Las cuatro fases de la relación humano-máquina

Creo que la relación entre las máquinas y las personas es uno de los hechos que definen nuestras vidas, ahora más, aunque siempre ha sido algo muy importante. Poco a poco, con el paso del tiempo, estamos divisando lo que podríamos definir como una suerte de compenetración entre ambos extremos. Por una razón bien obvia: las máquinas cada vez tienen más capacidades que las personas no alcanzan, y aunque no hay sistema artificial que no haya sido planeado, programado y construido por los humanos, estamos en un tiempo en el que hay que generar una simbiosis pues la tecnología nos sobrepasa y debemos entendernos con ella.

Desde mi punto de vista, existen cuatro fases de la relación entre personas y máquinas que pueden orientarnos para entender un poco mejor lo que estamos viviendo en el momento presente:

  • Los humanos hacen y deciden
  • Los humanos consultan las máquinas para decidir
  • Los humanos y las máquinas se relacionan para trabajar juntos.
  • ¿Las máquinas deciden y los humanos obedecen?

La primera fase (los humanos hacen y deciden) va desde el origen de la especie humana hasta las últimas décadas que pusieron el punto y final al siglo XX. Durante ese casi infinito espacio de tiempo, siempre ha habido un denominador común: los seres humanos han estado al frente y cualquier tecnología, sistema de producción, artefacto o herramienta ha quedado supeditado a ellos. Pensemos, por ejemplo, en el descubrimiento de la agricultura o incluso en la Revolución Industrial. Nada en esos episodios fundamentales de la existencia escapaba a la dirección de los humanos salvo, en aquellos instantes en los que se chocaba y se choca con la Naturaleza. Pero cualquier obra humana estaba supeditada al control de los hombres y mujeres.

Segunda fase. De forma solapada, en pleno siglo XX, (y con precedentes sin duda de etapas anteriores) los seres humanos se han dotado de tecnología que les valen para analizar situaciones y posteriormente tomar decisiones. Por poner un ejemplo cotidiano, las investigaciones y desarrollos científicos consiguieron proyectar previsiones en relación con la climatología. Grandes corporaciones como por ejemplo IBM o la NASA consiguieron, con la involucración de un número importante de técnicos, realizar cálculos para dirigir los primeros viajes al espacio. Los cálculos matemáticos conectados a grandes bases de datos, facilitaban determinados trabajos pero con costes muy grandes en tiempo y dinero. Estos inicios, sin duda, han permitido evoluciones posteriores que han desembocado en las prestaciones actuales de la digitalización.

Tercera fase. Justamente, la etapa en la que se establecen relaciones constatables entre las máquinas y las personas es la actual. Si pensamos en cómo funciona la inteligencia artificial, lo primero que hay que tener en cuenta que este sistema está diseñado y desarrollado por los humanos, pero con una característica fundamental: las máquinas adquieren tal nivel de autonomía que pueden tomar decisiones por si solas. La inteligencia artificial, por ejemplo, avanza en el conocimiento de los sentimientos humanos. Algunos sistema pueden analizar millones y millones de fotos para identificar todos los estados de ánimo. Ese nivel de refinamiento solo es posible cuando la conexión humano-máquina es plena. Las personas, de momento, se aprovechan de los resultados que ofrece la inteligencia artificial para hacer más eficientes sus sistemas productivos.

Cuarta fase. La última fase pertenece al futuro, y de momento nos plantea interrogantes, que podríamos concentrar en dos básicas. Es posible que las máquinas adquieran tal pericia que su autonomía sea total. Su capacidad de analizar y decidir será tan grande que superará sin duda las capacidades de los humanos. ¿Será el momento entonces en el que nos tengamos que plegar a las máquinas? La otra alternativa, de un sesgo mucho más positivo: a pesar de las posibilidades de la tecnología y su independencia, siempre trabajará por y para los seres humanos por lo que tendríamos mucho tiempo libre que dedicaríamos al ocio…

La relación máquina-humano está en el punto más álgido de toda nuestra historia probablemente, pues nos situamos en un umbral interesante e inquietante a la vez en el que la tecnología que siempre ha estado a nuestro servicio, puede tomarnos la delantera. Es probable, no obstante, que para vivir esa situación, si es que se llega a producir, nos queda aún mucho tiempo. Es la primera vez que los seres humanos, además, tienen la capacidad de crear equiparándose al concepto de deidad que siempre se ha situado por encima de las personas. De momento estamos en una etapa en la que nos tenemos que entender con las máquinas que nosotros mismos diseñamos y fabricamos, lo que no es poco.

Lecturas para este post

El reto: lograr máquinas empáticas en una sociedad pasota

La transformación digital es una obligación para las empresas

 

 

 

 

 

Convertir los datos en acciones, mantra y escollo de la empresa digital

Conocer y conocer lo que nos dice el entorno y los clientes, es clave. De eso se trata cuando hablamos del ejercicio que debe realizar la empresa digital. La base sobre la que se asienta su marcha no es otra que el estudio de los datos que fluyen de manera incesante y que tratamos a través de las herramientas del big data. De forma sintética hablamos de convertir los datos en acciones. Conseguir su traducción en hechos concretos y en resultados positivos, es la gran panacea que persiguen los gestores que cuentan con un enfoque digital, que se encuentran muchos de ellos en estos momentos en un fase de reflexión casi permanente de los pasos a dar ante el panorama emergente de la transición digital. Pero veamos ahora varios apartados de la actividad de la empresa con la intención de entender mejor la idea de que lo que persigue la empresa digital es actuar en función de lo que dictan los datos.

Producto: nuestros clientes forman su opinión en función de lo que les ofrecemos, en nuestros productos o servicios por lo tanto. Para entender bien qué es lo que valoran nuestros clientes de lo que les ofrecemos, debemos prestar mucha atención a lo que nos dicen. La urgencia que se desata en los contextos de interacción, propios de la sociedad en una continua evolución de base tecnológica, nos coloca en la tesitura de que los productos nunca se pueden considerar como cerrados dada las alteraciones permanentes que se pueden suscitar a través del análisis de los datos.

Ventas: es más común de lo que pueda parecer que los procesos de apoyo a los distintos departamentos de la empresa a través de big data, cuenten en las ventas con más escollos de la cuenta. Es como si la verdadera razón del esfuerzo de la transformación digital (lograr más beneficios mediante las ventas al fin y al cabo) fallara de forma sistemática. Las razones, según analiza Mckinsey, son que “la primera línea (de ventas) no confía en los datos, creen que los conocimientos son demasiado complejos o simplemente sienten que su propia experiencia y conocimientos están siendo ignorados”.  Ajustar lo mejor posible el uso de los datos para que auxilien todo el proceso de ventas, parece determinante, así como fijar objetivos de ventas (avaladas por datos) para períodos de tiempos muy concretos (días o semanas).

Operaciones: efectivamente, las operaciones son el apartado que mejor comprende y utiliza la información que nos ofrece la analítica de los datos. Es decir, la producción es más proclive a atender y ejecutar las decisiones que nos propone big data. Es más, los procesos productivos nos ofrecen mucha información cambiante (según la distribución y atención al mercado) que nos permiten ir “entrenando” los algoritmos para ajustar al máximo las decisiones en función de las peticiones de nuestros clientes. Las operaciones están gobernadas históricamente a través de los sistemas de información, por lo que cualquier cambio para aclimatarse al big data es más sencillo que para los equipos de ventas.

Estrategia: la estrategia es la visión presente y futura en función de la cual hay que marcar plazos, hitos y filosofía para desarrollar la innovación y los cambios que se hacen necesarios en varios sentidos: inversión en tecnología, organización y formación de los recursos humanos, así como la ejecución de cambios en el modelo de negocio. La estrategia es una decisión de la dirección que necesita el apoyo de los denominados agentes del cambio, que son los profesionales que trabajan en diferentes departamentos de la empresa y que claramente hacen una apuesta por llevar a cabo la transformación digital.

Las empresas están en una permanente revisión. Y no solo se trata de incorporar el big data, existen nuevas propuestas que cuando menos tienen que ser consideradas. Hablo de, por ejemplo, el blockchain como propuesta para un cambio en la manera de desarrollar los procesos y como alternativa de gobernanza de unas organizaciones más transparente. No quiere decirse que este enfoque haya que adaptarlo inexcusablemente, pues aún está sometido a pruebas. La continua aparición de conceptos, tecnología y desarrollos como la inteligencia artificial, exigen también cierta prudencia de tal manera que la empresa vaya incorporando cambios que tienen que ser justificados en función de si los resultados que obtenemos son buenos o malos. Estamos en permanente ebullición. Y es por ello que se impone acierto en las elecciones de lo que queremos implementar y prudencia para no precipitarse en exceso. Equilibrio complicado, pero necesario.

 

Mercadona y el cliente digital

Este artículo se publicó en El País el pasado 3 de febrero. Aquí lo puedes ver.

”Nuestra web es una mierda”. Todavía retumban y se recuerdan las palabras pronunciadas por Juan Roig en la presentación de los resultados de Mercadona en marzo de 2017. La expresión, que sonó a trueno, es atribuible a las muchas incógnitas que plantea la revolución digital. La gran diferencia es que Mercadona transita esos derroteros desde una base muy sólida de rentabilidad: 21.623 millones de euros facturados en 2016 con 636 de beneficios netos aunque la venta online solo le reportó un 1% del total de las ventas. Otras empresas, sin embargo, persiguen los cambios tecnológicos como recurso milagroso para prosperar en el corto plazo.

Verdaderamente no existe un reto tecnológico como tal, o por lo menos no en exclusiva. Para Mercadona indagar en la tecnología es una evolución lógica en su fórmula clásica de conocer, conectar y convencer al público. Usando su jerga, se trata de seguir sirviendo eficientemente “al jefe”, que es como se conoce internamente al cliente que cada vez es más digital.

Capacidad de adaptación es otra seña de identidad potente de esta empresa, de la que hizo gala durante la crisis económica. Y visión estratégica de futuro por etapas a fin de alcanzar los objetivos marcados. El pulso de las empresas tecnológicas, como contraste, denota velocidad en la toma de decisiones ante un entorno muy cambiante. Es la corriente que emana del entorno de Silicon Valley, con sonados casos de startups que ganan miles de millones y los pierden de la noche a la mañana.

Mercadona tiene un equipo de inteligencia de unas 350 personas que trabajan en el área de prescripción, dentro de una plantilla de unos 90.000 empleados. Su misión es conocer mejor al comprador para acertar en los productos que luego puede demandar. Esto, junto con los centros de coinnovación (donde se reproducen lineales y se interactúa con clientes) son sus fórmulas para definir la política de relación con proveedores.

La alternativa que ofrece hoy el ecosistema tecnológico es el big data, algoritmos entrenados para analizar información infinita que se reduce luego a pocas claves que favorecen la toma de decisiones. Analizar y analizar los datos, esa es la tendencia. No solo para el comercio electrónico. Las tiendas inteligentes son la otra baza de la transformación digital en el sector, con apoyo en machine learning e inteligencia artificial (robots que deciden autónomamente). Juana Roig, hija del presidente de Mercadona, lidera una spin off de la compañía en la que, “con total libertad”, se diseccionan a buen seguro todas estas tendencias y sus aplicaciones en la empresa.

El supermercado de proximidad, el tendero con delantal de toda la vida, la satisfacción plena del público son señas de identidad grabadas a fuego en Mercadona que le han permitido erigirse en líder en España y referente mundial. Por esa razón, los pasos que esta cadena de supermercados valenciana da para interpretar el guión cambiante de la revolución digital, son observados al milímetro. Mientras, suena su mantra: sin aceleraciones pero sin despistes para servir como siempre “al jefe”, que se nos hace digital.

Más control de los datos de las personas y una mayor autonomía de las máquinas, claves del avance de la economía digital

La evolución de la economía digital se soporta mediante dos pilares: los datos de todo lo que nos rodea (y especialmente las personas) junto a unas máquinas que cada vez son más inteligentes y que, fruto de esa inteligencia, obtienen unos niveles de autonomía que pueden llevarnos a una dependencia absoluta de los humanos hacia ellas. Es el horizonte que parece se va vislumbrando para el futuro que tenemos por delante. El hecho es que estamos consiguiendo poco a poco que se puedan hacer muchas tareas a través de la puesta a punto de una programación y de unos algoritmos entrenados para efectuar muchas operaciones necesarias en nuestro día a día. Ante este panorama, hay gente que se está planteando, que si una de las bases de la economía digital son los datos de las personas, por qué estas no pueden cobrar por dejar que las empresas los exploten.

 

Me resulta interesante la experiencia que en 2016 puso en marcha Telefónica, a través de una plataforma que desconozco a estas alturas si llegó a buen puerto, cuyo objetivo era lograr que sus clientes pudieran aspirar a cobrar o bloquear los datos que de ellos tienen empresas como Google o Facebook. ¿Demasiado? Pues sí, demasiado, entre otras razones porque esta propuesta de la multinacional española se centra en un entorno de claro enfrentamiento entre las compañías de telecomunicaciones con las generadoras de contenidos, dado que estas usan las infraestructuras de telecomunicaciones sin pagar y rentabilizando los datos de sus usarios. Un año después, en 2017, Telefónica presentó en el World Mobile de Barcelona la plataforma Aura, en la que según informó la misma compañía han invertido 46.000 millones de euros para, entre otras muchas otras funciones, tener “control de sus datos personales, facilitándoles además el descubrimiento de nuevos usos para ponerlos en valor y todo ello a través de múltiples canales y dispositivos”.

 

Tener control sobre los datos personales es una aspiración lícita que cualquier estado de derecho debe garantizar plenamente a sus ciudadanos. El problema es que las maquinarias administrativas, dada su velocidad, siempre llegan tarde cuando las compañías de internet ya han más que dominado una determinada tecnología de control de datos y están en disposición para avanzar en otra mucho más sofisticada que le pondrá de nuevo las cosas difíciles a la administración. Las plataformas tecnológicas compensan a los usuarios permitiéndoles el uso gratuito de algunos de sus servicios. La pregunta es si es eso suficiente. El coste por persona de, por ejemplo, un servicio gratuito de correo electrónico muy probablemente sea inferior a lo que logra rentabilizar esa misma empresa por el uso de los datos de ese usuario.

 

La economía digital tiene varios líderes en el uso cada vez más sofisticado de los datos. Los más destacados podrían ser los referidos Google y Facebook, a los que hay que unir claramente a Amazon. La empresa de Zuckerberg está siendo motivo de noticia en estos días porque justamente ha cambiado el algoritmo que regula el uso de esta plataforma por parte de los usuarios. Y hace una distinción entre personas y marcas. Facebook quiere ahora incrementar las interacciones entre personas y dificulta el crecimiento de las marcas, a las que ya no les interesará publicar muchos contenidos puesto que la plataforma no favorecerá el crecimiento orgánico de la marca por esta razón, lo que le obligará a pagar la publicidad de Facebook si quiere llegar a su público objetivo.  Con la promoción de las interacciones entre los particulares, se generarán más datos y Facebook logrará conocer mejor los gustos o hábitos de sus usuarios.

 

Tenemos ante nosotros un reto interesante. Dependerá de los acuerdos que se lleguen y de las prácticas que se impongan para que la economía digital se construya de una manera o de otra. Tengo claro que va a ser determinante la importancia que las personas demos a nuestros propios datos. A estas alturas, se puede decir que la tendencia es hacia una cierta dejadez, con lo que quiero decir que no suele importar mucho lo que hagan con nuestro “ADN digital”. Si me pongo a mi mismo como ejemplo, me considero bien correspondido con las herramientas que me dejan usar gratuitamente. También es cierto que procuro estar muy alerta para que no consigan con mis datos usos para los que no estoy de acuerdo, ¿Es fácil? Entiendo que no. Mi única respuesta es reactiva, rechazando aquello que me ofrecen y que no me interesa.

 

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Take back control of your data and identity

El gran valor de la tecnología digital es que no está concluida cuando se pone al servicio de las personas

La tecnología es como un mundo abierto que ofrece múltiples posibilidades. La tecnología digital es flexible, no está finalizada cuando se pone en funcionamiento y si lo está, siempre es practicable por nuevos caminos no previstos. Este es el espíritu que preside el software libre, que se contagia por todos lados, aunque existan entornos muy herméticos como los de Apple.  Esta característica de la tecnología implica, en sentido contrario, el que aparezcan fallos que permanecieron ocultos a los ojos de los que conciben y producen el gadget, la aplicación…, pero que saltaron a la vista de los usuarios. Es también la filosofía de las versiones beta, que de forma premeditada salen a la luz con el convencimiento previo de que pueden ser valoradas por la gente como lo opuesto, es decir denostadas porque aparecen fallos no contemplados a priori.

La transformación digital es como un enorme “traje a medida”, si nos pasamos a ver un marco general en el que máquinas, personas y empresas se coordinan para avanzar en el desarrollo de una época de cambios históricos. Este proceso está igualmente afectado por el mismo efecto de “prueba y error”. Las empresas se enfrentan ante un reto en el que no solo tiene que invertir en novedades tecnológicas, sino que, partiendo de esta base, se suceden una serie de transformaciones en el rol que juegan los distintos profesionales y sus formas de trabajar, así como en la forma de organizarse. Este dibujo se tiene con completar con el importante papel que juegan los usuarios, que aportan críticas que pueden significar modificaciones en las empresas, y que también pueden añadir nuevas utilidades inéditas, como señalábamos más arriba.

Podríamos poner varios casos, como señala el post Unexpected Benefits o Digital Transformation hablando de Twitter. Así por ejemplo, esta red de microblogging es usada por muchas empresas para dar mayor difusión a la marca. Otras plantean su presencia en esta plataforma como fórmula para atender a sus clientes. El post cita a otras compañías que obtienen información que, una vez analizada, aportan propuestas de mejora de producto, de las acciones comerciales o incluso para abordar el estudio de las estrategias de la competencia etc.  Llama mucho la atención, hablando de esta empresa que pusieron en marcha, entre otros Biz Stone y Jack Dorsey, como la gente aportó dos iniciativas que luego se ha extendido universalmente y más allá del propio Twitter. Y me refiero al uso del @ para dirigirse a los usuarios de esta plataforma o la almohadilla # que vale para remarcar términos que centran la atención de los millones de usuarios que comparecen a diario sus mensajes, lo que tiene importantes consecuencias en el estudio de tendencias y su traducción económica.

La plasticidad de la tecnología digital enfatizan la importancia de la capacidad de adaptación y la visión de futuro. Esto es lo que señala precisamente este post del MIT sobre estrategia digital, que cita a la cadena Waltmart que se hace un planteamiento estratégico de dos lustros al entender que sus clientes se comportarán de manera completamente diferente a ahora de aquí a los próximos diez años. Por esta razón, este gigante de la distribución norteameriacana no está haciendo su transformación digital para el presente, para atender a los consumidores de ahora con las características de los presentes días, sino que plantea un dibujo de futuro al que tiene que anticiparse. Serán tres las cuestiones sobre las que tendrán que reflexionar y tomar decisiones: la inversión en máquinas, la respuesta a los clientes y cambios en la organización y los procesos productivos.

El valor de las personas se pone de manifiesto en el esquema que intento explicar en este post. Por eso, y por lo menos a estas alturas, la interrelación de la gente es fundamental para el avance tecnológico. De esta manera, se relativiza hasta cierto punto la preponderancia que paulatinamente se le atribuye a los robots. Y es que el planteamiento de la inteligencia artificial otorga en su máxima expresión la superioridad de las máquinas por encima de los seres humanos. Si esto es así, la humanidad alcanzará un momento en el que las máquinas se perfeccionarán por sí mismas, puesto que la inteligencia de las personas habrá sido superada ampliamente. No viviré ese momento, pero no se puede descartar. Ahora creo que el enfoque adecuado es comprender que estamos en la fase ascendente en la que es la tecnología la que no es nada sin nosotros. Y la que es imperfecta, ya que sus problemas se solventan gracias a las observaciones de los seres humanos.

 

 

 

Agustín Madariaga, experto en big data: “El cambio no es cuantitativo, es cualitativo”

Me he propuesto incluir en mi blog algunas entrevistas de profesionales que llevan tiempo en el sector tecnológico y, más concretamente, en el análisis de los datos (big data) para la mejora de los resultados de las empresas. La primera de estas entrevistas es con Agustín Madariaga, que es periodista desde hace más de treinta años pero que decidió dar un cambio en su vida. Para eso estudió Psicología Social e Investigación de Mercados. Ahí descubrió la minería de datos, en la que se ha especializado. Es lo que se llama insighter: búsqueda de las motivaciones de los consumidores en los datos . Como analista ayuda a las empresas a localizar patrones en sus datos que les sirvan para tomar decisiones de gestión o de marketing. Tras estudiar un postgrado en Inteligencia de Negocio y Big Data busca el siguiente paso; es el process mining, estudiar los datos de los procesos empresariales.

  • ¿Qué ha supuesto la aparición del big data?

El cambio no es cuantitativo, es cualitativo. Es decir, no supone únicamente poder analizar un volumen de datos mucho mayor sino poder hacer muchas más cosas, análisis que antes eran imposibles porque el tiempo y el dinero que se debían poner encima de la mesa no compensaban la información. Ahora se pueden tomar decisiones en tiempo real basadas en datos. Por ejemplo, se puede fijar el precio de manera personalizada y dinámica en tiempo real en un portal de comercio electrónico con un coste relativamente bajo.

  • ¿Podrías decir, a día de hoy, las virtudes y las limitaciones de los algoritmos a la hora de analizar una situación determinada?

La gran limitación está siempre en la calidad de los datos. Muchas empresas oyen hablar del Big Data y quieren probar. Pero sus datos son de baja calidad, contienen errores. De ahí, es imposible sacar conclusiones fiables. Si los datos son correctos, el siguiente elemento es tener muy claro qué objetivos empresariales buscamos. Otro problema que surge es almacenar todos los datos y analizarlo todo. Muchos de esos datos y análisis no son útiles. El gran problema de esta marea de datos que supone la economía digital es el ruido. Datos que no sirven al objetivo y dan información tóxica.

  • ¿Qué nivel de uso tiene en tu opinión el big data, machine learning, minería de datos… en la empresa española?

Muy bajo en relación con los países desarrollados. La minería de datos tiene décadas de existencia. Wall Mart lo usa hace mucho por ejemplo. Salvo la gran empresa, en España se usa muy poco, cuando su rentabilidad es clara. Por ejemplo usar minería de datos para segmentar los envíos promocionales por correo electrónico permitió a una gran distribuidora norteamericana ahorrar medio millón de dólares al año. Pero en España se confunde gasto e inversión y se decide en función del precio y no del retorno de la inversión.

  • ¿En qué medida cambiar la empresa de tener a no tener este tipo de inteligencia?

La inteligencia de negocio permite tomar decisiones basadas en datos. Atrás queda la intuición y las opiniones personales. Los seres humanos tenemos sesgos, prejuicios. Un cliente no es cercano por la razón que sea y dedicamos más tiempo del debido a él. Y puede no ser rentable. La empresa que utiliza los datos para tomar decisiones los une a sus objetivos de negocio y por tanto rentabiliza esfuerzos, puede predecir cambios de escenario y prepararse con tiempo para ellos e incluso puede realizar aprovisionamiento ajustado a la demanda futura, que se puede predecir. También puede saber si los consumidores compran un producto en base al precio o no y ajustarlo y por supuesto puede ajustar dinámicamente el precio en función de la demanda. Los hoteles por ejemplo, y ahí sí que España es puntera, tiene sistemas de revenue Management, que ajusta el precio de las habitaciones de manera automática en función de la demanda y la ocupación y otra serie de factores para conseguir los máximos ingresos posibles.

  • ¿Crees que sería demasiado arriesgado depositar todas las decisiones en las máquinas?

Hay ejemplos de los riesgos. Hay también aspectos que no son analizables. Pongo un ejemplo. Uber utiliza un sistema de aprendizaje automático para fijar el precio de sus viajes. Si la demanda se mantiene sube el precio hasta que baja. En los atentados de Londres, no se tuvo en cuenta ese aspecto. El algoritmo evidentemente no lo tenía presente. Dobló los precios y sufrió una crisis de reputación muy grave en redes sociales. Mientras tanto, los taxistas de Londres transportaban gratis a los que querían dejar el lugar del atentado. Tuvo que intervenir un ser humano para que los viajes fueran gratuitos también. Las decisiones siempre son en último término humanas, para seres humanos. Luego hay aspectos que se escapan a los algoritmos.

  • ¿Qué papel cumple el binomio persona-máquina desde el punto de vista de la gestión?

Hay dos caras de la moneda. El aprendizaje profundo y la inteligencia artificial van a hacerse cargo de numerosas decisiones y trabajos rutinarios y van a destruir puestos de trabajo. En la otra cara, el trabajo de gestión y la toma de decisiones va a tener una ayuda evidente con el conocimiento ofrecido por el análisis de datos. Los cuadros de mando ofrecen toda la información relevante a la persona que toma decisiones en tiempo real y en una pantalla. Y añade la creación de escenarios, de proyecciones muy fiables.

  • ¿Hay que temer en alguna medida la pérdida de algún tipo de perfil profesional por el uso de esta tecnología?

Sin duda. La inteligencia artificial, sobre todo el desarrollo de la comprensión del lenguaje natural y que los datos aprendan de los datos dejará buena parte del trabajo de muchas profesiones en manos de las máquinas. Ya hoy hay chats bots y preguntas más frecuentes basadas en el análisis de consultas. Todos los trabajos relacionados con los costes de no calidad (ayuda, dudas, atención al cliente) están en peligro. Pero esto va a una velocidad que el listado de profesiones y perfiles en peligro aumenta cada día,

  • ¿Cuáles son en tu opinión los mejores productos de análisis de big data en la actualidad?

No existe el mejor producto Existe el producto adecuado a cada necesidad. Hay soluciones de muchos tipos, en la nube o no. Depende del volumen de información, de la necesidad de tomar decisiones en tiempo real, del tipo de datos…

  • ¿Te atreverías a hacer una proyección a 10 años vista de la evolución de estas herramientas?

No sería capaz. Pero está claro que todo avanza por el camino del Deep Learning. La inteligencia artificial. El análisis de datos ofrece conclusiones que alimentan la decisión, que a su vez ofrece datos para corregir. Todo automatizado. No me atrevo a señalar el límite pero esta revolución va a ser infinitamente más disruptiva que cualquiera que hayamos conocido. Inimaginable para muchos de nosotros.

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

 

 

 

 

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

Creo que el centro de todo lo que tiene que ver con lo digital es la persona, que sería el cliente si la vemos desde el punto de vista de la empresa; y el consumidor desde el punto de vista del mercado. Si nos atenemos a las perspectivas del cliente y el consumidor, que al fin y la postre serían lo mismo, podemos afirmar sin empacho que lo digital no tiene sentido si no conocemos bien a las personas. Dicho lo cual creo que es interesante hacerse las siguientes preguntas y recalar en los siguientes aspectos:

  • ¿De qué forma el consumidor es el centro en la empresa de la era digital?
  • ¿Cuál es el empoderamiento del consumidor digital?
  • El valor de los datos: ¿sin los datos de mis clientes no soy nada como empresa?
  • Las plataformas como lugares de interacción marca-consumidores: las claves de la comercialización, la relación puntos de venta offline-venta online y el poder de la logística de distribución.
  • Defino mis productos según mis clientes: ¿qué fue antes el huevo o la gallina?…

Los consumidores viven en un mundo cada vez más interactivo. Su capacidad de estar siempre conectados (el poder en contínuo crecimiento de la movilidad) y su representación a través de los canales de social media, son definitorios de sus relaciones con las marcas. El cliente es y se manifiesta según sea la senda, jalonada de datos, que deja a su paso. El big data es la herramienta definitiva, si bien lo importante no se encuentra en los millones de datos disponibles sino en aquellos que son los fundamentales y que nos permiten, de verdad, acercarnos a los consumidores.

La organización de la empresa se define según las características que marcan su relación con el consumidor digital. La empresa puede disponer de muchos datos de sus clientes debido a la huella digital que dejan, lo que tiene sus consecuencias en aspectos como:

  • El modelo de negocio.
  • La producción y la distribución.
  • El entorno colaborativo de los recursos humanos
  • Las inversiones tecnológicas (transformación digital).
  • El incremento de la comercialización online y ¿la desinversión de lo offline?, etc.

La transparencia de las relaciones productor-consumidor se hace vital. Entender y descifrar el poder del cliente resulta vital para la empresa. La satisfacción del cliente es mucho más importante que el valor del producto. Las ventas asociadas de productos a un mismo cliente se consiguen en la medida que se conozcan y apliquen bien sus datos claves. Es así que, por ejemplo, si alguien compra una tabla de windsurfing, es probable que le guste la música de los Beach Boys.

El respeto al cliente y el buen trato se hacen primordial. ¿Pueden dispensarlo los robots? ¿Cuál es el porcentaje entre la presencia de la inteligencia artificial y el protagonismo de las personas? Estas cuestiones vienen al pelo cuando vivimos en una suerte de contradicción en la medida que todas nuestros interrogantes tienen respuesta en la tecnología, mientras que, como intentamos poner de manifiesto en este post, no podemos dejar de lado ni mucho menos el papel que juegan las personas en todo este entramado. Curioso. ¿no te parece?

Los científicos de datos, la profesión emergente clave para las empresas

 

 

 

Analistas de datos, un puesto de tanto valor como un director financiero, así lo veo yo. La involucración en el día a día de la gestión de la empresa de este tipo de profesionales, los llamados también científicos de datos, garantiza una mayor confianza en las decisiones que se toman, disminuyendo las que se  adoptan por criterios subjetivos o basadas en un exceso de intuición. Al mismo tiempo, los científicos de datos sirven para encabezar la transición necesaria hacia un escenario cada vez más cercano en el que la presencia de la inteligencia artificial se hace más patente.

El pilar sobre el que se justifica, desde ya, la participación de esta nueva categoría profesional es el apartado comercial, las ventas de nuestros productos. El facturar más o menos depende cada vez más del análisis que hacemos de los datos que se generan en torno a mi empresa, mi marca y mis productos. Analizar los datos es, de hecho, la actividad que de forma cotidiana realizan ya los analistas de datos para las empresas, bien desde su interior, bien desde empresas asesoras. De momento, se podría inferir, que el nivel de profundidad del estudio de la información es bajo aún para las oportunidades que nos brinda un sector que, según la Unión Europea, llegará facturar un volumen de negocio de 43.700 millones de euros de aquí al año 2019.

La situación desde la que parte todo este movimiento es obvia: los clientes viven por así decirlo en las redes sociales en la medida que una parte muy destacada de su convivencia con el entorno (la que desarrollan entre iguales y con organismos de todo tipo) se hace a través de estas plataformas. Eso unido al hecho de que el comercio electrónico avanza a pasos agigantados, hace que se movilicen millones de datos al segundo que, convenientemente estudiados, nos permitirá  saberlo todo de nuestros clientes si se me apura. El sistema se completa cuando se sirven los productos y servicios que los clientes demandan, aprovechando las empresas el feebdback que ofrecen estos en los procesos de compra.

Hemos entrado en un estado de cosas en el que resulta más cotidiano que cedamos datos como clientes y consumidores, a cambio de que las empresas nos compensen cediéndonos servicios gratis como, por ejemplo el ya clásico del correo electrónico. Grandes multinacionales como Amazon están demostrando llegar a tal grado de refinamiento en el conocimiento de sus clientes que son capaces de hacer previsiones, bastante certeras, de cuáles serán los próximos productos que van a comprar a través del análisis de sus historiales de compra.

Los movimientos empresariales en torno al big data de Google nos dan buena cuenta de hasta qué punto “los grandes players de internet y la tecnología” están interesados por el big data. Eric Schmidt, el presidente de Alphabet (el nombre de la empresa donde se engloba el buscador Google) ha afirmado que “big data es tan poderoso que las naciones pelearán sobre ella”. Como consecuencia, podríamos justificr de esta valoración de Schidmidt,  la compra por parte de Alphabet de  Kaggle, una empresa que presume de ser la comunidad de científicos de datos más relevante del mundo, informa Silicon Spain.

La gran evidencia es que a través del big data las personas obtenemos ventajas notables, como por ejemplo, conocer la evolución del tráfico o las mejoras en el tratamiento médico. Todo parte de la evidencia de que, en la medida de que sepamos más, resulta más sencillo concretar productos o servicios que se ajusten a nuestras necesidades. Por eso se avanza hacia la confección de productos que se entienden como servicios hechos la medida de lo que necesitamos.  Por eso queda bastante claro desde mi punto de vista que el análisis de los datos se está convirtiendo en la parte central de la gestión de las empresas pues el día a día de los negosios se hará en función de lo que digan los datos. Así es porque así lo queremos. No es frivolidad es una constatación de la evolución de nuestra sociedad.

 

Datos UE