Como se trata del último post que voy a escribir, me gustaría utilizarlo para reflexionar sobre un tema más sonado entre la adolescencia, pero que se nos ha pasado a todos por la cabeza en mayor o menos medida en algún momento de nuestra vida.

Posiblemente habremos escuchado, o incluso dicho, en algún momento algo relacionado con que el colegio o la universidad limitan el crecimiento personal porque sólo se centran en las notas. Que a los alumnos sólo nos importa aprobar y que focalizamos todo nuestro esfuerzo en el examen para que la nota sea suficiente para pasar página y centrarse en la siguiente prueba. Y es que en muchas ocasiones es así.

Resulta que en el momento de mayor desarrollo de nuestra (la infancia y la adolescencia) nos encontramos «encerrados» en una dinámica monótona que nos mantiene ocupados en actividades puramente intelectuales y que deja de lado el desarrollo de nuestras habilidades sensoriales, emocionales, interpersonales y en ocasiones creativas y físicas. Y no hablo de capacidades, que serían las posibilidades con las que contamos para desempeñar una actividad. Pero, ¿cómo vamos a ser capaces de realizar una actividad o de desarrollar una capacidad, si no trabajamos nuestros conocimientos ni nuestras habilidades en ese ámbito? Es imposible, que aunque una persona tenga una facilidad innata para tocar el piano, toque una melodía de una obra sinfónica. Pues algo similar pasa con el resto de habilidades que podemos trabajar el resto pero se quedan en el tintero de los colegios y centros formativos.

¿Qué pasaría si en vez de estudiar 15 años de nuestra vida (prácticamente, toda la vida de un adolescente) cómo integrar funciones o el peso que se debe aplicar en el brazo de una palanca para levantar una caja, estudiásemos y trabajásemos qué son la tristeza y la frustración y cómo gestionarlas para tener una salud emocional mejor? ¿O como expresar la belleza de un atardecer de otoño y sus tonos ocres a través de un poema?

Con esto no quiero restarle importancia al trabajo que se realiza en los colegios y centros educativos. Para nada. De hecho, justo por la misma razón por la que es importante fomentar todas las habilidades que he comentado anteriormente, es importante también fomentar la inteligencia lógica y matemática. A medida que crecemos nuestra capacidad de aprendizaje se ve reducida, por lo que aprovechar la etapa de mayor capacidad cognitiva para desarrollar ese conocimiento y esas habilidades es importante para poder avanzar en el futuro en ámbitos tecnológicos.

Pero dar una importancia tan desproporcionada a un solo campo de todos los que podríamos explorar, hace que sólo lleguemos a ser competentes en un campo. La competencia, como capacidad de desempeñar una acción con eficiencia , se adquiriría en una faceta mínima de todas las que componen la persona.

Quizás un resumen de lo expuesto se recoge en el siguiente diálogo de El Club de los Poetas Muertos:
«La medicina, el derecho, los negocios y la ingeniería son carreras nobles y necesarias para la vida. Pero la poesía, la belleza, el romanticismo, el amor… son las cosas que nos mantienen vivos. «




La relación entre el BI y la sostenibilidad

Ya estamos en el año 2020, y en este inicio de año me ha surgido un interés hacia el Business intelligence que me gustaría comentar en este artículo. En concreto, me interesa el beneficio que puede traer sobre otro concepto, que también ha cogido mucha fuerza los últimos años, la sostenibilidad.

Las empresas generan una enorme cantidad de información al día,
pero no disponen del tiempo y la capacidad de cómputo necesario para poder
procesarla y analizarla. Es por eso que han aparecido herramientas de Business
Intelligence capaces de facilitar ese trabajo. Y es que al final los datos, sin
una buena gestión de estos, no sirven de nada. Lo curioso de estas herramientas,
es que han crecido al mismo tiempo que, un concepto como el de la sostenibilidad,
ha cogido mucha fuerza en la sociedad. En mi opinión no ha sido simple casualidad,
y es que, aunque algunos otros factores como la búsqueda de mayor rendimiento económico
obviamente han sido factores determinantes en el desarrollo de estas
herramientas, el hecho de que estas herramientas ayuden a alcanzar otro
concepto muy importante para la sociedad actual, como es la sostenibilidad, ha
impulsado el interés de las organizaciones. Dos pájaros de un tiro, logran mayor
rendimiento económico a la vez que logran que su organización sea más
sostenible.

Un ejemplo que ejemplifica, valga la redundancia, todo lo que estoy comentando es el caso de los supermercados. El Business Intelligence puede ofrecer a los dirigentes de supermercados un grandísimo conocimiento. Para empezar, gracias al uso de reglas de asociación, los dirigentes de un establecimiento pueden saber qué productos están relacionados, y por ende, se venden en conjunto. Es especialmente conocido el caso de la compra de pañales de bebés y cerveza los viernes por la tarde [1]. También, las herramientas de BI les pueden ofrecer información de las variaciones en las ventas dependiendo de la época del año, o de algún evento especial como podría ser un festival de música que hace variar el tipo de ventas que se realizan esos días. Y aquí llegamos al punto clave respecto a la sostenibilidad de los supermercados, y es que, el mayor problema respecto a la sostenibilidad de estos establecimientos, es la cantidad de comida que se tiene que tirar a la basura porque no se vende. En concreto en España se tiran 7,7 millones de toneladas de alimentos al año [2]. Gracias a la información histórica de la que disponen las bases de datos de los supermercados, las herramientas BI pueden ofrecer conocimiento sobre qué cantidad de comida y qué productos en específico deben pedir los supermercados a los proveedores, dependiendo de la fecha. De este modo, los supermercados pueden tener exactamente la cantidad de un producto que prevén vender y, así, evitarían tener que tirar a la basura tantísima comida.

Aplicar herramientas de B.I. a los procesos de análisis y
gestión de la sostenibilidad, permite realmente poner en valor toda la
información recogida por la empresa. Además, puede contribuir eficazmente al
logro de los objetivos de negocio de la compañía.

Al final son herramientas que nos facilitan de manera rápida respuestas a interrogantes de nuestra organización, identifican métricas relevantes para el desarrollo del negocio y consiguen mayor eficiencia de los procesos productivos. Gracias a estos tres factores el BI facilita la sostenibilidad de las organizaciones, y es por ello que están íntimamente relacionados.

Referencias:

[1] https://www.information-management.com/news/data-mining-ndash-if-only-it-really-were-about-beer-and-diapers

[2] https://www.elmundo.es/sociedad/2016/06/28/57725079ca474104478b4627.html




Puliendo diamantes

Los datos cada vez cobran mayor relevancia. De hecho, se podría llegar a decir que los datos son el nuevo lenguaje que tienen que hablar los negocios hoy en dia. Los datos conducen a la comprensión y gracias a ello las organizaciones disponen de nuevas herramientas para poder tomar decisiones de negocio. 

Las personas creamos datos constantemente aunque no nos demos cuenta de ello. Ya no solo a través de las redes sociales, sino que estamos constantentemente recibiendo y enviando información. (Incluso cuando nuestros dispositivos están en estado de reposo)

La cantidad de datos que producimos cada día es realmente sorprendente. Cada día generamos aproximadamente 2,5 quintillones de bytes pero con el crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) esta cifra pronto quedará obsoleta. Sólo en los dos últimos años hemos generado el 90 por ciento de todos los datos generados a lo largo de la historia. [1]

De acuerdo a un análisis realizado por la consultora Domon durante el año 2018 [2], cada minuto se envían medio millón de tuits a través de la red y se reproducen aproximadamente 750.000 canciones de Spotify. Gestionar este volumen de datos resulta bastante complicado. 

La obtención de los datos y su preparación para el análisis es una de las tareas más tediosas a las que se enfrentan las organizaciones en la actualidad. Los analistas dedican mucho tiempo a buscar y reunir los datos adecuados. De hecho, por promedio, los analistas dedican entre el 60 y el 80 por ciento de su tiempo a la preparación de los datos en lugar del análisis. 

Además, todos lo datos no poseen el mismo valor ni presentan un formato adecuado. Es por ello que a la hora de analizar los mismos es necesario atender a un aspecto importante: la calidad

Pero… ¿qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos o “Data Quality”, en inglés, hace referencia a una percepción o una evaluación de la idoneidad de los datos para cumplir su propósito en un contexto dado. Esta puede estar determinada por factores como la exactitud, la integridad, la confiabilidad, la relevancia o cómo de actualizados se encuentran. [3]

De hecho, hacer uso de datos de baja calidad puede conllevar a la elaboración de informes erróneos o a estrategias mal planteadas. El daño económico provocado por estos problemas puede ir desde gastos adicionales o hasta multas por la elaboración de informes financieros inadecuados. 

Según datos de IBM [4], en el año 2016 el coste anual de los problemas generados por la mala calidad de los datos en Estados Unidos se situó alrededor de los 3,1 trillones de dólares. La razón por la cual los datos con poca calidad cuestan tanto es que estos en muchas ocasiones presentan errores y ante una fecha límite crítica, muchos trabajadores simplemente hacen correcciones ellos mismos para completar la tarea en cuestión.

En este mundo plagado de datos, lo importante no es solo tener una gran cantidad de datos, sino contar con datos de calidad que permitan llevar a cabo análisis exhaustivos con los que obtener los mejores beneficios. En un panorama saturado de datos como el  que tenemos actualmente, buscar datos de calidad resulta imprescindible. 

Debido a este fenómeno, incluso han comenzado a proliferar start-ups encargadas del procesamiento de los datos. Liberando así a las compañías de realizar estas arduas tareas. De hecho, disponer de datos de calidad resulta esencial a fin de poder realizar análisis correctos.

Puede que al principio los datos no parezcan relevantes pero puliendolos un poco pueden llegar a convertirse en diamantes. 

Referencias

[1] “How Much Data Do We Create Every Day? The Mind-Blowing Stats Everyone Should Read”, Forbes, consultado el 15 de enero de 2020, https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should-read/

[2] “Data Never Sleeps 6.0”, Domo, acceso el 15 de enero de 2020, https://www.domo.com/learn/data-never-sleeps-6

[3] “¿Qué es Data Quality y por qué es importante?”, Elternativa, acceso el 15 de enero de 2020, https://www.elternativa.com/blog/index.php/2019/04/03/que-es-data-quality-y-por-que-es-importante/

[4] “Bad data costs the US 3 trillion per year”, Harvard Business Review, acceso el 15 de enero de 2020, https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year




Metadatos como parte de la calidad del dato

Cuando Andrónico de Rodas tuvo que dar nombre a las obras de Aristóteles que precedían a aquellas relacionadas con el mundo físico se decantó por tá metá ta physiká, «lo que está después de la física». A día de hoy se conoce a esa rama de la filosofía como «metafísica».

Los metadatos son datos que describen otros datos. Normalmente se suele pensar en ellos como el equivalente a la metafísica: comentarios sobre aquello que, en el caso de los datos, contiene el valor que tanto le interesa al negocio. Sin embargo, al contrario que la ciencia y la filosofía que tienen ámbitos y un propósito claramente diferenciado, datos y metadatos están compuestos por los mismos bits y hacen referencia al mismo elemento.

Esto lleva a plantear la duda de si realmente está tan clara la diferencia entre ambos tipos de datos. Pensemos en el caso de una alta dentro de nuestra plataforma. Los campos que registra el usuario son claramente datos en su definición más pura. Pero qué ocurre con la fecha y hora de registro, ¿son o no son datos? Son datos que están directamente relacionados con otros y que, sin embargo, pueden ser explotados para saber en qué fechas hay más altas se podrían articular mejor las campañas publicitarias para llegar a más público. Que este ejemplo sirve como muestra del potencial de los metadatos como fuente de valor. Los metadatos siguen siendo, en cualquier caso, datos.

Pero los metadatos también tienen otra razón de ser mucho más clara: apoyar al dato original. Veamos cómo se aplican los metadatos a según distintos parámetros de calidad y por qué han de ser parte integral del diseño.

Completitud. Si tenemos en cuenta que los timestamps son la única herramienta de la que disponemos para crear series temporales, queda claro que gran parte de la información que se quiera visualizar va a tener que contener el instante de su creación.

Conformidad. En ocasiones, los metadatos pueden dar indicios que ayuden a ajustar datos con distintos formatos. Si sabemos que todos los datos de cierto origen tienen un formato ilegible, puede que se deba a que la codificación sea distinta, con lo que una transformación permitiría su aprovechamiento.

Consistencia. ¿Cómo se comprueba la consistencia de dos registros si no existe forma de saber que se refieren al mismo elemento? Los metadatos, cuando están bien diseñados, permiten hacer esa comprobación.

Precisión. Para saber si un dato es preciso sigue siendo necesario identificar el origen del mismo, cosa que unos metadatos bien diseñados permiten hacer de forma rápida.

Duplicación. Mediante los metadatos se puede comprobar si por alguna falla se están introduciendo los mismos datos repetidas veces debido a, por ejemplo, un error en la ingesta.

Integridad. Un dato que no se puede utilizar no tiene por qué diferenciarse a priori de datos válidos. No obstante, mediante metadatos se pueden detectar incongruencias que ayuden a subsanar esta situación.

Como última lanza a favor de los metadatos está la trazabilidad, un concepto que adquiere cada vez más relevancia. Uno de los focos calientes de la inteligencia artificial (parte fundamental de muchos sistemas de información) es la explicabilidad de las decisiones que se toman, tanto de cara a la organización como de cara al cliente final. Para los primeros es una fuente de incertidumbre, mientras que para los segundos se trata de una vulneración de su derecho a que la decisión se les sea explicada. Sin embargo, quizá sea la incertidumbre del auditor externo la que más claramente exponga la importancia de saber cuál ha sido la historia de los datos de la organización.

En conclusión, los metadatos no son añadidos que se les hacen a los datos y que de vez en cuando pueden ser útiles. Datos y metadatos son parte integral de los sistemas de información y como tal deben de estar presentes durante la fase de diseño con el fin de que la organización pueda extraer el máximo valor posible.




La importancia de fracasar pronto

Estamos en una sociedad que ante todo priman los éxitos y las apariencias, donde se toma como referente al que ha logrado generar una millonada creyendo que ha ido directo de 0 a 100. Esta idea la tenemos preconcebida al ver a alguien en una posición de poder, lo que no sabemos es cuál ha sido su recorrido, ni una fracción de lo que ha sufrido en realidad. 

La mayoría de personas tratan de seguir los erróneos pasos del triunfo, y ante la mínima situación crítica en la que están se derrumban. Pero, ¿Por qué?¿Cuál es la razón detrás de esto? Efectivamente, la educación. El sistema educativo, los padres, familiares, amigos, siempre han estado expectantes de qué cosas logras, y ante cualquier pifia se te echan encima, no siempre todos pero la gente en vez de apoyarte y tratar de ver que para la siguiente has aprendido, solo se centra en que has perdido una oportunidad. En mi opinión, no has perdido una oportunidad, sino que la has ganado, una oportunidad de empezar de nuevo, ya que en las primeras épocas de tu vida, sobre todo al empezar distintos periodos como los estudios obligatorios, formaciones, carreras o startups. Fracasar en algún aspecto en estas no significa que tu valor como alguien en la sociedad disminuya, como se suele escuchar comentarios como “ese es un fracasado, empezó con una tienda de ropa y le fue fatal y lo tuvo que dejar” . Este individuo tiene ahora la experiencia de cuales son los errores que cometió para así poder evitarlos en su siguiente negocio, incluso se pudo dar cuenta de que la tienda no era lo que él quería, sino que se quería dedicar al diseño de ropas. ¿Cuándo se ha convertido eso en negativo?

Al igual que siempre ha habido discriminación en muchísimos ámbitos, este es otro más. Nadie quiere trabajar con alguien que ha llevado a un negocio a pique, ni plantearse un proyecto conjunto, simplemente por el hecho de saber que anteriormente ese individuo ha cometido errores. Para saber expresamente que ha ocurrido, dialogar es la manera más efectiva para darte cuenta si esa situación lo ha cambiado o si la persona no ha aprendido en absoluto. Cómo manejar el fracaso no está dentro de todo el mundo, y si estas dispuesto a obtener el éxito en tu negocio, hay que rodearse de personas expertas en crear ese tipo de negocios, que hayan aprendido de una manera u otra a saber como se hace, y no ignorando lo que ha ido mal alegando que era culpa de otros y desentendiéndose del fracaso.

Por otra parte no hay que confundir el término fracasar con aprender siempre, ya que a veces uno puede intentar lo mismo una y otra vez esperando un distinto resultado, sin aprender de todas las veces que falla, a eso se le llama locura. El verdadero fracaso en estas situaciones es no aprender, no hacer caso de los indicadores que te han llevado a cerrar el negocio y abrir otro, implementar un plan que no da resultados y culpar a otros porque no se ha llevado a cabo de manera eficaz. Aun así, siempre hay personas que cambian de actitud y más tarde que pronto se dan cuenta de sus errores, esto sigue siendo una victoria tardía.

¿Por qué es mejor fracasar pronto? La respuesta es fácil, pronto en este caso tiene el significado de poder enmendar los errores, poder encaminar de nuevo aquello que no ha funcionado y aprender. Fracasar tarde puede ser un grave problema, debido a que si no hemos caído antes, no tenemos una actitud desarrollada ante los infortunios que nos puedan venir, recibiendo un impacto psicológico muy fuerte. Además, cuanto más tarde ocurra el fracaso, puede afectar a mayores dimensiones, como el rumbo de toda una empresa, sus empleados y socios. Si nunca has cometido un error, tampoco has podido aprender de él, y como nadie es perfecto en este mundo, la oportunidad de errar estará siempre presente. Es más, hasta las personas más ricas y poderosas cuentan en entrevistas que su camino ha estado lleno de fracasos y baches. La adaptabilidad es lo que les ha llevado a donde están, el saber que puede ocurrir, la previsión de eventos, los fracasos que han tenido los han llevado hasta ahí.




Multicanalidad vs Omnicanalidad

En este último post me gustaría hablar de dos conceptos que vimos este viernes en clase y que yo al menos, hasta ahora, no conocía: multicanalidad y omnicanalidad. Además, quiero aprovechar para reflexionar y relacionarlos con otra serie de tendencias tales como customer centricity o customer journey. Sin más dilación, ¡empecemos!

Antes de nada, definamos ambos términos. Multicanalidad (varios canales) y omnicanalidad (todos los canales) son palabras que hacen referencia al número o cantidad de canales que una empresa provee para las comunicaciones con sus clientes. Esto es, hablamos de multicanalidad u omnicanalidad si la empresa provee múltiples maneras al cliente para comunicarse con ella (teléfono, email, web, apps, redes sociales…). 

¿Cuál es la diferencia entonces entre ambos términos? ¿La omnicanalidad abarca todos los canales posibles? Pues no. Se habla de omnicanalidad y no de multicanalidad si la estrategia que se emplea para la gestión de las comunicaciones con los clientes obliga a presentar los canales ofrecidos de manera homogénea, unificada e integrada [1]. Dicho de otro modo, la omnicanalidad hace posible que los clientes consuman varios canales sin encontrar diferencias entre ellos a la hora de comprar, reclamar o realizar cualquier tipo de acción.

No me puede salir más barato comprar por internet que en la tienda, no me pueden atender diferente por redes sociales que por teléfono, no debería tener problema en devolver en un local o establecimiento algo que compré por internet. Y por supuesto, no me pueden obligar a comunicarme siempre por un canal. Por ejemplo, antes era muy habitual que si comprabas algo por internet, todas las gestiones o reclamaciones debías hacerlas por dicho canal, a pesar de que la empresa tuviera un local físico y un call center. En definitiva, la omnicanalidad es identificar al cliente de manera unívoca para ofrecerle los mismos servicios (cantidad, calidad, velocidad…) se comunique por donde se comunique [2].

Identificar al cliente en diferentes canales es primordial.

¿Se entiende la idea? ¿Sí? Pues ahora piensa lo difícil que puede ser esto para las empresas. Quizá sea relativamente sencillo proveer múltiples canales, pero gestionarlos como un todo no es trivial. Por un lado, se necesita coordinar todas las áreas que interactúen ya sea directa o indirectamente con el cliente [1] [2]. Por otro lado, la base tecnológica para poder hacer esto es considerable [2]. Hablamos de trazabilidad, integridad, disponibilidad… Jerga de informático, pero que no podemos pasar por alto.

No obstante, los beneficios son enormes. Mejora la experiencia de compra, aumenta los indicadores de fidelidad y satisfacción de clientes, permite conocer a estos últimos en mayor profundidad para luego soportar procesos de toma de decisiones (analytics)… Cualquier empresa seria debería tenerlo en cuenta.

Para finalizar, me gustaría destacar que el término omnicanalidad está intrínsecamente relacionado con el de customer centricity: poner al cliente en el centro. Si queremos ser omnicanales, sería oportuno considerar también el redireccionamiento de nuestra estrategia para alinear nuestros productos y servicios con las necesidades y demandas de nuestros clientes [3]. De poco sirve integrar y unificar todos nuestros canales de comunicación con el cliente, si los servicios que ofrecemos son torpes, complicados y no se adaptan a él.

Asimismo, deberíamos considerar también la experiencia de usuario, estudiando las etapas más críticas desde que el cliente conoce a nuestra empresa hasta que decide consumir y pagar por un producto o servicio (customer journey) [4]. Deberíamos saber cuándo debemos ponernos en contacto con él para hacerle una oferta o preguntarle si tiene alguna duda. Deberíamos considerar todos estos aspectos y diseñar nuestros servicios alrededor de nuestros clientes.

Y hasta aquí el último post. Ha sido un placer escribirlos. ¡Gracias!

[1] «¿Omnicanal? ¿Multicanal? Diferencias clave entre multicanalidad y omnicanalidad», innovan.do, acceso el 12 de enero de 2020, https://innovan.do/2017/04/12/omnicanal-multicanal-diferencias-clave-entre-multicanalidad-y-omnicanalidad/

[2] «La omnicanalidad: clave para las empresas y su relación con los clientes», Foro Consultores, acceso el 12 de enero de 2020, https://fococonsultores.es/omnicalidad-clave-para-las-empresas/

[3] «Customer centricity: los mejores clientes como centro de la estrategia de marketing», Think and Sell, acceso el 12 de enero de 2020, https://thinkandsell.com/blog/customer-centricity-los-mejores-clientes-como-centro-de-la-estrategia-de-marketing/

[4] «Customer Journey Map: Qué es y cómo crear uno», Doppler, acceso el 12 de enero de 2020, https://blog.fromdoppler.com/customer-journey-map-como-crear-uno/




Inteligencia Artificial en el Tercer Mundo

Vamos a empezar este 2020, como no, hablando nuevamente de
la inteligencia artificial. Es curioso como cada vez que se habla de tecnología
todas o casi todas las conversaciones acaban en los avances e implicaciones
éticas que puede traer esta tecnología consigo. Sin ir más lejos, en el último
debate realizado en clase el tema se fue desviando prácticamente a un tema en
específico, la inteligencia artificial.

Para la gente que me conoce, mi “fanatismo” por la
inteligencia artificial y los beneficios que creo que puede brindar a nuestra
sociedad son más que evidentes. En este artículo trataré de explicar el porque
de mi emoción por esta tecnología centrándome sobre todo en la medicina
oncológica y diagnósticos de enfermedades en general.

La inteligencia artificial es extremadamente buena en
encontrar patrones basándose en una inmensa cantidad de datos. En este campo,
técnicas como el deep learning sobresalen por sus notables resultados. Algo muy
interesante es que cada vez más gente puede aprender estas técnicas sin la
necesidad de tener unos estudios superiores y esto es gracias a la gran
comunidad libre que hay detrás. Un gran ejemplo de estas comunidades es la
organización libre y sin ánimo de lucro fast.ai. [1] Esta organización tiene
cursos muy bien estructurados y extensos de inteligencia artificial,
centrándose en el deep learning sobretodo, con los que una persona sin
experiencia puede pasar de cero a experto en cuestión de un par de años.

Este tipo de organizaciones y de comunidades libres, pueden
suponer un avance muy significativo en el desarrollo de esta tecnología. Además,
puede suponer una gran ayuda para los países en los que apenas tienen médicos
oncológicos. En Etiopía trabajan 4 oncólogos para 100 millones de habitantes y
en Nigeria solo cuentan con 40 oncólogos para sus 186 millones de habitantes.
[2] ¿Y si se creara un sistema basado en deep learning que pudiera diagnosticar
enfermedades como el cáncer con una precisión parecida o mejor que la de un
profesional?

Ya existen sistemas que igualan e incluso superan la
precisión de diagnóstico de expertos y estos sistemas podrían ser un gran apoyo
para los médicos que no sean expertos en oncología sobre todo en los países subdesarrollados.
[3]

Para concluir, me gustaría aclarar que creo que aún le queda
mucho que mejorar a esta tecnología y que en ningún caso estoy diciendo que la
inteligencia artificial debería de reemplazar a los médicos. Lo que intento
dejar claro es que hoy en día en casos extremos como los países subdesarrollados,
sistemas capaces de diagnosticar enfermedades podrían dar soporte a los médicos
fuera de su área de conocimiento y de esta manera poder salvar más vidas si
estas enfermedades se detectan precozmente.

Bibliografía

  1. “Fast.ai”, https://www.fast.ai/,
    consultado el 8 de enero del 2020
  2. “El cáncer en África”, http://www.info-farmacia.com/actualidad/desarrollo-y-conciencia-social/el-cancer-en-africa,
    consultado el 8 de enero del 2020
  3. “Un algoritmo de Google ya detecta el cáncer de
    pulmón al 99%”, https://www.redaccionmedica.com/secciones/oncologia-medica/un-algoritmo-de-google-ya-detecta-el-cancer-de-pulmon-al-99–8980,
    consultado el 8 de enero del 2020




Algunas reflexiones sobre el avance tecnológico

Hace unas semanas, durante un debate en clase, se plantearon ciertos dilemas que está generando la nueva revolución tecnológica que estamos viviendo. Durante estos últimos días he estado reflexionando sobre el tema y he decidido utilizar estas reflexiones para realizar este artículo.

Para empezar, sí, como habéis leído me refiero al avance tecnológico que estamos viviendo como la “nueva” revolución tecnológica y no como “la” revolución tecnológica. Y es que revoluciones tecnológicas han existido durante toda la existencia de la humanidad. Desde la revolución neolítica adaptándose a la vida sedentaria que ofrecía la agricultura, pasando por la creación de la imprenta o la revolución industrial, hasta llegar a nuestros días con lo que podríamos llamar la revolución de la computación. Me parece que se está utilizando el concepto de revolución tecnológica de forma incorrecta y peyorativa para precisamente dar la sensación a la sociedad de que los avances tecnológicos nos suponen mayores amenazas que beneficios ,y que por ello debe frenarse ese avance. Esto desde mi punto de vista resulta bastante absurdo, puesto que, el avance tecnológico es imparable. Los humanos somos así. Nuestra curiosidad siempre nos llevará a querer saber más y a realizar nuevos avances. De hecho, hemos alcanzado un ritmo de avance a nivel mundial, que nos hace vivir en una “revolución tecnológica” constante.

Como habréis podido
intuir del anterior párrafo, mi posición respecto a los posibles problemas que
pueda generar los presentes y futuros avances tecnológicos, es totalmente
positiva, de hecho, lo veo como una situación de grandes oportunidades.

La mayor crítica al avance tecnológico que estamos viviendo hoy en día viene respecto a los puestos de trabajo que las tecnologías vienen a reemplazar. Es obvio que nuevos avances, por ejemplo, muchos relacionados con la inteligencia artificial, acaban reemplazando a gente en puestos de trabajo que más o menos se logran automatizar. Pero precisamente el proceso de creación de esas IA-s ha generado nuevos puestos de trabajo y el mantenimiento y mejora de esas IA-s también genera nuevos puestos. Además, la automatización de algunos procesos, permite y motiva a la gente a buscar nuevos modelos de negocio y nuevos avances que generen nuevos puestos de trabajo que nunca nos podríamos haber imaginado que existiesen. Asimismo, me da la sensación de que la gente piensa que según se desarrolla algún tipo de tecnología nueva, ésta se implanta rápidamente en las empresas y que por ello en muy poco tiempo se perderán muchísimos puestos de trabajo. Nada más lejos de la realidad. Adaptar ciertas tecnologías como podría ser la inteligencia artificial al negocio de una empresa supone un enorme esfuerzo en tiempo y recursos. Incluso algunos sobrestiman estas tecnologías y les otorgan facultades de las que carecen. La imagen que adjunto a continuación, aunque de forma extrema, refleja perfectamente a lo que me refiero. 

Un punto crucial en este
debate y que muchas veces se pasa por alto, son los beneficios sociales que
obtendremos de estos avances. La tecnología permite crear nuevos servicios que
pueden ofrecerse a través de empresas o del estado, que nos facilitan nuestra
vida y en el ámbito médico incluso logra mantenernos con vida. Son precisamente
estas mejoras las que suelen impulsar a los investigadores a querer seguir
investigando más y más. La automatización de procesos, que hasta ahora
realizaban exclusivamente humanos, permitirá aumentar mucho la productividad,
respecto a este hecho, la gente suele argumentar que es un desastre porque
dejará a mucha gente sin trabajo. Yo prefiero verlo desde otro punto de vista.
El aumento de la productividad, al igual que ocurrió en la revolución
industrial, permitirá reducir las horas de una jornada laboral, lo cual nos
permitirá conciliar mejor nuestra vida personal con nuestra vida laboral.
Además, los aumentos de productividad en una economía libre, generan la
reducción de costes de los productos y de este modo que un mayor número de
gente pueda acceder a ellos.

Por último, quiero
comentar que, a nivel regulatorio, los políticos ya están comprobando lo
complicado que es crear regulaciones que defiendan a sus ciudadanos y que, al
mismo tiempo, no ralentice la implantación de esas tecnologías. En mi opinión,
si deciden ser demasiado restrictivos con la implantación de estas tecnologías,
solo lograrán posponer un hecho que ocurrirá tarde o temprano, y encima, harán
que las empresas de su país pierdan productividad respecto al resto de empresas
a nivel internacional. 

Espero que este artículo
os haya ayudado a ver otro punto de vista de la revolución tecnológica. Un
saludo a todos los lectores.




La pescadilla que se muerde la cola

Después de un mes hablando de temas relacionados con los Sistemas de Información (SSII) y un debate más ético que técnico sobre los límites de la tecnología, me surge una reflexión.

Cuando vamos a un hotel, como consumidores del servicio y clientes del local, nos gusta recibir un servicio personalizado y ajustado a nuestras necesidades. Sería todo un detalle por parte del hotel que si tuviésemos una necesidad o un incidente con cualquier cosa, lo resolviesen sin necesidad de comentárselo. Por ejemplo: pido un café en la cafetería, se me cae cuando le echo azúcar y el camarero me trae otro porque ha estado atento y ha visto que se me caía. Podríamos decir que el camarero dispone de información que yo no le he proporcionado, o al menos explícitamente. Pero, sin embargo, resulta agradable que me traiga otro café.

https://www.universidades.com.pa/blog/privacidad-en-el-trabajo-donde-esta-el-limite

Algo parecido ocurre con los SSII. Estos sistemas cuentan con información nuestra en relación con las interacciones que hacemos con los sistemas relacionados a ellos. Por tanto, sin que nosotros seamos conscientes (e incluso haya veces que ni sepamos que esa información es almacenada) los sistemas guardan las veces que pinchamos en el enlace que nos lleva a la tienda, las compras que hacemos con tarjeta, las que hacemos por internet, las veces que abrimos un email comercial, las veces que compramos en épocas de rebajas/promociones, … Y estos son sólo ejemplos de una información que podríamos considerar como podo importante o irrelevante. De hecho, quizás hasta nos interese que lo sepan para recibir un servicio más apropiado para nosotros.

Puede que nos resulte extraño, a estas alturas del desarrollo tecnológico, que una página nos mostrase artículos que nos sean irrelevantes (unas tijeras para podar los setos cuando no tienes jardín, unos audífonos cuando tienes 23 años, una pluma estilográfica en pleno salto del papel al ordenador, …). Pero hay ocasiones en las que nos asustamos de las recomendaciones TAN personalizadas que recibimos.

Porque es alarmante que si estoy hablando con un amigo de hacer un viaje a Asturias las próximas vacaciones, la próxima vez que entro al navegador de mi teléfono el primer anuncio que me encuentro sea «Autobuses a Asturias por 20 €». Esto también es información con la que cuenta el sistema encargado de recomendárnoslo, pero no hemos sido conscientes de que proporcionábamos esa información que se ha registrado a través del micrófono de nuestro móvil.

¿Hasta qué punto estamos dispuestos a dar información a las empresas y SSII con tal de recibir un servicio personalizado? ¿Cuánto de conscientes somos sobre la información con la que cuentan? Es un problema no controlar la privacidad y más aún si la información que se recoge es susceptible de ser vendida a terceros sin saber el uso que pueden hacer de ella. Por ejemplo, no sé ni en cuántas páginas web he registrado mi domicilio para comprar entradas de conciertos. A saber cuánta gente dispone la información de dónde vivo.

Si en algún momento deciden que quieren visitarme, por lo menos que vengan en el horario en el que estoy en casa. Aunque supongo que eso también lo sabrán…




Un fiasco de siete años y 500.000.000€

La transformación digital es algo a lo que toda gran empresa de cierto tamaño ha de enfrentarse. Cuando se habla de la implantación de sistemas de información empresarial se suele tomar como un camino hacia delante que, con más o menos obstáculos, mejora la situación de una organización. Los fracasos son poco más que una nota a pie de página, pero considero interesante conocer por qué algunos gigantes fallaron. De los errores se aprende incluso sin son ajenos. En este post expondré un caso en el que el resultado no fue el esperado: cuando Lidl trató de implementar SAP.

Elwis: la travesía en el desierto de Lidl

Actualmente, Lidl tiene unos 10.000 establecimientos distribuidos a lo largo de casi 30 países. Las compras diarias se cuentan por millones, hay cambios continuos en la plantilla y la logística se complica año a año tanto por la expansión en nuevos mercados como por la venta por internet. Con estas cifras, es evidente que la adopción de un sistema de información moderno fuera una de las prioridades de la dirección. En 2011 se lanzó el proyecto Elwis para implantar SAP como solución a los retos mencionados. Siete años y 500 millones de euros después, la cadena alemana decidió abandonarlo para volver al sistema a medida que utilizaban desde hace décadas al que ahora deberán adaptar a los nuevos tiempos con un retraso de casi una década respecto a la competencia[1].

La empresa, como era de esperar, no ha dado muchos detalles y se ha limitado a declarar que el problema no viene de SAP (con quien sigue contando para otros proyectos), sino que el despliegue de este sistema se ha alargado más de lo esperado y ha acabado haciendo complejo lo que tenía que simplificar. El resto es mera especulación. Ni siquiera la cifra está confirmada (aunque se dé por cierta en la mayor parte de noticias). Aun siendo medias verdades y rumores, pueden dar ideas sobre qué riesgos se perciben desde el exterior.

El estándar frente al «es que nosotros siempre lo hemos hecho así»

Los SIE pueden «adoptarse» o «adaptarse». En el primer caso, la organización que desea aprovechar las ventajas del sistema modifica sus procesos para que puedan pasar a ser controlados por este. Cuando se adapta, el sistema ha de tomar todas las particularidades del proceso, pero el cómo funcionaba la organización se mantiene. El segundo caso es, según los críticos, un desarrollo a medida con licencia millonaria de por medio y lo que aparentemente le ocurrió a Lidl[2].

Cuando SAP trató de implantar su solución para ventas al por menor, sugirió al supermercado que almacenase los precios de venta al público (el estándar de su plataforma) en vez de los precios de compra que utilizaban en aquel momento. Como el cliente siempre lleva la razón, a los consultores no les quedó otra que adaptar el software a los requisitos dados, causando retrasos, incremento del coste y una reducción de la eficiencia. Además de ser un quebradero de cabeza para los desarrolladores, también significó que las expectativas de Lidl no se viesen cumplidas.

Una plan sin plazos cumplidos

En verano de 2016, SAP anunció que las 10.000 tiendas iban a ser capaces de comunicarse entre ellas gracias a SAP HANA[3]. Que un proyecto de estas características tarde cinco años en salir del periodo de pruebas parece implicar algún tipo de retraso. Si, tal y como se especula, las expectativas de Lidl eran de tener el sistema en funcionamiento en un par de años, el coste tuvo que aumentar considerablemente durante ese periodo sin que se percibiesen las mejoras esperadas. En tal caso, el tono triunfal de la nota de SAP[4] un año antes no parece estar muy cerca de la realidad.

Cuando los plazos no se cumplen comienza a crecer la desconfianza entre las partes. Desde Lidl se acusó a KPS, la consultora, de ser lenta. KPS, por el contrario, se quejó de que los el tiempo dado era insuficiente (aunque afirman que durante las pruebas lograron adecuarse a él). Este duelo de relatos y culpas provoca que se vea a quien debería de tener los mismos intereses como una carga y no el mayor apoyo a la hora de hacer tu trabajo.

En conclusión

Es normal, e incluso necesario, replantearse la estrategia según avanza el proyecto. Ningún plan aguanta sin cambios una vez llega al mundo real. Sabiendo que lograr una mejor integración entre los procesos era visto como uno de los grandes objetivos de Lidl para esta década, cabría preguntarse por qué no se reaccionó a tiempo. Quizá el plan tuvo solo en cuenta la tecnología y no las necesidades o quizá fue una falta de comunicación entre actores internos y externos. En los próximos años Lidl tendrá que trabajar sobre su antiguo sistema. Muchos de los retos a los que se enfrenten serán similares a los que llevaron el proyecto Elwis al fracaso. Si algo se puede extraer de este error millonario es la experiencia requerida para no volver cometerlo.

Bibliografía

[1] Nerea Bilbao, «Lidl cancela un contrato de 500 millones de euros con SAP», Computer World, accedido el 29 de noviembre de 2019, https://www.computerworld.es/negocio/lidl-cancela-un-contrato-de-500-millones-de-euros-con-sap

[2] Florian Kolf y Christof Kerkmann, «Lidl software disaster another example of Germany’s digital failure», Handelsblatt Today, accedido el 29 de noviembre de 2019, https://www.handelsblatt.com/today/companies/programmed-for-disaster-lidl-software-disaster-another-example-of-germanys-digital-failure/23582902.html?ticket=ST-46757687-dquGhX1c7BKMzAIOvCmi-ap4

[3] Laura Quelle, «Lidl ya puede intercambiar datos en tiempo real entre sus 10.000 tiendas y su central», Ecommerce News, accedido el 29 de noviembre de 2019, https://ecommerce-news.es/lidl-ya-puede-intercambiar-datos-tiempo-real-10-000-tiendas-centrall-45860

[4] SAP News, «SAP HANA simplifica la gestión empresarial de Lidl», SAP, accedido el 29 de noviembre de 2019, https://news.sap.com/spain/2015/07/sap-hana-simplifica-la-gestion-empresarial-de-lidl/