23 May

El mercado de IoT en España crecerá un 17,9% hasta 2020

Zapatillas inteligentes que recopilan datos sobre el tiempo, cubos de basura que avisan de la necesidad de recogida o sensores digeribles que monitorizan el estado de un paciente. Internet de las Cosas se está convirtiendo en una realidad, pero ¿qué es exactamente? Y, lo que es más importante, ¿cómo puede ayudar a mi negocio?

 

Laura Castillo, Analista IDC

Internet de las Cosas es un término cada vez más conocido en España. Para aquellos que todavía no sepan de qué estamos hablando, IDC define Internet de las Cosas (IoT en sus siglas en inglés, Internet of Things) como un conjunto de sensores, sistemas o productos conectados, ya sea de manera inalámbrica o a través de cables, con la capacidad de generar datos de forma automática, sin intervención humana.

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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.