Paloma Ortiz Lozano

El reto de conseguir una compañía de éxito y prosperar con resiliencia

PhD Business and Technologies
20 de Septiembre de 2024
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[El siguiente artículo está basado en la única tesis doctoral en España que analiza el sector cosmético: "Factores de resiliencia organizacional en la industria cosmética española: PYMES y crisis en tiempos de Covid-19"].

En la industria cosmética, la capacidad de adaptarse y prosperar ante eventos imprevistos es esencial. La resiliencia organizacional se ha convertido en un concepto crucial para asegurar la continuidad y el éxito en un entorno volátil y en constante cambio. Este resumen presenta herramientas prácticas basadas en machine learning y econometría, diseñadas para líderes y equipos que buscan fortalecer su empresa ante cualquier desafío.

1. Entender y fomentar la resiliencia organizacional

La resiliencia organizacional no es solo un concepto, sino un proceso dinámico que abarca la capacidad de una organización para anticipar, adaptarse y responder eficazmente a los cambios. La clave para desarrollar esta resiliencia reside en varios principios fundamentales:

  • Visión y propósito compartidos: Asegurar que todos los miembros de la organización entienden y están alineados con la misión y los objetivos estratégicos es crucial. Esto fomenta un sentido de pertenencia y dirección común que fortalece la respuesta colectiva ante crisis​​.
  • Comprensión del contexto actualizado: Mantener una vigilancia constante sobre el entorno interno y externo permite identificar riesgos y oportunidades de manera oportuna. Esto incluye el monitoreo de tendencias del mercado, cambios regulatorios y la evolución tecnológica​​.
  • Adaptabilidad y flexibilidad: La capacidad de ajustarse rápidamente a nuevas circunstancias es esencial. Esto se logra a través de una cultura organizacional que promueve la innovación, la creatividad y la disposición al cambio​​.

2. Herramientas de Machine Learning para la resiliencia 

El machine learning ofrece poderosas herramientas para anticipar y gestionar riesgos. Estas son algunas aplicaciones prácticas:

  • Predicción de la demanda: utilizando algoritmos de machine learning, las empresas pueden analizar patrones históricos de ventas y predecir fluctuaciones futuras en la demanda de productos. Esto permite una mejor gestión de inventarios y planificación de la producción​​.
  • Análisis de sentimiento del cliente: herramientas de análisis de texto pueden evaluar comentarios y reseñas de clientes en tiempo real, proporcionando insights valiosos sobre la percepción del mercado y detectando posibles problemas antes de que escalen.
  • Mantenimiento predictivo: En la manufactura de productos cosméticos, el machine learning puede predecir fallas en el equipo antes de que ocurran, minimizando el tiempo de inactividad y mejorando la eficiencia operativa​.

3. Econometría: evaluación y mejora continua

La econometría es fundamental para la evaluación y mejora de la resiliencia organizacional. Aquí se presentan algunas herramientas clave:

  • Análisis de impacto: evaluar el impacto de diferentes estrategias de resiliencia en el rendimiento organizacional permite identificar las más efectivas y ajustar las tácticas según sea necesario​​.
  • Modelos de simulación: desarrollar modelos que simulen distintos escenarios de crisis ayuda a planificar respuestas y preparar a la organización para diversas contingencias. Esto incluye simulaciones de desastres naturales, interrupciones en la cadena de suministro y crisis económicas​​.
  • Evaluación del costo-beneficio: analizar los costos asociados con la implementación de estrategias de resiliencia versus los beneficios obtenidos asegura una gestión eficiente de los recursos​​.

4. Consejos prácticos para líderes y equipos 

Para implementar con éxito estas herramientas y principios, los líderes y equipos deben considerar los siguientes consejos prácticos:

  • Fomentar la diversidad y la inclusión: Una fuerza laboral diversa en términos de conocimientos y experiencias mejora la capacidad de la organización para anticipar y adaptarse a los riesgos. La gestión eficaz de esta diversidad es esencial para optimizar sus efectos positivos​​.
  • Promover una cultura de mejora continua: Instaurar un compromiso con la mejora continua a todos los niveles de la organización fomenta una mayor resiliencia. Esto incluye la implementación de prácticas innovadoras y la adopción de tecnologías avanzadas​​.
  • Capacitar en habilidades de liderazgo: Los líderes deben estar preparados para gestionar la incertidumbre y comunicarse eficazmente en tiempos de crisis. La formación en liderazgo es crucial para fortalecer la resiliencia del equipo y de la organización​​.
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5. Conclusiones

Para propietarios o gestores del sector cosmético (Pyme) aplicar estas herramientas es esencial para construir una organización resiliente, sólida, competitiva y exitosa a largo plazo.

Los mensajes clave para el éxito son:

  • 5.1. Mejora Continua y Adaptación: Mantén un enfoque en la mejora constante y la capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios.
  • 5.2. Tecnologías Avanzadas: Utiliza machine learning y econometría para tomar decisiones basadas en datos, predecir tendencias y optimizar recursos.
  • 5.3. Liderazgo Dinámico: Los líderes deben:
    • Crear equipos comprometidos
    • Entender el contexto interno y externo
    • Anticiparse y actuar con dinamismo
    • Gestionar con transparencia y rendición de cuentas
    • Evaluar riesgos y fomentar la mejora continua.
  • 5.4. Seguridad Integral: Protege a las personas, bienes, productos, procesos y logística para fortalecer la resiliencia organizacional.
  • 5.5 Sostenibilidad: Implementa medidas sostenibles para mejorar la competitividad y fortalecer la organización frente a la competencia, es rentable a medio y largo plazo.

 

 

Sobre el autor
Paloma Ortiz Lozano

Paloma Ortiz Lozano

PhD Business and Technologies

CEO, GRUPO DRV PHYTOLAB, PhD Business and Technologies (DBA) UP Comillas,2024. Doctor “honoris causa” Business Administration (The Constantinian University - USA,2018), “Ex profesora asociada D. Comunitario UC3M y UCLM 1998-2001”
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