La Inteligencia Artificial contra el Coronavirus

Dicen que la crisis del coronavirus que vivimos estos días va a hacer más por la transformación digital que ningún plan estratégico. Dicen que la necesidad de incorporar la tecnología en todos los ámbitos de la vida se ha hecho latente más que nunca ahora. Pienso, no obstante, que esas afirmaciones son prematuras aunque podría ser. Lo veremos. A medida que pase el tiempo, la automatización, la robótica, la inteligencia artificial, la realidad aumentada y virtual y la gestión de datos masivos, se irá evidenciando como indispensable. Lo será en materia económica, para permitir la salvaguarda de una sociedad del bienestar devastada y, también, lo será en el recorrido necesario para librar una batalla ineludible contra esta y otras potenciales pandemias futuras. Ahora sabemos que esto no est circunscrito a la ciencia ficción. Esto es real.

Del primer aspecto hablaré en otro artículo. Hoy quiero analizar que modelos tecnológicos se están aplicando para luchar contra la covid-19. Hablaré de robots desinfectando hospitales con luz ultravioleta, entregando alimentos y medicamentos o tomando la temperatura a los pacientes. De drones que transportan suministros alimentarios, desinfectantes o capturan imágenes térmicas. De gestión de datos masivos en abierto para poner en común el conocimiento global. Y de, por último, unos cascos inteligentes que ayudan a la detección de posibles infectados.

Empezaré por este último. La policía china utiliza cascos inteligentes equipados con cámaras infrarrojas alimentadas por IA para detectar a los peatones con fiebre mientras patrullan las calles en medio de la crisis del coronavirus. Estos cascos tienen una cámara infrarroja, que hace sonar una alarma si alguien, en un radio de cinco metros, tiene fiebre. Están equipados con tecnología de reconocimiento facial pudiendo mostrar también información privada del peatón en la pantalla virtual que tiene en la visera el propio casco. Algo impensable esto último en Europa, por cierto.

Este dispositivo se está utilizando en Shenzhen. Un lugar que comparte frontera con Hong Kong y donde la policía inspecciona también a los conductores que llegan a la ciudad. Este innovador equipo, llamado Smart Helmet N901, está desarrollado por la firma tecnológica Kuang-Chi. Los oficiales de las principales ciudades chinas ya utilizan este dispositivo futurista (recuerda a Robocop). Lo hacen para evitar la propagación del coronavirus a medida que el confinamiento chino se va relajando.

Los chinos aseguran que este es un dispositivo portátil altamente inteligente diseñado específicamente para abordar los desafíos que tiene la prevención de la epidemia. Dicen que cualquier persona con fiebre puede ser detectada a cinco metros de distancia con una exactitud del 100%. Además es bastante rápido. En apenas dos minutos, un oficial de policía puede escanear a 100 personas.

Pero hay mucho más. Estimulado por empresas chinas, la escalada tecnológica para luchar contra la pandemia, esta siendo de una velocidad y profundidad nunca vista. De hecho, cuando China inició su respuesta al virus, se apoyó en su fuerte sector tecnológico y específicamente en la inteligencia artificial (IA), la ciencia de datos y la tecnología para rastrear y combatir la pandemia, mientras que los líderes tecnológicos, incluidos Alibaba, Baidu, Huawei y otros, cambiaron sus modelos de negocio para adaptarlos a iniciativas de salud. 

Como resultado, las nuevas empresas tecnológicas están ahora integralmente involucradas con médicos, académicos y entidades gubernamentales de todo el mundo para activar la tecnología a medida que el virus continúa propagándose a muchos otros países. Es evidente que tras la anécdota polémica de los cascos inteligentes, la mejor arma contra el virus es la inteligencia artificial.

¿Te preguntas como? Pues aquí van algunos de los modos en los que la alta tecnología está ayudando a luchar contra el coronavirus:

1. Inteligencia artificial para identificar, rastrear y pronosticar brotes

Cuanto mejor podamos rastrear el virus, mejor podremos combatirlo. Al analizar informes de noticias, plataformas de redes sociales y documentos gubernamentales, la inteligencia artificial puede aprender a detectar un brote. De hecho, la IA canadiense BlueDot advirtió sobre la amenaza bastantes días antes de que los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades o la Organización Mundial de la Salud emitieran sus advertencias públicas. Healthmap, una iniciativa de organizaciones como la Harvard Medical School, el Boston Children's Hospital y la Northeastern University, utilizan sistemas de extracción de datos que, junto a modelos matemáticos de la empresa Event Horizon predicen dónde se puede propagar el virus en función de las rutas seguidas por las personas en un período determinado.

2. AI para ayudar a diagnosticar el virus

La compañía de inteligencia artificial Infervision (la que utilizan los cascos inteligentes) lanzó una solución de IA que ayuda a los trabajadores de atención médica en primera línea a detectar y controlar la enfermedad de manera eficiente. El gigante chino de comercio electrónico Alibaba construyó un sistema de diagnóstico impulsado por IA que afirman que es 96% preciso para diagnosticar el virus en segundos.

3. AI y blockchain agilizan las compras sanitarias.

Una plataforma de blockchain ofrecida por Ant Financial ayuda a acelerar el proceso de compras porque reduce los niveles de interacción entre pacientes y el personal del hospital.

4. Drones inteligentes entregan suministros médicos.

Una de las formas más seguras y rápidas para obtener suministros médicos donde se necesitan durante un brote es mediante la entrega de drones. Terra Drone está utilizando en China sus vehículos aéreos no tripulados para transportar muestras médicas y material de cuarentena con un riesgo mínimo entre el centro de control de enfermedades del condado de Xinchang. Con la incorporación de inteligencia artificial esos drones también se utilizan para patrullar espacios públicos, rastrear el incumplimiento de mandatos de cuarentena y para generar imágenes térmicas.

5. Robots que esterilizan, entregan alimentos y aportan suministros.

Son muchos los modelos que se utilizan en China y Corea en estos momentos. Los robots no se pueden infectar, por lo que son geniales para limpiar, esterilizar, entregar alimentos y suministrar medicamentos reduciendo los contactos entre humanos. Los robots UVD de Blue Ocean Robotics, como he dicho al principio, utilizan luz ultravioleta para eliminar de forma autónoma bacterias y virus de todo tipo. Gracias a la inteligencia artificial esos robots son capaces de memorizar e interpretar todas esas acciones para ir mejorando poco a poco.

6. Inteligencia artificial desarrollando medicamentos.

La división DeepMind de Google ha puesto a disposición de la comunidad científica sus algoritmos de IA más innovadores y su poder de computación, para entender el comportamiento de las proteínas que forman el virus. La empresa Benevolent AI, que utiliza sistemas inteligentes para crear medicamentos que puedan combatir las enfermedades más raras del mundo, ahora ayuda a apoyar los esfuerzos contra el coronavirus. A las pocas semanas del brote, utilizó sus capacidades predictivas para proponer medicamentos existentes que podrían ser útiles. Algunos están siendo la base de las fases 2 y 3 para desarrollar una vacuna.

8. AI para identificar personas infectadas o que no cumplen

A parte del casco inteligente, y asumiendo que su uso es controvertido, el sofisticado sistema de vigilancia de China utilizó la tecnología de reconocimiento facial y el software de detección de temperatura de SenseTime para identificar a las personas que podrían tener fiebre y tener más probabilidades de tener el virus. Toda China estuvo bajo sospecha durante unas semanas.

El gobierno chino también ha desarrollado un sistema de monitoreo llamado ‘Código de Salud’ que utiliza grandes datos para identificar y evaluar el riesgo de cada individuo en función de su historial de viajes, cuánto tiempo han pasado en puntos críticos de virus y la posible exposición a las personas que portan el virus. A los ciudadanos se les asigna un código de color (rojo, amarillo o verde), al que pueden acceder a través de las aplicaciones populares WeChat o Alipay para indicar si deben ser puestos en cuarentena o permitidos en público. Un pelín intrusivo, sí.

9. Chatbots inteligentes para compartir información

Los chinos pueden utilizar WeChat para acceder a servicios gratuitos que permiten consultar aspectos de salud. Los chatbots también han sido herramientas de comunicación esenciales para los proveedores de servicios en la industria de viajes y turismo pero ahora están centrados en una interacción vinculante entre salud y ciudadano. Lo que se sospecha es que ese ‘feedback’ proporciona datos sobre el comportamiento de los usuarios que permite a las autoridades interpretarlos para luchar contra el virus.

10. Y, finalmente, los supercomputadores trabajando en una vacuna contra el coronavirus.

Los investigadores están utilizando los recursos de computación en la nube y las supercomputadoras de varias compañías tecnológicas importantes como Tencent, DiDi y Huawei para acelerar el desarrollo de una cura o vacuna contra el virus. La velocidad con la que estos sistemas pueden ejecutar cálculos y modelar soluciones es mucho más rápida que el procesamiento estándar por computadora. En una pandemia global como COVID-19, la tecnología, la inteligencia artificial y la ciencia de datos se han vuelto críticas para ayudar a las sociedades a enfrentar el brote de manera efectiva.

Ahora más que nunca, los ingenieros están trabajando junto a científicos y médicos para desarrollar métodos más eficientes para diagnosticar el coronavirus, así como para probar posibles tratamientos. Por primera vez en la historia, Internet ha hecho que la colaboración sea mucho más fácil entre estos jugadores clave. 

Por ejemplo, la secuencia genómica del virus fue expuesta por científicos chinos públicamente solo unas semanas después del brote en Wuhan, está siendo estudiada por investigadores y médicos de todo el mundo, en un intento por desarrollar vacunas y tratamientos con COVID-19.

Revisando esta lista, se nos plantean tres dudas. ¿Debemos de copiar todos esos modelos tecnológicos para luchar contra la pandemia en otros lugares? ¿Nuestra ética permite el uso de todos esos métodos? ¿Es efectivo el uso de unos puntos y no otros? ¿Dependemos de China? y cuándo esto pase ¿el uso de la tecnología será dependiente de los desarrollos efectuados en China, Corea y Japón o podremos avanzar en nuestra propia tecnología? ¿es esta la puerta a la quinta revolución industrial? 

¿Y si tus datos anónimos pudieran identificarte igualmente?

La Global Alliance of Data-Driven Marketing Associations encargó una encuesta global sobre como vemos en diversos países el hecho de que nuestros datos y nuestros movimientos sean utilizados por la administración. De todo cuando se desprende del estudio destaca la diferencia de percepción que tiene por ejemplo la sociedad china y la británica en el momento de aceptar, o no, que las calles estén repletas de cámaras de vigilancia y de sistemas de reconocimiento facial activos. En China les importa más la seguridad ciudadana que la privacidad y en cualquier país anglosajón todo lo contrario. 

En los días en que nuestros movimientos son monitorizados en base al macro estudio solicitado por el INE a las operadoras de telefonía, este debate es interesante. Tengo claro que las garantías de que sólo se usan los datos de forma anónima y que no hay ningún complot para observarnos son absolutas. No obstante, me molestan dos cosas que distorsionan el hecho en sí. Por un lado que sea realmente muy difícil poder evitarlo de modo particular y, por otro, que se comercialice con esa información. En teoría, las operadoras van a transaccionar con el INE a partir de la oferta de los datos que nosotros generamos al movernos. 

No obstante, lo acepto, esos datos también son mercancía, casi sin saber nada al respecto, cada vez que utilizamos nuestros dispositivos en cualquier plataforma comercial, red social o aplicación. Y no nos quejamos demasiado. Solemos entender que tras esa cesión involuntaria muchas veces se esconde un beneficio u otro que nos hará la vida más fácil. Cuando el asunto es la administración pública nos intranquiliza un poco más pues no identificamos claramente cual es el beneficio que obtendremos. Hablan de facilitar la movilidad. 

Pero me preocupa la asimilación de comportamientos que deberían debatirse más ampliamente. Si a una rana la tiras a un cazo con agua hirviendo, al sentir que se quema saltará herida fuera del recipiente. Si a una rana que está en un cazo con agua fría vas poniendo de manera gradual agua cada vez más tibia y caliente hasta llegar a que hierva, esa rana morirá por costumbre. No se dará cuenta de que el agua quema hasta que sea demasiado tarde. A veces uno tiene la sensación que nos van echando, tanto empresas como administraciones, agua cada vez más caliente en el cazo que contiene nuestros datos. 

Es importante analizar de raíz que significa el uso anónimo de nuestros datos y si realmente, por el hecho de no asociarlos a una identidad concreta, están realmente a salvo de su identificación final. Pongamos como ejemplo a los científicos que han encontrado una manera de identificar prácticamente cualquier ciudadano a partir de cualquier conjunto de datos con el uso de tan solo 15 atributos. En principio se trata de características identificadas de cualquier perfil anónimo que no tienen asociada a ninguna persona concreta. Sin embargo, atributos tan simples como el género, el código postal o el estado civil sumados a tus registros médicos sin incorporar de quien son, pueden identificarte sin margen de error.

Es posible que tras dar tus datos en un ámbito de relación cualquiera, se te informe de que ‘se eliminaron tus datos de identificación personal’. De algún modo tenemos la sensación que una vez eliminado el link entre esos datos y tu identidad, éstos han quedado perfectamente ‘anonimizados’. Pero al parecer eso no es tan sencillo pues científicos del Imperial College London y de la Université Catholique de Louvain, en Bélgica, publicaron en la revista Nature Communications que habían ideado un algoritmo informático capaz de identificar al 99,98% de los estadounidenses de casi cualquier conjunto de datos disponible con tan solo 15 atributos básicos. Esos investigadores desarrollaron un método para volver a identificar a las personas a partir de fragmentos de lo que se suponía que eran datos anónimos.

Además aparece un interesante punto de análisis. En la mayor parte del mundo, los datos anónimos no se consideran datos personales; la información se puede compartir y vender sin violar las leyes de privacidad. Aun sabiendo que hay un mercado de datos global, que hay agentes dispuestos a pagar a brokers de datos anónimos acerca de preferencias en redes de citas, tendencias políticas, compras o selección de links favoritos, nos desinteresamos por ese hecho y continuamos con nuestra vida esperando que todo ello repercuta en un beneficio en algún momento. Esos datos vinculados entre sí, ahora ya sabemos que con tan sólo 15 atributos, se puede saber a quién pertenecen. De momento la demostración sólo se ha hecho con estadounidenses. Lo trascendente es que estos científicos publicaron ese código de software online para que cualquiera lo pudiera utilizar.

Para mayor preocupación, esta no es la primera vez que se demuestra que los datos anónimos no son tan anónimos como creemos. En 2016, se identificaron individuos a partir de los historiales de navegación web de tres millones de alemanes, datos que se habían comprado a un proveedor. Los genetistas han demostrado que los individuos pueden identificarse en bases de datos de ADN supuestamente anónimas por ejemplo. 

El debate no radica en la privacidad de los datos o si son para mejorar nuestra vida en un caso u otro, si son para el gobierno o son para una empresa. El asunto debe girar en sí realmente, cuando alguien nos pide esos datos con la oferta de que nadie sabrá a quién pertenecen, éstos realmente tienen garantía de ser totalmente anónimos o no.

Derecho algorítmico: abogados en un mundo robótico.

Soy un apasionado por la tecnología. Me especialicé en el estudio de como afecta a la economía en general y al mundo empresarial en particular. No soy sospechoso de amortiguar ninguna noticia que tenga que ver con su avance implacable en plena revolución industrial y en el tránsito que supone la transformación digital de todos los modelos de negocio. Ahora bien, desde hace un tiempo la tecnología, y una visión anecdótica de la misma, se está afianzando del mainstream de los medios. Y es de vergüenza ajena. Descubren apps que utilizan tus fotos sin tu permiso como hacen la mayoría de las que tienes en el teléfono hace años y cunde el pánico. Te advierten que un asistente de voz utiliza tu voz para espiarte cuando lo normal es que un asistente de voz utilice tu voz, digo yo. Sucede sencillamente por no profundizar o por consultar a mesías tecnológicos que no podrían identificar ni un comando en ‘html’. 

De ahí, que cada cierto tiempo, tengamos titulares de plancha galvanizada y aurora boreal. Por ejemplo. Hace un tiempo se tituló a todo color que ‘ya hay un robot abogado trabajando libremente y con total capacidad para defender a sus clientes’. Lo que es cierto, que hay una dinámica hacia algo llamado ‘derecho robótico’ debe combinarse con que nada tiene que ver con lo que se ha estado explicando en medios, conferencias, foros y bares. No enlazo ninguno pues es fácil localizarlos y no quiero evidenciar a nadie.

A lo que iba, los abogados. El pasado mes ofrecí la conferencia inaugural en el Legaltech Thomson Reuters Aranzadi precisamente para hablar de como la Transformación Digital afecta y modificará el modelo profesional del sector legal. Muchos esperaban que hablase de ‘bucles tecnológicos’, de robots legales, de abogados capaces de ver detrás de las paredes o, simplemente, de un escenario que muchos pintan y que, a pesar de que estoy seguro que la tecnología lo va a cambiar todo también en este sector, no va a ser como dicen. Curiosamente hablé más de personas que de robots. Os explico el motivo.

"Ningún robot le quita el empleo a un ser humano, ese empleo se pierde ante otra persona, que saber gestionar mejor las habilidades de ese robot" @marcvidal en el II LegalTech Forum de Thomson Reuters pic.twitter.com/QruCsc8ApK

— Thomson Reuters ESP (@TR_ESP) 26 de junio de 2019

La conferencia se desgranaba de la original ‘reWorking’, pero con una parte específica dedicada al mundo del sector legal. La empresa organizadora es líder en recursos y tecnológica de contenidos y gestión automatizada para el derecho. Unificar la realidad factible que proporciona Thomson Reuters con una visión de futuro inmediato en el ejercicio de la abogacía era un desafío interesante y donde caer en la típica ‘slide’ con un robot revisando expedientes algo demasiado previsible. No lo hice porque no va a ser así el futuro del derecho. No en esta era. Yo he escrito sobre esto y, aun siendo alguien que me gusta ir a los límites que la tecnología nos propone, he intentado exponer siempre lo que supone esa tecnología y lo que no.

Como decía, ha habido un entusiasmo ‘techy’ sobre el ‘el primer abogado robot del mundo’. El estudiante de la Universidad de Stanford, Joshua Browder, de 22 años, creador de un chatbot llamado DoNotPay, ofrece asesoramiento legal gratuito en los EE. UU. y en el Reino Unido. Y de ahí la cosa se ha desmadrado. Un chatbot no es evidentemente un abogado. A pesar de que puedes decirle a DoNotPay cuál es tu problema legal y, en algunos casos, puede dirigirlo a formularios legales y ofrecer información que considere relevante. Sin embargo, no es un abogado.

La aplicación fue creada con la ayuda de abogados voluntarios que proporcionaron a Browder material sobre las leyes locales en esos dos países. Pero la aplicación no puede representarte en un tribunal, ni firmar documentos, ni convencer a fiscales o jueces, ni negociar una resolución ni responsabilizarse de un ejercicio ineficaz o irresponsable de su cometido. Y no puede porque no es un abogado, no es un abogado robótico. Es otra cosa. Otra cosa que funciona muy bien en el sector legal, pero no un abogado.

A DoNotPay se le puede hablar pero tiene serios problemas para entender algunos matices humanos que en este escenario donde los matices son imprescindibles lo limitan, de momento, algo. No te creas todo lo que escuchas y menos en un ‘short video’ en un informativo que queda muy bien para introducir la previa de la sección de deportes o de la meteorología, pero que no responde a la realidad. Es cierto que la realidad estropearía el titular, la atención del público y el coste de oportunidad publicitaria. Cuando los redactores o analistas escriben sobre el primer abogado robótico del mundo, no buscan la precisión. Una precisión que conlleva un elemento previo: un bot no tiene representación legal y no está admitido para ejercer la ley en ninguna jurisdicción del mundo. Solo podría tramitar a partir de firmas digitales derivadas y eso, de nuevo, limita mucho.

Entonces, ¿que es el derecho robótico? ¿en que afecta la innovación y la transformación digital? Defiendo claramente que la tecnología no va a ser algo opcional en ningún campo, en este tampoco. Combinar las ocho claves de esa transformación con el reconocimiento de un futuro muy automatizado del sector legal son inevitables. Por eso me interesa mucho más otro aspecto de la tecnología cuando hablamos de legalidad. Me interesa más descubrir como enfrentarse ‘legalmente a un mundo de robots’ que a ‘un mundo de robots legales’. Es decir, una revolución como esta nos lleva a afrontar debates éticos inéditos y se tendrán que hacer en términos legales también. 

El impacto de la tecnología tendrá repercusión en el desarrollo laboral del abogado, es evidente, así como en el servicio que prestarán a sus clientes. El equilibrio entre el derecho a la protección de datos y la necesidad de recopilar el mayor número de éstos por parte de entidades tecnológicas, será uno de los temas clave del futuro. Utilizar la automatización, los datos, los activos predictivos, la inteligencia artificial, el blockchain y la toma de decisiones con el uso de información analizada en tiempos impensables desde la perspectiva humana, serán temas esenciales. La clave estará no tanto en un ‘abogado robot’ sino en un ‘abogado computerizable’. Si eres abogado pregúntate ¿cuánto de computerizable eres?

Luego te preguntas que nivel de conocimiento tienes en estos temas que se trataron en el congreso Robotiuris por ejemplo: ¿de qué hablamos realmente cuando hablamos de robots?, responsabilidad civil y penal de los robots inteligentes, ¿pueden cometer delitos o ser sujetos de derechos u obligaciones y/o de una personalidad jurídica especial?, la seguridad en el mundo del Internet of Everything (IoE), la regulación de los drones y las tecnologías disruptivas, el impacto de los coches conectados y autónomos y el papel de las aseguradoras, ¿debe de evolucionar el concepto de privacidad como consecuencia de los nuevos desarrollos tecnológicos?, cuestiones éticas en relación con los desarrollos médicos y tecnológicos, el transhumanismo y mejoramiento del cuerpo humano, la automatización creciente en el mercado legal y los algoritmos que sí se utilizan en algunos despachos profesionales, la imparable irrupción de los robots sociales y asistentes personales y, en definitiva, el modo en el que la tecnología, dejando de lado titulares grandilocuentes o por el contrario los mensajes incrédulos (de todo hay), está ya afectando esa profesión y va a modificarla de manera definitiva en el futuro. 

Tengo claro que esencialmente un abogado será un abogado siempre, pero el modo en el que ejerza su profesión va a cambiar tanto que al final el máster ideal no será sobre negocios o mercantil sino sobre comprensión algorítmica. De ahí que me guste más hablar de ‘abogados en un mundo de algoritmos’ que de ‘abogados robóticos’.

La Transformación Digital ayuda a vender más a cualquier pequeño negocio.

En España hay 260.000 bares, más que en todo Estados Unidos. Somos el país del mundo con mayor número de bares por habitante, concretamente 175 habitantes por bar, y el pasado año, por primera vez en una década, se han vuelto a abrir más locales de los que cerraron. Hemos vuelto al bar, donde lo que más consumimos es cerveza y café y donde trabajan 1,6 millones de personas. La importancia del sector es evidente. Su modernización no. Normalmente cuando hablamos de Transformación Digital nos imaginamos grandes compañías, complejos procesos, tecnología sofisticada y modelos de negocio innovadores. Sin embargo, vamos a ver como esa digitalización es un camino a recorrer por todos, incluidos tu bar de la esquina.

Sabemos que se genera una cantidad estratosférica de datos y de manera continua. La mayoría de estos datos se desperdician no obstante. Normalmente por no entender la importancia que tienen o, peor aún, por no saber como utilizarlos. Menos del 1% de todos esos datos se llega a utilizar realmente. De la misma manera que los cineastas pueden grabar horas de película por cada minuto que vemos en la pantalla, se recogen una gran cantidad de datos que nunca se analizan, y mucho menos se monetizan. Estos datos son un recurso sin explotar en la mayoría de los casos pues en realidad ofrece enormes oportunidades para cualquier tipo de negocio por pequeño o tradicional que éste sea. Ayer en el resumen semanal a las noticias económicas y tecnológicas que hago en el programa Arustitys de La Sexta lo comentamos rápidamente.

Haciendo referencia a un artículo publicado en El Mundo del domingo pasado, es interesante destacar que hay software y modelos de lectura de datos que pueden ser utilizados por cualquier tipo de negocio. En este caso, el protagonista sería un bar. El titular del artículo igual no era el más sencillo para entender de lo que habla, pero la descripción de lo que supone el uso del ‘data’, sí que lo es. 

Resulta que en los bares españoles sólo se toma la comanda de manera digitalizada en uno de cada cuatro establecimientos. Pocos cuentan con tablets para anotar los pedidos y un software que registre todo lo que pasa a partir de ese momento. Lo grave es que el uso de este tipo de sistemas permitiría mejorar el negocio y aumentar las ventas de forma notable.

No estamos hablando de sofisticados modelos de gestión que precisen de una formación profunda, ni tan sólo de un gasto presupuestario alto. Poner al servicio de un bar todo este campo de análisis es relativamente sencillo y económico. De hecho, medir cada factura digitalmente ayuda a cruzar datos para saber qué se consume más, a qué horas y combinado con qué. Esta información es de extraordinario valor para el dueño o el encargado del local, pero también para los propios proveedores del bar.

Sólo con datos no hemos nada, con su transformación en información sí. Ahí es dónde entra la tecnología. Lo que llamamos transformación digital. A veces nos da la sensación que eso es algo reservado a grandes empresas con procesos complejos, plataformas web o modelos de negocio digitalizables. La verdad es que no. Transformarse digitalmente es algo que se hace en la medida y dimensión exacta para cada negocio. 

Por seguir con el ejemplo del bar ’en la hostelería se han cambiado los horarios y este tipo de sistemas de inteligencia de negocios para un establecimiento tan concreto como un bar o una granja, permite fraccionar las ventas en horarios con consumos dispares. Es la misma franja de consumo, pero los clientes son distintos y piden cosas diferentes. Medir qué te piden más los clientes en esa franja, si son copas o cafés, permite al hostelero diseñar mejor su carta, adecuarla a las necesidades de su consumidor, porque lo conoce mejor’.

De los 260.000 bares que hay en España, un 25% utilizan tabletas o dispositivos móviles para realizar los pedidos. Algo que en gran medida no sólo depende de los propietarios sino de la voluntad de modernizar una economía que tenga un gobierno. Hay países en los que la normativa de apertura pide unos mínimos tecnológicos. En Portugal, por ejemplo, ‘la ley exige a la hostelería usar la tecnología digital para la gestión del negocio. La principal barrera para la digitalización no es económica, suele ser cultural’.

Pero permíteme que resalte algo. Digitalizarse ya no es suficiente. De hecho no es lo mismo digitalizarse que transformarse digitalmente. Lo primero es factible de hacerse con inversión, incorporando tecnología y es relativamente fácil. Transformarse es otra cosa. Es el hecho de que a partir de esa tecnología aportada modifiquemos sustancialmente cosas. Mejoremos, hagamos eficiente nuestra empresa. Transformarse digitalmente debe surgir de una nueva cultura empresarial que comprenda la transparencia, la colaboración, las bondades del uso de esa tecnología, debe además ser capaz de colocar al cliente en el centro de la cadena de valor de nuestra oferta y no que el producto sea el motivo. Además los procesos deben aportarnos datos, modelos capaces de modificarse en base al estudio de esos datos masivos que emitimos y, finalmente, la transformación digital genera nuevos modelos de negocio. Si en nuestra estructura productiva hay algo digitalizable, al final será digital. Si tu empresa no da estos pasos, por pequeña que sea, y no lo hace relativamente rápido, puede estancarse e incluso desaparecer. Sí. Le ha pasado a grandes empresas que no entendieron o no vieron la que se avecinaba. Cuando nos quejamos de que grandes corporaciones están concentrando todo y estrechando el espacio a los pequeños comercios, deberíamos pensar si estamos haciendo todo lo que, tecnológicamente y culturalmente hablando, podemos hacer. Además, recuerda que lo humano tiene un valor diferencial y añadido, esa es la clave.

Recomendación del mes: 'Jasmin', el software de gestión online inteligente.

Las pequeñas y medianas empresas representan el 99,9% de las compañías que hay en España. Más de 3 millones en total. De éstas, la mitad son microempresas. Todas las compañías, grandes, medianas o pequeñas, están obligadas hoy en día a abordar el reto de la transformación digital, pero es en éstas últimas donde ese desafío se convierte muchas veces en una aventura compleja y de coste superior al que pueden soportar. De ahí que sea trascendental determinar una hoja de ruta simple, eficiente y económica.

Cada mes recomendaré una herramienta que yo mismo he utilizado en alguna ocasión o he podido ver cómo su funcionamiento está resultando un éxito para alguna empresa con la que trabaje. Especialmente cuando estas recomendaciones sean gratis. Por eso hoy quiero presentaros una de las más recomendables que también tiene una versión gratuita, una que precisamente aborda de manera muy potente esta dimensión de negocio. Estoy hablando de Jasmin, una muy poderosa herramienta que combina lo mejor del software de gestión pero aplicando Inteligencia Artificial qué va a hacer que disfrutes utilizándola. Por cierto, si estás empezando, tiene una versión gratuita totalmente operativa y con un buen número de funcionalidades.

Las pequeñas empresas, las microempresas y los autónomos también pueden transformarse digitalmente, pero lo tienen que hacer desde la óptica de la automatización como base. Necesitan todos los recursos disponibles en el mercado para alcanzar la próxima etapa de crecimiento y poder administrar la competencia de compañías mucho más grandes.

Bajo mi punto de vista, para aumentar la eficiencia y la eficacia del negocio es importante que no abandonen lo que realmente saben hacer, vender. Diseñar una estrategia para abordar sistemáticamente diferentes aspectos de esa transformación no precisa de una gran operativa sí tienes una pequeña empresa. Lo que se debe hacer es dar un primer paso, luego otro y así sucesivamente. Sin duda, uno de esos primeros pasos debe ser el de automatizar procesos pues, como sabemos, ‘transformar es automatizar’.

Esta es la clave obviamente para startups, emprendedores, freelances y micropymes. A pesar de tener negocios de aparente pequeña dimensión al principio, éstos deben hacer una gestión rigurosa del negocio. El más importante de estos automatismos es el de la gestión financiera, la facturación y el control económico a tiempo real e inteligente.

Si lo que se quiere es iniciar un proceso de transformación digital, es imprescindible controlar la evolución de todas las actividades del negocio, registrar los gastos, facturar y controlar las entradas y salidas de capital. Esto debe conseguir que se tenga una visión real del negocio y de su evolución.

Jasmin es un software de gestión online para autónomos y Pymes con una versión gratis y dotado de inteligencia artificial. Destaca por su capacidad de automatizar tareas, prever resultados y un potente módulo muy útil de ‘Business Intelligence’. En cualquier momento y en cualquier lugar, con esta herramienta es muy rápido y fácil facturar, gestionar compras e inventario, controlar cuentas corrientes y la tesorería a tiempo real, responder a las obligaciones fiscales, supervisar la evolución del negocio y tener todos los indicadores de gestión de cualquier negocio.

No obstante, en mi opinión, lo mejor de Jasmin es el uso que hace del Big Data y el Machine Learning, organizando e interpretando los datos que circulan en el sistema, alertando sobre el desempeño actual y previendo la evolución futura. Todo lo hace a partir de mensajes dinámicos en su panel de control, de comprensión simple y rápida para que un emprendedor, autónomo o pequeño empresario sin grandes conocimientos pueda comprender el estado de sus finanzas rápidamente. Permite, pues, tomar decisiones estratégicas a partir del motor de automatización que tiene.

Cualquier empresario debe saber a tiempo real y desde la nube cuánto ha facturado, cuánto ha cobrado y cuánto falta cobrar; necesita conocer si está facturando lo suficiente para alcanzar su previsión de negocio; debe tener claro si está cobrando al ritmo adecuado para poder responder a sus compromisos financieros y así disponer de caja suficiente en todo momento y, especialmente, tener muy claro cuál va a ser su capacidad de inversión para el crecimiento de su negocio.

¿A que nos vamos a dedicar cuando las máquinas lo hagan todo?

American Express nació en 1850 como empresa de transportes en lo que se conocía como Diligencia. A medida que la experiencia de usuario les ofrecía datos para entender las necesidades de un mercado en crecimiento, decidieron convertirse en una compañía que ofrecía cheques para viajeros. Mucho tiempo después, pues la primera tarjeta de crédito fue creada por Diners Club, entendieron la enorme oportunidad que se les ofrecía en el sector financiero. De hecho, de alguna manera, no han dejado de vender lo mismo, pero con diferentes puntos de contacto con el cliente. Ahora inician una carrera muy interesante hacia la oferta de servicios vinculados a la Inteligencia Artificial.

La empresa del gladiador no ha hecho nada que no pueda hacer cualquier otra empresa, grande o pequeña, con mayor o menor dificultad. Adaptarse a los tiempos, pero a partir de la gestión de la tecnología existente y del conocimiento de las necesidades del cliente contemporáneo. Curiosamente, muchas empresas que ahora se dedican a vender productos concretos bien podrían derivar en la oferta de servicios tremendamente revolucionarios. Mi trabajo consiste en eso, en localizar modelos de negocio nuevos, a innovar a partir de la transformación digital, en todo tipo de empresas que deciden enfrentarse a la disrupción desde dentro. Por eso, me vais a permitir que en la lista que resaltaré a continuación que surge del libro publicado por el grupo Cognizant ‘When Machines Do Everything’, formule un juego sobre la generación de nuevos modelos de negocio, empleos o tipos de empresa, incluso rozando la ciencia ficción, a fin de ver hasta donde somos capaces, hoy en día, a aceptar la necesidad de repensarlo todo. Ahí van 16 ideas de las 21 que el libro describe:

1. La empresas que ahora se dedican a estudios de mercado deberán convertirse en ‘detectives de datos’. Analizarán los datos de todo tipo de dispositivos IoT para proporcionar a otras empresas información basada en datos. Sus proveedores serán Alexa y compañía.

2. Las empresas que ahora se dedican a cualquier tipo de entretenimiento, en el futuro necesitarán profesionales del tipo ‘walker/talker’ (algo así como caminante-hablador). Este trabajo es para un futuro cuando, gracias a la biotecnología, las personas vivan más que nunca y exista una población de ciudadanos de la tercera y cuarta edad proporcionalmente enorme. Personas mayores que necesitarán a alguien con quien hablar.

3. Las empresas que se dedican a ofrecer servicios de instalaciones energéticas o lampistería bien podrían ser en el futuro ‘analistas de ciudades inteligentes’ pues a partir de los billones de datos que las ciudades emitirán, será necesario recopilarlos con los sensores disponibles, pero sobretodo, mantener el valor de esos datos y saber modificar lo que recolectan según las necesidades.

4. Las empresas constructoras y promotoras inmobiliarias de hoy en día deberán, tal vez, evolucionar hacia una especie de constructores de espacios virtuales, bien diseñados, conforme a necesidades humanas pero en entornos no existentes. Calcular esos espacios deberá ser muy distinto a lo que físicamente necesitamos. El éxito de un espacio virtual dependerá de cosas muy distintas a las que rigen en un lugar analógico.

5. Las agencias de viajes podrían convertirse en el futuro en una especie de creadores de experiencias virtuales y ser pioneros en lo que se denomina la economía experiencial. Hablamos de que el agente de viajes podría ser un escritor con mucha imaginación, capaz de crear argumentos y espacios únicos para clientes con poco tiempo o capacidad de viaje tradicional.

6. Los gimnasios del futuro podrían precisar de un profesional que se intuye ya cuando vemos el uso masivo de algunas aplicaciones para estar en forma. Hablamos de que se deberán convertir en una especie de ‘consejeros virtuales para el compromiso físico’. Para ello el usuario cederá el acceso a sus constantes vitales, agenda diaria, dieta, etc., a estos centros que estarán permanentemente encima del cumplimiento de todos los preceptos para estar saludable. Muchas empresas exigirán en el futuro, o no, esta cadencia informativa a los candidatos a otros empleos. Los clientes del fitness del futuro permitirán que un rastreador de actividad, y un consejero de compromiso de actividad física, los mantenga motivados en su guerra diaria por estar en forma.

7. Los centros sanitarios del futuro van a cambiar mucho. Por lo menos los de asistencia ambulatoria, de primer contacto o de asistencia básica. Estas organizaciones precisarán ‘técnicos de asistencia sanitaria asistida por Inteligencia Artificial’. Los pacientes no irán al médico, los técnicos de asistencia sanitaria asistidos por IA aparecerán en tu puerta antes de que tu sepas que los necesitas. Todos ellos utilizarán un software para realizar diagnósticos en base a un sistema experto e incluso, realizarán pequeñas cirugías con ayuda de sistemas robóticos portátiles sin necesidad de tener titulación alguna.

8. Si en tu empresa te dedicas ahora mismo a cualquier labor comercial sabes que tienes los días contados. El futuro es de la venta predictiva y de la automatización de todo lo que tiene que ver con el marketing. Inclusive algunos aspectos creativos pueden estar en juego. Pero, ¿que pasa con los datos que se generan masivamente ahora que ya no se pueden vender entre empresas? Facebook ya no puede vender tus datos a Amazon. Por lo que un nuevo empleo puede nacer al necesitarse ‘un intermediario de datos personales’ que supervise y comercialice esos datos personales de un cliente para que éste obtenga datos por ello.  

9. Una vez se prohíba la circulación de vehículos conducidos por humanos en las ciudades, los coches autónomos tomarán las calles. Eso pasará antes de lo previsto por algunos y además sucederá fundamentalmente en vías urbanas y en autopistas. Algún día, en todas partes. Cuando esto pase todo no podrá estar en manos del control autónomo de los vehículos, será imprescindible una especie de ‘controlador de vehículos autónomos’ asistido por sistemas inteligentes. Se necesitarán 'controladores para dirigir y administrar las carreteras y calles para garantizar que se gestionen de manera correcta atendiendo a las predicciones de sistemas inteligentes.

10. El día que entremos en una tienda de ropa para comprar ropa pero no haya ropa estaremos ante el comercio del futuro hecho presente. Poco a poco el comercio digital va imponiendo sus reglas. Iremos a centros comerciales a visualizar cosas que allí no estén, pero tal vez, podamos sentir, tocar virtualmente y tener la asistencia física de un vendedor. Esas conversaciones, sensaciones y datos irán directos a un ‘sastre virtual’ que tomará esos aspectos para ofrecerte en un rato una oferta ideal para ti.  

11. Los bancos tienen un futuro raro por decirlo suavemente. En el futuro inmediato aquellos profesionales de banca que no se adecúen a un espacio de relación muy distinta lo tienen crudo. En un mundo donde el dinero físico se va a desvanecer, los pagos con criptomonedas y los microcréditos vinculados a los Neobanks o los iBanks, vayan creciendo, se impondrá la necesidad e una especie de ‘asesor de gestión financiera virtual’ que atenderán virtualmente en cada momento como hacen algunas Fintech ahora mismo pero personalizando el trato. Un asesor financiero será una especie de App humana.

12. Surgirán problemas médicos en el futuro. Limitaciones que nuestro cuerpo no podrá superar fácilmente. Las personas viviremos más que nunca, pero los avances en la memoria y otros cuidados de salud relacionados con el cerebro difícilmente podrán estar al mismo nivel de progreso. Nos harán falta empresas que sean capaces de conservar nuestra memoria creando espacios virtuales con nuestros propios recuerdos. Los notarios de hoy en día deberán transformarse en ‘fedatarios de la memoria virtual’. 

13. En todo tipo de empresas hará falta un profesional muy especial. No tiene que ver con un sector concreto, de hecho lo interesante es que habrá empresas que ofrecerán este servicio. Se trata del gestor o ‘manager de relaciones hombre-máquina’. El futuro del trabajo depende de qué tan bien puedan colaborar los seres humanos y las máquinas. El gerente de los equipos del futuro inmediato será el responsable de descubrir cuáles son los puntos fuertes de la máquina y cuáles son las fortalezas de los humanos, y combinarlos para formar un equipo de trabajo mucho más productivo.

14. Las aseguradoras ya saben que su futuro está muy comprometido. La aparición de modelos industriales que reducen los costes de asegurar algo es enorme. El entrenamiento virtual en escenarios de riesgo, los coches autónomos sin accidentes, la impresión 3D que elimina los problemas de transporte, el blockchain que modifica la cadena de valor del seguro tradicional, etc. Por eso, entre tanta complicación de relaciones con la confianza, estas empresas deberán ofrecer un nuevo servicio, ‘el director de confianza’ que otorgue nuevas ofertas en el sentido de la transparencia que precisará un usuario o cliente en la era de lo virtual y de la falta de riesgo más allá del dinero digital.

15. Las empresas de consultoría tradicional también tenemos los días contados. Muy felices nos las prometíamos los que nos dedicamos a decirles a otros como deben hacer las cosas para afrontar la disrupción. Resulta que eso también llega por aquí. Para los trabajos de análisis de negocios tocará aprender a gestionar de un modo completamente diferente. Los consultores del futuro inmediato serán ‘responsables de combinar el procesamiento cuántico de la información’ con el aprendizaje automático para estimular soluciones mejores y más rápidas a los problemas comerciales del mundo real. El objetivo final será siempre construir sistemas de inteligencia que puedan aprender de los datos. De ahí que el consultor futuro tendrá que saber muy bien que supone todo esto y, seguramente, algo de matemáticas.

16. Sabemos que los responsables de recursos humanos también deberán abrazar a los algoritmos, los periodistas tienen ante sí el reto de comprender su verdadero papel, los responsables de marketing o cualquiera que se considere intocable será tocado. Entre ellos hay dos responsabilidades muy interesantes. Los directores de compras y los directores generales. Los primeros no podrán superar a la eficiencia de cálculo de un algoritmo decidiendo que es mejor comprar, como y en base a que negociación. Los segundos no podrán establecer criterios estratégicos que un modelo de análisis de datos empresariales y de inteligencia artificial. Tarde o temprano, ambos, precisarán ofrecer una habilidad imposible de sustituir por una máquina: la ética. Se precisarán empresas o profesionales que se denominen ‘supervisores de compras ética’ o ‘directores éticos’. Un trabajo para cuando las grandes corporaciones decidan tomar decisiones basadas en lo que es ético, no en lo que es rentable.

Seguro que se te ocurren más, pero estas nuevas profesiones podrían empezar a responder a la pregunta ¿qué haremos cuando las máquinas lo hagan todo?

El futuro de la televisión pasa por la realidad aumentada y el 'blockchain'.

El pasado viernes las redes se inundaron con un video de Weather Channel que mostraba una manera espectacular de explicar la información meteorológica. Utilizando la Realidad Aumentada, el espectador podía ver los efectos del huracán Florence al llegar a tierras americanas como si la meteoróloga Erika Navarro estuviera en un barrio concreto mientras se veían las afectaciones del temporal pero con salvedades físicas imposibles en la vida real.

The Weather Channel ha estado utilizando la realidad aumentada desde 2015 cuando se asoció con el proveedor de contenido y tecnología The Future Group y su impresionante tecnología Immersive Mixed Reality. La tecnología debutó en junio, cuando el meteorólogo Jim Cantore lo utilizó para guiar a los espectadores a través de lo que sucedería si un tornado golpeara los propios estudios del canal. Una demostración que muestra el poder de los rayos siguió en julio.

Lo interesante de esta tecnología es que la cosa no se queda en la información meteorológica sino que podrían estar dando las señales de hacia donde va la industria del entretenimiento audiovisual. Si mezclamos juego, deporte, información, espectadores en plató o en sus casas, gafas de realidad aumentada o virtual, escenarios no existentes y personajes creados por ordenador pero interactivos con el espectador, la cosa empieza a tomar un tono de ciencia ficción importante. Pero no es ciencia ficción. Tiene muy poco de ficción y mucho de ciencia, una ciencia que ya estaba en marcha pero requería tecnología capaz de mostrarlo. Ya la tenemos.

Otra de las necesidades era la audiencia. La generación del milenio, pero especialmente la generación Z, son, de forma natural, consumidores de un mundo mixto entre lo real y lo virtual, una realidad aumentada que les acompaña en la geolocalización, en sus conversaciones, en el deporte y en definitiva en un plano físico y digital que ya no tiene mucho sentido diferenciar.

La industria del entretenimiento en general, incluyendo televisión, gaming, cine, música o lo que quieras, viene de una revolución reciente que pareció modificarlo todo. Quien y como consumía los contenidos ha mutado de manera importante en muy poco tiempo. Sin embargo, la cosa no iba solo de un modelo de consumo sin intermediarios, a la carta o vinculado a plataformas digitales. Ni tan siquiera hablamos de convertir en servicio muchos de los productos de antes. De hecho es muy probable que la revolución de los contenidos, del entretenimiento audiovisual, ni tan siquiera halla hecho nada más que empezar y el asunto se complique aun más.   

Los datos que se desprenden del propio consumo audiovisual de esos contenidos se ha convertido en un modo de pago en sí mismo. Además el comienzo de la tecnología blockchain ha agregado otra dimensión potencial a la forma en que se difunde, registra y monetiza el contenido. Aunque la mayoría de las personas identifican la tecnología blockchain con las monedas digitales, de hecho, puede aplicarse a una amplia variedad de industrias fuera de los servicios financieros. Las cadenas de suministro, la gestión de datos y las redes sociales podrían incorporar tecnología de contabilidad distribuida para proporcionar soluciones más optimizadas, eficientes y rentables que se ofrecen actualmente.

Y ahora llega lo gordo. El Blockchain combinado con la realidad virtual o aumentada puede transformar radicalmente la forma en que las personas juegan a videojuegos, ven conciertos o miran la televisión de siempre. Netflix ya ha demostrado cómo los medios de comunicación ‘over-the-top’ pueden ofrecer entretenimiento y contenido directamente sin la asistencia de los grandes distribuidores.

Combinar la realidad aumentada o virtual con el blockchain llevará los servicios existentes a un nuevo nivel, las personas no solo podrán ver conciertos, partidos y jugar videojuegos en un entorno totalmente inmersivo, sino que también podrán recibir anuncios específicos mientras miran y pagan por ellos usando monedas digitales ya sean criptográficas o no. Digamos que de un plumazo te quitas de encima los players tradicionales, los creadores de contenido tradicionales, la publicidad tradicional, los bancos de siempre, etc.

Y si lo que preocupa es hacia donde va el negocio, es importante saber que esta tecnología tiene el potencial de alterar los modelos comerciales actuales que sustentan el entretenimiento, la publicidad y los propios servicios minoristas. Actualmente, el mercado de la realidad Virtual ha pasado de 2.600 millones de dólares en 2015 a 20.000 millones ahora. En 2022 se estima que alcanzará 66.680 millones para 2022. Hay consultoras como DigiCapital que lo elevan a 90.000 millones. El crecimiento no es que sea exponencial, es de aurora boreal en alta definición.

Pero este nuevo modo de ver la ‘televisión’ por llamarlo de algún modo no se entendería sin el principal actor. No hablo de gafas, de tecnología gráfica, de algoritmos dimensionales. No, hablo de la tecnología de la cadena de bloques que Facebook plantea como futuro del consumo audiovisual, el blockchain, la misma de las monedas criptográficas. Este libro mayor, este hipotético cuaderno donde se guarda todo, es inmutable. Lo será también en este campo y permitirá registrar datos y realizar transacciones entre individuos, proveedores de entretenimiento y minoristas en un entorno interactivo y envolvente que nunca antes había sido posible en línea. Sin esa capacidad de interacción comercial rápida entre el anuncio que espero y lo que quiero comprar, sumando la opción de compra inmediata, todo lo otro son simplemente fuegos artificiales. 

Internet hace más de dos décadas transformó la vida cotidiana de las personas e interrumpió los modelos comerciales existentes de una manera que nunca podría haber sido prevista por los expertos de la industria en ese momento. Las tecnologías virtuales que afectan a la realidad tal y como la entendemos y la gestión criptográfica de los datos en forma de ‘moneda’ tienen el mismo potencial disruptivo sumados. El modo en el que las empresas entiendan esta contabilidad distribuida, esta mezcla tecnológica que les afectará, determinará el futuro de éstas.

Se avecina una nueva revolución en el mundo del entretenimiento y no es sólo si te pones o no unas gafas de realidad aumentada o virtual o si el meteorólogo se presenta en medio de un ciclón. Lo relevante será que los consumidores finalmente decidirán cómo reciben el contenido y a qué empresas respaldarán a partir de eso, el modo más inmersivo posible lo único que será es el interface por el que entregarán un inmenso caudal de datos que se estructurarán comercialmente en la ‘cadena de bloques’. Que empiece la función.

Más allá de la digitalización o la transformación digital: la empresa autoajustable.

En 2008, sólo había una empresa tecnológica entre las diez de mayor capitalización bursátil. Hoy, una década después, son siete. Durante estos años las empresas digitales han desordenado la economía de manera irreversible en múltiples sectores. La industria del automóvil, el comercio, el cine, la medicina, la banca o cualquier otro, viven un enfrentamiento contra el tiempo y por la innovación como nunca antes. Prácticamente todos los grandes negocios son ahora un negocio de tecnología y de información.

De ahí que muchas empresas se lancen a eso que llamamos Transformación Digital en un intento desesperado de defenderse de las amenazas que se ven en el horizonte y de aprovechar también las nuevas oportunidades que interpretan. Normalmente, con mis propios clientes incluso, se persiguen dos objetivos: automatizar la cadena de valor e innovar con productos que puedan pasar a servicios digitales. La deriva suele conducir a nuevos modelos de negocio, nuevos procesos y obtención de datos masivos.

Cuando se combinan esos efectos, representados especialmente por la automatización y por la gestión a tiempo real suele aparecer algo que llamamos ‘la empresa autoajustable’, una empresa inteligente capaz de aprender e innovar a la velocidad de los datos para adelantarse a sus competidores. Empresas autoajustables y capaces de aprovechar el ciclo de aprendizaje compuesto por la experiencia sistemática de los clientes y el análisis del entorno comercial. Todo para generar nuevos modelos de negocio.

A través de la automatización y la lectura a tiempo real de los datos resultantes, las empresas autoajustables crean ventajas significativas. Comprenden mejor a sus clientes gracias a los datos de sus propios espacios de relación con ellos y a las plataformas para desarrollar ideas. Pueden desarrollar productos más nuevos y comercializables experimentando con ofertas y aprovechando los datos de respuesta. Y, especialmente, también pueden implementar cambios más rápidamente y a un menor coste al actuar de forma prácticamente autónoma.

Cuando sugiero que una cosa es digitalizarse y otra muy distinta es transformarse digitalmente me refiero a esto. Los beneficios de este tipo de relación entre automatización y lectura de datos, para la generación de modelos de negocio, y ofertas nuevas a tiempo real supera a cualquier proyecto de digitalización que sólo se aplique tecnológicamente. Optimizar en si mismo no es suficiente, ni automatizar tampoco. Se trata de combinar una red que se refuerce a sí misma. Que aprenda, que mejore con la experiencia y que genere nuevas ofertas que atraigan a más clientes y con ellos lleguen más datos y esos datos aporten experiencia de nuevo, y esa experiencia mayor conocimiento y con ese conocimiento volvemos al principio. Ese circuito prodigioso debe ser capaz de funcionar de un modo autónomo. La empresa autoajustable se refuerza a sí misma y precisa de una intervención humana muy distinta. Y ahí surge el reto más importante. De eso tenemos que hablar, del papel humano en una empresa de este tipo.

Convertir una empresa tradicional que busca innovar constantemente, que quiere transformarse digitalmente y que para ello necesita repensarlo todo, requiere una forma diferente de pensar. En lugar de la fórmula mecánica tradicional, en la que las circunstancias y los resultados se consideran en gran medida predecibles y controlables, que funcionan en cadenas de sucesos similares a los que explica cualquier escuela de negocios, los empresarios y directivos de una empresa autoajustable deben aprender a aprender constantemente y aceptar la incertidumbre y la complejidad de los negocios como la base en la que se sujeta todo.

El pensamiento directivo que propongo habitualmente tiene que ver con la reconsideración de cómo afrontar esa digitalización y su transformación posterior. Se basa en que las empresas deberán estar integradas en sistemas relacionados: los empleados individuales forman parte de empresas, que a su vez forman parte de mercados e industrias más grandes, que están integrados en las economías y sociedades locales y globales. Esto provoca situaciones en las que los cambios realizados en cualquier nivel de una empresa repercuten en toda la organización, con efectos no lineales e impredecibles. Afrontar el futuro con garantías en un sistema económico cambiante, que se halla en el epicentro de la mayor combulsión innovadora y disruptiva desde la anterior revolución industrial, supone la necesidad de convertir tu empresa, sea digital o no, en una empresa autoajustable.

Te pongo un ejemplo: Netflix atrae a su audiencia al hacer recomendaciones de contenido personalizado para cada usuario. La compañía asegura que tres cuartas partes de las visitas se originan a partir de las sugerencias. Para hacer recomendaciones personalizadas a tal escala, la compañía aprovecha un sistema de aprendizaje autónomo e integrado que se alimenta con el comportamiento del espectador y actualiza las sugerencias en consecuencia. Lo interesante, de ahí la diferencia entre ‘empresa digitalizada’, ‘transformada’ y ‘autoajustable’, Netflix introduce deliberadamente variaciones fuera de lógica en sus recomendaciones, permitiendo que surjan nuevos comportamientos y permitiendo que los datos hablen por sí mismos. A partir de ahí se autoajustan diferentes aspectos y estrategias de negocio.

Un aporte final. El papel relevante del ser humano se mantiene en entredicho en muchos titulares. Es la versión oficial. No las tomes en consideración, no por lo menos como las plantean mayoritariamente. Es obvio que a medida que la tecnología digital evoluciona, las ventajas comparativas de los humanos y las máquinas cambian. Para los problemas que implican la adquisición de datos, el procesamiento y la toma de decisiones, los algoritmos deben tener autonomía, no hay otra, eliminando el cuello de botella de la toma de decisiones desde nuestra perspectiva humana. Ok, aceptado. Por eso, las personas deberemos centrarnos en tareas ‘meta’, como construir y refinar los sistemas autónomos de aprendizaje, expandir los ecosistemas u originar y diseñar sistemas comerciales completamente nuevos. El resultado es una organización que aprovecha adecuadamente los recursos humanos y la tecnología en un nuevo equilibrio, que podríamos llamarlo ‘sistema integrado entre humanos y máquinas’.

Piensa en Amazon. Los billones de datos que Amazon genera están integrados, lo que permite que los motores de decisión reaccionen a los nuevos datos de forma inmediata y consistente. Un aumento en la popularidad de un producto en el mercado desencadena cambios automáticos en el sistema de cadena de suministro (para optimizar el inventario), el motor de recomendación (para sugerir ese producto con más frecuencia) y el sistema de fijación de precios (para optimizar las ganancias). Los seres humanos centran su creatividad en problemas de mayor nivel, como especificar y desarrollar el diseño de esos sistemas para dar cuenta de las nuevas prioridades estratégicas. ¿Te das cuenta que el empleo del futuro no se estudia aún? Igual será un híbrido entre programación de sistemas y bellas artes, entre analista de datos y derecho constitucional. Vete tú a saber.

De la 'Experiencia de Cliente', al 'Cliente con Experiencia' en el Oracle Digital CX Summit

¿De qué sirven tantos datos sino se convierten en información? Así empezaba la conferencia de Martin Lindstrom el pasado jueves en el Oracle Digital CX Summit en el que tuve el honor de participar. Sí, compartir escenario con alguien como Martin fue algo extraordinario. Un evento, con Luis Piedrahita como maestro de ceremonias, en el que casi medio millar de expertos en experiencia de cliente se dieron cita en el Wanda Metropolitano para analizar, debatir y compartir acerca de cuál es el papel relevante de las estrategias centradas en colocar al cliente en el centro de la cadena de valor.

En mi caso, mi intervención titulada ‘reWorking, de la experiencia de cliente al cliente con experiencia’, intenté trasladar a la audiencia algunas reflexiones de cómo la tecnología está reconfigurando el modelo de trabajo en este ámbito y, sobretodo, como el papel de los estos profesionales tendrán en el futuro inmediato. Desde mi óptica, y así lo expliqué en la parte más emocional de la charla, lo humano será siempre imprescindible pero no lo será como ahora lo entendemos sino a partir del uso que, los seres humanos hagamos de la tecnología asociada.

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No temas que un robot te quite el empleo, lo hará una persona que se lleve mejor que tú con un robot. Esa afirmación es la que sujeta todo mi argumentario en el momento de analizar en lo que se está convirtiendo el día a día de quienes tienen la importante función de configurar las experiencias de cliente en sus compañías. Desde mi punto de vista, los clientes actuales, y en gran medida los que se ven venir por el horizonte, interactúan con las empresas bajo un patrón de desafíos que no se pueden obviar. Esos retos tienen que ve con cuatro aspectos que configuran las acciones en Customer Experience hasta el punto que pasamos del diseño de una ‘experiencia de cliente’ a la composición de estrategias vinculadas a ‘un cliente con experiencia’ de la que obtenemos datos y conocimiento. Nos sirve en gran medida para generar nuevos productos y servicios en nuestras empresas, modificando así el papel de los desarrolladores de productos y los encargados de hacerlos vendibles.

1. El primer reto se basa en que esa estrategia esté centrada en el cliente. Una cosa es conocer el viaje de tu cliente y otra es reformular toda la organización de la empresa para que ese conocimiento tenga sentido.
2. El segundo reto tiene que ver con los datos y la vista única de ese cliente. Para ello es indispensable conectar esa experiencia a una medida real, a un valor medible. Las métricas del cliente ahora son un lugar común. La métrica es importante, pero a veces se considera el punto final en lugar de el punto de partida.
3. El tercer reto, el que tiene que ver con la integración en múltiples canales de ese cliente, permite poner en valor la innovación. Cada empleado debe entender su papel en esa experiencia de cliente y, por ello, equiparse con habilidades tecnológicas para aportar su capacidad en el pensamiento y diseño de metodologías ágiles basadas en el ‘prueba y aprende’.
4. Y finalmente, un cuarto reto que incorpore la inteligencia artificial como un elemento natural en la toma de decisiones en tiempo real y de análisis de cliente de un modo objetivo. Tener un análisis alimentado por la IA aporta un conocimiento imposible de abordar desde un plano humano. La IA es mucho más que ‘business intelligence’. Hablamos de una nueva competencia en si misma para los equipos creando roles nuevos como los analistas o arquitectos de experiencias.

Estos cuatro elementos determinan la importancia de atender de un modo distinto la ‘experiencia de cliente’ hasta el punto que no podremos atenderla sin entender que ese cliente, ahora, es un generador de datos masivos que debemos convertir en información. Es un ‘cliente con experiencia’ que podemos leer y aprender de ella. De ahí que ese nuevo cliente, el de la Era Digital, se deba tomar como un ‘devorador de emociones digitales’. De ahí que la proactividad automatizada será uno de los aspectos que proporcionen mayor satisfacción al cliente. Gestionar la interactividad debe ser una de las funciones centrales de los centros de experiencia del cliente. La automatización inteligente tomará relevancia en una nueva etapa de innovación, cuando sea impulsada por la inteligencia artificial y una nueva generación de autoservicio inminente.

Si estás trabajando en uno de estos departamentos piensa que los centros de experiencia de cliente van a ir ocupando un papel central en el modelo de negocio digital. Negocio digital es negocio. Cada vez es tiene menos sentido poner el ‘digital’ a ningún negocio pues no va a haber negocio sin componente radicalmente digital. Pero ese nuevo papel requerirá una implicación muy alta de los agentes con su trabajo, aumentar sus habilidades en el uso de tecnologías digitales, adquirir más agilidad y autonomía en la toma de decisiones y, de algún modo, aparecer frente al cliente como asesores. Si estás diseñando el modo de trabajo de uno de estos centros de experiencia de cliente piensa en que quienes vayan a trabajar deben cumplir estos aspectos de un modo u otro. Pronto no va a ser opcional. Te lo digo como experiencia de cliente en camino de ser un cliente con experiencia también.

¿Sabes si tu empresa es ‘producto-céntrica’ o ‘cliente-céntrica’? Te va el futuro en ello.

Cuando hablamos de transformación digital nos referimos a como la tecnología trastoca de manera irreversible a una empresa o institución en cuatro áreas. Por un lado la estrategia en su conjunto, los procesos a partir de la modificación del modo de trabajar gracias a la integración de metodologías sujetas a nuevas tecnologías aportadas, la generación de nuevos modelos de negocio y, finalmente, que esos nuevos modelos y esa nueva manera de trabajar repercuta directamente en el cliente final colocándolo en el centro de la cadena de valor. Hoy en día eso es relativamente más sencillo que hace una década gracias a la infinidad de maneras que tenemos para identificar lo que hace un potencial cliente desde que piensa que quiere algo que nosotros vendemos y todo lo que sucede hasta que finalmente decide comprárnoslo a nosotros.

En esa última, la que tiene que ver con el cliente, hay un factor que deja de tener relevancia por lo menos al nivel en el que hasta ahora se le suponía y que, por otro lado, deja algo descolocado el discurso que incorpora al consumidor como un sujeto pasivo a la espera de acontecimientos. Las empresas ‘producto-céntricas’ no dejan de ser máquinas que una vez deciden cual es su catálogo, gastan todo lo disponible en convencer a sus potenciales clientes que esos productos o servicios son los mejores y por eso deben comprarlos. Por otro lado las ‘cliente-céntricas’ se sitúan al otro lado del espejo y se dedican a conocer a sus clientes hasta el punto que llegan a ofrecer productos o servicios que éstos, una vez los utilizan, les proporciona una sensación de que todo estaba pensado para ellos en particular.

Estamos ante el mayor desafío comercial de la historia. Un desafío digital pero que también es humano. Pasamos de ‘la experiencia de cliente’ al ‘cliente con experiencia’ y eso no todos lo están entendiendo con la misma profundidad y acierto. En algunos de los talleres que imparto lo explico en detalle y muestro con que metodologías se debe afrontar este reto, puesto que hablamos de tecnología, procesos y habilidades. Todo se entrena. Esa es la clave para modificar el propósito central de una empresa. El cambio de lenguaje es notable. Se pasa de considerar oportuno innovar en soluciones que consideramos van a repercutir en un aumento de ventas por el mero hecho de que a la propia empresa eso les parece muy bien a otra óptica mucho más acertada. ¿Cuántas veces no hemos visto, me incluyo, que nuestro producto estrella acaba estrellado? ¿Qué sucedió si era lo mejor del mercado y lo que, estábamos seguros iba a funcionar? ¿Por qué para venderlo hemos debido invertir tanto en publicidad? La respuesta suele ser la misma hoy en día: no tuvimos en cuenta lo que los clientes nos decían sin saberlo.

Lo peor no es no saberlo, lo peor es que lo podríamos haber sabido pues siempre nos lo estuvieron diciendo. Se trata de analizar el comportamiento, atender a sus señales y gestionar de un modo predictivo lo que se espera de nosotros. La tecnología es clave, determinante, pero saber utilizarla también. Es lo que hace el gigante minorista Amazon. Acaba de llegar a los 100 millones de usuarios de pago en Prime. Un centenar de millones de clientes que pagan 99 dólares cada año y reciben tantos envíos como necesiten totalmente 'gratis' y encima acceden a su catálogo de series y películas en Prime Video. Parece lógico, pero no lo era tanto cuando alguien pensó que Amazon debía perseguir su nuevo propósito en base al conocimiento de sus clientes y no tanto a lo que se considerase una hoja de ruta lógica.

Si Amazon se hubiera dedicado a ser ‘producto-céntrica’ nunca hubiera focalizado en lo que ahora es sin duda el punto fuerte de su crecimiento: ‘lo que quieras tener, Amazon te lo trae en poco tiempo’. Y sabe lo que quieres, donde estas y cuanto eres capaz de valorarlo cuando te llega. Ahora es una empresa logística y ha conseguido gracias a la membresía Prime que en lugar de ser un ‘servicio-producto-unidad’, toda la cadena de valor logística sea una entrega del tipo ‘servicio-cuota’. En realidad este hecho surge de escuchar a sus clientes y descubrir que la ‘experiencia de cliente’ no surgía de la compra o la recepción, sino que sus consumidores eran ‘clientes con experiencia’ y se reforzaban los lazos con ellos en el proceso logístico más que en el de compra. De algún modo todos los compradores en Amazon saben que pueden encontrar cualquier cosa ahí. Pocas modificaciones al respecto, poco ha cambiado aparentemente la plataforma. Sin embargo las novedades se dan en el punto de la cadena de valor que el cliente valora especialmente. Se sabe que un 70% de las declinaciones de compra en un comercio online se producen en la última fase. Se abandona el carrito de forma mayoritaria cuando aparecen los costes de envío. Algo tan simple de saber que muchos han puesto en marcha con el ‘envío gratis’ o ‘gastos de transporte incluidos’. Sin embargo, Amazon decidió crear una cuota logística y adornarla con servicios añadidos.   

Los resultados dan miedo. En 2017 Amazon envió más de cinco mil millones de artículos con Prime en todo el mundo. A la vez iniciaba una estrategia para ‘colocarnos’ su dispositivo doméstico Alexa con diferentes estrategias de marketing basado en la predicción y la gestión masiva de datos. Para ello, tras averiguar que el modo de entrada a la casa de sus usuarios era la música y no otro servicio, estimularon que Amazon Music creciera en más de 30 nuevos países en 2017.

No obstante, el ejemplo de Amazon hay que tomarlo con pinzas obviamente. Hablamos de un monstruo planetario que, para desdicha del sistema financiero mundial, ha decidido entrar también en el sector bancario. Debemos tomarlo con cuidado porque hablamos de una empresa que se ha pasado casi dos décadas perdiendo dinero hasta llegar al punto actual confiando en cual era realmente el objetivo. Actualmente, se calcula que cerca de un 40% de los hogares americanos tienen Amazon Prime de algún modo. Vamos a analizar cual esta siendo la estrategia de Jeff Bezos para alcanzar cuotas de mercado más altas en los sectores de población menos adineradas, las que menos utilizan Prime.

Se sabe que el 60% de los hogares estadounidenses con ingresos de al menos 150.000 dólares tenían membresías Prime, según una investigación de Cowen and Company. Entre las familias con ingresos inferiores a los 50.000 dólares esa cuota de mercado baja al 40% y apenas en un 25% entre los que no llegan a 25.000 dólares. Para equilibrar estas diferencias, teniendo en cuenta que en cualquier caso el coste de Amazon Prime no llega a los 10 euros mensuales, pasa por cortejar a las capas sociales con menos ingresos. El problema viene, increíblemente, de que la mayoría de quienes no tienen Amazon Prime querrían tenerlo pero no pueden por un problema técnico: no tienen tarjetas de crédito o débito por diversas razones. De ahí nace Amazon Cash. Esa propuesta nace de poner en el centro de la cadena de valor al cliente y de entenderlo como algo más que alguien que busca ‘experiencias’ o ‘usabilidad’ sino soluciones a sus necesidades. En el proceso, se eliminó un obstáculo para comprar en Amazon para quienes no tenían cuentas bancarias.

Recientemente, Amazon introdujo un descuento del 45 por ciento en la tarifa mensual de Amazon Prime para aquellos compradores que reciben asistencia del gobierno; el servicio les costó solo 5.99 dólares al mes. Y justo en marzo, Amazon agregó destinatarios de Medicaid al grupo elegible para ese descuento. Mientras tanto, Amazon ha continuado agregando selección al catálogo masivo de productos disponibles para envíos gratuitos con Prime, y ha ampliado las áreas geográficas que califican para tiempos de entrega aún más rápidos. Incluyendo productos que suelen ser más demandados por las escalas sociales con menos ingresos precisamente.

Amazon es un ejemplo que no se suele utilizar cuando hablamos de empresas ‘cliente-céntricas’ porque nos da la sensación que ofrece mucho de un modo muy arcaico a veces y que compramos porque no hay más remedio hacerlo ahí. Sin embargo, todo está analizado, pensado y ejecutado para que ‘el viaje del cliente’, el famoso ‘customer jouney’ sea el que Amazon ofrece de manera ideal. ¿Cómo es tu empresa? ¿Producto-céntrica o cliente-céntrica? ¿Has iniciado un proceso de transformación que te permita hacer esto? Con algunos de mis clientes lo estamos haciendo con muy buenos resultados. Si quieres que lo hablemos no dudes en ponerte en contacto conmigo.

El día que ‘supimos’ que nos manipulaban y el mundo post-Facebook.

Noam Chomsky fue considerado por The New York Times como uno de los más importantes pensadores de nuestro tiempo y, en especial, por todo aquello que hace referencia al análisis que hace de las estrategias de manipulación masiva que existen en el mundo de hoy. Entre las muchas y complejas formas que el Chomsky relata en diversos ensayos me gustaría señalar tres que tienen mucho que ver en cómo se va a librar la batalla de los datos en el futuro inmediato, justo después de la pesada digestión que supondrá el asunto de la venta de datos en Facebook.

Todos sabíamos, o como mínimo imaginábamos, que Facebook y otros utilizaban, y de algún modo también vendían, nuestros datos e históricos de navegación. Lo sabíamos y lo aceptábamos mirando hacia otro lado. Digamos que tenemos claro que ‘cuando no pagas por el uso de algo, tu eres la moneda’. El hecho de que en gran medida pensásemos que nuestros datos se utilizaban para ofrecernos ‘publicidad inteligente’ era algo así como un poco naïf. El jarro de realidad que se ha derramado con el caso Cambridge Analytica era una verdad que en general se obviaba. Nuestra identidad digital a partir de nuestro comportamiento en las redes supone un nutritivo manjar de datos para la acción política.

Es por eso que las teorías de Chomsky sean tan relevantes acerca de cómo se han usado esas fórmulas en Estados Unidos y, date por visto, en muchos otros países también. No es demasiado complicado poner en marcha modelos de uso de comportamientos de ti, de tus amigos en algunas redes y obtener todo cuanto necesites para estructurar campañas o mensajes. Sino quieres estar expuesto, lee esto.

Como resume muy bien José Daniel Riveros, decía el bueno de Chomsky que para manipular a la sociedad de forma masiva sólo tenías que (1) ‘distraer a la gente atiborrándola de información’ orientada a temas irrelevantes o banales. De este modo la gente se olvida de sus verdaderos problemas. Otra fórmula utilizada para la manipulación según Chomsky es la de (2) 'crear un problema que no tiene esa relevancia' para buscar una reacción y finalmente aportar una solución impopular. Esto me suena. Con los mecanismos de conocimiento que los datos aportan y el como se pueden utilizar esta fórmula puede ser muy eficiente.

Sigamos con el asunto de cómo conducir a la masa pública a partir del uso de sus datos en, por ejemplo, una red social como Facebook. Gracias a esos datos se puede (3) manipular gradualmente. Ese ecualizador sociológico que las redes aportan permite introducir medidas poco a poco para que resulten imperceptibles. Otra medida que puede ir muy de la mano de los datos existentes es la de (4) infantilizar al público. No hay que ser honoris causa para comprobar que estamos en medio de una especie de guardería inmensa. Millones de personas ya de cierta edad siguiendo las idioteces de miles de individuos/as cuyo valor principal es elegir bien el pinta labios a juego con su bufanda. Mensajes y publicidad que tratan a los adultos como si fueran niños con palabras y gestos ingenuos. Manejando datos hay quienes pueden neutralizar el sentido crítico de la gente en lo que verdaderamente importa.

Facebook permitió seguramente que los que usaron los datos de Cambridge Analytica, y estoy seguro que otros desarrollos están haciendo lo mismo, (5) acudieran a las emociones del público. De ese modo se evita la reflexión. Esto explica muchos de los mensajes recibidos por el cuerpo electoral americano. El dónde, el quién y el cómo, lo establecían ese big data que vendió (o permitió usar) Facebook. Cómo decía, Chomsky relató varias estrategias de manipulación. A las que he señalado se pueden sumar la de (6) crear públicos ignorantes, (7) crear públicos complacientes creando tendencias ‘de moda’ o, para mí la trascendental (8) conociendo minuciosamente al ser humano.

Por suerte, o no, nos hemos dado cuenta. De ahí que vamos a intentar despejar lo que pasará a partir de ahora a medida que avancen los próximos años y de cómo el sistema operativo social que había supuesto Facebook pueda digerir este pollo. Hace unos días John Oswald se trasladaba al futuro inmediato e imaginaba un mundo sin Facebook. De hecho, en base a que la mayoría de aspectos que describía Chomsky dejen de ser posibles en la red de redes, la propia esencia de la red dejará de ser útil para marcas o para lo que sea. Tengo la impresión que a medida que llegue la regulación del uso de datos, de esa privacidad imprescindible y esa educación por la privacidad urgente, ya nada será igual. En 2020 podríamos estar hablando del mundo post-Facebook.

En su artículo Oswald asume que una combinación de demandas colectivas y regulaciones estrictas en todo el mundo después del escándalo de Cambridge Analytica llevará a la fractura o colapso de algunas redes monstruosas como Facebook. Los consumidores tendrán el control de sus datos personales y de la configuración de la economía de esos datos. El impulso regulatorio será doloroso. A partir de esa caída y nacimiento de otros modelos de relación masiva que complique los principios que Chomsky comentaba y que deberán impregnar la cultura digital futura serán:

1. Se generalizará la defensa del consumidor. Poco a poco la seguridad de los datos personales en sí misma será un negocio. En cuanto la cultura y conocimiento sobre todo esto sea general (y estos escándalos lo aceleran) todos tendremos un mayor control de nuestra vida digital a partir de la ayuda de empresas dedicadas a eso. Ya existen aunque su uso es muy profesional todavía. En 2020 será doméstico. En su aspecto más básico, este servicio permitirá a los clientes elegir y ajustar los algoritmos que sustentan sus servicios sociales y de noticias.

2. La descentralización de datos empoderará a las comunidades. Los grupos de consumidores inteligentes combinarán sus datos y se comportarán más como proveedores de ellos, exigiendo desde un punto de vista comercial valorar el coste y beneficio del uso y cesión de sus datos.

3. Nacerá el ‘datavismo’ o activismo de los datos. Acciones organizadas en contra del uso masivo de nuestros datos creará movimientos que exigirán un cambio real en todo ello. Seguramente demandas colectivas a medida que se vayan conociendo más casos como Cambridge Analytica acelerarán todo. Aumentará el número de usuarios escépticos de la capacidad de los gobiernos para proteger nuestros datos. Se sabrá que marcas lo han utilizado y sufrirán las consecuencias por parte de los consumidores. La ética de los datos y del valor de los mismos será un valor añadido en un par de años.

4. La publicidad ‘predictiva’ tendrá auténticas dificultades para desarrollarse. En 2020 los consumidores de muchos países sabrán que sus datos personales están siendo usados o no en algún lugar y podrán verificar cualquier aspecto sobre su uso. De ahí que se paralizarán las ‘inspecciones’ de éstos por parte de un futuro plan de emisión publicitaria en tu teléfono o tu computadora. Se pasará del ‘tengo lo que quieres comprar, lo sé’ al ‘dime algo sobre ti si quieres, para ver que puedo ofrecerte’.

Espero que 2018 sea el año en el que entendimos que el uso de datos no era algo comercial únicamente. Se trataba de manipular. Veremos como se mantiene todo ese andamio de gestión de datos a medida que se impongan reglas que dificulten el uso indiscriminado. Hablamos de ver como modifican su esencia Facebook, Twitter, Amazon, Google y alguno más. Hablamos de un mundo post-Facebook.

Verificar y eliminar aplicaciones que acceden a tu Facebook para Dummies.

Ni el fundador de Facebook usa Facebook. Con la que está cayendo y Mark Zuckerberg lleva desde el 2 de marzo sin actualizar su perfil de Facebook. El propio creador del monstruo no considera importante decir nada en su muro acerca de la tormenta del robo de datos sobre la que todo el mundo habla. El asunto es grave. Facebook no sólo maneja infinitos datos sobre nosotros, eso lo sabíamos, y los utiliza colocándonos un sofisticado ‘targeted advertising’ de anuncios dirigidos a compradores probables, sino que también, y eso es lo relevante, Facebook creaba una cosa llamada ‘perfiles de votante psicográficos’ que fabricaba una empresa llamada Cambridge Analytica. Estos 'cracks' construyeron los perfiles de 50 millones de potenciales votantes a partir del estudio de los datos obtenidos de 270.000 usuarios. 

La verdad es que si aun no has pensado en borrar tu cuenta de la mayor red social que ha conocido la humanidad, estaría bien que revisaras que aplicaciones están accediendo a tu cuenta sin saber exactamente para qué. Ciertamente a mi no me molesta que Facebook utilice los datos que ofrezco para lo que hemos pactado que los va a usar. Quiero decir que los anuncios y propuestas que me aparecen son un mecanismo de mejorar mi experiencia en la red y esos datos, en mi caso, no me preocupa haberlos cedido. Los cedo todos los días. Lo hago con Amazon, con Google, con Cabify o con quien sea. La diferencia es que confío que son para mejorar mi experiencia en el uso de estas soluciones. Nada es gratis en la red y lo sé. Si algo aparenta ser gratis la moneda soy yo. De ahí que me gusta saber porque pago y a quién.

Cómo con Facebook ya no sé a quién pago ni a quién estoy ofreciendo mis datos he pensado que lo mejor es desactivar todo lo que sea desactivable antes de tomar una ‘decisión definitiva’: eliminar mi cuenta. Si te interesa como puedes verificar las aplicaciones que tienen acceso a tu cuenta de Facebook y cómo eliminarlas sigue estas instrucciones. Ten en cuenta que si llevas años en Facebook probablemente has instalado juegos, aplicaciones o has dado permiso en múltiples sitios para iniciar sesión de un modo rápido con tu propio ‘login’ de la red. Es habitual hacerlo con Netflix, Spotify e incluso (me han contado) con Tinder. Debemos tener claro que Cambridge Analytica, la consultora de datos contratada por la campaña de Donald Trump para las elecciones estadounidenses de 2016 que recolectó datos de hasta 50 millones de usuarios de Facebook sin su permiso a través de datos recopilados de aplicaciones de terceros como las que te acabo de decir, estaría bien saber que no tienes tu cuenta vulnerable a algo similar.

Como evitar que te roben tus datos en Facebook, versión para Dummies:

1.         Ir a Facebook.com, mejor desde tu ordenador de sobremesa que desde el móvil.

2.         Haga clic en la pequeña flecha en la parte superior derecha de la pantalla

3.         Estás en menú de Facebook

4.         Haga clic en Configuración

5.         Busca el botón Aplicaciones en el menú en el lado izquierdo de la pantalla y haga clic en él.

6.         Estás en aplicaciones de Facebook

7.         Esta página te dirá cuántas otras aplicaciones tienen acceso a todos o algunos de sus datos de Facebook.

8.         Lo normal, no te asustes, es tener un centenar de aplicaciones conectadas. He visto gente que tiene miles.

9.         Haga clic en el botón Mostrar Todo y en la mitad de recorrido habrás visto la gran mayoría.

10.   Ahora a eliminar. Tienes que hacer clic en la pequeña "x" que aparece al pasar el mouse sobre una aplicación para eliminar cada una de ellas, una a una. Es pesado, pero no hay otra opción a menos que uses algún script que te montes tu mismo. No muy recomendable.

11.   Comienza con las aplicaciones o los sitios que no usas. Puede que ni recuerdes que las tienes, ni siquiera las usaste nunca. Pero ten en cuenta que están ahí por algo y al parecer no tienes ni idea. Malo.

12.   A medida que vas limpiando te van a quedar las que controlas, las que conoces. Ahí empieza la guerra mental a la que Facebook y sus derivados práctica contigo. Crees que lo necesitas todo. No es así. Prueba.

13.   Una vez que hayas pasado todo este tiempo borrando aplicaciones, hay una cosa más que debes hacer. Debajo de todas las aplicaciones, debería ver un conjunto de cuatro cuadros grises. Haga clic en el botón Editar para la aplicación ‘Aplicaciones para otros usuarios’.

14.   Este menú está bastante oculto y en realidad controla qué aplicaciones de tus amigos son capaces de ver cosas sobre ti. Interesante. Esto es importante pues cuando otros instalan aplicaciones con permisos muy invasivos, muy parecidos al que está en el centro de la debacle de Cambridge Analytica, esas aplicaciones pueden navegar por Facebook como lo hace el usuario, viendo lo que compartes con tus amigos, aunque nunca hayas consentido deja que esa aplicación (que actúa como una extensión de tu amigo) vea y tome tu información. Resulta que has estado compartiendo una gran cantidad de información sobre ti mismo, mucha de la cual sería muy útil para las personas que querían crear un perfil sobre ti para orientar anuncios o mensajes políticos y tú no lo sabías. Cuando ves eso y sabes que es lo que hace realmente, acojona un poco.

15.   Desmarque todas las casillas que están marcadas y presione guardar.

Hay otra opción algo más bestia. Ves donde dice ‘Aplicaciones, sitios web y complementos’, si haces clic en el botón ‘Editar’ tienes la opción de bloquear cualquier aplicación o juego para que no use Facebook nunca. El problema es que con tanto tiempo usando Facebook, probablemente tengas un montón de trabajo configurando tus perfiles en Netflix, Spotify, etc.). Facebook está tan metida en la vida de muchos de nosotros que aunque no lo uses (yo entro muy poco hace meses) sigue siendo sustancialmente una especie de DNI electrónico que te da acceso a mil espacios y, derivadamente, captura los datos de tu vida. Ahora sabemos que los vende o los cede o los pierde. Lo que sea.

Aunque lo borres todo no sabrás nunca cuantos datos tuyos ya están dando vueltas entre algoritmos aportando información relevante sobre ti y tus gustos. Obviamente, la única manera de asegurarse que tus datos no van a ser mercancía es eliminar definitivamente tu cuenta de Facebook. Hay una corriente por ahí, incluso forma parte de ella uno de los fundadores de Whatsapp, alguien que vendió su empresa a Facebook por 19 billones de dólares, que animan a hacerlo. Otros, millones de personas, piensan todavía ‘mi vida es muy sencilla, muy simple, me da igual que me espíen, mis datos no son relevantes y no importan a nadie’. En eso se basa precisamente este retorcido asunto. En que parezca irrelevante.

El futuro del futuro: 'reWorking' y la fábrica conectada.

Hace unos días ofrecí una conferencia para la multinacional japonesa Hitachi. Una empresa que mantiene un nivel de innovación brutal. Fue un buen momento para comentar, en esa charla, el papel fundamental que juega la eficiencia de lo que llamamos fábricas inteligentes. Desde mi punto de vista, además, la colaboración entre robots y personas, liderada por los ‘cobots’, será uno de los elementos más fascinantes de las producción industrial en el futuro inmediato.

Fue un buen momento también para entender el papel que juega la industria 4.0 en el progreso de una sociedad. Una empresa como Hitachi trabaja en convertir su red de fábricas en una trama de fábricas conectadas. Algo que la industria 4.0, o la cuarta revolución industrial, describe como una nueva era de fabricación digitalmente habilitada mediante la cual las computadoras pueden controlar las líneas de producción automatizadas. La inteligencia artificial supervisa y mejora los procesos físicos de la fábrica, incluso anticipa problemas antes de que ocurran. Nuevos productos y procesos se prueban virtualmente para que la producción en el mundo real pueda funcionar sin interrupciones. Se controla y actualiza remotamente una red de fábricas distribuidas por todo el mundo con una necesidad de mano de obra humana muy inferior y con la opción de reubicar ese personal en tareas realmente muy diferentes y de valor añadido.

El problema de todo esto reside en que unos países están realmente enfocados en la reconversión más grande que jamás ha vivido la Industria, sólo comparable con la llegada de la máquina de vapor a finales del siglo XVIII, y otros no. Un error no hacerlo. La participación de las estructuras públicas de España en la inversión de capital focalizado a la producción inteligente es muy baja en comparación con las economías de nuestro entorno, nuestra competencia por cierto. A pesar de una leve mejoría en los últimos años, España está muy por detrás de Reino Unido, Francia, Alemania e Italia. Si hablamos de otros destinos aparecen Estados Unidos, Singapur, China, Japón, Canadá, Turquía o Rusia. En todos ellos hay una apuesta privada clara y un estímulo público para que eso pase.

China se centra en la inversión en robótica y recientemente superó a Japón como el mercado de robots industriales más grande del mundo. El mayor uso de la robótica industrial reducirá los costos de mano de obra en China, Francia, Alemania, EE.UU., Canadá y Japón entre un 18 y un 25% en cinco años. Lo que supone una muy mala noticia para la competitividad de nuestro país. Resulta que la reducción del coste de la mano de obra ya no depende de esclavizar a los empleados en países remotos. Ahora tiene que ver con el nivel de eficiencia y automatización inteligente de esas factorías.

Si tienes una fábrica o trabajas en una, hagas lo que hagas, no tienes más remedio que estimular la transformación digital de ella. La única manera de asegurar que las operaciones de fabricación se ejecuten con la máxima eficacia, garantizando que los equipos de la planta puedan detectar y corregir las ineficiencias y anticipar la necesidad de mantenimiento a través de análisis predictivos. La base de este futuro estado de auto-optimización es la capacidad de integrar y recopilar información en tiempo real de cada pieza de equipo, dispositivo y sensor en planta.

Ahí es donde la transformación digital a través del Internet Industrial of Things (IIoT) se convierte en la clave fundamental. Las técnicas avanzadas de gestión de planta de la fábrica del futuro se basarán en los datos recopilados directamente de los equipos del taller para calcular el rendimiento real de la máquina frente al rendimiento planificado de la máquina en tiempo real. Esta retroalimentación inmediata detecta y predice fallos o ineficiencias, tanto en los procesos como en el equipo, y permite a los operadores tomar medidas correctivas si se detecta una desviación del objetivo mucho antes y con menor coste. Esa clave de modernización depende de la transformación a Industrías 4.0. No hay otra.

Fábricas que fabrican cosas, pero que sobretodo, producen datos. La fábrica de datos por delante de la fábrica de cosas. De esto va. Los datos recolectados de los equipos en plantas industriales también pueden eliminar un parón no programado evaluando la salud de los componentes críticos del equipo y prediciendo un error del equipo para programar reparaciones antes de que ocurra. Hablamos de un cambio de paradigma. Se pasa de preventivo a predictivo. A mi modo de ver, la Industria 4.0 se define por este nuevo concepto que lo cambia todo y que precisa de políticas empresariales estratégicas y de políticas de apoyo públicas como cualquier reconversión industrial. Vamos a ver si nos ponemos en ello, el futuro, no sólo de las fábricas, está en juego.

La Inteligencia Artificial juzgará a gimnastas en Tokio 2020.

Era de esperar. La tecnología vinculada a la revolución que vivimos se desplegará con intensidad en uno de los eventos de mayor relevancia en nuestro planeta. En los próximos juegos olímpicos de 2020 de Tokio lo vamos a ver de manera contundente. Sucederá por tres razones. Una porque en apenas los dos años y medio que quedan para la inauguración, los avances que se producirán en esta fase exponencial de innovaciones, van a ser muy relevantes. Algunas cosas, sobretodo vinculadas a las comunicaciones y al modo en el que accederemos a los contenidos, todavía no existen o no han sido mostradas al público. La segunda razón porque se van a celebrar en Tokio. Lo vamos a flipar. El catálogo de robots, automatismos e inteligencia artificial que nos van a mostrar será digno de la capital mundial de este tipo de dispositivos. La tercera por algo que tiene que ver con la propia esencia humana. La tecnología disponible en 2020 estará en manos de empresas globales que utilizarán los Juegos como escaparate de esos nuevos avances convertidos en productos.

Recordemos que el cambio lo impulsa y promueve el gobierno japonés. Defienden una economía de innovación por lo que unas Olimpiadas en su propio territorio proporcionan un incentivo adicional para exhibir tecnología. Tokio está preparando una aldea de robots, taxis sin conductor y una lluvia de meteoritos artificial como parte de lo que espera sean los Juegos tecnológicamente más avanzados de la historia. Incluso viviremos la traducción simultLas tres vías por las que se van a aplicar tienen que ver con aspectos de forma y, esencialmente, en el contexto que vivimos. Un mundo sujeto al escrutinio de los datos y la inteligencia artificial va a someter los Juegos de 2020 a un juicio sin precedentes. En la forma, centenares de robots, pantallas y sujetos sintéticos se relacionarán de manera natural con espectadores, deportistas y periodistas durante los juegos. En el fondo, la retransmisión desde Tokio será inédita. La más increíblemente manera de ver lo audiovisual que jamás sucediera. Mayoritariamente se verán desde dispositivos móviles vinculados a la red 5G. Retransmisiones en 8K multicanal y multiplataforma, interactivas como nunca hemos visto y, con una lectura impensable hace muy poco, trillones de datos aportando valor y predicción a todo cuanto ‘no sabíamos’ que queríamos ver antes de verlo.

Sin embargo, la tercera para mí es la más relevante desde el punto de vista de lo que son los Juegos Olímpicos. La aparición de la Inteligencia Artificial en la propia competición. No hablo de cámaras para discernir si ha sido falta o no. No se trata de un zoom detallado sobre algún aspecto del juego. No, estamos hablando de Inteligencia Artificial de pleno en el ámbito de la competición al más alto nivel de complicidad. Resulta que la Federación Internacional de Gimnasia dice que piensa usar Inteligencia Artificial para ayudar a los jueces en los Juegos Olímpicos de 2020.

Se trata de jurados amparados en la alta tecnología. Mantener mentalmente el ritmo con los giros, vueltas y saltos de una gimnasta de alto nivel no es una tarea fácil. Los jueces olímpicos tienen que volver a ver el ejercicio tras la actuación, apreciando incluso los movimientos más sutiles para puntuarlos. En ocasiones, aspectos muy menores pueden dejar en blanco a algún deportista que podría merecer alguna medalla tras cuatro años de sacrificios. Estar a expensas del potencial ‘error’ humano es lo que busca este complemento sintético.

La Federación Internacional de Gimnasia planea utilizar un sistema de inteligencia artificial desarrollada por la compañía japonesa (ya os lo decía) de TI Fujitsu para ayudar a los jueces a calificar los Juegos Olímpicos de 2020 en Tokio. Un software que analizará los datos recopilados a través de sensores 3D durante las actuaciones de los gimnastas. A continuación, casi instantáneamente proporciona detalles sobre cada actuación, desde la altura de las acrobacias de los atletas hasta el ángulo de sus piernas durante una rutina de barra de equilibrio por ejemplo. En teoría, después de comparar esta información con los estándares del comité internacional de gimnasia, la IA establecerá una puntuación.

Si funciona como se espera, el sistema de IA de Fujitsu eliminará parte de la subjetividad de juzgar. Favoritismos por países, por histórico del atleta, la hora del día, el humor del miembro del jurado, etc. Una especie de jurado del jurado en consecuencia. También se considera aplicarlo a otros deportes que sufren el mismo asunto. De hecho se dice que ya ha sido utilizado en algunos casos durante los Juegos Olímpicos de invierno que se están celebrando estos días. 

Es casi seguro que en 2020, la IA de Fujitsu trabajará como juez auxiliar proporcionando a los jueces humanos información adicional. Si el resultado es óptimo, tal vez, estemos ante otra profesión que deberá reinventarse. Lo que yo llamo ‘reworking’ afectará a todos. El debate ya esta servido. Se cree, así lo afirman desde el colectivo de jueces, que les puede pasar como a doctores, abogados y otros en los que el riesgo está no en la complementariedad sino en la potencial sustitución. Hay quien se pregunta si estamos a las puertas del final de los jurados tradicionales. 

Campaña electoral, Inteligencia Artificial y Big Data ¿Influye la tecnología en el voto?

Hoy es el primer día de campaña electoral en Catalunya. Análisis en clave política hay muchos y mejores del que pueda hacer yo. Sin embargo, hay un punto de vista tecnológico que me interesa especialmente ¿Cómo, las nuevas tecnologías, están afectando de manera importante en el desarrollo de cualquier comicio electoral? Digamos que hay dos aspectos en el que la disrupción tecnológica está afectando a todo lo que tiene que ver con las elecciones. Por un lado afecta a las propias campañas electorales y por otro en el hecho de votar. En el primer caso estamos ante tecnologías que permiten influir en los resultados y por otro lado, el cómo la tecnología disponible ya nos permitiría votar de otra manera con un ahorro importante de dinero y unas garantías absolutas.

En campaña electoral sobresale, desde hace tiempo, el papel relevante de los automatismos de opinión. Son los denominados ‘bots’ o robots políticos en la red. Un software que tiene como función participar en debates en las redes sociales en una sola dirección. Hay de dos tipos, los que sólo replican masivamente y otros, más sofisticados, que mantienen una especie de conversación. Aunque estos últimos sean sistemas expertos capaces de buscar respuestas en base al contenido de tu aportación. Por regla general si ves un perfil de origen ruso o de un país remoto retuiteado un tuit en catalán, sospecha. Estos son fácilmente detectables. Suelen ser cuentas con un timeline lleno de retuits y ya está. Los otros, vinculados a un modelo de aprendizaje sintético, son los que utilizan los partidos políticos con más medios. Suelen entrar en debate en una sola dirección. No razonan, no cambian de opinión. No están programados para eso.

Si has estado debatiendo en la red recientemente, si lo piensas hacer durante la campaña, debes saber que es muy probable que cuando aparece un perfil desconocido, con el que no has hablado nunca e inicia un debate contigo, existe un 50% de probabilidades de que no sea humano. Se calcula que el 50% del tráfico que hay en las redes sociales actualmente es sintético, no humano. Un torrente de opinión artificial que busca crear tendencias. La red funciona como una especie de río que de vez en cuando se queda estancado ante un embalse. Los jefes de campaña buscan abrir las puertas de esa presa de información para que fluya en la dirección que interesa. Cuanto más caudal lleve esa riada, más difícil es cambiar la tendencia. Hace 10 años los miembros de una campaña electoral eran expertos en comunicación y ciencia política, después empezaron a llenarse las ‘war room’ de estrategas en redes sociales y, ahora, la mayoría que componen los equipos de las candidaturas más exitosas suelen ser matemáticos e ingenieros.

Así ganó Trump. Por esto y por otros aspectos. Los motivos por los que ganó las elecciones son múltiples, de carácter social, coyuntural, respecto a la otra candidata, etc. Pero hubo un hecho que fue crucial. Al menos en la efectividad. Lograron con ello que las acciones de campaña fuesen encaminadas a las personas susceptibles de cambiar de opinión o de desactivar el voto contrario. Sin entrar en detalle, se necesita un tratado al respecto y hay quien lo ha explicado muy bien ya, el modelo de gestión fue el siguiente: una vez Trump finalizaba un discurso o intervención en campaña, se activaba un sofisticado método de 'scrapping', rastreo en redes sociales de quien decía o hacía algo a favor de él y se extraían todos los elementos posibles de su perfil. Una vez detectados a miles de seguidores favorables, desestimados los conocidos previamente, se iniciaba un análisis en detalle de sus vinculaciones, grupos, aficiones, gustos, etc. Con todo ello consiguieron crear una campaña predictiva y personalizada. Acciones que actuaban sobre lo que convenía a cada persona y en cada momento antes de que el potencial votante lo supiera incluso. Por cierto, ¿sabes cuál era la serie de televisión que marcó el inicio de este rastreo? Pues fue ‘The Walking Dead’. Tiene su cosa eso de que a partir de una serie de éxito que representa un mundo lleno de zombies, los ingenieros de Trump pudieran ir deshilachando la cadena de relaciones distribuidas digitalmente para hacer una campaña más efectiva y eficiente.

Pero no toda la tecnología electoral es negativa. Recordemos que la tecnología es el 'cómo' y las personas que la utilizamos somos el 'porqué'. La tecnología está moldeando la política actual. De hecho hay interesantes avances en como vamos a votar, elegir, analizar y sensibilizarnos en temas electorales. Hay algunas tecnologías muy relevantes como el voto biométrico, el registro de candidatos por CRS, el sistema de identificación electrónico o  el sistema de transmisión electoral RTS, sin embargo, de momento, los aspectos que podríamos encuadrar como tecnologías que afectan a los procesos electorales serían:

Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos.

Aunque no son inteligencia artificial propiamente dicha, los chatbots actúan en los casos más complejos en una franja cercana. Son sistemas expertos algo más sofisticados que un respondedor automático. No obstante los más utilizados en campaña son algo más simples. Los chatbots han tomado al mundo por sorpresa debido a su capacidad para imitar los flujos naturales de conversación y brindar ayuda a los consumidores durante todo el día. Las plataformas ahora permiten crear chatbots en cuestión de minutos y no requieren conocimientos de programación. Varios partidos políticos han desplegado numerosos chatbots para ayudarlos a cautivar a sus audiencias, a contar historias convincentes, a estar disponible durante todo el día, a registrar votante y a lanzar una campaña específica en tiempo récord. Una de las cosas más interesantes sobre los chatbots es que logran 'hablar' con las personas implicadas a través de sus dispositivos y aplicaciones habituales.  

Información totalmente disponible.

Los partidos políticos y los candidatos han dependido tradicionalmente de los discursos, la radio, los medios impresos y la televisión para transmitir su mensaje. Sin embargo, con el aumento de los teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles, la información está más disponible que antes. Esto obliga a poner información relevante sobre sus campañas y objetivos donde sus votantes lo verán de manera constante. Hay un buen número de empresas y startups que están avanzando mucho en este y otros aspectos derivados.

Big data y gestión predictiva electoral.

Tradicionalmente, una de las partes más difíciles de la política electoral es la de dirigirse a la audiencia correcta. La tecnología permite que los partidos políticos se dirijan a audiencias específicas para que se vean influenciadas por su campaña. Los seguidores pueden recibir información personalizada sobre temas que les interesan, mientras que los votantes indecisos pueden recibir contenido diseñado para convertirlos en seguidores. La tecnología Big Data se ha convertido en algo esencial en una campaña electoral porque, de esa manera, los partidos políticos conocen mejor al electorado. De esto modo predicen el comportamiento electoral, potencian la comunicación y la interactuación digital porque hay una mejora en la escucha y participación del ciudadano. De este modo personalizan el mensaje y lo hacen tremendamente eficiente.

Influencia social e interacción directa aparentemente.

Uno de los principales factores en el éxito de una campaña política es la influencia social y la forma en que los políticos interactúan con las masas. La tecnología permite a los políticos comunicarse directamente con las audiencias, respondiendo a sus preguntas y expresando sus puntos de vista sobre temas específicos.

La política es uno de los aspectos más importantes de la sociedad moderna, y la tecnología ya está teniendo un gran impacto en la forma en que vemos los asuntos políticos. He asesorado a partidos y candidatos en estos temas alguna vez. Siempre he pensado que, mucho de lo que precisan y requieren durante sus campañas electorales, luego les cuesta enlazarlo con la gestión pública. No comprendo como pueden estar profundamente impactados por como la automatización de todo el circo electoral les engulle de manera radical y luego les cuesta tanto poner en marcha políticas activas para liderar un mundo robótico y tecnológico. Una campaña electoral es un escaparate que utiliza todos los mecanismos tecnológicos para que sea brillante y efectivo. Luego, lo que te venden no suele coincidir mucho con lo que te entregan. 

Las claves de la fábrica inteligente y conectada en la Industria 4.0.

Ayer impartí un taller a una de las empresas líder del sector de los suministros para la construcción, Propamsa en un lugar extraordinario. Se trataba en esta ocasión, durante más de cuatro horas de trabajo, conocer el estado actual de afectaciones tecnológicas que sufre la industria en general, de conocer como afrontar la disrupción ‘proptech’ en el sector inmobiliario, de trabajar en grupos la generación de nuevos modelos de negocio y, finalmente, adentrarnos en las características más significativas de lo que se denomina ‘fabrica inteligente’ o ‘factoría conectada’.

A las plantas de fabricación de componentes para la construcción más avanzadas del mundo se las denomina ‘fábricas inteligentes’ o ‘factorías conectadas’. Una red de dispositivos conectados que ofrecen nuevas formas dinámicas de detectar aspectos de demanda, reconfigurar las cadenas de suministro y rediseñar los procesos de fabricación en un flujo de información a tiempo real y que afecta a cualquier elemento de la cadena de valor borrando los límites entre demanda, diseño, fabricación y suministro.

Como decía, en el seminario de ayer expliqué cuales son los elementos tecnológicos a tener en cuenta para adoptar esa transformación y que aspectos en las personas es obligatorio abordar en este campo. No todas las fábricas son iguales y no a a todos los sectores afecta del mismo modo el resultado comercial de ese tipo de desarrollos tecnológicos. Sin embargo, es cierto que los conceptos que hay detrás de la digitalización profunda de una factoría, tienen un punto inicial. El punto de partida para la fabricación inteligente es fácil de identificar pues comienza cuando las plantas de producción y fabricación se configuran como fábricas conectadas. Las preguntas suelen ser ¿cómo se hace? ¿con que tecnologías? ¿qué debe hacer mi empresa para que eso sea algo beneficioso? ¿afecta realmente a mi sector?

Las respuestas podrían resumirse en cuatro elementos. Todos ellos nos conducen a un nuevo formato de fabricación que aprovecha el conocimiento y experiencia de la propia empresa y adapta sus procesos y relación con el personal utilizando tecnología asociada existente para aportar valor a toda la cadena de producción. En especial asumiendo que el cliente es muy distinto hoy en día. Más del 75% de los pedidos industriales B2B se hacen hoy en día en lugares distintos a la oficina del cliente. El cliente es mobile, la oferta debe ser igualmente flexible a poder ser analizada y comprada desde cualquier dispositivo. El cliente es especialmente sensible a sentirse parte fundamental de esa oferta. El cliente valora ser el centro de la cadena de valor y todo cuanto se hace para que eso suceda permite que la venta sea potencialmente factible.

Los cinco aspectos fundamentales que una fabrica conectada, la denominada factoría inteligente, debe cumplir son:

1. Disponer de sensores inteligentes en todos los puntos que puedan ofrecer información relevante en la cadena productiva.  Hasta ahora, muchos equipos de fabricación tenían sensores que son rudimentarios en comparación con las posibilidades que ofrece la tecnología actual. Gran parte de los activos de fabricación existentes se deben modernizar con sensores inteligentes que registran los datos y también los transmiten en tiempo real a los sistemas centrales para alertas, análisis y toma de decisiones de tipo predictivo. Los sensores avanzados también tienen la capacidad de inspeccionar cualquier equipo automáticamente y solucionar los problemas sin forzar a las líneas de producción a detenerse por completo.

2. El uso de estándares y protocolos que permita que todos los elementos que componen una red de IoT en la fábrica hablen entre sí un mismo lenguaje. Cuando varias redes dispares entran en juego para dar cabida a la Internet de las cosas en una fábrica inteligente, el modo en el que estas máquinas conversan y el modo en el que nos entregan a nosotros sus conclusiones o datos derivados, es determinante. De hecho es eso lo que constituye la base de la fabricación inteligente tal y como la defendemos. La estandarización de los modos de comunicación entre el equipo, sus operadores y las aplicaciones basadas en la nube se convertirá en un área importante de enfoque para la fabricación. Cómo se manejen estos problemas determinará la velocidad y la eficiencia de los nuevos procesos de fabricación.

3. La seguridad de redes, aplicaciones y datos que se desprenden de los nuevos modelos de relación entre máquinas y el nuevo desarrollo de procesos derivados representan un área de alto riesgo crítico. La seguridad de redes, aplicaciones y datos es una preocupación relativamente nueva y única para la fabricación tradicional que, hasta ahora, sólo había tenido que lidiar con la seguridad y la vigilancia de naturaleza física. Ningún sistema conectado está a salvo de un ciberataque, y las plantas de producción con robots y otros equipos conectados pueden suponer un riesgo para la producción, la reputación de las empresas y los resultados.

4. El nuevo diseño de la planta de producción resulta ser, finalmente, la clave de toda transformación de la Industria 4.0. No habrá transformación sin examinar el diseño de la planta y optimizándolo para procesos de tipo ciberfísico. Por suerte, como ayer mostré, las tecnologías actuales facilitan la creación de diseños de plantas virtuales, los validan a través de simulaciones y luego los presupuestan adecuadamente buscando la eficiencia absoluta. Esto crea plantas más flexibles, reduciendo los costos de construcción y mantenimiento, mejorando la seguridad, reduciendo los estándares de emisiones y reduciendo los requisitos inmobiliarios.

5. La incorporación de sistemas de Inteligencia Artificial que establezcan modos de uso y trabajo eficientes y que permitan predecir aspectos de conflicto. El tradicional uso de sistemas expertos en la industria dará paso a modelos de aprendizaje tipo 'machine learning' que cuanto mayor sea la exposición a las cadenas de producción, mejor será su entrega de opciones. Las tecnologías que se asocian a la AI en una fábrica conectada son la visión artificial, la simulación aumentada, los sitemas ciberfísicos, la robótica colaborativa, la fabricación aditiva, el cloud para la virtualización y la gestión de datos obtenidos.

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Estos cinco elementos son los que marcan cualquier plan de transformación para la industria tradicional que quiere desarrollarse en esta Cuarta Revolución Industrial. Factorías conectadas que se convierten en fábricas inteligentes. Estos son los aspectos de tipo técnico que afectan a la producción y que, sin una transformación relevante por parte del resto de departamentos de una empresa industrial o manufacturera, no es factible en su máxima expresión. Toca reconducir el contacto con el cliente, la obtención de datos comerciales, modificar los procesos administrativos y la presencia digital. Es preciso entender que la empresa se horizontaliza y abarca una estrategia que debe ser compartida. De ahí que muchos clientes, antes de serlo, me cuestionen el coste de llevarlo a cabo.

Como advisor de esos procesos, de soporte a las acciones que se desarrollan en cualquier transformación, ayudo a evitar que esos costes sean innecesarios o que vayan en dirección incorrecta. A la pregunta ¿cuánto costará hacer todo esto? la respuesta está en el resultado posterior. Por un lado, pido que se revise el coste que tendría no hacerlo. ¿Cuánto tiempo puedes mantener tu competitividad sin afrontar esa transformación? En segundo término, la media entre los casos que yo conozco o he participado, a partir de la total implantación de nuevos modelos tecnológicos y nuevos procesos de ejecución, la mejora de resultados un año después ronda el 10% desde el punto de vista de aplicación de estas soluciones y revisando sólo la reducción de costes y eficiencia de resultados.

La transformación de la industria no es opcional. Hay diferentes niveles para llevarla a cabo, pero no es algo que se pueda retrasar. Desconozco si nuestro país va a afrontar de manera seria este reto, si desde las administraciones se va a impulsar este imprescindible avance competitivo, pero lo que sí sé es que otros lo están haciendo. Francia destina 23 veces más presupuesto público a la implantación de la Industria 4.0 que nosotros. Reino Unido, Alemania y otros cercanos incluso más. Los países más robotizados son los que más empleo generan porque sus empresas son más rentables y eficientes y reubican al personal sustituido por una máquina en otras tareas e, incluso, contratan a nuevos para dar respuesta a un incremento de ventas.

Smart Cities: cambiar el verbo ‘crecer’ por ‘optimizar’.

Barcelona necesita reactivar su importancia global en materia económica y de vanguardia tecnológica, sustituir los titulares internacionales que hablan exclusivamente de política y conflictos, por otros que vuelvan a hablar de la capital catalana como epicentro de progreso y modernidad. De ahí la importancia de un evento como el Smart City Expo World Congress que se celebra desde ayer en el Gran Via Venue. Un evento de referencia mundial que, por otro lado, se enmarca en una de las áreas más relevantes de la Industria 4.0 y sus implicaciones sociales.

En este ámbito del debate sobre el papel de las ciudades en el futuro y de las implicaciones tecnológicas que se derivarán, hace dos semanas ofrecí una conferencia en Bogotá para la principal energética colombiana, Grupo Energía Bogotá, en la que se me pidió que expusiera acerca de las implicaciones tecnológicas y socioeconómicas en una ciudad inteligente. Desde mi punto de vista se suele llamar ciudad inteligente de un modo demasiado ligero a aquellas urbes que han incorporado tecnología digital en mayor o menor medida, básicamente IoT y sensores de todo tipo. Algo que no es suficiente y que, en muchos casos, deja en evidencia que la definición de lo que es una 'smart city' no está claro del todo.

El futuro son las ciudades. Casi serán ciudades estado. Algo que va intuyéndose. La importancia de cuanto ofrecerán muy pronto debe sujetarse en la sostenibilidad y en la humanización pendiente. No podemos hablar de ciudades inteligentes cuando paseando por el centro apenas puedes mantener una conversación sino es gritando. No podemos hablar de ciudad inteligente cuando respirar se convierte en un elemento de riesgo para tu salud. No podemos hablar de ciudad inteligente cuando desconoces que hace tu municipio por ti ni que datos gestiona de ti. No podemos hablar de ciudad inteligente cuando se estimula el vehículo privado o cuando el uso compartido no se premia. Queda mucho por hacer, pero sobretodo, en el ámbito de las ciudades inteligentes, lo que queda es dejarse de titulares, trípticos, autoproclamaciones y falta mucho trabajo, convencimiento y políticas creíbles.

No hablamos de dar acceso libre a internet en toda la ciudad, ni que sepamos en cualquier momento donde está el autobús que esperamos. Eso es digitalizar una ciudad, no necesariamente hacerla inteligente. Las ‘smart cities’ son  mucho más. No hay límite. Adquiere datos de todo cuanto sucede, se convierte en un espacio eficiente energéticamente, permite a sus ciudadanos acceder a la información y a poder operar con ella, se les ofrecen servicios en lugar de productos vinculados a la salud, la movilidad, la educación, etc.

Es un conglomerado de tecnologías sin límites para adquirir un fondo de convivencia inteligente y no convertirse en una especie de escaparate digital. Las ciudades inteligentes tienen que ver con la eficiencia. El futuro será eficiente o no será. El crecimiento sostenible es imprescindible. Las generaciones que poco a poco ocupan espacios relevantes en consumo, dirección o gestión son cada vez más exigentes en este sentido. El verbo ‘crecer’ dará paso al ‘optimizar’. Esa es la clave. Los modelos de negocio que obvien esa máxima no serán rentables porque la sociedad los rechazará.

Y en eso que todos se nominan como Smart City. Las hay por todas partes pero no lo son. Ni se acercan. En España menos incluso. Un nuevo informe del Bank of America Merrill Lynch sitúa a Singapur, Londres, Nueva York, París y Tokio como las ciudades más inteligentes del mundo y no sitúa a ninguna ciudad española entre las 20 primeras. Es curioso descubrirlo ya que, si por los titulares con los que nos bombardean habitualmente decenas de ciudades de nuestro país, parecería que deberíamos de estar liderando ese ranking. Y es que en esto de las ciudades inteligentes hay más literatura política que acción estratégicamente técnica.

Dicen que el 86% de las ciudades españolas con más de 200.000 habitantes tienen una estrategia de ciudad 4.0 pero sólo han invertido entre 20 y 40 millones de euros en este fin en los últimos cuatro años, básicamente 20 veces menos que Francia, 50 veces menos que Reino Unido o 100 veces menos que Singapur. Puedes tener un plan pero si no lo sustentas con presupuesto es como tener una tía en Granada, que ni tienes tía ni tienes nada.

El grado de avance de las ciudades 4.0 en España es realmente bajo, por lo que es prioritario incrementar las inversiones para afrontar con éxito los retos que impone el actual desarrollo social. Las cinco ciudades españolas que más han trabajado para convertirse en ciudades 4.0 son Barcelona, Santander, Madrid, Valencia y Málaga pero con un volumen de inversión muy inferior a la de nuestros vecinos o competidores internacionales. Y es importante por los recursos que puede generar. Recordemos que una ciudad inteligente lo es para mejorar la vida de sus ciudadanos, pero también para facilitar la vida de quienes la visitan.

El término smart city se ha convertido en una especie de mantra electoral, publicitario, una etiqueta y un mercado. Demasiado producto empaquetado sobre lo que necesita una ciudad. Se asume que todas las ciudades necesitan un tipo de iluminación inteligente o un servicio en la nube estandarizado. Y en realidad, precisamente, una ciudad inteligente no precisa nada precocinado, el plan es global pero desde un punto de vista absolutamente local. El problema de las ‘smart cities’ es que están de moda como concepto pero no está claro en muchos ámbitos políticos y de decision el significado exacto y transversal que se le supone.

Y si algo define a una ciudad inteligente es la masiva gestión de datos. El potencial de los datos es formidable. Sin embargo solemos equivocarnos en lo que suponen. Los datos, por si mismos no son mucho. Adquieren importancia en el modo en el que son utilizados. De hecho caducan rápido y sólo son interesantes si se comparten de un modo eficiente y sin contemplaciones. De ahí el problema. Requiere un modo nuevo de pensar y de gestionar, colaborando, generando ecosistemas y nuevos negocios. Muchos datos en manos de pocos no permiten extraer todas sus virtudes y nos deja en la intemperie de sus defectos. No todas las ciudades autodenominadas inteligentes son ciudades abiertas. Y la apertura es indispensable para ser inteligente. El open data es un requisito ‘sine qua non’ y, repito, no es una práctica generalizada entre esas hipotéticas Smart cities. De ahí que no sean todas las que están aunque sí estén todas las que son. 

Los bancos, la venta predictiva, la Inteligencia Artificial y el Big Data. El ejemplo del Ulster Bank.

Ayer supimos que el principal banco español, el Santander, planea un ajuste de más de dos millares de trabajadores. Es la enésima dieta que se le aplica a la plantilla. Es cierto que con más de dos cientos mil empleados, lo que el Santander está haciendo es estructurar su enorme organización de manera ordenada y no traumática. Sin embargo, no es más que una tendencia que se acentuará en esta y el resto de entidades de toda Europa. Le pongan la excusa que le pongan, el problema tiene un estímulo desde hace ya media década. Se llama Fintech.

El término FinTech es perturbador para los sistemas financieros existentes y establecidos. Hablamos de que para financiar un proyecto, miles de personas acceden al ‘crowdfunding’ o a los préstamos ‘peer-to-peer’, para gestionar transacciones utilizan el móvil o para intercambiar divisas lo mismo. El FinTech lo hace todo, todo lo que desde un banco u otros gestores financieros ya hacían, y lo hacen más barato, más fácil y más rápido. No obstante la banca ya no se lo mira atónita. Algunas han empezado a tomar medidas. Unos con aceleradoras de startups, otras desarrollando conjuntamente con empresas soluciones digitales e, incluso, las menos, abrazando toda la dimensión tecnológica para transformar totalmente la entidad.

En la tercera opción me gustaría destacar uno de los bancos con los que tengo relación, el Ulster Bank irlandés. Esta entidad ha estado preparando todo un modelo de transformación en la gestión de datos y el uso de la Inteligencia Artificial que les permite conocer con antelación cuándo un cliente va a realizar una transferencia, amortizar anticipadamente parte de su hipoteca, qué tipología de aseguradora va a demandar o qué tipo de crédito necesitará en un futuro inmediato.

El conocimiento predictivo va a permitir al Ulster mejorar las relaciones con sus usuarios, optimizar su eficiencia comercial y aumentar los ingresos por las ventas. El Ulster Bank ha desarrollado una plataforma inédita en el sector que combina la Inteligencia Artificial y el Big Data con la que genera conversaciones con los casi dos millones de clientes que tiene actualmente. El objetivo es colocar al cliente en el centro de la cadena de valor, conocerlo mejor y generar productos predictivos que se ajusten a un ratio de éxito muy superior al actual.

La plataforma integra y analiza todos los datos e información resultantes de la relación entre los clientes y el banco por digitalmente, por teléfono o analógicamente. Aunque las entidades irlandesas están tremendamente automatizadas, existe un modelo de relación personal muy alto para algunos temas. Con esta captación de datos se busca extraer patrones de conducta. La idea central es que la tarea comercial se genere desde un punto de vista analítico y automatizado con un rango de éxito muy superior al actual. Las primeras pruebas así lo demuestran.  

Cuando hoy en día un banco se acerca a un consultor, lo primero que le dice no es que ha perdido facturación. Eso no ha pasado. El asunto es que ha caído la rentabilidad debido a diversos aspectos estructurales y monetarios. Los bajos tipos de interés, el coste tecnológico, el personal no digitalizado y el tamaño estructural suelen ser los motivos. De ahí que no sea un problema de facturación, sino de eficiencia y eficacia. Ahí la Inteligencia Artificial y el Big Data se mueven muy bien. El tiempo medio necesario para el despliegue de una plataforma de este tipo puede llegar a tardar un año. La implementación en el Ulster Bank se produjo en seis meses.

En tiempos en que según el estudio “EY Fintech Adoption Index 2017”,  el 37% de los usuarios de Internet en España, utiliza servicios Fintech para gestionar sus finanzas como plataformas de pagos y transferencias, bancos sin oficinas, aplicaciones móviles, seguros on-line, plataformas de crowdlending, los bancos tienen que, no sólo implementar este tipo de soluciones, sino lo que tienen que hacer realmente es aprovechar la tecnología que se les puede asociar. No es lo mismo tener un banca móvil digital de gran calidad y usabilidad a tener un banco virtual accesible desde cualquier dispositivo que a través de un chatbot estudia conductas de cada usuario/cliente. No es lo mismo.

Según ese estudio, atentos, los servicios más usados por los encuestados agrupados por categorías son las plataformas de pagos y transferencias, utilizadas por el 50%, empresas relacionadas con los seguros (Insurtech), por el 24%, inversión mediante crowdlending o servicios online de asesoramiento y gestión financiera, el 20%, solicitud de préstamos en plataformas de crowdlending o en empresas de créditos rápidos, 10%; servicios y aplicaciones móviles de control y planificación financiera, 10%.

Un estudio similar en 2015 aseguraba que uno de cada siete consumidores digitalmente activos eran usuarios de Fintech, mientras que en 2017 son uno de cada tres. Las intenciones futuras de los usuarios se espera que aumenten en un promedio del 52% en dos años. En el caso de los servicios de préstamos online se estima que su utilización pueda doblarse.

Los consumidores se sienten atraídos por los servicios Fintech ‘porque sus propuestas son más simples, más prácticas, más transparentes y más fácilmente personalizadas’. En esa dirección deberían disparar los bancos, a la simplicidad, la usabilidad, la transparencia y la personalización. A partir de esa primera estructura deberá de generarse un espacio de lectura de datos masivos e interpretación por Inteligencia Artificial y, finalmente, la banca empezará a entender que significará la disrupción más grande a la que se han enfrentado desde su creación: la desintermediación del dinero, el Blockchain. Proximamente…

La solución definitiva: un algoritmo al frente del Consejo de Ministros.

Por experiencia puramente personal, cuando hablo con expertos en Inteligencia Artificial, me cruzo con dos tipos o categorías bien distintas de éstos.  Se trata de los tecno-optimistas y los tecno-pesimistas. Los primeros están convencidos de que la respuesta a todos los desafíos humanos de cualquier tipo, médicos, organizativos, empresariales, económicos, sociales, políticos, lingüísticos o culturales, serán mejorados, solucionados inclusive, gracias a la intervención de la Inteligencia Artificial. Por otro lado, los tecno-pesimistas creen que la Inteligencia Artificial no traerá nada bueno ya que está destinada a robar el empleo humano, a aplastar la creatividad, estropear la imaginación y a acentuar las desigualdades de este mundo.

Como en todas las cosas de la vida la gama de grises suele ser el lugar donde se encuentra la opción más probable. La inteligencia artificial no es la fuente de todas las soluciones ni tampoco de todos los problemas. Es preciso ecualizar correctamente lo que significará en breve, y con ello establecer donde aparecerán sus límites éticos y tecnológicos. En días que la política parece un circo de tres pistas, no parece una mala idea que los líderes políticos pudieran ser juzgados en base a métricas diversas y a la aritmética perfectamente definida. La propia Inteligencia Aumentada (expresión más real al uso de la Inteligencia Artificial socialmente) de una sociedad, bien podría definir políticas públicas, configurar las expectativas y mejorar la eficiencia en su implementación.

Por desgracia, la política, las leyes y la gestión pública todavía están lejos de la vanguardia tecnológica. A veces parece que todo cuanto se entiende desde la óptica política con respecto a la revolución tecnológica que vivimos es el manoseado término de ‘smart city’. Algo que, por cierto, suele resolverse con wifi gratuito y universal y algunas aplicaciones para saber a que hora llega un autobús a una parada determinada. La mayoría de los casos de las denominadas ‘ciudades inteligentes’ no son más que intentos muy débiles de lo que realmente deberían ser. Es un síntoma más de que, lo que se puede hacer y lo que se considera electoralmente rentable, se mueven en dimensiones opuestas.

Es irónico, que incluso hoy en día, la mayoría de las oficinas de cualquier administración estén inundadas de archivadores gruesos y descoloridos. Cualquier país es hoy en día un territorio rico en datos. Datos que en la mayoría de los casos no trabajan entre sí salvo cuando es para cruzar módulos de pagos tributarios. Las directrices burocráticas, los procesos imposibles de modificar o la torpeza de algunas decisiones que nadie puede revisar, convierten la administración y la gestión política derivada en un modelo inamovible desde hace décadas.

El uso de los datos masivos y la Inteligencia Artificial deriva en una especie de Inteligencia Aumentada que se aproxima más a lo que, desde la administración y desde la política, debería de ser entendido como la gestión pública. Una tabulación cruzada de datos socioeconómicos con datos demográficos podría arrojar recomendaciones específicas mesurables por parte de los que votan a unos u a otros. La nube y el aprendizaje automático, por ejemplo, predecir la probabilidad de deserción escolar, mejorar la eficiencia clínica en la prestación de servicios de salud e incluso aumentar la productividad de diferentes industrias, por señalar algunas.

La costumbre nos ha conducido a no exigir demasiado. Votamos y asumimos que gran parte de lo expuesto en un programa electoral no es más que papel mojado y que, en el curso de una legislatura, quienes fueron designados a través de tu voto, harán cuanto puedan hasta el nivel mínimamente exigible. Asumimos, también, que están preparados para ello. Es de aurora boreal escuchar entrevistas a personalidades relevantes de la política (que siempre han sido políticos y que cuando dejan de ser políticos siguen siendo políticos) hablando como expertos de cualquier tema y sentando cátedra de cualquier cosa. Se les conceden micrófonos y audiencia porque tenemos una especie de sentido cortesano de que lo que dice un ministro es lo que dice alguien importante y por ser importante sabrá lo que dice. Y no es así en muchos casos.

De ahí que lo que solemos decir sobre la exigencia a los políticos suela estar teñida de partidismo y afinidad. La autocrítica deja de existir en general y por ese motivo las tendencias electorales cambian muy lentamente. Debemos, por ello, hacer las preguntas correctas, exigir resultados tangibles y juzgar el éxito de los políticos en función de los indicadores de rendimiento clave. ¿Quién mejor para establecer el cumplimiento de indicadores que un software diseñado para ello? ¿Quién mejor que un sistema experto o de Inteligencia Artificial para indicar a los gestores públicos lo que deben de desarrollar según unas promesas electorales?

Suelo escribir, aconsejar y explicar sobre las múltiples aristas de la Cuarta Revolución Industrial y siempre resumo el momento de disrupción actual con la máxima de que una revolución no se anuncia, simplemente llega. En este caso es evidente que llegó, que está aquí y que durará su despliegue un tiempo. Es obvio que se trata de una revolución asociada a los datos masivos, la inteligencia sintética y la automatización. No abrazarla por parte de la política es un gravísimo error. La sociedad irá adaptando sus modos, su vida, ese tránsito cotidiano que permite hacer cada vez más cosas a partir de una máquina o un software. La política no puede ponerse de perfil o se dará cuenta de que la llamada ‘desafección’ no era por la escasa empatía y credibilidad ofrecida a sus votantes, sino que tendrá que ver con la lejanía entre los escasos usos tecnológicos disponibles de quienes gobiernan y los amplios conocimientos digitales de quienes son gobernados. Por cierto, los que les pagan.

¿Qué pasaría si el futuro presidente de España fuera un robot? Alguien incorruptible, competente y equilibrado. Un algoritmo capaz de establecer criterios de cumplimiento en base a la lógica y la prioridad secuencial de un programa votado por millones de personas atendiendo a dañar lo mínimo posible a un cuerpo electoral contrario que votó a otro software robótico que se quedó en la oposición. Nos evitaríamos plenos y mandangas, meriendas que se retuercen en las esquinas de la normativa parlamentaria y tendríamos decisiones y ejecuciones de leyes de un modo casi inmediato. De hecho hubo quien ya solicitó que Watson se presentara a las elecciones. 

El tiempo de la respuesta perfecta, la cuestión sin fisuras ha llegado a muchos ámbitos de la vida, especialmente empresarial y me pregunto porque no somos capaces de entender que la gestión pública no puede también incluir progresivamente este tipo de elementos. ¿Por qué el ministro de economía en lugar de ser Luis de Guindos no es un software especializado en finanzas y macroeconomía? Las métricas de análisis de su gestión no serían interpretables, sólo examinables. El poder del big data  y la inteligencia artificial lo permitirían, de hecho lo permiten ya. Aunque no pretendo que esas preguntas se aborden de manera literal (de momento), sí es cierto que los cambios sistémicos, estructurales y operacionales resultantes a este tipo de tecnologías ya están dando lugar a un amplio espectro de oportunidades en muchas industrias a la vez que plantean un buen número de interrogantes éticos.

La convivencia entre lo tecnológico aplicado a la política es potencialmente viable. ¿Por qué van a ser los políticos los únicos a los que no les afecte ese futuro mundo sin empleo? Seguramente falta mucho tiempo para que pueda enviar mi voto en una urna digital para votar a un software con una ‘ideología’ técnica, pero, mientras eso no llega, veamos a que se dedican los actuales ‘líderes’. Les llamamos líderes vete tú a saber por qué, pues su lejanía de lo que sucede es de tal calibre que probablemente cuando todo esto se los lleve por delante pasarán años hasta que se den cuenta. Ellos seguirán yendo a su puesto de trabajo como si nada hubiera pasado, como en un guion de Asimov entrarán en su despacho rodeados de máquinas, se sentarán a ‘gestionar’ y nadie se percatará de su presencia.

La primera vez que escribí sobre esto de la ‘política robótica’ se me dijo que había escrito un artículo puramente de ciencia ficción muy alejado de las opciones y posibilidades reales de estas tecnologías. Tal vez pero actualmente una docena de empresas en el mundo tienen al mando de sus consejos de administración a un software inteligente que toma decisiones y las ‘discute’ con el resto de miembros. Por señalar una de ellas, hablaré rápidamente de Deep Knowledge Ventures. Una firma de capital de riesgo con sede en Hong Kong que invierte en medicina regenerativa. En mayo de 2014, designó un algoritmo llamado ‘Vital’ para dirigir su junta directiva. ‘Vital’ realiza recomendaciones de inversión basadas en análisis avanzados y disfruta de los derechos de voto, al igual que los otros cinco miembros de la junta. Es más, en su caso, tiene voto de calidad en caso de empate.

¿Qué ocurre si se aplica un enfoque similar basado en datos a un gobierno y en las políticas públicas? No estoy proponiendo, de momento, reemplazar a los políticos por algoritmos (no se van a dejar), pero tal vez deberíamos de incorporar una cartera ‘metafórica’ a un ministro robótico encargado del análisis de datos aplicando la inteligencia artificial en la deliberación colegiada de un órgano como esos. Su nombre sería, por decir algo, el Ministro de los Datos. ¿Suena raro? Tal vez ahora, pero en quince o veinte años no tanto.

La inversión en 'machine learning' aumenta y marca el futuro empresarial inmediato.

El ‘machine learning’ entrena computadoras a reconocer patrones en un conjunto masivo de datos. Las empresas están cada vez más interesadas en incorporarlo pues a medida que surgen aplicaciones nuevas, éstas les permiten sacarles un mayor partido. En apenas tres años, según el estudio Global CIO Point of View, el 64% de las empresas europeas habrán adoptado esta tecnología de un modo u otro. El mismo informe dice que la inversión en Inteligencia Artificial también subirá hasta los 44.000 millones de euros en 2020. Si tenemos en cuenta que en 2016 el gasto no superó los 6.000 millones, su crecimiento va a ser extremadamente importante. 

Es evidente que las iniciativas de transformación digital del futuro inmediato estarán basadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Un buen número de mis clientes ya han empezado la fase de investigación y planificación mientras que el otros han iniciado un período de implantación. La minoría, todavía, de las compañías que conozco y en las que ya se utiliza, el Machine Learning, estas tecnologías se han convertido en la herramienta principal para la toma de decisiones en departamentos como finanzas, ventas y marketing y gestión de operaciones.

La automatización de todo es algo que debe convivir, todavía, con un modelo híbrido donde aun es necesaria la intervención de los humanos en áreas como operaciones de seguridad, gestión de clientes, gestión de operaciones e, incluso, finanzas, ventas y marketing. Sin embargo se sabe que este panorama va a cambiar de aquí a finales de esta misma década, puesto que a este ritmo la mayoría de estas empresas habrán automatizado el 70% de las consultas de operaciones de seguridad y el 30% de las de gestión de clientes por ejemplo. La competitividad de unos u otros vendrá dada precisamente por el nivel de integración, en muchos casos, de estos modelos tecnológicos.

No obstante, en el momento de iniciar un proceso de aplicación de la inteligencia artificial o de cualquier modelo de gestión aplicado a partir del machine learning o deep learning, las tres áreas en las que se pone énfasis es en la automatización de tareas repetitivas, la toma de decisiones complejas y el reconocimiento de patrones de datos. Despachos profesionales, departamentos de finanzas o comités de decisión directiva ya obtienen resultados a una velocidad inédita. Aquellos que tienen aplicaciones como las que define el Machine Learning son capaces de revisar documentos legales, valoraciones crediticias, solicitudes de cualquier tipo, complejos volúmenes de información o datos masivos para redactar informes de manera inmediata. Herramientas que sustituyen a humanos pero que a la vez les aporta, a otros o no, mecanismos para el ejercicio ejecutivo con un valor añadido humano como nunca antes pudo ser posible.

La buena noticia es que las grandes corporaciones empresariales han localizado el Deep learning un modelo comercial interesante. Amazon Web Services y el Grupo de Investigación en IA de Microsoft han presentado Gluon. Una plataforma que permite a cualquier desarrollador construir, entrenar e implementar modelos sofisticados de aprendizaje automático en la nube, aplicaciones avanzadas y móviles. 

Es un salto cualitativo más importante de lo que parece. De hecho la relación entre Amazon y Microsoft en el campo de la Inteligencia Artificial lleva tiempo marcando el ritmo. Tan solo hace pocas semanas anunciaron la asociación entre Alexa y Cortana. Una relación que parece dejar en segundo plano la batalla por la nube que entre ambas empresas e incorpora en la hoja de ruta común un trabajo intenso hacia el despliegue de modelos de inteligencia artificial y sistemas expertos en la vida cotidiana de empresas y personas.

Llevo tiempo diciendo que las tecnologías que van a determinar el futuro inmediato surgen de la automatización de todo, el paso de producto a servicio, de la gestión integral de datos masivos y, especialmente, de la Inteligencia Artificial en el ámbito software y no tanto robótico. IBM y Watson fueron pioneros en el despliegue de su tecnología aparentemente inaccesible para el mercado tradicional y ahora Amazon y Microsoft van a ir en una dirección probablemente similar.

Piensa cuantas cosas hace tu empresa hoy con la intervención humana y el coste que tiene, analiza que procesos podrían ser ejecutados por un modelo automático inteligente, incorpora elementos de formación y determina cuanto podría suponer en beneficios redistribuir algunas personas a la vez que sumas valor, velocidad, eficiencia y simplicidad a tu modelo productivo. Si la respuesta la intuyes, aun tienes tiempo, en 2025 todo va ya habrá cambiado.