Laurel: Sobre ese tema de la agilidad en el lugar de trabajo. En 2020, bp inició una reorganización que consolidó sus departamentos de adquisiciones en esa única organización de adquisiciones global. ¿Cuáles fueron los desafíos que surgieron de esta reorganización?
Raimundo: Sí. Para darle más contexto sobre eso. Entonces, si piensa que BP es una organización global realmente grande dividida en unidades de negocios, antes de las organizaciones, cada una de estas unidades de negocios tiene sus propios departamentos de adquisiciones, que manejan literalmente miles de millones de dólares, así de grandes eran. Y en ese negocio, tienen los sistemas ERP, su repositorio de contratos, su proceso y desviación de proceso. Pero solo gestionas la cartera para eso. Una vez que integre todas esas organizaciones en una sola, ahora su responsabilidad pasará a ser de algunas de esas múltiples unidades de negocios, que tienen sus datos en todos estos sistemas comerciales.
Entonces, si desea crear un informe, entonces es realmente complicado porque no solo debe ir a estos diferentes sistemas, sino que la taxonomía de los datos es diferente. Entonces, por ejemplo, algunas empresas llamarán a su territorio América del Norte, otras lo llamarán costa este y oeste. Por lo tanto, si desea un informe para el propietario de un nuevo negocio, se vuelve muy, muy difícil y, además, es posible que los informes no sean tan completos como son. Entonces, eso realmente requiere algunas herramientas que debemos implementar para respaldarlo. Y además de eso, el volumen de solicitudes ahora es tan mayor que simplemente cambiar y agregar pasos al proceso no será suficiente. Realmente es necesario considerar la automatización para satisfacer esta mayor demanda.
Laurel: Bueno, hablando de automatización, puede aprovechar la tecnología existente y generar eficiencias. Entonces, ¿cuál es el papel de las tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis avanzado, en el enfoque de su transformación en curso?
Raimundo: Entonces, hoy todo el mundo habla de IA, ML y todas estas herramientas. Pero para ser honesto contigo, creo que tu viaje realmente comienza un poco antes. Creo que cuando salimos y pensamos en esta tecnología avanzada, que obviamente tiene su lugar, creo que al principio lo que realmente hay que centrarse es en lo fundamental, y esos son los datos. Entonces, preguntas sobre el papel de la nube. Entonces, para bp, lo que hemos hecho es que todos los datos utilizados residan en múltiples sitios diferentes. Entonces, lo que hemos hecho es que todos los datos ahora se han migrado a la nube. Y luego lo que la nube también permite es hacer transformaciones en el lugar que nos ayuden a homogeneizar realmente, lo que acabo de describir antes, América del Norte, América del Sur, luego puedes crear otra columna y decir, está bien, ahora llámalo, como sea, Estados Unidos. , o como quieras llamarlo.
Entonces, toda esta transformación de datos ocurrió en un solo lugar. Y lo que eso hace es también permitir que nuestros usuarios que necesitan estos datos accedan a una única fuente de verdad y no obtengan datos de múltiples sistemas. Un ejemplo del caos que eso crea es que alguien obtendrá facturas y datos de Spence, alguien obtendrá PayData. Entonces ya hay discrepancias en los datos del informe. Y tener una herramienta centralizada donde todos buscan los datos reduce mucha complejidad en el sistema.
Laurel: Y hablando de ese tipo de complejidad, está claro que los múltiples sistemas de adquisiciones también dificultaron el mantenimiento del cumplimiento de la calidad y el seguimiento de la producción en la cadena de suministro de BP. Entonces, ¿cuáles son algunos de los aspectos más desafiantes de hacer realidad esta nueva visión con una plataforma centralizada y única?
Raimundo: Sí, tenemos una buena lista allí. Entonces, permítanme dividirlo en aspectos técnicos y humanos, porque creo que la gente es algo de lo que deberíamos hablar. Entonces, técnico. Creo que una de las cosas más importantes en el ámbito técnico es trabajar con el equipo técnico para encontrar la arquitectura adecuada. Así es como su visión encaja en nuestra arquitectura, lo que creará menos, digamos, confusión y complejidad en su arquitectura. Y la otra cara del desafío técnico es encontrar las herramientas adecuadas. Te daré un ejemplo para nuestro proyecto. Al principio pensé, está bien, RPA [robotic process automation] será la tecnología para hacer esto. Entonces, ejecutamos una RPA piloto. Y, obviamente, RPA tiene aplicaciones increíbles. Pero en este punto, RPA realmente no era la herramienta para nosotros dados los cambios que podrían ocurrir en las pantallas del sistema que estamos usando. Entonces decidimos, en lugar de ir a RPA, ir a API.