Michael Taylor lleva 25 temporadas en el equipo Mercedes-AMG Petronas de Fórmula 1, donde ha desempeñado todas las funciones relacionadas con las tecnologías de la información, desde el apoyo en pista hasta los sistemas de ingeniería y la transformación empresarial. En la actualidad, como director de TI, dirige un equipo de 18 personas responsable de una de las operaciones con mayor volumen de datos del mundo.
Cuando un coche sale del box, lleva 300 sensores. Mientras está en marcha, genera más de un millón de puntos de datos por segundo. Cada componente, sistema y vuelta produce datos de telemetría que los ingenieros utilizan para ganar fracciones de segundo: la diferencia entre ganar y perder. “La Fórmula 1 lleva muchos años centrada en los datos. La métrica clave en nuestro deporte es el cronómetro, y así ha sido desde que comenzó el Campeonato del Mundo en la década de 1950. Pero ahora lo medimos todo. Si lo mides, puedes mejorarlo”, cuenta.
El reto no es recopilar datos —la Fórmula 1 lleva transmitiendo telemetría en directo desde la década de 1980—. Se trata de tomar decisiones a gran velocidad sin dejar de mantener el control que permite que una operación compleja y de alto riesgo siga funcionando.
Para los CIO que se enfrentan a la presión de avanzar rápidamente en materia de IA al tiempo que gestionan el riesgo, la seguridad y la calidad de los datos, las lecciones que Taylor ha aprendido a base de mucho esfuerzo en el pit lane ofrecen un marco útil: cómo equilibrar la velocidad y el control, cuándo mantener a las personas al tanto de lo que ocurre y por qué una gobernanza “suficientemente buena” es mejor que una gobernanza perfecta que nunca llega a ponerse en práctica.
Innovación frente a estabilidad: “Una batalla constante”
En la mayoría de las empresas, la tensión entre innovación y control se desarrolla a lo largo de trimestres o años. En la F1, ocurre cada semana. “Es realmente difícil. Y es algo que no siempre acertamos. Aquí es donde confiamos en las personas. La experiencia en el sector es realmente importante a la hora de tomar decisiones relacionadas con el cambio”, admite Taylor.
El equipo opera en dos modos distintos. Entre carrera y carrera, se encuentran en la fábrica de Brackley, en el Reino Unido. Las instalaciones, que son la sede central del diseño, la fabricación y el funcionamiento de sus monoplazas de Fórmula 1, ganadores de campeonatos, incluyen un campus tecnológico de 60 000 metros cuadrados. Todo gira en torno a la gestión de proyectos y programas, con margen para la experimentación. Pero a medida que se acerca el fin de semana de carrera, todo se centra en la ejecución.
“Tenemos ese modo normal cuando no estamos compitiendo. Volvemos a la fábrica para diseñar, construir y mejorar”, explica el directivo. “Pero a medida que nos acercamos al fin de semana de carrera, pasamos a ejecutar todo ello de la forma más eficaz. No debemos realizar cambios que afecten a los ingenieros”.
Esta dualidad marca todas las decisiones tecnológicas. La misma agilidad que impulsa la innovación durante la semana debe dar paso a la estabilidad cuando los resultados están en juego. Taylor lo llama una “batalla constante”.
Modernización a la velocidad de las carreras
Mercedes-AMG Petronas llevaba utilizando SAP desde 1999. La plataforma sustenta todo el proceso del equipo, desde el diseño hasta la pista: desde la aprobación del diseño, pasando por la planificación, el aprovisionamiento, la fabricación, las pruebas y el desarrollo, hasta el montaje del coche en la pista.
“Todos esos pasos son procesos fundamentales”, afirma Taylor. Por eso, cuando llegó el momento de modernizarse, el equipo lo abordó como una parada en boxes: planificado al segundo, ejecutado con precisión. Eligieron RISE with SAP —el paquete combinado de ERP en la nube y migración del proveedor—, acordaron iniciar el proceso en diciembre de 2024 y fijaron como objetivo la puesta en marcha en agosto de 2025, coincidiendo con el parón obligatorio de dos semanas del deporte.
“Es el momento perfecto para introducir cambios. Tenemos que planificarlo todo a la perfección para que todo vaya sobre ruedas cuando volvamos a competir”»”, explica.
Terminaron ocho semanas antes de lo previsto. “Somos unos obsesionados del control debido a la naturaleza de este deporte y a sus plazos estrictos”, afirma. Su equipo prefiere gestionar los sistemas de forma interna en lugar de depender de grandes integradores de sistemas que “se asoman un poco y desaparecen”. Con solo 18 personas en el equipo de TI, recurren a la experiencia de SAP para problemas específicos y, a continuación, retoman las riendas. “Una vez hecho esto, seguimos siendo los responsables y nos encargamos de la gestión”, agrega, “y SAP hace lo que mejor sabe hacer”.
El camino seguro debe ser el más fácil
La propiedad intelectual en la Fórmula 1 tiene una vida útil muy corta. En cuanto un nuevo componente se monta en el coche y se fotografía en el pit lane, los competidores pueden verlo. Pero eso no resta valor a lo que hay detrás.
“La verdadera ventaja no es solo la pieza”, afirma Taylor. “Es el razonamiento, el modelado, la simulación, los modos de fallo, las compensaciones y la dirección de desarrollo que hay detrás”.
Proteger todo eso requiere una estrategia de seguridad ofensiva. El responsable de seguridad de la información de Taylor depende directamente de él, y el equipo pone a prueba activamente sus propias defensas. “Actúa, piensa y trabaja como un hacker. Estamos pensando en cómo podemos contrarrestar las amenazas sin que ello afecte a los usuarios finales”, relata.
En una cultura que fomenta la ingeniería y en la que se da libertad a las personas para actuar con rapidez, una seguridad demasiado estricta resulta contraproducente. Taylor aprendió pronto que la perfección es enemiga del progreso. “Si la seguridad se interpone en el camino del negocio, este encontrará formas de sortearla. La tarea no consiste en ralentizar a la organización, sino en hacer que el camino seguro sea el más fácil”.
El factor humano
Dada la evolución semanal de la IA, el equipo de Taylor está llevando a cabo proyectos piloto en toda la organización: aprendizaje automático para la simulación, flujos de trabajo automatizados en la planificación de la producción y copilotos que ayudan a los desarrolladores a escribir código. Pero se resiste a la tentación de precipitarse.
“Todavía estamos buscando nuestro camino”, afirma. “No hay una solución única para todos. Estamos probando todo lo que hay disponible, pero dentro de seis a diez meses tomaremos decisiones sobre qué ampliar”.
A pesar del revuelo que rodea a la IA basada en agentes, Taylor sigue apostando por la supervisión humana. “Sigo creyendo firmemente que ‘los humanos deben estar en el bucle’. Cuando nuestra plantilla esté en sintonía con la IA, ahí es donde veremos el beneficio real: cuando esta complemente a nuestra gente”.
La IA también ha elevado el listón en materia de gobernanza de datos. “Lo que ahora se considera ‘suficientemente bueno’ incluye una mayor visibilidad, permisos más claros y una propiedad más definida», explica Taylor. «Hay que ser más riguroso a la hora de determinar a qué datos puede acceder la IA”.
La clave, empezar por las consecuencias
El consejo de Taylor para los CIO de otros sectores que se enfrentan a cuestiones similares es aparentemente sencillo: “Empieza por las consecuencias, no por la tecnología”.
En los servicios financieros, podría tratarse de un perjuicio para el cliente o de un incumplimiento normativo. En la sanidad, de la seguridad del paciente o de la pérdida de la confianza pública. En la F1, la consecuencia de un fallo de seguridad es la pérdida de la ventaja competitiva.
“Una vez que comprendes las consecuencias, puedes decidir qué requiere un control más estricto, qué hay que supervisar, qué hay que conservar y qué simplemente necesita mejores prácticas de seguridad”, afirma Taylor.
Es una lección aprendida a lo largo de 25 temporadas al límite de lo técnicamente posible, donde las decisiones se toman en milisegundos y el margen entre el éxito y el fracaso se mide en fracciones de segundo.
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