solamente debía ser usado el método oral para instruir a los sordos. Idea 15

18 siglo XIX, hoy todavía el imaginario popular erróneamente identifica al Sordo 12 como discapacitado. Mucho más rica y positiva es, en cambio, la propuesta del modelo socio-antropológico propuesto por Massone, María Ignacia 13, quien considera al Sordo como miembro de una cultura distinta, con su propia lengua que a diferencia de otros idiomas, en lugar de ser hablado, es señado. En forma coincidente con esta apreciación, Harlan Lane 14 reafirma esta interpretación diciendo: When we refer to the Deaf-World in the U.S., we are concerned with a group possessing a unique language and culture. 15 Pero más reafirmante y digna de tener en cuenta es aún la apreciación que de sí misma hace la comunidad sorda inclusive en Argentina, cuyo testimonio claramente se encuentra expresado en el siguiente párrafo: La comunidad sorda argentina ha luchado durante años por ser reconocida como minoría lingüística y esto implica a su vez el reconocimiento de una cultura diferente 16. PRUEBA EMPÍRICA Con el objetivo de indagar en el ámbito de las empresas privadas, por un lado acerca de la percepción que el mercado de trabajo mayoritariamente oyente tiene sobre el trabajador ésta en un todo de acuerdo en considerar al sordo un discapacitado cuya discapacidad hay que mitigar. 12 En este trabajo se utiliza la mayúscula al escribir la palabra Sordo para hacer referencia al colectivo de personas sordas de ambos sexos y como pertenecientes a una cultura propia y diferente. 13 Massone, Ma. Ignacia op. cit. pág Op. Cit.. 15 Cuando en Estados Unidos nos referimos al Mundo de los Sordos, nos referimos a un grupo que posee un lenguage y cultura que le son propios. Traducción libre de la autora. 16 Bitti Marcelo Bambill Daniela, op. cit. Pág. 7. quien considera al Sordo como miembro de una cultura distinta, con su propia lengua que a diferencia de otros idiomas, en lugar de ser hablado, es señado. Sordo, por otro lado, sobre cuál sería el beneficio de considerar al Sordo como minoría lingüística y por último acerca del lugar que ocupa la cuestión de la comunicación en la gestión por competencias y en las organizaciones en general, se llevó a cabo una encuesta a cuarenta personas que ocupan mandos medios y superiores ver perfil en Anexo A -, de empresas privadas ver perfil en Anexo B -, con sede en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Los resultados de dicha encuesta indican que 95 % de los oyentes identifican a los Sordos como Discapacitados frente a otras posibilidades ofrecidas dentro de las cuales estaba la categoría de hablante de otra lengua. 72 % de los ejecutivos oyentes opinan que sería entre poco y nada problemático integrar un sordo en sus empresas y 72 % opinó además que la comunicación no necesariamente sería un problema a la hora de trabajar, considerando además 69 % de ellos que los sordos tienen muy buena comprensión leída y escrita del español, en tanto poco más de la mitad calificó de regular el habla de los Sordos Anexo C y D -. A pesar de ello, sólo un 43% expresó que le daría lo mismo trabajar con Sordos o con oyentes Anexo E y casi la totalidad de la población encuestada opinó que los Sordos no pueden hacer cualquier trabajo en sus empresas mencionando específicamente sólo dos áreas de restricción, a saber: call center/telemarketing y atención al público Anexo E -. Con la idea de indagar cuál sería la dificultad que podría encontrarse si se considerara a los Sordos como minoría lingüística, se preguntó sobre posibles problemas al trabajar con extranjeros, hallándose que 35 % de los encuestados no observa problemas, 37 % piensa en problemas de comunicación y 28 % identifica la cultura como obstáculo. Al respecto es interesante saber que 95 % de las mismas personas consideran al Sordo como mediana y/o totalmente igual que ellos mismos en lo que a cultura se refiere. Como dato enriquecedor al tratar de comparar el trabajo con Sordos con el trabajo con extranjeros hay que mencionar que 92 % de los encuestados ha tenido contacto laboral con personas de otros países por lapsos que van de 1 mes a más de un año Anexo F - 16

19 En un intento de buscar alguna herramienta que hiciera más fácil el aprovechamiento de la lengua escrita y leída que los oyentes identificaron como fortaleza en el uso del español por parte de los Sordos se investigó la percepción y uso de la tecnología en la población encuestada obteniéndose un 97 % de percepción de ésta como herramienta útil para mejorar la comunicación oyente-sordo, aplicable vía en un 100 % de las empresas y vía mensajería instantánea 17 en un 65 % de las mismas empresas Anexo G. Luego y para corroborar la importancia que dentro de las organizaciones empresariales, los mandos medios y superiores dan al aspecto comunicacional, se pidió a los encuestados elegir cinco competencias de punto inicial - aquéllas que básicamente cualquier persona que trabaje en una organización del siglo XXI no puede dejar de tener - habiéndose identificado como resultado de la encuesta por orden de importancia el trabajo en equipo, la proactividad, la adaptación al cambio, la creatividad y la orientación a resultados y logros, emergiendo la competencia comunicación sólo después de otras quince opciones Anexo H -. Finalmente tampoco la comunicación apareció como elección posible entre los males mayores que afectan a las empresas, excepto para un 13 % de los encuestados - Anexo H -. CONCLUSIONES El nuevo paradigma de la dirección de empresas para el siglo XXI indica que los recursos humanos constituyen la única ventaja competitiva sostenible de las organizaciones. En el contexto globalizado y de cambios constantes que predomina actualmente, surge la 17 Entendiéndose por mensajería instantánea las modernas herramientas de comunicación provistas por la tecnología como el ICQ, el MSN Messenger, el Windows Pop Up, etcétera. En este sentido la prueba empírica demuestra que hay muchas otras competencias que se identifican mucho más rápido como característica de éxito antes que la comunicación y que de todos modos la comunicación no es vista como un problema a la hora de trabajar con un Sordo. Gestión por Competencias como una herramienta que moviliza las destrezas, conocimientos, actitudes y valores de las personas hacia la consecución de los objetivos del negocio, siendo precisamente las competencias aquellas características de los individuos que están causalmente relacionadas con una performance superior en el trabajo, distinguiéndose, asímismo, las competencias de punto inical como las necesarias para que cualquier persona en la organización moderna tenga un mínimo de éxito asegurado. Dado que toda organización está compuesta por personas la comunicación intraempresaria adquiere especial relevancia en el contexto organizacional por lo que cabría esperar que sea identificada como una competencia de punto inicial por los directivos de todas las empresas. En este sentido la prueba empírica demuestra que hay muchas otras competencias que se identifican mucho más rápido como característica de éxito antes que la comunicación y que de todos modos la comunicación no es vista como un problema a la hora de trabajar con un Sordo. Por otro lado, la diversidad cultural es un bien muy apreciado y explotado en muchas de las empresas privadas como un elemento que fomenta la realización personal, y el sentido de creatividad e innovación en las empresas. Sin embargo la diversidad cultural del Sordo identificable únicamente si se lo puede pensar no como un discapacitado sino como una persona hablante de una lengua diferente y perteneciente a una cultura distinta a la del oyente, no puede ser apreciada dado que el imaginario popular lo encuadra siempre en la categoría de minusválido. Cabe agregar además que, si bien alguna parte de los ejecutivos encuestados ven algún tipo de problema cultural al trabajar con extranjeros, no perciben al Sordo como culturalmente diferente a sí mismos. Podría mencionarse asimismo que la integración de las personas sordas en el ámbito laboral de las empresas privadas cuenta con dos aspectos muy favorables, a saber: la primera la percepción de mandos medios y superiores de las organizaciones de que no es problemático integrar personas 17

20 sordas en el ámbito laboral, restringiéndose a muy pocas áreas de trabajo las limitaciones percibidas aún centrándose en la discapacidad y la segunda la percepción de que la tecnología mayoritariamente disponible en las empresas privadas de hoy puede mejorar sensiblemente las relaciones laborales oyente-sordo.. Bibliografía Consultada Alles M. Dirección Estratégica de Recursos Humanos. Gestión por Competencias. Granica, Bitti M. y Bambill D. Manual de Orientación al Intérprete Introducción a la Gramática de la Lengua de Señas Argentina. Asociación de Sordos de Ayuda Mutua. Julio de 2004 De Anca C. y Vázquez Vega A. La Gestión de la Diversidad en la Organización Global. Prentice Hall Pearson Educación S.A., Fernández López J. Gestión por Competencias. Prentice Hall, 2005 Lane H., Hoffmeister R. y Bahan B. A Journey into the Deaf World. Dawn Sign Press, 1996 Massone M. I., Simón M. y Druetta J. Arquitectura de la escuela de Sordos. Libros en Red Buenos Aires, 2003 Massone M. I. La Conversación en LSA. Libros en Red Buenos Aires, 2000 Padden C. y Humphries T. Deaf in America Voices from a Culture. Harvard University Press, 1988 Sacks O. Seeing Voices. Vintage - New York,

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