10 Abr

Empoderar al empleado

Marta Muñoz Méndez-Villamil

Directora de Análisis y Operaciones de IDC

La transformación pasa, inevitablemente, por la digitalización y el uso de la tecnología para obtener, entre otras cosas, ventajas competitivas. En 2020, el 45% de los CIO a nivel global centrará su atención en generar negocio a través de iniciativas digitales. Estas iniciativas podrán estar encaminadas a identificar nuevas líneas de ingresos o a mejorar y hacer más eficientes aquellas ya existentes.

IDC identifica cinco pilares clave en este proceso de transformación:

  • La omniexperiencia del cliente y del canal. La venta de productos y soluciones en un entorno digital requiere unas habilidades, tanto personales como tecnológicas, diferentes. Es necesario entender tanto las nuevas soluciones como el impacto que puedan llegar a tener en el cliente.
  • La información y los datos. Menos del 2% de los datos corporativos son accionables en la actualidad, algo sorprendente si pensamos que el dato pasará a ser uno de los activos principales de las empresas. En España, en 2016, tan solo el 16% de las corporaciones utilizaban big data y analítica de datos para buscar nuevos modelos e identificar posibles mejoras en el negocio. En 2018, IDC estima que esta cifra alcanzará un 36%.
  • El modelo operativo, con la incorporación de metodologías ágiles y DevOps, entre otros. También es importante la incorporación de capacidades cognitivas, robótica o inteligencia artificial, en la que IDC estima que se apoyarán el 40% de las iniciativas de transformación digital y el 100% de las de IoT en Europa en 2020.
  • El liderazgo interno y externo. Los equipos directivos deben ser ejemplo del uso de nuevas herramientas, transmitiendo la visión de lo que la tecnología puede aportar a la empresa y al empleado. La colaboración de distintas líneas de negocio en proyectos de tecnología cobra cada vez más relevancia: en 2016, el 56% de las iniciativas de transformación digital en España estaban colideradas por departamentos de sistemas y líneas de negocio. IDC espera que esta cifra alcance el 75% en 2018. Por último, también son importantes las relaciones con partners y socios que puedan aportar valor en el proceso de transformación y ayudar a alcanzar objetivos más allá del entorno tradicional.
  • El puesto de trabajo (equipos, dispositivos, entorno de oficina, espacios, etc.). Debe englobar también la identificación y gestión del talento (tanto interno como externo), así como la optimización del trabajo; por otro lado, debe facilitar una cultura digital que impulse esa transición, evitando que se creen silos o grupúsculos aislados.

Aportar valor

Si la incorporación de técnicas basadas en la inteligencia artificial o la robótica en el tejido corporativo es inevitable, quizá el planteamiento (de la empresa y del individuo) debería enfocarse a cómo adaptarse y trabajar junto a estas nuevas tecnologías. No se trata de si un robot puede robar el puesto de trabajo, sino de cómo ayudar a los empleados a trabajar con él, entender el software que lo gestiona, identificar qué información es más válida para el negocio, dónde podemos aportar valor como individuos e, incluso, identificar áreas en las que el robot pueda hacer más eficiente nuestro trabajo.

En la identificación y atracción de talento externo, y en la gestión y retención del interno, hay una serie de puntos que es necesario destacar:

  • Formación. ¿Cuántos de nosotros desechamos una solución tecnológica por falta de formación? Hablamos de herramientas como la videoconferencia o la compartición y modificación en tiempo real de documentos.
  • Talento interno como modelo. Resulta determinante identificar el talento digital existente dentro de la empresa para que actúe como líder, guía o modelo. La importancia radica en conseguir que anime a otros individuos y grupos al poner de manifiesto sus beneficios.
  • Integración y colaboración. La creación de grupos aislados de negocio digital junto a departamentos tradicionales (legacy) para hacer frente a la demanda actual puede funcionar en el corto plazo, pero hay que asegurar que esta separación no se perpetúe en el tiempo. La integración del talento digital en el modelo tradicional es clave para la supervivencia y el éxito de la empresa, así como para el ROI en cualquier proyecto tecnológico o de innovación.
  • Adecuación del puesto de trabajo. Los equipos, la conectividad, las herramientas o la seguridad son claves para que los empleados alcancen mejoras de productividad y agilicen su capacidad de respuesta. Para las nuevas generaciones, garantizar un puesto de trabajo adecuado puede actuar como un factor importante para atraer talento.
  • Trabajo flexible. En 2016, la fuerza de trabajo móvil en España alcanzó los 8,7 millones de trabajadores y llegará a 14 millones en 2020, lo que implica que un 70% de los trabajadores lo serán en movilidad. Un 64% de las empresas con políticas de trabajo flexible en España considera que hasta un 10% del tiempo que ahorran sus empleados en viajar a la oficina  ahora lo dedican a trabajar.

Un 61% de estas empresas considera que ha habido aumentos de productividad y un 78% considera que la productividad de aquellos que hacen uso del trabajo flexible es mayor que la de otros empleados. Entre otros beneficios, la retención de personal al implantar políticas de trabajo flexible ha aumentado positivamente en un 62% de los casos, facilitando la labor para retener a toda la plantilla, pero, en particular, a aquellos empleados que generan mayor valor y aportan mayor talento.

Sin embargo, en España, un 31% de las empresas indica que los empleados no pueden trabajar desde casa porque los equipos de dirección no creen en ello, aun cuando —en teoría— existan políticas de trabajo flexible.

Este último punto pone de manifiesto el largo camino que aún queda por recorrer con respecto al cambio cultural corporativo, necesario para garantizar la implantación de políticas de trabajo flexible reales en España, que sirvan como incentivo a la gestión y retención de talento.

Otros factores

Existen, además, otros factores importantes que se han de tener en cuenta en este ámbito, tales como la involucración necesaria de los departamentos de recursos humanos en el proceso; la existencia tanto de evaluaciones de desempeño que hagan una valoración continuada del empleado como de técnicas de medición del compromiso laboral; la disponibilidad de entornos (físicos y virtuales) de colaboración que promuevan la innovación (algo tan importante estos días) o la existencia de una cultura corporativa que premie el talento.

En cualquier caso, la capacidad de escuchar, de proveer feedback constructivo, de ayudar a todos los empleados a desarrollarse en la empresa y de encontrar nuevas oportunidades que ayuden a construir una carrera en los nuevos entornos digitales son aspectos clave en la gestión y retención de ese talento. 

Y por supuesto, la confianza en uno mismo, en la capacidad de desarrollo, de aprendizaje, de enfrentarse a nuevos retos actúa como acelerador de esa gestión y retención de talento.

06 Feb

La Influencia de los sistemas cognitivos en la empresa

Ricardo Malhado

Senior Research Analyst

IDC España

 

En el futurista 2019 de la película Blade Runner, el personaje interpretado por Harrison Ford, Rick Deckard, persigue a robots que casi no se distinguen de los seres humanos (e incluso a algunos que ni siquiera saben que son robots, juzgándose humanos). A pesar de que en 2017 estamos lejos de ser incapaces de distinguir un robot de un ser humano, estamos entrando en la era de los Sistemas Cognitivos / Inteligencia Artificial que forman el núcleo de razonamiento de los robots que Rick Deckard perseguía en Blade Runner. Estamos entrando en un período de profundo cambio en la economía, la industria y la sociedad. Y si necesitamos evidencias, basta ver que algunos de los gigantes de la tecnología (Amazon, Google, IBM, Microsoft, Salesforce) han anunciado o lanzado recientemente productos de Inteligencia Artificial y que están enfocando sus esfuerzos en la construcción de un mundo en el que la computación es ubicua y está disponible para cualquier persona o entidad (potenciando el uso de interfaces naturales como, por ejemplo, el lenguaje).

¿Qué son los Sistemas Cognitivos / IA?

Los sistemas de computación cognitiva / IA son sistemas de autoaprendizaje y razonamiento que pueden enriquecer o reemplazar la toma de decisiones en situaciones complejas, que involucran volúmenes de información muy altos y / o incertidumbre. Son adaptativos, iterativos y contextuales, y hacen que una nueva clase de problemas sea computable. Aprenden mientras operan. Una cualidad verdaderamente humana…

Una de las tecnologías fundamentales en los sistemas cognitivos es machine learning – o aprendizaje automático. Consiste en un conjunto de técnicas matemáticas y estadísticas que permiten a los algoritmos mejorar en tareas (de clasificación, por ejemplo) con experiencia – es decir, con cada vez más datos. En muchos casos, esto no es más que solucionar un problema de optimización numérica. ¿Por qué son relevantes los Sistemas Cognitivos / IA? Muchas empresas de Software ya empezaron a añadir funcionalidades cognitivas/IA a sus productos para ofrecer capacidades de predicción, asistencia y recomendaciones. Desde IDC, estimamos que capacidades cognitivas basadas en machine learning o en técnicas más amplias vengan a ser implementadas en las próximas versiones de los paquetes de software empresarial, incluyendo todas las soluciones de business analytics. De hecho, en 2018, el 75% del desarrollo empresarial y de los vendors de software incluirá funcionalidades cognitivas.

La novedad está en el hecho de que estas funcionalidades no estarán disponibles solamente para los científicos de datos que desarrollan nuevos modelos analíticos, sino más bien para todos los demás usuarios de las diferentes áreas de negocio – experiencia del cliente, cadena de suministro, colaboración, recursos humanos u otras aplicaciones.

Teniendo en cuenta las tendencias actuales de I + D en la industria del software, esperamos que esta “nueva inteligencia” esté disponible para cualquier empresa que tenga previsto actualizar sus aplicaciones durante los próximos tres años.

Otro de los drivers más fuertes de la utilización de capacidades cognitivas o de machine learning es Internet de las Cosas. Así que, para 2020, el 100% de los esfuerzos efectivos de IoT contará con el apoyo de modelos de machine learning creados en data lakes, marts y content stores. La importancia del mercado global de los sistemas cognitivos es tal que en 2020 el mercado mundial de sistemas cognitivos/ IA tendrá el valor de 47 mil millones de dólares, suponiendo un crecimiento anual compuesto (CAGR 2016-2020) de un 56% – una cifra que bien muestra el desarrollo y la presencia que estos sistemas tendrán en los próximos años.

¿Cómo van a influir los sistemas cognitivos en las empresas?

Desde un punto de vista conceptual genérico, hay dos grandes beneficios asociados a la utilización de sistemas cognitivos en las empresas: 1) la racionalización y automatización de procesos, 2) el enriquecimiento de procesos, productos y servicios.

Desde el punto de vista de los casos de uso, los sistemas cognitivos tienen aplicación en cualquier industria y área funcional. Efectivamente, se basan en el reconocimiento de patrones a partir del procesamiento de un gran conjunto de datos a una escala que está más allá de la capacidad humana, con lo que se pueden aplicar en muchos dominios – como, por ejemplo, análisis e investigación de fraudes, recomendación y automatización de procesos de venta, sistemas de investigación y recomendación de gestión de calidad, agentes de servicio automatizados, sistemas automatizados de inteligencia y prevención de amenazas, sistemas de búsqueda y acceso a contenidos, etc.

Tomemos como ejemplo detallado el sourcing y procurement; en particular, el proceso de source to settle. Típicamente, el 20% de la inversión se concentra en el 80% de los proveedores. Hay muchas transacciones, pero el valor monetario total de cada uno es bajo en comparación con el total y hay muchos proveedores potenciales para los bienes, por lo que el riesgo de oferta es también bajo. La automatización del proceso final (desde el aprovisionamiento hasta la contratación) para estas transacciones rutinarias de bajo riesgo (a través de la aplicación del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural) libera personal cualificado para concentrarse en la inversión y proveedores con mayor riesgo de suministro y coste financiero, así como en la gestión de las relaciones con los proveedores más críticos. Y para estos procesos menos rutinarios, el aprendizaje automático aumenta el proceso de sourcing mediante el monitoreo de señales que podrían conducir a una interrupción del suministro, asesorando al personal sobre las acciones correctivas disponibles y alternativas. Todo el proceso (tanto rutinario como no rutinario) se implementa a través de una combinación de automatización y enriquecimiento. Todo esto significa otra cosa: que uno de los grandes impactos de los sistemas cognitivos está en la fuerza de trabajo. Ellos van a cambiar la fuerza de trabajo de las empresas. Ya no sorprende a nadie la predicción de que la fuerza de trabajo del futuro será compuesta no solo por humanos, sino también por agentes virtuales…

¿Qué deberían estar haciendo las empresas en torno al tema Sistemas Cognitivos / IA?

Existen varios modelos de utilización de capacidades cognitivas en las empresas:

1) Agentes cognitivos dedicados que pueden ser involucrados en varios procesos de la empresa

2) Funcionalidades embebidas en el software empresarial

3) Plataformas de servicios (típicamente consumidos a través de la nube).

Queda claro que cualquiera que sea la combinación o arquitectura seleccionada por cada empresa, esta implicará una revisión de sus procesos. El TI y el negocio tendrán que trabajar conjuntamente para evaluar el valor de la nueva inteligencia proporcionada por el software e identificar los casos de implementación prioritaria. Además, las empresas deberían estar buscando a sus proveedores de tecnología para ver cómo las capacidades cognitivas / IA están siendo incluidas en los roadmaps de productos y cómo podrán hacer uso de dichas capacidades. Y los departamentos de TI deberán estar aprendiendo sobre las diversas plataformas de software cognitivo / AI disponibles y comenzar a probar algunas nuevas aplicaciones en ellos. Algunas de estas plataformas son gratuitas para uso en desarrollo. Las organizaciones de TI necesitan crear experiencia interna en estas áreas junto con la ciencia de datos y Big Data.
“I’m not in the business… I am the business”, decía un Android en Blade Runner… Será, por cierto, fascinante ver el desarrollo masivo de soluciones, así como analizar y ayudar a la evolución de proveedores y empresas bajo el signo de las capacidades cognitivas, al mismo tiempo que será desafiante dar respuestas adecuadas al reto de la transformación de la fuerza de trabajo.

Y esto es solamente el comienzo.

02 Feb

Infraestructuras modernas y ágiles: la gestión del Cloud híbrido

Juan García Morgado

Senior Research Analyst IDC

En los próximos años, los equipos de TI adoptarán arquitecturas de infraestructura híbrida en la nube e incorporarán diversidad de servicios IaaS y PaaS, junto a plataformas propietarias e infraestructuras de cloud privado, soportando un amplio espectro de que habrán de soportar en producción. Se espera que muchas organizaciones se suscriban a servicios cloud públicos para resolver necesidades de trabajo específicas, mientras continúan ejecutando aplicaciones legacy en centros de datos tradicionales.

 

La inversión en tecnologías cloud es una de las principales iniciativas de cualquier empresa que esté inmersa en la transformación digital. La nube es un elemento esencial a la hora de construir una infraestructura moderna y ágil. IDC cree que en los próximos tres años:

  • Más del 65% de las empresas implantarán arquitecturas cloud híbridas que abarcarán múltiples servicios en la nube aparte de la infraestructura propietaria, cloud y no cloud.
  • Más del 60% de las empresas suscribirán más de diez servicios cloud SaaS, Paas e IaaS diferentes.
  • Una aproximación a la gestión efectiva del cloud híbrido es crítica para las empresas que esperen obtener un valor diferencial en este tipo de estrategias.

 

Para la optimización del uso de la nube en la transformación digital, IDC recomienda una serie de acciones.

 

Redefinir las arquitecturas de cloud híbridas. El éxito de la transformación digital y la nube dependerá de la habilidad para construir soluciones híbridas eficientes, que permitan la interconexión, integración e interoperabilidad entre todos los tipos de servicios cloud y sistemas legacy, proporcionando agilidad en el aprovisionamiento de recursos y coherencia de los datos.

 

Integración de arquitecturas de datos como servicio. La habilidad para la innovación está directamente relacionada con la capacidad para acceder a los datos relevantes.

 

Gestión de comunidades de desarrollo. Los desarrolladores proporcionan a los usuarios servicios y experiencias multicanales basados principalmente en la web. La gran mayoría de dichas aplicaciones tendrán que acceder a servicios tipo API, que se basarán en infraestructura tanto pública como privada. El desarrollo de aplicaciones de acuerdo con los estándares cloud de la industria es fundamental para el éxito de la transformación digital de las empresas.

 

Entornos mixtos

 

Cada organización tomará sus propias decisiones acerca de dónde quiere ejecutar los servicios web, la analítica u otras aplicaciones. Las nuevas aplicaciones, con una arquitectura diseñada para poder ejecutarse en un entorno altamente virtualizado y automatizado, se desplegarán utilizando diferentes modelos más allá del despliegue de las aplicaciones tradicionales. El ritmo al cual una organización desarrolla sus arquitecturas de aplicación variará considerablemente; no obstante, IDC espera que la mayoría de las grandes empresas continúen en entornos mixtos de carga de trabajo durante los próximos años.

 

Históricamente, cada generación tecnológica se ha gestionado usando un solo conjunto de herramientas de configuración, aprovisionamiento, monitorización, planificación y actualización, diseñadas específicamente para el producto o servicio en particular. En muchas organizaciones, es normal ver configuraciones y herramientas distintas para servidores físicos, servidores virtuales, almacenamiento, equipamiento de red, aplicaciones… Esta aproximación ha sido efectiva en etapas anteriores a la nube, cuando las aplicaciones e infraestructuras eran relativamente estáticas y cambiaban poco. En la actualidad, este modo de gestión resulta poco eficiente, ya que el entorno es muy diferente y cambia con mucha rapidez.

 

En la era de la nube, las empresas debían facilitar a los usuarios y sus departamentos accesos a los recursos en modo autoservicio. En la era de “TI-como-servicio definida por software”, los usuarios y los desarrolladores de aplicaciones no deberían preocuparse por la infraestructura y el middleware que sustenta los requerimientos de servicio; simplemente necesitarán pedir y activar los servicios rápidamente. Las plataformas de orquestación y las herramientas de configuración automáticas proporcionarán los servicios de forma rápida y transparente, independientemente de si la infraestructura reside en un datacenter público o privado.

 

 

El resultado será un ahorro de costes y mejoras de agilidad de entre un 25% y un 50%

 

Automatización y estandarización

 

La aproximación a un entorno automatizado y estandarizado de cloud híbrido proporciona una serie de beneficios:

  • Optimización de recursos y costes a partir de una mejor gestión del aprovisionamiento y soporte de la infraestructura cloud, facilitando la migración automática de cargas de trabajo y el dimensionamiento de recursos.
  • La productividad del usuario final mejora debido al aprovisionamiento, actualización y soporte de la infraestructura cloud.
  • Mejora consistente del rendimiento de las aplicaciones debido a la monitorización y herramientas de análisis que permiten averiguar rápidamente la causa de los problemas y reducen el impacto en la experiencia de usuario.
  • Optimización de costes, gestión de riesgos, gobierno de TI y cumplimiento normativo.
  • Los estándares de gestión automatizada son críticos a la hora de afrontar entornos de cloud híbrido. Algunas recomendaciones y buenas prácticas para habilitar la portabilidad y el rendimiento consistente de las cargas de trabajo en infraestructuras de cloud público y privado serían:
  • Adoptar un proceso centralizado que defina los requisitos y prioridades para las aplicaciones y cargas de trabajo. En los entornos de cloud híbridos, TI se proporciona como servicios soportados por las herramientas.
  • Crear un roadmap abierto y unificado de herramientas que abarque la gestión de los recursos de cloud público, privado y aplicaciones tradicionales.
  • Planificar una transición a largo plazo de las herramientas de gestión de las aplicaciones tradicionales que contemple la unificación de operaciones entre sistemas físicos, virtuales y en cloud.
  • Proporcionar formación adecuada a los recursos de TI para dar operación y soporte con una visión integral de todos los sistemas. Revisar las necesidades de formación actuales y futuras, y actualizar los procedimientos internos para hacerlos más estándar y repetibles en toda la gama de arquitecturas de la organización.
  • Adquirir un compromiso entre los departamentos de TI y las distintas unidades de negocio para proporcionar definiciones comunes de servicios, configuraciones, SLA de rendimiento y requisitos de normativa y seguridad.

 

Conclusión

 

Esperamos un crecimiento de empresas que hagan del desarrollo de la gestión de arquitecturas de cloud híbrido una prioridad en los próximos años. Esta tarea estará apoyada por la disponibilidad de un amplio abanico de estándares, soluciones de automatización y ofertas de gestión integral de aplicaciones y cargas de trabajo que puedan optimizar de igual forma los recursos de infraestructura cloud privado y público.

 

La plena implementación de políticas de gestión de cloud híbrido tardará varios años en realizarse, puesto que la infraestructura, conocimientos y prioridades de negocio evolucionarán. Las empresas deberán adquirir acuerdos conjuntos entre los distintos departamentos para desplegar de forma gradual los procesos, herramientas de gestión y sistemas de información. Las organizaciones que apliquen estas políticas tendrán un ahorro de costes y mejoras de agilidad de negocio de entre un 25% y un 50%, dependiendo del grado de madurez de la implantación. Las empresas con más éxito en este proceso serán aquellas que prioricen la colaboración y el gobierno de los recursos entre los departamentos de TI y las líneas de negocio.