Pregunte a un equipo directivo dónde genera la organización la mayor parte de su valor y, por lo general, obtendrá una respuesta segura. Pídale que muestre las cifras que vinculan esa respuesta con los costes, la capacidad y el rendimiento, y se hará el silencio en la sala. Las cifras existen. Simplemente están en lugares distintos, pertenecen a equipos distintos y se elaboraron con fines distintos.
Esa brecha sale cara. La encuesta global de McKinsey de 2021, realizada a 1.034 personas implicadas en procesos de transformación, reveló que menos de un tercio calificaba su programa de exitoso. Incluso los programas exitosos captaron, de media, solo el 67 % del beneficio financiero que consideraban alcanzable. Los demás captaron el 37 % [1]. Los encuestados situaron casi una cuarta parte de ese valor perdido en la fase de fijación de objetivos, antes de que se hubiera introducido cambio alguno [1]. El estudio de BCG sobre 895 empresas llegó a una conclusión similar: el 70 % de las transformaciones digitales no alcanzan sus objetivos [2].
El valor se pierde el primer día porque los objetivos se fijan sobre una imagen de la organización que nadie puede ver por completo.
Tres libros de cuentas que nunca se cruzan
La mayoría de las organizaciones llevan tres registros separados de cómo funcionan.
- Los costes residen en los sistemas financieros, organizados por centro de coste, departamento y cuenta del libro mayor.
- La capacidad reside en los planes de plantilla, los cuadrantes de turnos y las hojas de cálculo de asignación de recursos, organizada por equipo y número de empleados.
- El rendimiento reside en los cuadros de mando operativos y en la documentación de procesos, organizado por línea de servicio o programa.
Cada uno de estos registros es exacto en sus propios términos. El problema es que ninguno está organizado en torno a aquello sobre lo que los directivos necesitan realmente decidir: las capacidades de negocio que presta la organización y el trabajo que las hace posibles.
Robert Kaplan y Michael Porter lo expusieron con contundencia a propósito de la sanidad en Harvard Business Review. Sostenían que los proveedores sanitarios medían los costes por especialidad o departamento, y no por el ciclo completo de atención al paciente, de modo que nadie podía decir cuánto costaba realmente un tratamiento determinado ni cómo se relacionaba ese coste con el resultado [3]. El mismo patrón es habitual mucho más allá de los hospitales. Los costes se agregan donde se pagan, no donde se crea el valor.
La capacidad es la variable oculta
El coste de un proceso no es simplemente el salario de las personas que intervienen en él. Es el tiempo que requiere el trabajo, multiplicado por lo que cuesta ese tiempo, en relación con el tiempo realmente disponible.
Esta es la lógica del costeo basado en actividades impulsado por el tiempo (time-driven activity-based costing), que Kaplan y Steven Anderson expusieron en Harvard Business Review en 2004 [4]. Su método solo necesita dos estimaciones: el coste por unidad de tiempo de la capacidad suministrada y el tiempo que consume cada actividad. Su subproducto más útil es la visibilidad de la capacidad no utilizada, que los métodos de asignación convencionales reparten discretamente entre todas las actividades [4].
Cuando los datos de capacidad están separados de los de costes y rendimiento, esa capacidad no utilizada se diluye en los promedios. Un equipo puede parecer eficiente en un cuadro de mando y, sin embargo, tener holgura, o parecer caro cuando en realidad carece de recursos suficientes para el trabajo que se le asigna. Ninguna de las dos situaciones se hace visible hasta que se unen los tres registros.
La fábrica de datos oculta
Las organizaciones rara vez dejan esta brecha desatendida. La cubren con personas.
Los analistas concilian extracciones financieras con planes de plantilla. Los equipos de programa reconstruyen los mapas de procesos para cada caso de negocio. Se contrata a consultores para elaborar una línea de base que habrá quedado obsoleta en el siguiente ciclo presupuestario. Thomas Redman, en MIT Sloan Management Review, denomina a este trabajo la «fábrica de datos oculta» (hidden data factory): el esfuerzo dedicado a encontrar, comprobar y corregir los datos antes de poder utilizarlos. Calcula que el coste de los datos de mala calidad equivale a entre el 15 % y el 25 % de los ingresos de la mayoría de las empresas [5].
El sector público presenta los mismos síntomas. La National Audit Office del Reino Unido constató en toda la Administración una cultura de tolerar los datos deficientes y sortearlos, así como más de 20 formas distintas de identificar a empresas y particulares en 10 departamentos y organismos [6].
Por qué importa más ahora
La presión sobre esta brecha va en aumento. Gartner informó en febrero de 2025 de que el 63 % de las organizaciones carecen de las prácticas de gestión de datos adecuadas para la IA, o no están seguras de tenerlas. Prevé que, hasta finales de 2026, las organizaciones abandonarán el 60 % de los proyectos de IA que no estén respaldados por datos preparados para la IA [7].
Las decisiones sobre el modelo operativo se enfrentan a la misma limitación. Un asistente de IA no puede decirle qué capacidad de negocio está excediendo su presupuesto si nunca se han vinculado los costes, la capacidad y el rendimiento. Tampoco puede hacerlo un analista sin semanas de conciliación.
Los analistas del sector ya lo han advertido. En julio de 2026, Gartner publicó su primer Magic Quadrant for Digital Twin of an Organization Platforms, en el que describe un modelo dinámico que ayuda a las empresas a planificar y gestionar iniciativas con numerosas interdependencias [8]. La categoría existe porque la conexión entre esos registros se ha convertido en un problema por cuya solución merece la pena pagar.
Cómo es una visión conectada
La solución no es otro cuadro de mando superpuesto a las mismas fuentes inconexas. Es un modelo en el que los tres registros comparten una columna vertebral común.
- Las capacidades como columna vertebral. Un mapa de capacidades describe lo que hace la organización, con independencia de quién lo haga o de qué sistema le dé soporte. Cambia lentamente, lo que lo convierte en un ancla estable.
- Procesos bajo cada capacidad. Cada capacidad se materializa mediante un trabajo que puede representarse, cronometrarse y dotarse de personal.
- Capacidad disponible y tarifas en el proceso. Cuando cada paso lleva asociados una duración, un recurso y un coste por hora, el coste pasa a ser una propiedad del trabajo y no una imputación procedente de un registro contable.
- Rendimiento agregado hacia arriba. El tiempo, el coste y la eficiencia calculados a nivel de proceso se agregan en la capacidad y, después, en toda la organización.
Con esa estructura implantada, «¿dónde está el valor?» pasa a ser una pregunta que se responde con solo mirar, y no una para la que haya que encargar un estudio.
El papel de MIRAI
MIRAI se basa en esta estructura. Conecta en un único modelo un mapa de capacidades, modelos de procesos en diagramas de carriles (swimlanes), simulación y una cartera de cambios. Cada carril puede sincronizarse con una capacidad. Una tabla de tarifas asigna a cada carril un coste por hora, y el tiempo, el coste y la eficiencia simulados se agregan del proceso a la capacidad y de ahí al mapa de la organización.
El acceso a los datos de costes se controla por usuario. Las personas sin acceso a la información financiera ven un guion en lugar de cifras, en todas las vistas y en todas las exportaciones. Las funciones de simulación se han desarrollado y probado con procesos de ejemplo.
Preguntas para su organización
- ¿Podemos nombrar nuestras diez capacidades más costosas y mostrar cómo se compone ese coste?
- ¿Sabemos dónde está nuestra capacidad no utilizada, o solo conocemos nuestra plantilla?
- ¿Cuántas veces este año hemos reconstruido la misma línea de base para un programa distinto?
- Si mañana cambiáramos un proceso, ¿cuánto tardaríamos en ver su efecto en el coste a nivel de capacidad?
Referencias
- Bucy, M., Schaninger, B., VanAkin, K. and Weddle, B. (2021) Losing from day one: Why even successful transformations fall short. McKinsey & Company, 7 December. Disponible en: mckinsey.com
- Forth, P., Reichert, T., de Laubier, R. and Chakraborty, S. (2020) Flipping the Odds of Digital Transformation Success. Boston Consulting Group, 29 October. Disponible en: bcg.com
- Kaplan, R.S. and Porter, M.E. (2011) ‘How to solve the cost crisis in health care’, Harvard Business Review, 89(9), pp. 46–64.
- Kaplan, R.S. and Anderson, S.R. (2004) ‘Time-driven activity-based costing’, Harvard Business Review, 82(11), pp. 131–138. Versión de documento de trabajo disponible en: SSRN
- Redman, T.C. (2017) ‘Seizing opportunity in data quality’, MIT Sloan Management Review, 27 November. Disponible en: sloanreview.mit.edu
- National Audit Office (2019) Challenges in using data across government. HC 2220, Session 2017–2019. London: NAO. Disponible en: nao.org.uk
- Gartner (2025) Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk. Press release, 26 February. Disponible en: gartner.com
- Gartner (2026) Magic Quadrant for Digital Twin of an Organization Platforms. Published 27 July. Resumen disponible en: gartner.com