domingo, 13 de octubre de 2019

#Kipchoge: hablemos en serio de #planificación #estratégica - #estrategia



Hace tiempo que quería hablar de planificación estratégica. 

Y así llega la gran noticia del keniano Eliud Kipchonge, quien logró el record de hacer una maratón en menos de dos horas. 

ELIUD KIPCHOGE, primer ATLETA en bajar de las dos horas un MARATÓN (3:10')

Y esto me hizo pensar. Cómo se logra ésto.

Partamos aclarando algo. 

Hablar de estrategia siempre suele ser repetitivo, o eso pensamos. Pero aunque es repetitivo hablar de estrategia, siguen siendo el instrumento organizacional más extraño.

Pero hablar de planificación estratégica, eso sí que es repetitivo, super repetitivo. 

Se gasta en ella, se habla de ella, se recurre a ella, pero siempre hace falta y siempre se habla tanto de ella que pareciera que hay más de una o que no existiera. Y siempre sale el mismo chiste ... el documento de planificación estratégica termina en un cajón.

Se dice que se habla siempre de lo mismo porque siempre se habla (valga la redundancia) de visión, misión, objetivos, planes operativos, indicadores, y más recientemente -digamos desde hace unos años- hacer un canvas. Ah y por supuesto sin olvidar los planes específicos, el plan de marketing, el plan de RRHH, el plan de innovación, entre otros. 

Bueno, también está de moda que hacer planes no es la línea futura, sino hay que hacer planificaciones ágiles. 



Y todo lo anterior mezclado con los términos de moda o los otros más clásicos ... startup, innovación abierta, competitividad, diferenciación, y así suma y sigue.

Por eso prefiero hablar de otras cosas menos comunes en una planificación estratégica, como el mantra, el diseño estratégico, los modelos de madurez de despliegue estratégico, equipos inteligentes y digitales, estrategias coherentes, entre otras cosas. 

Y por supuesto he debido recurrir a verdaderos conocedores del tema, aunque siempre poco conocidos. Así aparecen Pep Guardiola, Humberto Maturana, Dickens, KreamerShacketlon, los 33 mineros de Chile, Gandhi, Mintzberg, Lenin, Mao, Sun Tsu, Clausewitz, Neruda, Mistral, Asturias, Márquez, Paz, Llosa, Groucho, Derrida, SwiftAcurio, Maquiavelo, Mandela, Laia Estruch, entre otros.

Ahora entremos con Kipchonge.

Bajar a menos de dos horas, para él, eran unos segundos nada más. Pero en una maratón eso requiere una literal planificación en serio.

Sabías qué (información tomada de esta nota de prensa):

  • se analizó viento, temperatura y humedad;
  • NIKE diseño una zapatilla especial;
  • se analizó la linealidad del trayecto y las pendientes; y,
  • corrió con 41 liebres (liebres? corredores de apoyo que le ayudan a mantener el ritmo.

Y todo lo anterior sin incluir la alimentación, el entrenamiento, el entrenador, el plan de preparación, el plan de carrera de él y de sus liebres, ejercitación mental, ... y  así muchas cosas más.

Por supuesto había una estrategia multidimensional ... contar con patrocinios presentes y futuros, cobertura mediática, y por supuesto conseguir reducir las dos horas.

Y ahí aparece la planificación. Seguramente tenía visión, misión y todos los términos que mencioné antes, y seguramente otros muchos más.

Seguramente algunos dirán que el plan de carrera de las liebres es excepcional. Pero ¿acaso este plan es equivalente al plan de flujo, pero detallado, pues no puede fallar? Aquí, alguien dirá, que la variabilidad de economía afectará cualquier flujo. Pero, ¿acaso una carrera tienen tanta certeza como una economía? La verdad que no, y probablemente una carrera sea más compleja que una economía. 

Viento, temperatura y humedad. Sí, son variables, no predecibles, aunque estadísticamente analizadas. En una empresa esto suele ser parecido. 

Quizás la linealidad del trayecto y las pendientes sean cosas más estables. Pero en una empresa estas cosas son las cosas estables de la empresa. Las cosas conocidas.

Sobre las zapatillas, bueno, nadie ejecuta una estrategia sin los medios adecuados. Y eso incluye el presupuesto estratégico.

Aparte, están todo el esfuerzo organizacional, mental cognitivo, que implica mentalizarse en llegar en menos de dos horas, no en conseguirlo, en coordinarse con las liebres, en saber dosificar fuerzas. Esto en una empresa es lo mismo ... los líderes deben creer en la estrategia y su planificación, confiar en el equipo y en las capacidades propias y del equipo y de quienes no están en el equipo, pero reciben órdenes y deben ejecutar linealmente instrucciones. Ah, y la resiliencia ... común en carreras y en empresas.

 Y así como hay que alimentarse, hoy en día hay que estudiar, y alimentarse bien. Y más aún el equipo. ¿Cuántas veces pedimos a los equipos esfuerzos, pero les pedimos que aporten y se entreguen como si fuera un voluntariado? 

Y lo último, el éxito es de todos. 

La planificación estratégica se traduce en un documento, pero es un proceso que empieza antes, y debe prepararse su ejecución. E incluye a todos, por eso partí este post con una foto de Kipchonge y sus liebres ... 

Lástima que no se planifica así, o cuan se hace, es decir, en una planificación detallada, exhaustiva y minuciosa se acusa al planificador de teórico, demasiado detalle, o cosas así... 

viernes, 11 de octubre de 2019

#Digital no es ser disruptivo - 10 evidencias anecdóticas

Digital no es ser disruptivo - 5 evidencias anecdóticas

La problemática de cuando hablamos de lo digital.

Conversando con muchos directivos y responsables de innovación, recursos humanos, transformación digital, entre otros, suelo escuchar con frecuencia expresiones cómo "debemos ser digitales".

Pero entrando en detalles sobre lo que están haciendo, se descubre o descubren que las empresas que están llevando proyectos informáticos que más bien pareciera que se están poniendo al día en tecnologías recientes, o están usando herramientas de moda de modelamiento de negocios u organizacional para resolver problemas que podrían haberse resuelto con herramientas tradicionales. 

El tema es que cuando se habla de digital, se mezclan varias cosas, como por ejemplo, convertir un negocio en un mero modelo de negocio electrónico (e-Business o e-Commerce) o digital adquiriendo un software, o se confunde con digitalizar documentos o con digitizar artefactos organizacionales, o pensar que basta con cambiar el core computacional.

Lo que se olvida en alguna parte es que en realidad, cuando se habla en serio de lo digital estamos ante el simple hecho de que buscamos adaptar la estrategia de una organización y su estructura para capturar oportunidades habilitadas por la tecnología digital

Y esto, no es nada nuevo, después de todo, las computadoras, los ordenadores, y el software han existido durante décadas y han traído cambios tanto a productos y servicios como a cómo los hacemos y los entregamos. 

Esto último queda claro si vemos que 1970 es el hito a partir del cual existe un antes y un después en cuanto a la computación y la informática, y en detalle respecto de la velocidad en los avances en las TIC, velocidad que se ha acelerado en esta última década en cuanto a evolución e innovación tecnológica, haciendo que términos como big data, weareables, MOOC, drones, cloud computing, X as a service (XaaS), internet de las cosas (IoT), sensorización, inteligencia artificial (IA), programación semántica o interconexión de cadenas de valor sean de uso común y cotidiano.

Y además esto mezclado con la presión de la alta dirección por obtener resultados de las inversiones en transformación digital. 

En realidad, primero, pareciera que se habla con cierta soltura de que debemos ser digitales, y la palabra se emplea como un buzzword, con la percepción de que la digitalización se está abordando como una ola  tecnológica, las cuales si no se saben comprender y gestionar, pasan, dejando un reguero de emociones, gastos y, a veces, pocos -o nulos- resultados.

En segundo término, se dicen cosas -verdades- respecto lo digital que no son más que evidencias anecdóticas, es decir, se dicen cosas como si fueran verdades, pero que no están contrastadas o aún no demostradas, y lo mas curioso es que estas verdades ni siquiera sabemos porqué las repetimos


Cómo ser "equipo humano en el futuro digital" (12:16´)

Lo digital: evidencias anecdóticas.

  • Evidencia anecdótica. Lo digital fideliza y acerca al cliente
    • Si, pero con cuidado
    • Lo digital nos acerca a muchos clientes digitales. Lo digital fideliza a muchos clientes digitales. Lo digital abre opciones a llegar a clientes digitales por medios digitales y físicos. Lo digital nos permite comprender la naturaleza de la interacción. Pero, lo digital nos puede alejar del cliente si no comprendemos que para el cliente el valor sigue siendo lo barato, donde lo que ha cambiado es la percepción de barato. Esto se agrava y aterra más porque ahora el cliente ha comprendido que puede comparar. Si vemos expresiones, de esas de gurú y que se repiten hasta el cansancio, que por ejemplo dicen que hace 'unas décadas las XX% de las empresas más grandes hoy en día han desaparecido' nos debe llevar a pensar que a lo mejor estamos creando las nuevas quiebras del futuro. Directivos realmente estrategas esto lo planifican muy bien y definen con claridad si buscan empresas de rápido retorno o de lento retorno.

  • Evidencia anecdótica. Lo digital se trata de tecnología
    • Esto si que no
    • Se trata del cliente. Se trata de pensar en términos de una lógica no analógica. Se trata de pensar en cómo reaccionar ante tecnologías digitales que cambian espacios y entornos de interacción, no de saber simplemente usar redes sociales o más instagram, facebook y twitter (por citar las más populares históricamente), sino de comprender lo que es una sociedad que vive, y no vive, en redes sociales. Directivos conocedores de sus clientes, saben que poner al cliente en el centro de su gestión (lo cual ya viene de los años 80s del Siglo XX) es un modelo que tiene muchas instancias, o muchas versiones, una por cada tipo de cliente, aunque esto implique llegar a un nivel de generar un modelo por cada persona. Esto último, claramente con tecnologías informáticas se puede ver facilitado, pero requiere un claro pensamiento informático, no computacional.  

  • Evidencia anecdótica. Lo digital nos hace más competitivos.
    • Depende, todo depende.
    • Lo digital claramente amplia el espacio de opciones u escenarios para generar nuevas estrategias. algunas competitivas y otras simplemente para responder a las diversas acciones del mercado (las cuales muchas veces no son digitales). El riesgo con este pensamiento es que como se confunde digital con informática, muchas veces lo que ocurre es estamos reaccionando informáticamente al mercado, y no respondiendo con estrategias digitales ante clientes digitales y no-digitales. Además, lo digital implica introducir en las organizaciones todo un nuevo repertorio de componentes organizacionales que si no son bien introducidos, gestionados y sin una cultura reflexiva sobre lo digital, lo digital terminará convirtiéndose en un lastre y podría hasta quitar competitividad. Esto no quiere decir que por acelerar procesos computacionalmente signifique ser más competitivo. Esto ya pasó hace años con las bases de datos, con las planillas de cálculo, con los ERP y así podríamos seguir con muchos conceptos e historias. Directivos que ya llevan un tiempo en el mundo digital ya comprenden sabiamente que comenzar iniciativas digitales permite estar al día, y que la competitividad proviene de una comprensión clara de los mercados de sus actores y de las nuevas relaciones en un mundo que se globaliza digitalmente, sin embargo, saben que la competitividad ha existido desde antes de la aparición de lo digital y cuando pase lo digital la competitividad seguirá siendo su preocupación.  

  • Evidencia anecdótica. Lo digital implica comprar nuevas empresas
    • Depende
    • Comprar una empresa no es apegarse al dogma o new paradigm de que debemos "entrar" en los ecosistemas "x-tech". En realidad implica proteger a las nuevas empresas, partiendo por la propia. Pero hay más allá, implica definir una macro estrategia que defina o implique toda la nueva relación con las empresas compradas y la estructura financiera y de participación. Y, tampoco se trata de ponerse en plan "debe pensar como start-up". Esto ultimo es válido en determinadas situaciones y sectores. Directivos estrategas, que suelen tener lo que se llama mente prospectiva (no es lo mismo que saber de prospección), se caracterizan por ser flexibles intelectualmente y tienen incorporado el pensamiento start-up, pero saben cuando no aplicarlo. 

  • Evidencia anecdótica. Lo digital requiere una revisión de los sistemas legacy
    • Si y no
    • Se trata más bien de crear puentes incrementales, de analizar cómo los sistemas legacy seguirán o no siendo la base de los nuevos sistemas o serán reemplazados. Directivos que valorizan muy bien el coste del cambio, deciden procesos de migración paralelos, o de definición en mantener sistemas legacy. No es broma cuando se dice que encontrar programadores Cobol se volverá en un gran problema pero una gran oportunidad para estos programadores por motivos obvios. Y eso pasa porque los sistemas legacy aún persisten, y cuidado, estamos generando los nuevos sistemas legacy sin darnos cuenta que los creamos con prácticas de desarrollo de software que no hemos evolucionado. Esto ocurre aunque se usen enfoques ágiles en el desarrollo de software, pues se está observando que los enfoques ágiles están fallando en generar mecanismos de mantenimiento de los sistemas. Es decir, los nuevos legacy están quedando sin documentación (lo opuesto a muchos nuevos paradigmas recientes) y dependientes de sus desarrolladores.

  • Evidencia anecdótica. Lo digital va a aumentar nuestra capacidad de interacción
    • Por ahí andamos cerca
    • Lo digital ha aumentado nuestra capacidad de interacción computacional, pero no se ha demostrado su efectividad a nivel de mejorar la capacidad comunicacional y calidad conversacional. Estas dos últimas cosas siguen en el ámbito de lo humano, de la conversación. Esto es fácil de exponer, por cuanto basta mirar cualquier red social informatizada o medio de comunicación móvil. Además, los algoritmos filtran y nos conducen hacia lo que ellos han definido nos gusta o nos emociona lo que afecta nuestra capacidad de decisión y libre albedrío y al más puro estilo de Pavlov nos condiciona, dirige y re-crea nuestros gustos. Directivos con experiencia en nuevas culturas, y me refiero quizás más a un Adriano Olivetti que a un Elon Musk por ver experiencia de innovadores humanistas más que innovadores tecnócratas, son claros en saber que la interacción se valoriza si se monetiza, lo cual es tan antiguo como la historia del comercio.

  • Evidencia anecdótica. Lo digital requiere una disrupción radical de la propuesta de valor
    • Nada de nada
    • Por lo general, cuando alguien habla de lo digital alude a usar herramientas digitales para satisfacer mejor las necesidades conocidas de los clientes. Y las desconocidas, ya veremos. Organizaciones maduras en entender al cliente, lo cual no se correlaciona con ser expertos en customer experience, saben que lo digital abre nuevas posibilidades de diseñar una organización ... y no lo digo yo, ya lo decían hace muchas décadas atrás Flores, Espinosa y Dreyfus. Directivos con sólida formación empresarial y experiencia reflexiva (no sumatoria de cargos ni años de antigüedad) saben perfectamente que cuando se crean relaciones facilitadas o mediadas por TIC y por instrumentos digitales, se abren posibilidades de nuevos diseños organizacionales, noción que ha permitido generar importantes avances en estrategia, gestión e innovación organizacional.

  • Evidencia anecdótica. Lo digital se aborda con enfoque Lean, Agile y Diseño
    • Cierto en buena medida, pero no en toda medida
    • Claramente si lo digital lo asociamos y permeamos con empresas de servicio y de servicios que se pueden virtualizar, digitalizar e informatizar, esto es muy cierto, si además usamos estas herramientas como nuevos mecanismos de desarrollo de software, lo cual no es muy novedoso si se conoce la historia de los estudios en interacción hombre-máquina o humano-máquina que tienen muchas décadas. En campos de producción tradicional, de sectores commodity, en sectores regulados o sectores de alta estrategia, estos instrumentos deben ampliarse. En un reciente estudio en Chile y Ecuador, consultando a empresas sobre cuáles herramientas más usan a nivel de instrumental de innovación, Design Thinking y Lean gana, pero al comparar los resultados obtenidos, no hay una correlación entre tasa de uso de estos instrumentos con aumento de beneficios. Se podrá decir que los usan mal, o que hay facilitadores sin mucha experiencia, pero si consideramos estos parámetros, aparece el hecho de que entonces son instrumentos en los cuales se invierte sin validar antes su potencial de incremento en beneficios. Directivos con experiencia en modas organizacionales saben que cualquier instrumento de ayuda a la resolución organizacional debe ser validado en su utilidad (esto no es nuevo, ya ha ocurrido antes y debe aprenderse de otras herramientas como information engineering, calidad total, diseño de procesos, reingeniería, entre otras).

  • Evidencia anecdótica. Lo digital ampliará nuestro mercado.
    • Vamos viendo.
    • Bueno, de que podremos llegar a más personas, podría ser. Pero no confundir lo digital con crear páginas webs, iniciar campañas de márketing digital, crear apps para clientes, etc., que si permiten llegar a más personas, pero no necesariamente clientes y por esto último no nos garantiza más mercados, sino más visibilidad. Esto se sabe hace mucho tiempo, que ir virtualmente a más mercados, nos hace más visibles, nos expone más, y por supuesto, si se actúa inteligentemente, podremos ampliar mercados, o si no funciona, el mercado se nos achicará por algo obvio ... las personas ahora podrán compararnos. Directivos con experiencia en penetración de mercados, nuevos mercados o mercados futuros son los ideales en explotar las bondades de lo digital para ampliar mercados.
 
  • Evidencia anecdótica. Lo digital reemplazará lo físico
    • Nada de nada
    • Es un "ambos" y un "y". Sencillo. Es asombroso escuchar a "digitalizers" decir que con una app todos los clientes ya no tendrán que venir a las oficinas. Esto es no pensar en el cliente, en la experiencia del usuario. Directivos con capacidad de escucha saben que todo es un tema de comportamientos y rangos etarios. Hoy vemos oficinas adaptadas para atender emprendedores o personas de tercera edad, como espacios de conexión y socialización. Aquí la digitalización ha sido crear soluciones para quienes no quieren ir a la oficina, y a quienes si pasarán por la oficina.  

  • Evidencia anecdótica. Lo digital reemplazará lo físico
    • Nada de nada
    • Es un "ambos" y un "y". Sencillo. Es asombroso escuchar a "digitalizers" decir que con una app todos los clientes ya no tendrán que venir a las oficinas. Esto es no pensar en el cliente, en la experiencia del usuario. Directivos con capacidad de escucha saben que todo es un tema de comportamientos y rangos etarios. Hoy vemos oficinas adaptadas para atender emprendedores o personas de tercera edad, como espacios de conexión y socialización. Aquí la digitalización ha sido crear soluciones para quienes no quieren ir a la oficina, y a quienes si pasarán por la oficina.  




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    Para un poco más ... 




    domingo, 22 de septiembre de 2019

    #TransformaciónDigital: decálogo para que sea una real redefinición del negocio

    #TransformaciónDigital: decálogo para que sea una real redefinición del negocio

    1970 es el hito a partir del cual existe un antes y un después en cuanto a la velocidad en los avances en las TIC, velocidad que se ha acelerado en esta última década en cuanto a evolución e innovación tecnológica, haciendo que términos como big data, weareables, MOOC, drones, cloud computing, X as a service (XaaS), internet de las cosas (IoT), sensorización, inteligencia artificial (IA), programación semántica o interconexión de cadenas de valor sean de uso común y cotidiano. 

    Adicionalmente a lo anterior, los costes de acceso a las tecnologías se han reducido, siendo accesibles a organizaciones y personas, a través de nuevas formas y lógicas de negocio y de consumo de productos y servicios, en todos los sectores empresariales a escala nacional y mundial. 

    Decálogo de la TD para que sea una real redefinición del negocio 

    1. La Propuesta de Valor. 

    ¿digitalizar para qué? ¿porque sí? ¿más productividad, aumentar velocidad de aprendizaje, ordenar y automatizar, llegar a nuevos clientes, o qué? ¿tengo la inversión suficiente? ¿Está comprometido/involucrado el nivel CXO o senior? 

    2. Los partners y aliados.

    ¿estoy integrado en una cadena de valor digital con todos los eslabones de mi negocio y de otros negocios relacionados que me aportan valor? ¿quienes deben ser mis partners tecnológicos? 

    3. Los recursos.

    ¿cuál es y qué hago con mi activo analógico? ¿y con mi activo social y de personas que forman parte de la empresa y su contexto inmediato y mediato? ¿qué hago con los recursos y procesos analógicos, o no digitales? ¿tengo una estrategia blended o un roadmap tecnológico integral para compatibilizar personas con procesos analógicos y digitales? 

    4. Las actividades.

    ¿he y hemos superado el miedo al cambio, al “así siempre nos ha ido bien”, al “así somos/hacemos las cosas en el país”? ¿cómo dirigiré la transformación: externa, interna, central, integral, mixta? 

    5. Los canales.

    ¿tengo claro que ahora podré competir en igualdad de condiciones con empresas más grandes? ¿está preparada mi cadena informacional, productiva y logística? ¿se ha analizado mi capacidad de crecimiento físico y material? ¿podré atender y responder a todos los pedidos? 

    6. El cliente externo. 

    ¿pensé como fidelizar a mis clientes digitalmente y cómo llegar a nuevos clientes? ¿tendré los ojos del cliente? 

    7. El cliente interno.

    ¿tengo claro cómo abordaré la defensa de las estructuras actuales? ¿he dedicado personal y tiempo para abordar la transformación? ¿cómo supliré la falta de experiencia? ¿está involucrada la alta dirección y la propiedad? ¿y qué ocurre con los que no quieren cambiar y son valiosos? 

    8. Los costes.

    ¿mi estilo y equipo de gestión está motivado para un cambio que no será puntual, sino constante? ¿qué harán cuando se acabe la consultoría o proyecto de transformación digital? ¿cómo enfrentarán el posterior proceso de gestión del proyecto digital del negocio? ¿controlo el cambio? ¿reforzaré mi posicionamiento en el sector y dentro de la empresa? 

    9. El beneficio.

    ¿entiendo mi nuevo modelo de negocio? ¿es nuevo o es un reshape del anterior? ¿cuál es la vida útil del modelo de negocio? ¿reharé mi gestión financiera, comercial, y de otras funciones del negocio? 

    10. La innovación.

    ¿estoy preparado para la espiral de innovación que se generará? ¿será sostenible o puntual? ¿cómo convertiré la innovación en un proceso y al mismo tiempo en un activo? ¿comprendo que TD e innovación “van juntas pero no revueltas”? ¿he pensado que deben acelerarse mutuamente? 


    Transformación Digital: un proceso de seducción (14:03') - "la transformación digital no va de tecnología"

    ¿Y Ecuador?

    Ecuador debe dar un salto cualitativo y cuantitativo en transformación digital. Se puede intentar superar los niveles de madurez de la transformación digital, copiar o “criollizar”, pero sin diagnósticos claros y transversales para tener una línea base (INNK, 2019), cualquier esfuerzo e inversión no dejará de ser una inversión o una puesta al día del área TIC y no una inversión estratégica del negocio. ¿Realmente lo estamos haciendo con el cambio mental y de actitud o seguimos pensando que al actualizar las tecnologías empresariales todo cambiará?

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    Artículo original de nuestro International Advisor Javier Fernandez Ros. Publicado originalmente en Revista DATTA, Septiembre 2019 (pp. 30 y 32), con el título: Transformación Digital: redefinición del negocio. [publicado en http://revista.datta.com.ec/publication/3acb4773/mobile/ ]

    sábado, 10 de agosto de 2019

    Que quede claro "la IA no tiene nada que ver con data science" - #IA #DataScience

    La verdad este post nace por la importancia de que ciertas ideas y conceptos se manejen con claridad, como Inteligencia Artificial y Data Science. 

    Quienes trabajamos en innovación y hemos vivido varios hype por la innovación, hemos visto como muchos directivos caen ante "vendedores de humo" o "seudo expertos" que comienzan a usar conceptos como parte de su experticia, pero su propio uso muestra lo desconocedores que son de los mismos. 

    En el mundo de la innovación solemos toparnos frecuentemente con la Inteligencia Artificial y por eso nos preocupa que se entienda bien para que empresas y organizaciones las usen adecuadamente. 

    Además no hablamos de conceptos y áreas nuevas, sino de campos de conocimiento bastante sólidos y con muchos más de 50 años de vida y trabajo serio y profesional.

    Pero no nos detendremos en este tema, sino en señalar que cualquier confusión o mal uso impacta directamente en los resultados de las empresas, pues realizan inversiones altas en herramientas, metodologías o soluciones que luego no dan los resultados que esperaban. 

    Y si extendemos esto a nivel país, y habiendo conocido varios países, veo que hay una cierta correlación entre mal uso y confusión de conceptos, con la posición que el país tiene en ranking como el GEM (Global Entrepreneurship Monitor) o el GII (Global Innovation Index). 

    Desde otra perspectiva se puede decir qué, a mejor uso y explotación del conocimiento, mejores resultados de desarrollo y competitividad. 

    Esto además lo constato en mi red de linkedin (con casi 19000 conexiones, de muchos países). 

    Veo que en países con más alta posición en los ranking citados, las personas en general usan los conceptos de forma más precisa, o al menos se intenta mantener un nivel de debate que busca correctitud en el uso, a diferencia de otros países con peores posiciones en los ranking, en los cuales se aprecia más novelería, marketing, o efecto hype en el uso de los términos.

    Sin entrar en detalles, diversos estudios muestran que profesionales y directivos con mejor preparación y formación de más calidad, y sumado a buena experiencia, aporta capacidad de análisis, reflexión y crítica, todas cualidades esenciales en un mundo sobrepoblado de información real y de fakes. 

    Por supuesto estas son generalidades y hay excepciones, sin dejar de mencionar que la culpa no es del instrumento, sino de quien las usa, quien las compra y quien las vende.

    Por ello recurro a los post de John Atkinson Abutridy, ya que continuamente publica aclaraciones muy precisas en el campo de la Inteligencia Artificial y que con su permiso publico sus escritos. 

    John recientemente publicó un artículo interesante donde muestra la distinción entre Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. 

    Y claro esta distinción es importante. 

    Porque son campos que se cruzan, pero se venden y se tratan como iguales, e impactan en lo que se vende por innovación. Y si todo se mezcla, pierde la IA, la ciencia de datos, la innovación y las empresas y organizaciones. 

    Aquí va : "Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos: ¿Para dónde apuntan?(autor John Atkinson A.)

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    Texto original disponible en https://www.linkedin.com/pulse/inteligencia-artificial-y-ciencia-de-datos-para-d%C3%B3nde-john/
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    Es preocupante que desde hace algún tiempo se ha ido generando una confusión creciente entre lo que es la Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos (Data Science), tanto en aspectos conceptuales como prácticos. Claramente todas las tecnologías de alguna forma están relacionadas en muchas aplicaciones, pero esto naturalmente no significa que sean lo mismo, tal como tratan de “vender” muchos profesionales y empresas. Más aún, cada día se están produciendo más estragos a nivel empresarial y laboral, con más del 90% de empresas que usando la “moda” (hype) para vender usan, aplican conceptos e incluso productos sin entenderlos realmente: empresas que supuestamente venden productos de IA pero en realidad son productos de data sciences, empresas que supuestamente venden productos de IA, que no tiene nada de IA, etc.

    Siendo justos, me parece natural la confusión entre IA y Data Science ya que, a menos que alguien tenga conocimiento y/o experiencia muy especializada, el común de la gente no tiene porqué saberlo. Sin embargo, esto no tiene justificación cuando estas nuevas tecnologías se vician y mal usan para intentar vender y/o comunicar algo cool. Ejemplos hay muchos en el ámbito profesional/laboral, sin embargo, donde se me ha incrementado exponencialmente el número de canas ha sido recientemente al leer un anuncio de una empresa buscando “Especialista en IA” y en los requerimientos del cargo, se solicitaba “..conocimiento de metodologías scrum … y estar certificado en Project Management…" (nada que ver!!), etc, y leyendo toda la lista, uno llega al punto final y aún no encuentra qué temas de IA debería conocer el candidato. En otros casos, el desconocimiento de lo que se publica es al menos más sutil: “.. con conocimientos de IA (chatbots)..” (sic), o incluso en perfiles de supuestos “científicos de datos” donde aparecen descripciones al estilo “Data Scientist (AI)” (sic), aludiendo que casi una cosa sería casi equivalente a la otra!!!. Pero definitivamente, un anuncio relacionado de trabajo que me ayudó a quitarme el hipo que tenía, es este: "...Chief Data Scientist que domine los conceptos teóricos de programación estructurada orientada a objetos.." (sic). Claramente, en estos casos, no sólo se evidencia una falta de comprensión total sino una mezcla de “peras con manzanas” para producir quizás algún efecto en la audiencia, o no se qué.. Sin embargo, esto es sólo la punta del iceberg, empresas que "supuestamente" venden tecnologías/productos de IA en realidad o son cosas que no tienen que ver con IA (a propósito o por desconocimiento), o que en realidad son soluciones de analítica al estilo de data sciences.

    Matices más o menos, la IA es la ciencia de hacer que los computadores realicen tareas que si las hicieran los humanos serían catalogadas como inteligentes. Aunque existen teorías y modelos más profundos de lo que implica integralmente la “inteligencia”, para propósitos de esta diferenciación, el foco será más práctico, y enfocado en lo cognitivo. La componente “inteligencia” de “Inteligencia Artificial” no viene de regalo, ni de puro nombre “rimbombante”, sino como un conjunto de capacidades “combinadas” que permiten la realización de tareas o resolución de problemas (cognitivamente) complejos, de forma eficiente, muchas de las cuales están basadas en el uso intensivo de conocimiento (NO datos).

    Estas capacidades usualmente incluyen aquellas que uno pensaría como símiles en un ser humano: representación de conocimiento y razonamiento (Knowledge Representation ó KR), búsqueda de soluciones (Search), planificación de actividades (Planning), procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing ó NLP), agencia ó inteligencia social (Multi-Agent Systems), robótica autónoma (Intelligent & Autonomous Robotics), visión artificial (Computer Vision), y aprendizaje automático (Machine Learning ó ML). Una característica común de antaño en muchas de estas capacidades es que están basadas en Conocimiento (knowledge-based) y NO basadas en  datos (data-oriented) como ocurre en sistemas de procesamiento convencional de datos. Por otro lado, es importante destacar que no todo lo que tiene alguna palabra “parecida” al ámbito de IA, es IA. Por ejemplo, áreas como la robótica “a secas” han existido hace mucho tiempo y convencionalmente involucran un proceso de automatización más mecánico, y que es suficiente para varios ambientes productivos “estáticos”. Sin embargo, cuando se requiere tareas de automatización en ambientes de producción dinámicos (ej. ensamble automotor, etc), claramente necesitamos robótica más “inteligente”. Así también, visión por computador inicialmente no tiene que ver con IA, sino más bien con métodos geométricos, análisis tradicional de imágenes, etc. Otra historia es que las tareas de visión por computador se realicen con técnicas de IA y que generen una solución actual no sólo factible, sino también más eficiente y robusta que lo tradicional, y así sucesivamente, se puede seguir con varios ejemplos.

    Cada una de estas capacidades constituye un área de trabajo independiente pero obviamente relacionada, de la IA, cuya complejidad es tal, que generalmente los científicos se especializan y profundizan en una de ellas, y las combinan a medida que poseen más experiencia. Sutilmente, he recalcado la naturaleza “integrada” o combinada de estas áreas debido a que sistemas prácticos de IA realmente inteligentes de verdad que aporta a un negocio, generalmente unen varias capacidades para resolver un problema en forma eficiente. Esto no sólo es importante por su relevancia práctica en los negocios, sino que se sustenta en la naturaleza concurrente en cómo operan los procesos cognitivos en nosotros, los seres humanos. ¿O acaso Ud. si habla, no puede caminar? ¿O cuando razona no puede aprender? ¿O cuando se mueve no puede interactuar con otros?. ¿O cuando habla no puede ver?, etc. ¿Se da cuenta?.  La inteligencia es mucho más que hacer que un computador realice una tarea simple!! (bueno, algunos no pueden caminar y mascar chicle al mismo tiempo, pero eso es otra historia 😊).

    Cada una de las áreas de la IA ha generado desde sus inicios un sinnúmero de avances y aplicaciones, prácticamente desde los años 40. Sin embargo, desde mediados de los años 90, muchas de ellas han comenzado a impactar masivamente en los negocios. Una de ellas, conocida como minería de datos, es una tecnología que combina otras áreas existentes para extraer, inferir y/o descubrir patrones accionables en los datos para tomar mejores decisiones. Para que sea posible, la minería de datos "pidió prestado" y adaptó técnicas provenientes desde aprendizaje automático (ML), estadística, visualización, bases de datos, y computación de alto rendimiento (HPC).

    Como parte de los requerimientos esperables en varias áreas de negocio, muchas de las tareas de “minado” de datos son más bien de naturaleza analítica en vez de descubrimiento de conocimiento per se, por lo que sólo se utiliza un conjunto muy reducido de técnicas de ML. Por otro lado, algunos algoritmos de minado de datos, debieron ser adaptados para abordar problemas en donde no sólo disponemos de muchos datos sino que su dinámica es alta, entre otras características. Interesantemente, esta problemática no es exclusiva de los negocios sino de cualquier problema científico-tecnológico, por lo que para abordarlo efectivamente generalmente se debería seguir el “método científico”, comenzando desde la exploración de datos y planteo de las hipótesis, hasta llegar al desarrollo de los modelos e interpretación que dará la solución final al problema original.

    Debido a esto, en los últimos años, en un intento por estandarizar y formalizar este proceso, se evolucionó a un área conocida como ciencia de datos (data sciences) que en términos simples es el área que permite resolver problemas analíticamente complejos utilizando mecanismos de inferencia de datos (ej. Estadísticos, Basados en ML, etc), desarrollando algoritmos y tecnologías asociadas. Su objetivo último es utilizar los datos para producir formas creativas de generar valor a un negocio.

    ¿Se da cuenta? Por el lado que se mire, la IA no tiene nada que ver con data sciences. Una historia diferente es que data sciences “pida prestado” una parte de ML desarrollado por IA para hacer su “pega” (ML data del año 1959!!), por lo que están conectados de alguna forma, como podrían estarlo obviamente otras tecnologías y/o aplicaciones. Un detalle importante a destacar es que la ciencia de los datos sin el uso de ML podría igual hacer su “pega”, tal como se ha hecho con herramientas estadísticas tradicionales y sus aplicaciones en SPSS, Matlab, etc. De hecho, por ejemplo, una tarea de predicción utilizando métodos de regresión tradicionales permite resolver un problema, sin el uso de ML, y mantiene su paraguas de data sciences, por los pasos que implica llegar al resultado.

    Entonces, ¿Una gran parte de las empresas (y muchos profesionales) que dice que vende/hace IA realmente no lo hace y vende otra cosa (ej. Data Sciences), por desconocimiento?.

    Para responder lo anterior me remontaré a mi época de estudiante de pregrado en los 80s. Un día estaba en la cola para almorzar en el casino de la Universidad, y de aburrido, me puse a ver cuanto anuncio y publicidad había pegado en las paredes. Uno de estos anuncios me llamó profundamente la atención, pues marca un patrón muy transversal en la sociedad que vivimos, especialmente cuando se trata de modas y hypes. En este anuncio había la imagen de excremento y moscas alrededor, y abajo una leyenda que decía: “Coma excremento, millones de moscas no pueden estar equivocadas” !!.

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    domingo, 4 de agosto de 2019

    #Innovación: ¿hay vida después del post-it?

    #Innovación: hay vida después del post-it

    ¿Hay vida después del post-it? 

    La pregunta parece ingenua, pero la respuesta es clave para las empresas que están invirtiendo en crear estructuras de innovación.

    Y parto con el tema del post-it, porque es la parte más visible y mediática de las actuales, y de moda, herramientas empleadas en diversas actividades y dinámicas llamadas "de innovación".

    La figura con la que parto este post, es un resumen de las diversas actividades que se publicitan y venden cuando se trata de sesiones de innovación. Las resumo en cinco fases, fase que llamo, las fases del "posteo". 

    Estas cinco fases son las que muchos "expertos" de innovación difunden, publicitan y postean, y además usan como base de su experiencia.

    El tema de fondo es que al final hay muchas buenas intenciones, muchas confusiones entre creatividad, emprendimiento, e innovación, pocos resultados concretos, mucha jerga en inglés y "espanglish", muchos post-it, muchas selfies, muchas innovaciones que no lo son, fotos de mascotas y divertidas, y así suma y sigue.

    Pero la pregunta que muchos se hacen, especialmente directivos de empresas, es ¿qué pasa luego de las fases del "posteo"? 

    Para entenderlo, añado la curva de difusión de innovaciones.



    Lo que propongo es situar las cinco fases del "posteo" dentro de la curva de adopción de innovaciones.


    Curva de difusión de adopciones (tiempo: 3´38)


    Y claro, lo que resulta es singular.

    Las cinco fases que introduje están recién en la primera fase de esta curva, es decir queda mucho por pensar, planificar, hacer y medir. 

    Mi experiencia en varios cientos de proyectos de #innovación, me permite declarar que muchos esfuerzos iniciales no pasan del chasm, o aquél momento, estadio, visión o decisión, en que lo que se pensó que era una innovación no pasa de ese "corte" o punto  o chasm desde el cual la innovación empieza a tener futuro. 

    Todo esfuerzo innovacional que no supera el chasm, es mejor dejarlo. 

    Es más, en el actual contexto novelero de innovación, las cinco fases del "posteo" son pre chasm.  

    Y tu empresa, ¿dónde está? ¿tiene capacidades para todas las etapas de la curva? ... 

    Ah, y ojo, lo que hay que hacer en las siguientes etapas de la curva no implican post-it sino muchas otras herramientas y otras actitudes y comportamientos organizacionales. 

    martes, 23 de julio de 2019

    Medir para actuar… Medir para liderar… Medir para innovar


    Ecuador no ha sido ajeno a la innovación en las últimas décadas, pero recientemente el tema ha cobrado un realce mayor, motivo por el cual las empresas están realizando importantes inversiones. En este escenario es importante que las inversiones realizadas se rentabilicen en corto plazo y que las empresas puedan acortar su curva de aprendizaje en materia de innovación.

    Para esto es importante tener datos sobre cómo están las empresas enfrentando la innovación, qué nivel de madurez poseen o qué nivel de comprensión se tiene del concepto y aplicación de la innovación, tal que se puedan responder preguntas cómo: ¿Saben su punto de partida sobre sus capacidades para innovar? ¿ Tienen alineadas sus inversiones con los retornos esperados de innovación? ¿ Tienes desarrollados e instalados procesos de innovación?, ¿ Han generado una cultura creativa que sirva de base para una gestión eficaz de la innovación?, ¿ Están innovando para problemas actuales coyunturales o están innovando para sostener sus negocios a largo plazo?

    Estas y otras preguntas hoy en día debe hacerse un directivo empresarial cuando desea involucrarse en el camino de la innovación. Pero en una época donde hay que equilibrar propósitos y hechos, hay que manejar datos para liderar y más aún cuando se trata de la innovación.

    En materia de datos, los ranking son una herramienta clave hoy en día. Y hay ranking internacionales como el informe Global Innovation Index, GII, que miden los países, pero poco a nivel de empresas. Ecuador en el último informe 2018 del Global Innovation Index (GII) ocupó el puesto 97 de 126 países, descendiendo 5 posiciones respecto del informe del 2017. Su posición ha mejorado, pero no logra salir en promedio de la cota de las posiciones de los 90. 


    Global Innovation Index 2018: What's It all About? (en inglés, 4:25`)

    El GII aporta ciertos indicios en el pilar Instituciones que mide el entorno político y regulatorio, y el entorno empresarial, o el pilar sofisticación de negocios que mide los trabajadores del conocimiento, la innovación y la vinculación de absorción de conocimientos, pero aún son mediciones muy generales para que una empresa su organización conozca sus capacidades de innovación.  Dicho de otro modo, muchos ranking de innovación miden la calidad de los estadios o de las reglas del juego, pero no la calidad de los jugadores para desplazarse dentro de ella, convertir goles y obtener buenos resultados.

    En este marco un ranking de innovación permite conocer y comprender cómo se comporta el sector empresarial en materia de innovación, quienes son los jugadores, y qué resultados se están consiguiendo. 

    El Ranking de Creatividad e Innovación C³ ® es una gran oportunidad para Ecuador, siendo la principal medición a nivel latinoamericano sobre capacidades y resultados de innovación a nivel empresarial. 
    No es una medición que surge del azar ni de la praxis, sino de estudios universitarios, de la evidencia reflexiva y de un equipo humano compuesto por académicos, profesionales con alta graduación en innovación, validación cuantitativa y cualitativa por varios años (casi una década) y validación académica y social. 
    C³ ® permite entender la posición de la empresa en el benchmark latinoamericano, su posición respecto a la industria y qué plan de acción se requiere para mejorar sus capacidades. 

    Estamos convencidos que esta metodología aportará a la gestión de innovación corporativa del país, midiendo empresas que puedan actuar, liderar e innovar de forma sistemática.

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    Esta es una nota ampliada de la publicada originalmente en BRINCA: https://www.rankingc3.cl/blog/medir-para-actuar-medir-para-liderar-medir-para-innovar/ ...

    Se puede ampliar información en post La importancia de medir la #innovación y su impacto en Ecuador y el Global Innovation Index (GII) disponible en https://cestay.wordpress.com/2019/07/10/la-importancia-de-medir-la-innovacion-y-su-impacto-en-ecuador-y-el-global-innovation-index/ 

    domingo, 7 de julio de 2019

    Madurez TIC: qué ocurre si te dicen “estamos innovando ... estamos cambiando el core” / un caso de Informática de Gestión

    Madurez TIC: qué ocurre si te dicen “estamos innovando, estamos cambiando el core” / un caso de Informática de Gestión

    ¿Qué deberíamos decir si directivos -altos- especialistas y con estudios de postgrado en innovación te dicen “estamos innovando pues comenzamos a cambiar el core? 

    Ojo, por core, se alude a una plataforma informática, o a veces usan ese término para decir que están instalando o cambiando un ERP.

    Pero lo importante es que estas expresiones se están repitiendo. Y están reflejando un problema. 

    ¿Cuál?

    Bueno muchos dirán que es un tema de concepto o de confusión, o algún purista dirá “no!, es que esto es innovación!!!!”.

    Nada de eso. Pues si hay una confusión, y es una confusión entre innovación con  actualización tecnológica (aquí puedes ver un post crítico al respecto) y con elección tecnológica (aquí un post sobre este delicado tema). 

    Y una ingenua confusión con que la tecnología puede resolver muchas cosas, incluso nuestra confusión con la innovación. 

    Jason Pontin: ¿Puede la tecnología resolver nuestros grandes problemas? (10:03')


    Pero, si el cambio de core o de ERP va ligado y/o produce un nuevo de modelo de negocio que innova el negocio de una empresa u organización, estamos ante un cambio, reshape o actualización tecnológica que es parte de la estrategia de cambio del modelo. 

    Y esto último puede o no ser una innovación, pero que será medida por criterios específicos. 

    Cabe acotar que si fuera cierto que cada vez que cambiamos el core o un ERP estamos ante una innovación, probablemente los indicadores de innovación como el GII (Global Innovation Index) deberían estar ligados a métricas como cantidad de ERPs instalados, cantidad de core actualizados. 

    Y probablemente el ranking mundial GII sería distinto. Bastaría con cambiar plataformas para subir en el índice pero eso no es así. 

    Pero más allá de lo anecdótico de la situación, se refleja confusión y que muchas empresas u organizaciones están invirtiendo mal su dinero. 

    Una cosa es gastar o costear una modernización computacional que muchas empresas requieren con un retorno de inversión ligado a los ahorros de automatización de procesos, otros potenciales ligados a los posibles ahorros en procesos que no se afectan por la automatización pero si mejoran la calidad y gestión previa, entre otros beneficios, pero descontados los nuevos costes de licencias y dependencias con nuevos proveedores. 

    Y otra cosa, es que el gasto en un core nuevo o un ERP sea considerado una inversión en innovación y se espere un retorno planificado innovacional (insisto, automatizar un proceso ineficiente o con bajo rendimiento por ser manual o por usar software "viejo, es otra cosa). 

    En todo caso, actualizar un software y/o comprar TIC, que sean parte de un proceso de innovación, es materia de otro estudio que nada tiene que ver con informática, computación, o TIC.

    Acoto que ante estas frases como la que da lugar a este post, es que tampoco muestra madurez TIC. 

    Lo único cierto es que se está viviendo engañado, o que a algún directivo se le ha engañado inofensivamente o simplemente alguien vendió "gato por liebre". 

    Bueno, estoy seguro esto podrá dar mucha conversación, aunque sea cual sea el caso, se debe clarificar este tema y no seguir confundiendo. 



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    Aquí van dos casos más ...







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