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Nukissiorfiit es una empresa estatal cuya misión principal es suministrar a Groenlandia agua limpia, electricidad y calor sin utilizar combustibles fósiles. Es mucho pedir, pero la empresa ya utiliza energías renovables en el 72 % de su producción de servicios públicos, y va camino de alcanzar el 100 % en 2030. Además, la envidiable estructura de precios de Nukissiorfiit para la energía y el agua es un tercio de lo que cuesta en áreas similares en Canadá, y esto sin subsidios gubernamentales.
Cuando se hace un análisis más profundo, uno se da cuenta de el gran logro que es esto, considerando que Groenlandia es del tamaño de Francia, España, Alemania e Italia juntas, pero con una población de solo 56,000 habitantes. Además, el 85 % del país está cubierto por hielo, dejando solo un 15 % habitable, y generalmente el clima es muy frío.
Nukissiorfiit solo tiene dos lugares interconectados en Groenlandia que comparten una red eléctrica. Las 68 ubicaciones restantes tienen cuadrículas independientes, y lo mismo es válido para la producción de agua y la calefacción. Lo que eso significa es que, para cada lugar que esté poblado, el servicio debe tener una instalación independiente con múltiples niveles de redundancia y capacidad de respaldo. Nukissiorfiit también debe contar personas por todo el país que puedan llegar al sitio aunque se les avise con poca antelación porque las consecuencias de quedarse sin agua o energía pueden ser muy graves.
Para cumplir su objetivo de no utilizar combustibles fósiles al 100 %, responder mejor a las necesidades de sus clientes y seguir construyendo nuevas centrales hidroeléctricas, la empresa debe tener un cuadro financiero y unas previsiones precisas. La inversión en nuevas instalaciones y en el mantenimiento de las existentes requiere una planificación anticipada. Anteriormente, la compañía solo podía hacer proyecciones presupuestarias una vez al año, y esas proyecciones podían ser tremendamente inexactas en el momento en que el proyecto debía continuar.
"El sistema con el que estábamos trabajando era muy rígido. No podíamos planificar con la flexibilidad que queríamos", afirma Claus Andersen-Aagaard, Director Financiero (CFO) y Director ejecutivo (CEO) en funciones de Nukissiorfiit. "Necesitábamos seguridad sobre cómo evolucionaba nuestra situación financiera y una planificación mucho más flexible y continua que se adaptara al entorno de trabajo en el que estamos".
Explica: "Nuestra organización tenía 70 personas que cada octubre dedicaban mucho esfuerzo a elaborar un presupuesto. Cuando llegaba mayo, a veces intentábamos elaborar un presupuesto revisado para el resto del año debido a cambios significativos en las suposiciones. Esto implicaba una cantidad significativa de horas y mucho esfuerzo. En realidad, nuestro negocio se desarrollaba mucho más rápido de lo que nuestro presupuesto podía absorber cuando se hacía una o dos veces al año".
Las proyecciones son estados de cuenta de ganancias y pérdidas totales, así como estados de flujo de efectivo y el impacto financiero de la ejecución del proyecto. Para elaborar estos pronósticos, Nukissiorfiit combinaba modelos de subpronóstico en rotación detallada, costos variables específicos de la ubicación, costos de capacidad y mantenimiento, así como submodelos de costos de personal, y los integraba en un gran modelo, que podía explotarse completamente en todas las dimensiones y clasificaciones de cuentas. Además, la compañía utilizaba información externa, como datos meteorológicos a largo plazo, para pronosticar la venta de calefacción, agua y electricidad.
Los pronósticos que produce Nukissiorfiit se utilizan en toda la empresa, desde gerentes y expertos en planificación responsables de desarrollar presupuestos hasta el personal calificado en primera línea, como ingenieros y especialistas en calefacción.
Ole MoKeller Madsen, director de ventas y socio de CogniTech Analytics Solutions, que ayudó a proporcionar la solución, comenta por qué era vital que Nukissiorfiit encontrara una solución de planificación más avanzada: "Tenían muchos retrasos. Al no contar con una previsión ni un presupuesto precisos, no sabían hacia dónde se dirigían ni en qué tenían que actuar”.
Reducción del tamaño del equipo
El tamaño del equipo de planificación se redujo por 61 colaboradores, lo que optimizó el proceso de planificación y proyección
Pronósticos más rápidos
El tiempo previsto se redujo en un 80 %, de 1000 horas al año a menos de 200
Con la misión de Nukissiorfiit de ser 100 % independiente de los combustibles fósiles y su necesidad de añadir más infraestructura de centrales hidroeléctricas para lograr su objetivo, contar con una previsión financiera precisa y más sólida se convirtió en una necesidad crítica para la empresa de servicios públicos.
Nukissiorfiit había trabajado con los consultores de CogniTech desde 2015 como parte de otra organización. La empresa confió en el consejo de los consultores respecto a que, para cumplir con sus objetivos, Nukissiorfiit podría beneficiarse de una solución de planificación y análisis con IA.
En 2018, CogniTech invitó a una delegación de cinco personas a una conferencia entre semana de IBM Analytics en Estocolmo. La delegación Nukissiorfiit fue el mayor contingente de una sola empresa. La intención era inspirarse para nuevas soluciones digitales, estar más impulsados por datos y hablar sobre nuevas versiones de IBM Cognos Analytics e IBM Planning Analytics, así como soluciones de IA. Mientras discutía otro proyecto, Andersen-Aagaard se interesó en aprender más sobre el proyecto de planificación.
“Necesitábamos ir más allá de la presupuestación tradicional y comenzar a trabajar dinámicamente con nuestros pronósticos, utilizando pronósticos continuos mensuales con un horizonte más extenso a 18 meses, para incorporar continuamente la información más reciente”, dice Andersen-Aagaard. “Y sabíamos que el nuevo proceso no debía llevar a una carga desproporcionada donde 70 personas le dedicaran tiempo cada mes. Nos dimos cuenta de que, con los más de 300 subpresupuestos que manejábamos, no podíamos ampliar este proceso y seguir utilizándolo de la forma tradicional. Así que necesitábamos pensar de manera diferente, y ahí es donde entran en juego los pronósticos rodantes impulsados por la IA”.
Kai Erik Ettrup, socio de CogniTech, explica: "Propusimos la idea de utilizar la IA y el aprendizaje automático para mejorar el proceso, y Nukissiorfiit aceptó la idea". La empresa subrayó que la nueva herramienta tendría que tener una buena interfaz de usuario con un proceso eficaz de introducción y verificación de datos. "Las sesiones inspiradoras que tuvimos en Estocolmo nos dieron la confianza para avanzar con la plataforma y la colaboración con CogniTech", dice Andersen-Aagaard.
CogniTech se reunió con Nukissiorfiit en talleres para analizar cómo la empresa podría migrar de su antigua solución de planificación y proyección a una proyección continua con machine learning y proyección predictiva incorporada.
CogniTech ayudó entonces a la empresa de servicios públicos a migrar a la solución Cognos Analytics, la plataforma de inteligencia empresarial basada en IA que soporta el ciclo analítico, desde el descubrimiento hasta la operacionalización, y proporciona un enfoque gobernado para gestionar, explorar y visualizar datos. Su asistente de IA permite al usuario interactuar exactamente en los lugares que necesitan atención y descartar el 80 % de los resúmenes y datos financieros que no necesitan atención.
Moeller Madsen, de CogniTech, explica que uno de los principales objetivos de Nukissiorfiit al migrar a la solución de proyecciones continuas de IBM era permitir a la empresa tomar mejores decisiones empresariales.
Andersen-Aagaard concuerda y agrega: "Tienes una pequeña ventana en Groenlandia donde puedes hacer reparaciones al aire libre o iniciar un nuevo proyecto de infraestructura o desarrollar una nueva planta eléctrica. Es muy importante que cuentes con una visibilidad del 100 % y la información estratégica correcta para tomar una decisión sobre si tenemos el flujo de efectivo para hacerlo. Por ejemplo, si nuestra gente en el sur del país tiene una cartera de proyectos retrasada, ¿los gastos llegarán entonces más tarde, o se retrasarán lo suficiente como para que podamos seguir adelante con otros proyectos en el norte? Esto puede ser una tarea de planificación bastante desalentadora de gestionar cuando tienes entre 100 y 200 proyectos de infraestructuras de mayor envergadura en marcha simultáneamente".
Nukissiorfiit confía en la solución Cognos Analytics para recopilar información de los empleados de la empresa y transformarla en un conjunto de informes que la alta dirección utiliza para tomar decisiones de planificación sobre su trabajo continuo con proyectos de infraestructura. De lo contrario, la compañía tendría que ser mucho más cautelosa al aprobar todas las nuevas redes de infraestructura, nuevas centrales eléctricas y subestaciones, nuevas plantas de agua y nuevas soluciones de energía renovable.
"Tuvimos muchas consideraciones sobre cómo se podría diseñar la solución para proporcionar la máxima credibilidad", dice Andersen-Aagaard. "Nuestros libros financieros consisten en muchas áreas, incluidas la rotación, los costos variables, los costos de capacidad, como el salario, la depreciación, los costos de interés y los costos financieros. Todas estas áreas tienen propiedades únicas. Nos enfrentamos al dilema clásico en el presupuesto que es difícil para las personas incorporar todos los factores. Una máquina puede manejar esto mucho mejor si los datos históricos se extrapolan hacia el futuro". La empresa ya ha configurado más de 100 informes diferentes que toman diferentes aspectos de su información financiera y la proporcionan a los gerentes para que actúen.
"Con la ayuda de CogniTech, pudimos eliminar una enorme cantidad de trabajo administrativo para nuestros empleados técnicos", menciona Andersen-Aagaard. "Además, podrían confirmar los resultados de la IA en lugar de ingresar los números de todas las ubicaciones y la clasificación manualmente. No solo estaban encantados de liberarse de esa tarea, sino que el resultado final también es mucho mejor".
Andersen-Aagaard aprecia la amplitud y profundidad del enfoque de la solución de IA. "Una de las mejores cosas hoy en día es cuando un proveedor de insumos queda desconcertado por la información de la máquina y pregunta a nuestros controladores por qué la IA pronosticaría una determinada cifra contraria al conocimiento del proveedor de insumos", añade. "Cuando lo examinan más a fondo, descubren, la mayoría de las veces, que la IA tiene razón, porque toma en cuenta todos los factores y datos históricos. Esto me hace sonreír", admite, "porque sé definitivamente que lo que hemos creado proporciona una mejor calidad a nuestra empresa y que hemos ahorrado dinero y tiempo en el proceso".
Andersen-Aagaard explica que la empresa quería desarrollar un front-end y un back-end. "Nuestro front-end es la entrada y confirmación del usuario, donde los usuarios se relacionan con pronósticos generados por máquinas con despiece completo y semicompleto, mientras que nuestro back-end contiene parámetros ajustables que se pueden ajustar manualmente cuando sabemos que los parámetros cambiarán", dice.
Ettrup explica el uso de datos externos de la solución: "Hemos estado usando muchos datos meteorológicos de los últimos tres años. Luego lo usamos para analizar lo que llamamos un período meteorológico normal, para generar una venta anual normal por cliente, por área. Les dimos muchos parámetros de back-end para que Nukissiorfiit pudiera controlar numerosos aspectos específicos de la empresa, como la desocupación general, la tasa de finalización del proyecto, el petróleo por kilovatio y mucho más”.
Al migrar a la solución de previsión renovable proporcionada por CogniTech, Nukissiorfiit ha reducido el número de personas necesarias para realizar previsiones presupuestarias y ha aumentado la precisión de dichas previsiones gracias a una mayor frecuencia y al uso de la IA. La solución ha mejorado la flexibilidad de la empresa de servicios públicos para adaptar su planificación a variables cambiantes como el clima y ha fomentado una mayor confianza con el gobierno de Groenlandia para dar luz verde a proyectos nuevos y ambiciosos.
"Pudimos pasar de 70 proveedores de información distintos, empleados que participan en el proceso de elaboración de nuestro presupuesto, a nueve personas. Esa es una reducción importante", comenta Andersen-Aagaard.
“Y ahí no se detiene”, agrega. “En realidad también es la cantidad de tiempo que esta gente usa. Diría que estas nueve personas ahora dedican menos tiempo que antes. Y también las personas mayores de 60 años que ya no utilizan herramientas para ingresar al pronóstico, no dedican ningún tiempo a ello”.
Andersen-Aagaard menciona rápidamente que, aunque menos personas trabajan en las proyecciones, cada persona de su empresa recibe esta información. "Obtienen sus conocimientos desde un punto de vista de administración, pero también en cierta medida los datos de producción de la plataforma IBM Cognos Analytics", dice.
En general, su nueva solución Planning Analytics y Cognos Analytics combinada con pronósticos inteligentes de aprendizaje automático ha permitido a Nukissiorfiit adoptar una forma más eficiente de operar. Ahora, la empresa puede utilizar la información para fijar umbrales y recibir alertas si las previsiones se sitúan fuera de los intervalos; también puede anular las alertas basándose en la experiencia o en información adicional. El resultado final es que la empresa es más ágil y su planificación financiera es más precisa.
“Claus [Andersen-Aagaard] tiene mucho interés en tener pronósticos cada mes para asegurarse de que las pérdidas y ganancias y el flujo de caja estén en control. Y serán más ágiles para adoptar cambios en el consumo y en si un determinado proyecto se retrasa o no”, apunta Moeller Madsen.
"Ahorrar tiempo ha sido un gran factor y beneficio para nosotros", dice Andersen-Aagaard. "Pasar de 70 proveedores de insumos a solo nueve ha reducido el tiempo que dedicamos a esta tarea. Además, hemos ampliado el número de veces que realizamos este ejercicio: ahora cada mes obtenemos una nueva previsión basada en la información más reciente. A la antigua usanza, probablemente dedicaríamos entre 5000 y 10,000 horas a hacer esto”.
Andersen-Aagaard informa que otra ganancia es mucho más precisa. La compañía ahora tiene la flexibilidad que buscaba para cambiar los planes cuando hay nueva información disponible y comprender las consecuencias de hacerlo.
Andersen-Aagaard agrega que la experiencia del usuario ha mejorado enormemente. Informa que los empleados están más interesados en las consecuencias financieras de las decisiones que toman y que la calidad de salida de los informes que se proporcionan automáticamente también ha mejorado drásticamente.
Con la plataforma de planificación y el aprendizaje automático en marcha, Nukissiorfiit mira al futuro con confianza. "Creo que merece la pena decir que siempre que hacemos un gran proyecto, como el de la gran central hidroeléctrica, hay que tener confianza en nosotros como empresa", dice Andersen-Aagaard. "El gobierno de Groenlandia debe asegurarse de que el dinero que nos dejan invertir en nombre del condado se cuida de forma responsable".
En cuanto al futuro, Andersen-Aagaard afirma que la empresa quiere integrar la plataforma con sensores del Internet de las Cosas (IoT) en sus plantas y en los contadores de todos los hogares de Groenlandia. “Estamos analizando si IoT puede desempeñar un papel más importante para que podamos obtener datos con más frecuencia. IoT es una plataforma rentable donde se pueden transferir muchos datos a costos mucho más bajos".
Nukissiorfiit también estudia exportar el agua de Groenlandia a otros países, colaborando con empresas embotelladoras y transportistas a granel. Además, otros países árticos, como Canadá, están muy interesados en ver cómo pueden utilizar la exitosa estructura de precios de los servicios públicos de Nukissiorfiit para reducir sus propios precios de la energía.
Nukissiorfiit (el enlace reside fuera de ibm.com) es una empresa de servicios públicos propiedad del autogobierno de Groenlandia. Es responsable de producir y suministrar electricidad, agua y calefacción a los consumidores del país en 17 ciudades y 53 asentamientos. El suministro de energía de Nukissiorfiit se basa en un 72 % en fuentes de energía renovables. Su objetivo es utilizar fuentes de energía renovables siempre que sea posible y garantizar que todos tengan acceso a agua potable limpia. La compañía tiene 405 empleados, de los cuales 90 se encuentran en su oficina central en Nuuk.
Acerca de las soluciones analíticas de CogniTech
El socio comercial de IBM CogniTech (el enlace reside fuera de ibm.com) es el único socio danés de IBM Gold en Analytics. Fundada en 2019 a partir de la compra de su versión anterior, la organización de consultoría se centra en IBM como su principal socio de tecnología. CogniTech puede crear soluciones integradas unificadas para sus más de 100 clientes, que incluyen todo, desde integración de datos hasta inteligencia empresarial, elaboración de presupuestos, previsión y consolidación financiera integrada con IA y aprendizaje automático. La empresa tiene más de 40 clientes de analíticas de planificación.
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Producido en los Estados Unidos de América, abril de 2021.
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