La transformación digital es un producto invisible para el cliente

La transformación digital enfocada desde el punto de vista del cliente, es un servicio del que muy probablemente, el cliente mismo, no sea muy consciente. Cuando una persona se interrelaciona con una empresa a la que acude para adquirirle algo, se suele encontrar con una parte tangible (un coche o cualquier objeto) y otra intangible, que sería el trato que dispensan al cliente las personas que trabajan para la Primerempresa.

Pongamos un caso teórico de cualquier empresa que ya haya empezado a desarrollar un proceso de transformación digital potente, como por ejemplo un banco, dado que el sector de la banca es uno de los que mejor han desarrollado y concretado la innovación digital. Si desmenuzamos tareas, procesos y herramientas, podemos comprobar, qué y cómo funciona la transformación digital, vista desde la perspectiva del cliente. Es decir la transformación digital como producto.

La web y la presencia de la empresa en las redes sociales representan una parte muy importante que tiene que ver con  la relación de los clientes y la transformación digital, aunque ellos no entiendan y ni tan siquiera atisben que es tal cosa. Los sitios web y los perfiles en redes funcionan claramente como la puerta de entrada y el nexo de unión con las actividades de la empresa con su mercado.

Las principales operaciones de las entidades financieras las pueden realizar los clientes de forma online. Lo curioso de este hecho es que los usuarios del servicio lo consideren como un servicio cuando realmente lo que está pasando es que son los propios clientes los que efectúan muchas tareas que antes eran exclusivas de los empleados de la banca.  Lo que ocurre es que las ventajas que observan los clientes con respecto al control directo de sus finanzas, más la comodidad de hacer las operaciones desde su ordenador o móvil sin necesidad de ir a las oficinas bancarias, es más sugerente que mantener los mismos procedimientos de la banca analógica.

Técnicas profundas de analítica de datos para escudriñar los rastros que las personas vamos dejando en su navegación digital, permiten a las empresas conocer y entender su segmento de mercado de una forma individualizada. Y de ahí desarrollar campañas de marketing digital como fórmula cada vez más habitual de promoción de sus productos. Esto es especialmente potente en Amazon. Este procedimiento es una acción pasiva para los clientes y que, al mismo tiempo, representa una parte central de la transformación digital en tanto que producto que las personas consumen sin saberlo.

En la transformación digital las personas ocupan un papel fundamental. Los recursos humanos colaboran en la conformación del producto en la medida que se zambullen en el uso de herramientas digitales que le van a facilitar las cosas para llevar adelante su trabajo, repercutiendo positivamente para los clientes. Pensemos, por ejemplo, en las consultas de algunos médicos el sencillo procedimiento por el que se hacen recordatorios de las horas de las consultas a los pacientes a través de sus móviles. O cómo les pueden facilitar online informes de la evolución de un determinado tratamiento, o incluso realizar una consulta de manera digital.

Otros modos de colaborar en favorecer el buen servicio son las aplicaciones, que en el caso de la banca son muy útiles,. También hay que subrayar el papel de los asistentes virtuales, aunque estos últimos pueden llegar a ser engorrosos, como por ejemplo se detecta en las compañías de telecomunicaciones. En estas empresas los asistentes virtuales actúan a través de los teléfonos, intentando disminuir en lo posible el número de atenciones que tienen realizar los telefonistas, una vez que las respuestas grabadas son improductivas.

La ubicación del cliente en el centro de atención principal de la empresa digital, se justifica efectivamente en el sentido de que todos los apartados que confluyen en la arquitectura de la organización digital se enfocan en las conexiiones con los clientes. Las personas, los procesos y la tecnología tienen sentido en la transformación digital en tanto en cuanto se orientan a lograr la satisfacción de las personas. Ver de esta forma las cosas, es lo que le da sentido a tomar la perspectiva de la transformación digital como un producto a los ojos de los clientes, aunque ellos no lo vean de esa manera, y solo detecten un servicio.

Hay determinadas cosas que no cambian, o no lo hacen del todo. Las personas estamos satisfechas o no cuando compramos cosas en la medida que el objeto adquirido nos reafirme en los pensamientos iniciales que teníamos sobre él o se superen; pero siempre y cuando la experiencia/servicio en el acto de compra (online o analógica) nos satisfaga.

La transformación digital como producto de cara al cliente debe funcionar como un todo armónico, aunque haya aspectos que tengan más o menos protagonismo. De forma sutil, si hay algo que no se ajusta bien a una coordinación excelente, puede generar insatisfacción en las personas. Por eso el proceso comercial es más complejo y largo y tiene muchas aportaciones. Buscar el equilibrio adecuado, es una garantía para lograr esa armonía, lo que contribuirá al éxito del desarrollo de nuestra apuesta digital en la empresa.

 

 

10 claves sobre la relación entre personas y algoritmos en la gestión

Podemos decir que las empresas están en pleno proceso, algunas más adelantadas y otras que ni siquiera han empezado, en el ajuste de la relación de las personas y los algoritmos. Asistimos a un contexto en el que se está generando la hibridación entre ambas partes, siempre (y esperemos que esto no cambie nunca) con la supervisión de las personas. Concretamos en 10 las claves que definen este fenómeno:

  1. Desde el punto de vista de la gestión de la empresa, la relación entre las personas y los algoritmos en forma de apps, CRM, analítica de datos…, no se coordina con eficiencia. Se produce pero con desajustes, fruto en muchos casos de los choques entre las culturas corporativas tradicionales y los nuevos procesos innovadores.
  2. Internamente, las personas deben tener libertad de acceso a los datos y ser conocedoras de los resultados y los análisis de los mismos, si bien la presencia de determinados niveles de jerarquía marca los usos de acceso a más o menos información según el organigrama.
  3. Hacia el exterior, la implantación creciente de algoritmos se define en función de los estándares de respuestas automatizadas y de las que las personas siguen estando obligadas a llevar a cabo.
  4. A pesar de que se puedan tener claras las ideas de avanzar en esta forma de trabajo, lo cierto es que se dan muchos casos de inversiones realizadas y de falta de progreso en el conocimiento y uso de las nuevas herramientas.
  5. Existe en esa línea un déficit de profesionales preparados para poder ejecutar los nuevos instrumentos
  6. La centralidad del cliente es cada vez más patente, y la forma de contentar sus intereses es mediante la concentración y evaluación de los datos que se desprenden de su actividad. Las opiniones y los posicionamientos de los clientes son fundamentales y definen el producto, la producción y la distribución, además de a la propia organización de la empresa.
  7. Las empresas está evolucionando  en los esquemas de producción y distribución desde procesos lineales a otros en plataforma, propios de internet y la digitalización.
  8. Los sistemas en plataforma definen nuevas relaciones con los clientes, sin tanta intermediación.
  9. Los niveles de información en tiempo real modifican también las relaciones con los proveedores, definidas sobre todo por la calidad del servicio según los criterios marcados por las opiniones de los clientes.
  10. Aunque hay retrasos evidentes en sectores y empresas, la empresa camina hacia la evolución de los algoritmo que es la Inteligencia Artificial. No se trata poco a poco de concentrar datos y analizarlos para tomar decisiones o efectuar previsiones. Al final, el escenario hacia el que avanzamos es el del control ejercido por las máquinas.

Lecturas para este post

The evolution of Analitics

The future of supply chains as networked ecosystems

When People Don’t Trust Algorithms

 

El eje cliente-producto, clave de la transformación digital y del desarrollo de la inteligencia artificial

Si el centro de la actividad de la empresa es el cliente (evidencia que claramente se refuerza por la influencia de internet) no podemos olvidar que para el cliente lo importante es el producto. Y es por eso que atenderlo resulta primordial porque su génesis, mantenimiento y evolución se está modificando continua y notablemente, como se puede confirmar sobre todo en los productos tecnológicos o las plataformas de internet. De alguna manera es como si se estableciese, con sus limitaciones, un sistema de prueba y error desde el momento en el que producto ve la luz, obtiene el feedback del entorno hasta que llega a una cierta estabilidad; y para entender esto pensemos en un software por ejemplo.

Efectivamente, el ciclo de vida de los productos se ha hecho mucho más corto, al tiempo que se distingue también por su complejidad. La vigilancia de la evolución de los mismos se tiene que extremar. La interacción es la base de este proceso, ya que si nos encontráramos ante un acontecimiento cerrado y acotado, la aparición de un producto y su evolución se llevaría a efecto únicamente a través de los criterios de los que lo fabrican, si bien se situaría de espaldas a las reacciones del entorno. La variabilidad e inestabilidad en nuestros días es lo que hace que concibamos los productos como servicios. Es lógico dado que las personas nos pueden detectar problemas para lo que tendremos que pedir perdón y aprovechar esa información para mejorar nuestro producto, con una reflexión añadida: las mejoras que nos aporten, bien gestionadas, nos pueden permitir ganar más.

La atención al eje cliente-producto es la más completa a la hora de adaptar mi empresa al entorno digital. Esta coordenada no tiene sentido sino se le añade la capa tecnológica, pues sin la involucración de las máquinas no estaríamos bien orientados en relación con la manera de trabajar que se está imponiendo en la transformación digital. La innovación tecnológica es lo que además nos provoca los cambios continuos y lo que nos exige una capacidad de adaptación permanente. La expresión más determinante de este esquema son los datos, su análisis y la generación de algoritmos matemáticos que marcan una fórmula de progreso en la que las máquinas van ganando en autonomía propia.  Hablamos de la inteligencia artificial, nombre que nos coloca ante el reto inevitable del protagonismo de los robots frente al de las personas que gestionan las compañías.

Las noticias online son un ejemplo muy ilustrativo de cómo se ejecutan los cambios permanentes de los productos y de cómo camina el uso progresivo de la inteligencia artificial. En su día empezamos con los agregadores de noticias, unas páginas web con dispositivos RSS en las que podíamos (y podemos) concentrar aquellos medios de los que queremos estar informados. Después ha seguido la elección de artículos según los intereses de los lectores. Lo siguiente es incorporar el análisis de big data con el objetivo de anticiparse a los gustos de los lectores. Y el paso posterior, en el que trabaja por ejemplo Facebook, es descubrir las noticias falsas a través de inteligencia artificial.

Si contemplamos un panorama más global de los cambios que provoca la inteligencia artificial, podríamos distinguir tres vías, de menor a mayor complejidad o, de igual modo, con más o menos protagonismo de las máquinas. Esta triple perspectiva es muy interesante cuando, con toda la razón del mundo, en nuestros días aparecen muchas dudas con respecto al uso de la inteligencia artificial. Lo significativo de esta visión es que, sin darnos cuenta, ya existen muchas actividades que dependen de la presencia de las máquinas. Pero veamos las tres vías de las que hablamos con proyección desde el presente al futuro:

  1. La inteligencia artificial “asistida”, que está mejorando herramientas que ya utilizamos sin pararse ahí, pues las posibilidades de generar más y mejores atributos para el producto no se detienen. Es el caso de Gmail, servidor de correos electrónicos de Google que divide en varios grupos nuestros emails: principal, notificaciones, promociones y foros, simplemente analizando las características de los emails que recibimos y sin que medien nuestras indicaciones como usuarios de este servicio para que hagan esas distinciones.
  2. La inteligencia artificial “aumentada” que es aquella que permite hacer a las empresas aquello que hasta ahora era imposible de no haber contado con la involucración de algoritmos mejorados. El ejemplo es Netflix, que ha conseguido realizar propuestas de contenidos sin analizar una a una a las personas, sino estudiando sus datos en grandes escenarios sociológicos.
  3. La inteligencia artificial “autónoma”, que es aquella que funciona de manera independiente y toma decisiones por su cuenta sin necesidad de que medien los seres humanos. Esta opción está relativamente avanzada en nuestros días, aunque es claro que irá a más en el futuro.

Aunque la inteligerncia artificial demanda mucha atención de los medios en la actualidad, realmente el volumen de negocio es pequeño a nivel mundial: del orden de 644 millones de dólares, aunque para 2022 se calcula que alcance los 15.000 millones. Con este dato no hay dudas de que estamos ante un reto al que no podemos darle la espalda, como en su día ocurrió con las redes sociales.  Por esa razón, las compañías deben realizar una introspección en sus procesos para intentar mejorarlos y abaratar costes, que suelen ser los argumentos que convencen a los directivos para invertir en tecnología y apostar por la transformación digital. La mejor respuesta a los cambios en los comportamientos de los consumidores digitales es otra razón de peso para abrazar este cambio si es que queremos competir de una forma adecuada en el cambiante mercado en el que nos encontramos.

 

Lecturas usadas para este post

La persona en tanto que consumidor digital ocupa el centro de la empresa

A Strategist’s Guide to Artificial Intelligence

Product managers for the digital world

El avance silencioso e irreversible de la Inteligencia Artificial

 

 

 

 

Competir en internet: prueba, error y solución rápida de los errores

La forma de operar con internet y los entornos digitales nos emplaza siempre a la contínua averiguación de novedades sobre supuestos algoritmos infalibles que van surgiendo o con los que se van especulando. Pero a pesar de una supuesta infalibilidad de lo nuevo, no tenemos más remedio que recurrir a la prueba y el error, viejo sistema al que estamos obligados a añadir también, dadas las actuales coordenadas, la búsqueda de soluciones en el menor tiempo posible. Esta fórmula innovadora de la que hablamos, nos sitúa ante un modus operandi en el que el fracaso repetido es parte inevitable del proceso. Tenemos incluso que aceptar que estamos siempre en una permanente reformulación, en un eterno bucle de lanzamiento de propuestas (productos) que se revisan en el mismo campo de juego de la red y por los propios usuarios, hasta tanto se terminan de definir y estabilizar.

La presencia de productos completamente cerrados y estabilizados es mínima en relación con los que están sujetos a contínuas revisiones. Es más, podemos afirmar que no existe nada realmente concluido y cerrado por los siglos de los siglos sin que haya existido una mejora posterior. Si pensamos, con mentalidad digital, en un periódico de papel, sería como si estuviéramos revisando y cambiando contínuamente la tipografía, el diseño, las secciones o hasta el sistema de impresión. Impensable en este producto del mundo analógico y hasta en la psicología de los productores y los consumidores de este tipo de productos. En internet toda esta estabilidad ha saltado por los aires.

Una de las claves añadidas de este sistema que permite avanzar pero a través de ciclos muy cortos de tiempo, es la búsqueda de soluciones rápidas para solventar los errores y definir hasta el infinito nuevas prestaciones, pues siempre hay más maneras de mejorar. Esta dinámica es especialmente compleja en las iniciativas de cambio de infraestructura digitales en la idea de concebir una transformación de la empresa. Sin duda, aquí, detectar los errores y solventarlos se ejecuta en períodos de tiempo mayores, nada que ver con las mutaciones en redes sociales o aplicaciones.

Ajustar la piezas de las plataformas sobre las que empezamos a operar en las transformaciones digitales, nos lleva mucho tiempo y requiere mucha paciencia. Una de las aportaciones más interesantes en este enfoque es la interoperatividad. La idea, expresada de esa forma por Sangeet Paul Choudary, es que cualquier remodelación de nuestro forma de operar tiene que garantizarse el uso a través de distintos entornos. La manera de atraer a más personas a nuestra plataforma es que vengan de cuántos más sitios mejor, y para facilitarles la operatividad desde diferentes frentes, hay que trabajar por el entendimiento y compatibilidad entre los mismos.

La concreción de nuestra propuesta y la manera de acertar con quienes nos compran en los mercados actuales tiene una virtud y un defecto. La virtud, que conocemos mucho de quienes deambulan por internet y al final adquieren cosas a través de la red. Y la dificultad, que no es tan fácil que lleguemos a acertar y dirigirnos de verdad a aquellas personas que sean los verdaderos interesados en nuestras propuestas dada la marabunta de información con la que contamos,. En otras palabras, conocemos demasiado y nos cuesta concretar a la hora de atraer a aquellos perfiles que nos interesan verdaderamente. Existen datos relevantes, como que más de un cuarto de las ventas que se hacen en Europa (según McKinsey), proceden de las recomendaciones a través de redes sociales, lo que es una auténtica inmensidad. La gran incógnita es cómo tu marca se adelanta y llega a sus clientes actuales y a los potenciales.

Soluciones definitivas a esta cuestión se me antoja, hay pocas. Propuestas, por contra, sí hay muchas. Una de las empresas que más saben a este respecto, probablemente, es IBM. Y una de sus últimas aportaciones se refiere a que la analítica correcta de tan solo 250 tweets puede convertirse en una prueba decisiva para averiguar la tendencias y los rasgos de personalidad de la comunidad que se analice. No dudo que este sistema funcione, pero sí me planteo que realmente consiga el objetivo último de mejorar las ventas de aquellas compañías que lo use. Al menos, de momento.

Todo el recorrido que pueda hacerse para encontrar la manera más útil y rentable que te permita adaptarte mejor a los mercados, llega al final al mismo punto de partida con el que iniciábamos este post: todo es cuestión de prueba y error. Y también, obviamente, de aprendizaje. Se dice que se aprende de los errores, y estos pueden ser muchos en el mundo digital dada su novedad y la falta de referencias sólidas y contrastadas ocurridas anteriormente. Por lo tanto, lo único que nos queda es seguir intentándolo y mejorando cada vez. Y, eso sí, a toda velocidad porque lo que hoy nos puede valer, mañana estará superado a buen seguro.

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El avance silencioso e irreversible de la Inteligencia Artificial

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Es un hecho evidente, controvertido si se quiere, pero la Inteligencia Artificial (IA) está progresivamente más presente en nuestras vidas cotidianas, aunque sea en desarrollos incipientes y primigenios. Para dejar sentado mínimamente de que hablamos cuando hablamos de IA, la definicion que se puede leer en la Wikipedia dice brevemente que es la inteligencia exhibida por las máquinas. En la lectura de un artículo de Fortune titulado: Why deep learning is suddenly changing your life, como aparece en el título, es muy interesante tener en consideración el concepto “aprendizaje profundo”, ¿pero aprendizaje de quién?: obviamente de las máquinas.

Por deep learning o aprendizaje profundo, podríamos entender la capacidad que está alcanzando el binomio máquina más big data para desarrollar autónomamente, gracias a algortimos, determinadas actividades que nos permiten conocer en profundidad los hitos que definen una actividad o actividades de la vida real. Es decir, sería la manera que la máquina tiene de actuar, replicar o responder a lo que observa. Por ejemplo podemos referirnos al desarrollo que Google está haciendo en IA para mejorar las traducciones de idiomas y que ha nombrado como Neural Machine Translation.

Sin que la extensión de la IA no haya llegado aún hasta niveles como para saber descubrir en lo cotidiano de qué productos hablamos que ya cuenten con ella, sí que podemos hablar de un paso intermedio podríamos decir. Y me refiero a las aplicaciones que albergamos en nuestros dispositivos portátiles (smartphones o tablets). Las apps nos aproximan a un campo de conocimiento de una determinada actividad, de tal manera que gracias a ellas nos permiten conocer la actualización de informaciones en la medida que los acontecimientos van evolucionando. Son por ejemplo las app que nos miden determinadas constante vitales o que nos informan de determinados servicios como volar en aviones. Es el caso de una app de la compañía aeronáutica Air Canada que permite a la tripulación y a los pasajeros, saber, entre otras funcionalidades, cuál es la situación de cada uno de ellos: destino, vuelos con conexiones y si éstas fallan qué soluciones alternativas pueden haber.

El desarrollo de las aplicaciones tiene como objetivo más inmediato, satisfacer a sus usuarios que obtendrían de ellas determinados trabajos que ejecutarían a través de órdenes verbales y no mediante menús táctiles. Efectivamente, de esta forma, sí que avanzamos hacia el uso de aplicaciones que son más bien robots que cumplen órdenes verbales de sus dueños. Otro paso intermedio hacia la IA, como las app, es el Internet de las Cosas (IoT), pues supone la obtención de información actualizada permanentemente en máquinas comunes de nuestra vida cotidiana desde hace decenios como electrodomésticos, coches, relojes…, y gracias a la conexión via internet. Con estos ejemplo, resulta patente que evolucionamos desde la ya muy superada era de la información estática servida en hardware, a los objetos autónomos de la IA que son capaces de procesar datos y actuar por sí solos.

Cada vez más, la participación de las personas en estos procesos de IA, se traduce en agentes con una influencia limitada. El  valor más evidente es que nosotros, los seres humanos, vamos dejando una serie de pistas (información) que las máquinas analizan e interpretan para tomar decisiones autónomas. Actualmente, la información que se analiza es la del big data, que más que con las personas una a una, tiene que ver con el análisis de los valores estadísticos globales (la identidad digital de segmentos sociales) antes que con acciones muy concretas de cualquiera de nosotros. La cualificación llegará en el momento que nos interpreten a nosotros independientemente a niveles muy profundos.

Como siempre que se habla de IA se tiene que hacer la apostilla necesaria de los límites. ¿Hasta dónde puede llegar la autonomía de las máquinas y cuáles son los niveles que no se deben superar para conseguir que las máquinas sigan siendo máquinas al servicio de los humanos y no al contrario? Sobre estas cuestiones legales y éticas se ha iniciado una serie de investigaciones de los grandes: Amazon, Facebook, Google, Microsoft e IBM, a través de una fundación. Habrá que ir esperando resultados, así como de los estudios de otras instituciones como MIT, en la que algunos de sus investigadores también se han posicionado en este campo de análisis. Mientras tanto, lo que sí resulta patente es que la Inteligencia Artificial está avanzando silenciosamente en nuestras vidas, y lo que deseamos es que obviamente sea para bien.