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El camino hacia la «Inteligencia Artificial General» 👉 Todavía nos queda la Autoconsciencia y la Empatía

¿Qué tienen que ver la #autoconsciencia y la #empatía con la inteligencia artificial? 📣📣📣

 Hablábamos esta semana en el Máster Ejecutivo de Inteligencia Artificial sobre la capacidad de #generalización de los modelos de #IA y del viaje que se está produciendo desde la:

⭐️       No Generalización: modelos que tratan dominios de tareas sin incertidumbre (ej. Buscar en una base de datos).

⭐️       Generalización Local: modelos que se adaptan a lo desconocido dentro de un dominio de tareas conocidas (ej. Reconocimiento biométrico).

⭐️       Generalización Amplia: modelos que se adaptan a situaciones desconocidas e imprevistas en un dominio amplio de tareas (ej. Conducción Autónoma).

⭐️       Generalización Extrema: modelos que se adaptan a situaciones desconocidas e imprevistas en un rango de dominios desconocidos (ej. Aprendizaje de los humanos).

Del mismo modo que un avión “vuela”, basándose en los mismos principios de sustentación que un pájaro, pero impulsándose mediante una turbina y no el batir de alas, las máquinas avanzan desarrollando capacidades que antes solo eran propias de la condición humana, pero operándolas a través de sus propios modelos.

Estos modelos, les permiten realizar el viaje desde operar en territorio conocido, hasta el aprendizaje autónomo en situaciones de incertidumbre extrema, mediante dos capacidades fundamentales:

‣ Abstracción: ser capaces de reutilizar el conocimiento previo frente a una situación nueva.

‣ Razonamiento: ser capaces de inferir una regla desde otra, mediante el uso de la lógica y del “sentido común”.

 A medida que la IA avanza en ese viaje hacia la Inteligencia Artificial General, observamos con asombro cómo territorios que considerábamos exclusivamente humanos, empiezan a estar a tiro de piedra para las máquinas.

Quedan sin embargo todavía elementos característicos de la condición humana, como son la #Autoconsciencia y la #Empatía, que no parecen cercanos a poder alcanzarse por las máquinas y que suponen elementos fundamentales en el liderazgo en las organizaciones.

Mi natural pragmático me lleva a pensar, a medida que me voy adentrando en este mundo de la IA y trato de aventurar el impacto que tendrá en las organizaciones, que no tiene mucho sentido discutir sobre hasta dónde será capaz de llegar el desarrollo tecnológico, y resulta sin embargo más útil el aprovechar esas capacidades que ya ha demostrado que tiene en nuestro propio beneficio y centrar nuestra energía en explotar aquellas que todavía siguen siendo territorio exclusivo del Homo Sapiens y son tan necesarias para el progreso de las organizaciones humanas:

Autoconsciencia, ese don de mirarse a uno mismo con ojos críticos, de reconocer y comprender nuestros propios pensamientos, sentimientos, acciones y motivaciones. Porque solo quien se conoce a sí mismo puede conocer a los demás y liderarlos.

Empatía, esa habilidad para ponerse en el lugar del otro, de sentir su dolor y su alegría, de comprender sus motivos y sus sueños. Clave para crear vínculos humanos, para generar confianza y respeto, para inspirar y motivar a quienes nos rodean. Maravillosamente descrita en el reciente discurso de Meryl Streep al recibir el premio Princesa de Asturias.

Estas dos dimensiones nos hacen humanos, nos distinguen de las máquinas, nos dan sentido y propósito. Sin ellas, la inteligencia artificial no sería más que una herramienta fría e impersonal, incapaz de crear valor real para el mundo.

Como líderes de equipos, podemos seguir discutiendo cuándo las máquinas podrán alcanzar la autoconsciencia y la empatía, pero ¿por qué no dedicamos nuestra atención y esfuerzo a desarrollarlas al máximo en nosotros mismos?

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¿En que consiste la personalización?

¿Cuántas vez has oido hablar de la importancia de la personalización y de estrategias para su consecución esta semana? Apuesto que no no pocas. Esta claro que se trata de una de las mayores preocupaciones de los equipos de marketing.

Su importancia radica en cómo quieren conectar con los clientes las marcas. Por un lado esta el tema de la cercanía, donde la personalización juega un papel fundamental. Por otro lado un tema de optimización de la conversión a ventas. Como hemos comentado en diversas ocasiones en este blog, los responsables y los equipos de marketing deben parar de medirse con métricas operaciones, y tienen que mirar su aportación al negocio. Sus actividades tienen un impacto directo en las ventas de la organización, y eso implica asumir una responsabilidad, y por otro lado un mayor alineamiento con otras areas funcionales. Este enfoque tendremos que demostrarlo frente a los responsables de finanzas, aportando datos de nuestra aportación a los resultados, y a la dirección general. El marketing debe tener un un puesto relevado en discusiones estratégicas.

Mientras tanto, se sigue hablando de personalización, pero pocas organizaciones han hecho el ejercicio interno de definir qué significa personalización para ellos. Además, todas deberían empezar a mirarlo por el lado de la privacidad y moralidad. Con las tecnologías actuales, casi cualquier escenario es posible, por lo que los limites tendremos que ponernos nosotros, y en eso tenemos todos una responsabilidad moral y ética. Las organizaciones que han acordado que significa personalización para ellas y sobre todo, que personalización necesitan, han avanzando con pasos de gigante, ya que están haciendo un ejercicio de validación de las capacidades de negocio que son necesarias para llegar a ese estado ideal.

Cuando se empiezan con estrategias de personalización, uno de los principales problemas que las organizaciones suelen encontrar es los datos. Los datos necesarios para realizar esa personalización en las comunicaciones y la interacción con los clientes se encuentran dispersos en una diaspora de sistemas y bases de datos. El problema no esta solo en la identificación de estos, sino él crear un modelo común que nos permita utilizarlos. En este punto es donde la tecnología viene al rescate. En algunos casos algunas marcas optan por la construcción de un datalake donde almacenar los datos. En otros casos se decide por un CDP (Customer data platform). Son dos alternativas razonables, pero cada organización debe decidir qué es lo más adecuando para su estrategia. y operación. Cada uno de estos sistemas tiene peculiaridades diferentes, que hace su uso muy diferente.

Una vez identificados los datos de origen, y consolidados en la mejor forma posible, viene el trabajo de análisis. Es necesario entender que queremos y necesitamos. Los expertos en segmentación y en analítica tienen un camino enorme por recorrer en esta fase. Tener datos, no es lo mismo que saber utilizarlos y explotarlos. La Inteligencia artificial esta aportando mucha luz en estos ejercicios, ya sea por medio de los modelos genéricos y comerciales o por aquellos diseñados y desarrollados por cada una de las marcas. Lo importante, como con los datos, no es contar con las herramientas, sino saber utilizarlas. El beneficio de un CDP es que viene como modelos preestablecidos que harán mucho más rápido y sencillo este trabajo, mientras que en un datalake tendremos que hacerlo desde cero. La inteligencia artificial es de gran ayuda en el análisis de grandes datos, búsqueda de patrones comunes en grandes datos, y agrupación en clusters de conjunto de datos similares. Utilizar estas características nos ayudara a identificar clientes con necesidades similares, a encontrar registros que pertenezcan a nuestros clientes y a extrapolar las mejores siguientes acciones con nuestros clientes para optimizar el valor del cliente (el famoso lifetime value).

Aunque pensemos que hasta aquí ya está todo hecho, queda sin embargo la parte más complicada, la activación de estos datos y su monitorización para asegurar que podemos volver a la carga con acciones mejoradas. Esa activación de los datos deben respetar las reglas de privacidad (ética y moralidad), y deben hacerse por los canales que consideremos adecuados. La integración de las plataformas con las que trabajemos hará que consigamos responder, o no , en tiempo real. Esos canales pueden ser el email, movil app, redes sociales, paid media, web. Lo importante será, volviendo a uno de los primeros puntos expuestos, qué capacidades tenemos en la organización para poder gestionar esos canales y sus posibles respuestas.

La interacción en tiempo real es algo que los clientes reclaman. Cuando contactamos con una marca, esperamos una respuesta lo más rápida posible. La acción de chatbots responde a estas necesidades, pero debemos poder reaccionar con la misma velocidad en otros casos de uso. Cuando la personalización se produce en tiempo real, tiene un impacto mucho mayor en el cliente, ya que la conversion suele ser mucho mayor. Por ejemplo, la personalización en la web (como presentamos la web, que elementos, contenidos, textos, imágenes,..) hace que el cliente preste más interese, se sienta más representado y por lo tanto optimice la conversión. Es decir, experiencia del usuario en estado puro

La personalización es importante, tiene un impacto financiero directo en los resultados de la compañía, pero lo primero que tenemos que hacer es acordar internamente, qué significa personalización y cómo lo vamos a conseguir.

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Innovar es caro, pero no hacerlo lo es mas

La revolución industrial conllevo un cambio radial en la sociedad. Entre otros muchos cambios, el consumidor empezó a tener acceso a productos, a los que anteriormente no tenía acceso, ya fuera por limitación de su producción y por ende lo consiguió a precios más asequibles. Por otro lado, para el trabajador cambio radicalmente la forma de producción, con la introducción de maquinas y automatización de procesos. Una vez introducidos estos cambios, y durante muchas décadas, la atención se centró en optimizar los procesos de forma que los precios, y sobre todos los márgenes mejoran. El objetivo de las organizaciones era producir a escala y conseguir una más rápida y eficiente comercialización de los mismos. Entre muchos otros cambios, se intentaba buscar la predictibilidad de las empresas, la estandarización de procesos corporativos, y la reducción de errores que produjeran costes adicionales.

Es indiscutible el progreso que esta época acarreo, y de la que nos todavía nos beneficiamos (es cierto que fue una gran acelerador e impulsor del cambio climático, pero esto es tema de otra discusión separada). Las empresas producían productos de forma masiva, produciendo economías de escala, cuyos beneficios se notarían en una bajada de precios, y sobre todo en una disponibilidad mucho mayor de dichos productos en el mercado. Todos estos cambios requerían un control férreo sobre los procesos de producción, de forma que se eliminaran todas las posibles fuentes u orígenes de errores, y sobre todo se establecería un control exhaustivo sobre el uso de los recursos disponibles.

Una vez marcados los objetivos generales, las corporaciones se enfocaban en establecer un plan que detallara cómo conseguir estos. Esta planificación estratégica era un proceso mediante el cual se establecían tiempos, y recursos necesarios para llegar a los escenarios marcados en esos modelos previstos. Esos modelos estimaban y planificaban tanto cambios y expectativas internas como externas.

La dinámica en la que actualmente vivimos hace que estos modelos de gestión estén bastante desfasados. Todos sabemos que cualquier planificación se trata de un ejercicio teórico, dónde la realidad suele superar a la ficción. La pandemia, entre otras cosas, nos ha enseñado como todos los escenarios minuciosamente planificados pueden irse al traste rápidamente, o como modelos de negocio aparentemente sólidos no lo son tanto o por lo menos son muy dependientes de ciertas variables que no tenemos bajo control, por lo que vemos que la planificación se convierte en algo fuera de nuestro control. Las organizaciones se han visto obligadas a tomar decisiones que afectaran a sus modelos productivos, a sus productos, a su estrategia de comercialización. Es decir, se han visto obligadas a innovar.

Innovar es romper con lo establecido, mediante el uso de ciertas herramientas, conseguir objetivos diferentes. La innovación no es fruto de la pandemia, ni ha sido introducida en la gestión corporativa como herramientas como nueva norma para modernizar la imagen de marca. Fue introducida mucho antes. . Esa necesidad de estandarizar, y buscar reducir riesgos y por lo tanto errores tiene que cambiar. Innovar es poder equivocarse, es aprender de los errores. Si se penaliza los errores, si se penaliza nuevas ideas que generen nuevas dinámicas, si se penaliza la ruptura de procesos establecidos buscando salirse de las estandarizaciones, tendremos un gran problema. Seguiremos estancados en lo conocido, en lo existente, en lo que nos ha hecho meternos en problemas. Esta nuevas dinámicas del mercado hay que lucharlas buscando alcanzar nuevos objetivos. Hemos visto empresas cambiar su modelo de negocio (como los modelos por subscripción en ciertos sectores o trabajar con modelos freemium ) , introducir nuevas formas de generación de beneficios (modelos de cross-selling y upselling alternativos), alteración de cambio de paradigma de trabajo (metodologías agile, kanban,..)

Estos cambios no son baladíes, y no son fáciles de implementar . Existe un componente tecnológico importante, ya que como sabemos la digitalización acelera y agiliza enormemente, pero el gran cambio es en la forma de pensar. Innovar puede ser caro, pero mucho más caro es no hacerlo. Cuando las organizaciones siguen vigilando las desviaciones en la forma de producción, siguen a raja tabla los planes estratégicos (sin revisar), cuando penalizar probar nuevas cosas por el coste asociado y la perdida de concentración en la actividad actual, es cuando se esta evitando innovar, y por lo tanto avanzar. Existen muchos ejemplos donde grandes y brillantes ideas, han surgido de pequeños fallos de fabricación, como es el caso de los Post-it de 3M

Innovar no consiste en tener una idea brillante y dibujarla en una pizarra en una sala llena de colorines y frases llamativas. Sino ejecutar lo más rápido posible esa idea, con el objetivo de probar sus efectividad, y en caso de respuesta positiva escalarla lo mas rápido posible. Muchas organizaciones no permiten generar ideas, no permiten buscar esos nuevos caminos alternativos, por lo que estarán condenadas a trabajar siempre de la forma conocida (con los resultados esperados).

La estandarizacion de procesos permite economias de escala, pero la prueba y error de nuevos metodos permite poder pivotar de la situación actual al nuevo destino, adjustando la estrategia a esas nuevas variables.

Cuando una empresa prueba la comercialización de un producto, mediante un nuevo modelo, requiere que todos los equipos trabajen de forma coordinada, que cada uno de ellos ajuste sus sistemas, sus procesos y sus equipos a estas nuevas realidades. Actuar de la forma más rápida, permitirá afrontar el cambio con menos coste, y disfrutar de los resultados antes. Esa flexibilidad, tanto tecnológica, como de proceso y de pensamiento, sera clave en todo el proceso.

Muchas organizaciones están utilizando sus departamentos digitales o de marketing para iniciar estos programas. Mediante el análisis de los datos existentes de los clientes, pueden tomar decisiones, y no solo producir productos más ajustados a la nueva realidad, sino también ajustar la comercialización a esas nuevas preferencias. La interacción es otra de esas piezas clave.

Cuando la variación de procesos resulta en éxitos todo el mundo se congratula, pero no significa que haya sido un camino fácil ni sencillo. La organización ha permitido, mediante una cultura de cambio y experimentación, probar nuevas formulas que se alejan de lo conocido, que durante un tiempo se haya trabajado con incertidumbre, que no existiera un modelo conocido, que ciertos equipos estuvieran trabajando con procesos separados. Pero la realidad es que estos equipos han estado trabajando en la consecución de la vision marcada, buscando nuevos métodos para ello.

Los equipos de marketing son una pieza fundamental, tiene muchos datos del cliente que pueden ayudar a tomar decisiones de forma mucho mas rápida, tiene plataformas que permiten probar esas nuevas formas de trabajo, y serán el principal canal mediante el que comunicar esas novedades a los clientes. La innovación es proceso multifuncional, a lo largo de toda la organización, donde todos los equipos tiene voz y voto.

La revolución industrial empezó hace mucho tiempo atrás, pero sigue vigente. Puede que no se trate de la maquina de vapor, pero si de otro tipo de maquinas más avanzadas (Inteligencia Artificial, Modelos de blockchain, IoT,..). Hay un mundo de posibilidades y oportunidades por descubrir, al que hay que aplicar un poco de pensamiento critico y lateral. Innovando conseguiremos solucionar algunos de los grandes retos que tenemos por delante.

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Las verdades ocultas de Minority Report

En el año 2002 se estrenaba una de las películas americas que ha pesar de ser de acción y entretenimiento, tiene escondidos muchos conceptos que analizar para extraer moralejas. Esta película, Minority Report, de corte futurista, contaba las aventuras de una brigada policial, que detenía ciudadanos antes de que cometieran crímenes, ya que estos se predecían con la ayuda de tecnología ¿Estamos o no cerca de ese escenario?

La película está ambientada en el año 2054. Mucho queda todavía para que veamos en que circunstancias llegamos a ese año. Ya hemos visto como en otras películas, como Regreso al Futuro 2 (1985) su expectación del año 2015, no tiene mucho que ver con la realidad. Sin embargo, en el caso de Minority Report, me gustaría sacar dos conclusiones.

La inteligencia artificial, la predicción basadas en datos y los sesgos de los modelos

Simplemente la sinopsis de la película nos debería hacer reflexionar. ¿Qué decisiones estamos tomando en base a predicciones? ¿Qué posibilidad existe de que esas predicciones ocurran? La tendencias tecnologías están basadas en la inteligencia artificial. Es cierto que están ayudando muchísimo en ciertos campos, pero es necesario reflexionar sobre qué uso hacemos. O mejor, qué uso haremos, en el momento del diseño de las mismas. Hace ya tiempo publique un artículo hablando de la revolución moral y ética, y que esta debía ser la base de los avances tecnológicos.

La inteligencia artificial basa su eficacia en dos factores. Por un lado en los datos, tanto con los que se entrena el modelo, como con los que se realizan las predicciones. Y por otro lado en el modelo (muchas veces llamada algoritmo, de forma incorrecta). Tanto en los datos (de entrenamiento), como en el modelo estamos introduciendo sesgos, que nos hacen favorecer, o discriminar ciertos casos. En la prensa hemos podido ver casos de modelos que discriminan ciertas minorías (a la hora de conseguir trabajos, hipotecas, riesgos crediticios,..). Y el motivo es la serie de datos analizados, por lo que estamos introduciendo errores, que haremos que se repliquen en las predicciones futuras.

La importancia de la vigilancia moral y ética en estos modelos es critica para la sociedad. Al igual que en la película nos puede parecer muy injusto e inmoral detener a alguien que no ha hecho nada (pero según el modelo, iba a suceder), en la actualidad estamos tomando decisiones con las mismas consecuencias. No hace falta irnos a la ciencia ficción, es algo que está entre nosotros, y que está en nuestras manos cambiarlo. La sociedad, y los mercaos se están volviendo cada vez más tecnológicos, pero debemos no perder de vista la humanidad. Las organizaciones deben velar por qué las diferentes iniciativas tenga en cuenta estos dos factores.

En marketing cada vez más se habla del valor total del cliente (LTV), y cómo maximizarlo. Para ello hacemos predicciones de cúal será el producto que ciertas personas va a comprar a continuación, para poder empezar poniendo a estas personas en nuestras audiencias cuanto antes. Seguro que se nos ocurren ejemplos en los que estas predicciones pueden generar circunstancias desagradables. Y no solo eso, cuantas de ellas son éticas.

La visualización de datos, y los interfaces con las máquinas.

Las escenas más conocidas y famosas de la películas son aquellas donde Tom Cruise (protagonista de la película), opera el sistema utilizando gestos, sin utilizar un teclado, ni una pantalla convencional.

Cada día esta más claro, que la forma en la que nos relacionamos con las máquinas ha cambiado. El interfaz ha dejado de ser el teclado y la pantalla. Por supuesto se siguen utilizando, pero cada vez utilizamos más la voz (Siri, Cortana,..) las manos (los smartphones, los smartwatch,.) y las pantallas también están cambiando (la batalla del grafeno está por empezar). Eso que parecía de ciencia ficción, ya no lo es tanto.

Pero la importancia no solo radica en una mayor comodidad a la hora de operar un sistema. Sino en una mayor concentración, y entendimiento de los datos cuando los visualizamos de una forma mucho más fácil de digerir para nuestro cerebro.

Nuestro cerebro es un arma de computación masiva. Con sus 1.5 kilos, tiene un poder de computación espectacular, pero tiene sus limitaciones. O mas que limitaciones, sus recomendaciones de uso. Todos entendemos mejor un concepto, cuando lo vemos reflejado de forma gráfica. Todos los conceptos abstractos son difíciles de entender, hasta que hacemos un esquema, un dibujo o una interpretación visual que nos ayude a procesarlo.

En la era en la que vivimos, done estamos rodeados de datos, es muy importante saber visualizarlos para entenderlos y poder tomar decisiones. Esos datos pueden venir de infinidad de fuentes, y su correcta armonización será el primer paso. Pero sin una correcta visualización no conseguiremos sacar todo su potencial. Existen cantidad de herramientas en el mercado (Tableau, Power BI,..) que ayudan en estas tareas. Los famosos cuadros de mando (Dashboards o score cards) no son nuevos, y llevan en la historia de la gestión corporativa decenas de años. Sin embargo, cada vez queremos y necesitamos tener esos datos en tiempo real, y por eso necesitamos plataformas integradas que nos permitan tener datos refrescados de forma instantánea.

Tom Cruise en la película recibe los informes de los crímenes que están a punto de cometerse con horas de que sucedan. En nuestro caso, queremos los datos en tiempo real para poder tomar acciones de futuro. De hecho, cada vez oímos mas hablar del realtime marketing, donde utilizamos diferentes entradas de datos, para realizar audiencias, enviar comunicaciones, responder con acciones,..

Pero no debemos olvidar tampoco el efecto visual de los datos. Una de las herramientas que más impacto está teniendo, es el famoso customer journey. Puede parecer una tontería, pero la representación gráfica de una información compleja, como puede ser el proceso de compra de un cliente, nos ayuda a entender todas las variables que impactan en este ciclo de vida. Pero también nos ayuda a que diferentes partes de la organización se ponen de acuerdo. Todas estas metodologías gráficas y manuales (como puede ser Lego Serious Play, Design thinking y otras tantas), nos ayudan a formalizar conceptos complejos, de forma más sencilla. El cerebro puede trabajar esta información desde diferentes puntos, y teniendo variables que ayuden en el proceso (imágenes, colores, texturas..)

Los datos son el petróleo de nuestra época. Sí, estoy de acuerdo, pero recordemos que son valiosos no como datos, sino por la información que nos proporcionan cuando son correctamente procesados, y visualizados. Y por otro lado, que debemos pensar en todas las consecuencias y para ello la tecnología debe estar acompañada de la moralidad y la ética.

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No seas el proximo Amazon o Netflix de tu sector

En innumerables ocasiones hemos oido eso de » Quiero es el Netflix/Amazon de mi sector». Muchas organizaciones utilizan frases de este estilo para establecer su vision corporativa. En muchos casos, es la prensa quien se empeña en hacer comparaciones de este estilo, y lo que terminan haciendo es embarcar a empresas en caminos, cuyas consecuencias son desconocidas y posiblemente no deseables.

El éxito de Amazon o Netflix es incuestionable. Sin embargo no es algo que se pueda aplicar y replicar en cualquier empresa. El éxito reside en un montón de factores complejos, aplicados en un contexto determinado, en un momento concreto. Aplicar un modelo por subscripción, como es el modelo de negocio de Netflix, no es válido para todos los sectores. Y en caso de serlo, la ejecución de la idea es casi más importante que la conceptualización en sí misma.

Uno de los factores en los que muchos emprendedores coincide es el mencionado en la linea anterior. Tener una idea es una parte importante, pero más lo es (y sobre todo mucho mas complejo y con más peso en el éxito) es la ejecución correcta de la idea. Esa ejecución tiene que hacerse en tiempo y forma para poder llegar a buen puerto. Y por último, pero no por ello menos importante, con un equipo sólido por detrás.

Tengo un amigo, con el que me encanta hablar de estas cosas, cuya idea de éxito era copiar un modelo existente y probado (normalmente en Estados Unidos), y replicarlo tal cual en Europa. La discusión siempre discurría por el mismo cauce, el contexto en el que se va a ejecutar, y de dónde viene la idea.

Que una idea funcione en una geografía, siendo ejecutada por un equipo concreto, no significa que esa idea sea replicada tal y como esta en otro entorno y tenga el mismo éxito. Existen muchas variables a contemplar:

El momento

Cada geografía tiene un momento coyuntural diferente. Ademas de las propias diferencias inherentes a cada region. Esto hace que la forma en la que se trasladen ideas de proyectos de una region a otra no sea directa, y sin cambios. En algunos casos, la economía ira mejor que en otras, en otras tendremos competidores ya existentes, en otras existirá una demanda mucho mayor, o diferente, en otras sera la propia madurez del mercado. Trazar ese simple paralelismo de, si esta idea funciona en el punto A, funcionara en el punto B, es una teoría un tanto arriesgada.

La idea

Es cierto que la globalización ha hecho que las necesidades, y la oferta existente, se homogenize bastante en el mundo. Los consumidores pueden buscar cosas muy parecidas en diferentes partes del mundo. Pero no debemos olvidar que son los detalles son que marcan la diferencia. Y que esas diferencias culturales, o de estilos de vida, marcaran la frontera entre que el proyecto fracase o despegue. Pensemos en diferencias como pueden ser los medios de pago, en España por ejemplo no es común realizar el pago con cheques a nivel consumidor, cuando en otras regiones del mundo es el método mas común. Pero podemos pensar en diferencias cómo la cobertura de Internet en las diferentes partes del mundo. O la concepción de la educación (el modelo americano de universidad es diferente al europeo y no digamos del africano). Todos esos detalles serán vitales para la correcta ejecución de una idea.

Pero no debemos olvidar que cada sector, incluso dentro de la misma geografía, tiene sus características. Al igual que un modelo de subscripción puede ser bueno para ciertos artículos, no lo es tanto para otros donde la tasa de reposición, o la disposición a repetir el artículo/servicio es baja.

El equipo

No debemos subestimar la importancia del equipo que tiene por detrás cualquier proyecto, ya que lo es todo. La experiencia que tienen, su formación, las conexiones personales y profesionales son algunos de los factores que seremos incapaces de replicar. Incluso seremos incapaces de estimarlas. Montar un equipo es una de las partes más difíciles en cualquier proyecto empresarial, independientemente del tamaño del mismo. Cuando además nuestra empresa opera desde hace años, y en un sector no digital, no podremos asemejarlo a Netflix. No olvidemos que estas organizaciones son nativas digitales, no cuentan con esa historia detrás, han nacido con procesos, y equipos dimensionados y preparados para operar en ese entorno digital (y por subscripción). Cuando hablamos de empresas que operan en sectores » tradicionales ¨, tenemos una gran brecha que cubrir. Los equipos no están preparados para operar en la misma capacidad. En ciertos casos sera por conocimientos y en otros por experiencias o formas de trabajar. La industria del transporte, opera muy diferente a la tecnológica. Uber, surgió de la nada, pero como empresa nativa digital, con un modelo de negocio nuevo y definido. Sin embargo una empresa del mundo de transporte no esta preparada (ni financieramente, ni a nivel equipo, ni a otros niveles), para hacer este cambio de la noche a la mañana.

Tecnologia y procesos

Como continuación del punto expresado arriba, los procesos y la tecnología pueden no estar preparados para trabajar de esta nueva forma. Existen multiples diferencias, como pueden ser las métricas para seguir la evolución y salud del negocio, sistemas para hacer renovación automáticas de esas subscripciones, reconocimiento financiero de los ingresos realizados, o tácticas y herramientas de marketing necesarias para poder poner en marcha esta maquinaria, y mantenerla.

En este artículo publicado hace tiempo, dábamos algunas pistas.

Obviamente este es un tema que puede dar para muchas muchas páginas y para discusiones muy interesantes. Seguro que conoces casos de empresas que han dado el salto y han sido muy exitosas en su intento, pero posiblemente se trate de excepciones. Por un lado, no solo es el histórico de la empresa, y la preparación o madurez de la misma. Es la propia vision. Empresas como Uber, Netflix o similares, están continuamente «pivotando«. Es decir, modificando su estrategia para navegar las aguas inciertas en las que operan. Si nuestra visión es ser el Uber/Netflix de nuestro sector, tendremos una doble tareas. Por un lado adecuar nuestra operación a esta novedosa forma de trabajar, y por otro, cambiar constantemente esa visión que creíamos preestablecida, para adecuarnos la nueva «realidad» de nuestro espejo (Uber, Netflix, Amazon, Google,..). Por no mencionar, que nos estamos poniendo, en el mejor de los casos, en la segunda posición. Si conseguimos lo que buscamos, tendremos que seguir imitando a estos grandes, es decir nunca seremos los dueños de nuestra estrategia.

Tener una inspiración siempre es positivo, pero debemos ser capaces de poder inspirarnos con otras historias, con organizaciones de otros sectores. Pero debemos ser capaces de crear nuestra propia vision, y sobre todo ser conscientes de cuál son las capacidades existentes y las necesarias para ejecutar esa nueva estrategia. La tecnología ayuda enormemente es estos grandes proyectos, pero tenemos que ser capaces de operarla y sacar lo mejor de la misma.

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No se que decir

Cuando pensábamos que el 2022 nos iba a dar un respiro y podia ser el ano de empezar a volver a una realidad que anhelábamos, hemos visto que las cosas se pueden torcer rápidamente. Vaya por delante nuestra mas sincera repulsa a la guerra, a la invasión de un país y al recurso de la violencia (en este caso extrema como una guerra) como forma de solucionar problemas.

No soy historiador, ni geoestratega. Pero si recuerdo la revolución de Maidan (desde aquí recomiendo el libro «Cascades» de Greg Satell, donde se revisa parte de este evento y cómo disparó un gran cambio en el país). Esta revolución, al igual que otras tantas de las llamada primavera árabe, el 15M de Madrid, o las que hemos visto en Asia (Hong Kong,..) han tenido varios patrones en común: las redes sociales. Por supuesto, lo sé el análisis es muy simplista y habría que analizarlo desde un punto de vista social y político. Sin embargo me gustaría centrar mi atención en este momento sobre este aspecto.

A lo largo de diferentes artículos de este blog (y de otros muchísimos autores), se ha hablado del efecto de la red. Hemos analizado la trayectoria de las redes sociales, hemos analizado su impacto en el marketing, su función, sus beneficios. Pero últimamente, varias voces se han empezado a alzar describiendo los riesgos. De hecho en este mismo medio, hace no mucho yo hablaba también de la crisis de confianza y transparencia de alguna de estas redes.

Por supuesto, no podemos ni debemos culpar a las redes por esto. Ni muchísimo menos. La tecnología puede ser utilizada (y así es en muchísimos casos que conozco muy de cerca) para muy buenos propósitos. Se dice que la tecnología es neutra, que su uso es lo que puede ser cuestionable. Es cierto, que algunos casos, ya desde su diseño se pueden prever algunas de las consecuencias o usos (por lo que su diseño no parte de la mencionada neutralidad) . Algo que debemos pensar antes de ponernos a diseñar una nueva tecnología, plataforma, …

La humanidad se enfrenta a varios problemas, que las tecnologías han potenciado. El exceso de información, debido al auge de las redes de comunicación, dispositivos conectados, y otros factores, se ve agravado con la mezcla de información falsa (fake news o noticias falsas) . Haz la prueba, desbloquea tu teléfono, y podrás ver información contradictoria comparando diferentes cuentas de redes sociales, grupos de WhatApp y otros canales. Todo esto unido, a una falta de pensamiento critico que es más que necesario en nuestra sociedad.

Ciertas plataformas recolectan tal cantidad de datos, que junto a los modelos correctos de Inteligencia Artificial, forma el coctel perfecto para derivar a la sociedad. Crear noticias, (en muchos casos falsas) que pueden dirigir a partes de la sociedad hacia donde se quiere. Se ha llegado incluso a inferir en elecciones presidenciales (las americanas y otras tantas). La información disponible se analiza, se estudia el perfil y las preferencias de ciertas audiencias, y se distribuye información que no hace mas que añadir más gasolina al fuego. Incluso podemos añadir la censura que ciertos países autoritarios ejercen sobre sus ciudadanos, dejando que fluya solo que que interesa, y de la forma que interesa. De hecho tenemos la paradoja de que en países autoritarios son los gobiernos quien controlan esos datos, ya que o bien la redes de comunicación pertenecen al estado (Rusia), o bien las plataformas son las que están al servicio del gobierno (China). Pero por el otro lado, en países democráticos, esta información está en manos de empresas privadas (las redes sociales) y las que deciden que información nos hacen llegar, en función de los modelos de automatización, personalización y datos existentes (dando lugar como se ha demostrado a injusticias sociales).

Pero no hace falta irse a organizaciones criminales o gobiernos autoritarios. Algunas organizaciones (partidos politicos), pueden utilizar, y así ha sido, herramientas de monitoreo de redes sociales, o de marketing automation para sus, discutibles, objetivos. El resultado lo hemos visto, crear radicalización, y la siembra de sentimientos (incluso de odio) entre los que no piensan como ellos. Una manipulación clara y directa de sectores de la población.

La privacidad es un tema clave. Desde hace tiempo no somos dueños de nuestros datos. Fluyen por la red, ya sea en formato de cookie digital o como resultado de una transacción con un tercero. Con las políticas de protección de datos estamos intentando dar pasos para recuperarlos, y mitigar su uso indiscriminado. La conversación no ha hecho más que comenzar. Google fue la primera que quiere eliminar esas cookies, y se empieza ha hablar de un mundo cookieless (en el mundo del marketing). Sin embargo, nuestros datos ya no nos nuestros..

Rusia lucha por ser la potencia mundial. Y aunque lo más visible sea la guerra física que tan horrible esta siendo, ha iniciado guerras digitales que pudiera llegar a efectos potencialmente tan perversos como el gran llamado el gran apagón (recomiendo el libro de Esther Paniagua, Error 404, donde se aborda los riesgos de tal efecto como la caída de red eléctrica o infraestructuras por ciberataques). Muchos de los hackers se encuentran en Rusia, que ya han demostrado de lo que son capaces, y no quiero imaginarme los ases que tienen debajo de la manga.

Nos enfrentamos a grandes retos, por supuesto el primero de ellos humanitaria de máxima urgencia. Me gustaría poder listar a continuación la solución de estos problemas, pero por desgracia no es así. Debemos colaborar como sociedad en encontrar soluciones. Debemos colaborar de la forma más rápida posible, ya que como estamos viendo, mientras algunos intentamos pensar en la sociedad, otros (pocos afortunadamente, pero con mucho impacto) hacen lo contrario.

Todos podemos señalar a los culpables de esta nueva guerra (no olvidemos que Yemen, Somalia y algún otro país también tienen conflictos armados en activo). Pero esto no va a hacer que se solucione el problema. La solución la tenemos que encontrar cuanto antes, y entre todos (su ejecución posiblemente corresponda a un gobierno, pero al igual que la revolución de Maidan, puede que salga de la población por medio de redes sociales). en el futuro, cada vez que nos llegue una noticia incendiaria (claramente una noticia falsa – fake new) pensemos dos veces antes de reenviarla, incluso pensemos antes de reenviar cualquier noticia. El mundo no necesita más polarización, radicalización y enfrentamiento. Necesitamos unidad, teniendo en cuenta la gran diversidad y diferencias entre todos nosotros (no queremos tener un planeta de seres humanos todos iguales como replicas, sino diverso que viva en armonía). Todos tenemos ante nosotros parte de la solución a ciertos problemas

La innovación abierta resulto de gran utilidad durante la pandemia con la invención de nuevos respiradores. Pensemos cómo podemos ayudar, a corto plazo en la catástrofe humanitaria que tenemos delante. Y a largo plazo a como evitar que se siga propagando información falsa (sea del tema que sea), a que tengamos más pensamiento crítico, a que los modelos de inteligencia artificial no estén sesgados, o a que la población tenga acceso a información no auditada y censurada por ciertos gobiernos. Entre todos podemos crear un mundo mejor, y entre aquellos que así creemos, trabajemos juntos para hacerlo posible. Es un problema muy complejo que requiere todo tipo de capacidades, grandes dotes de innovación, conocimiento de la sociedad y de tecnología. Hay grandes similitudes con la forma de trabajo actual en nuestras organizaciones (a al menos a la que aspiramos), sin embargo con un objetivo mucho mayor y de mucho mas impacto.

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El golpe de reves de un lider

El tenista mas laureado de la historia. 21 slams. El balear hace historia..seguro que estas y otras tantas son muchas de las frases que has oido repetidamente en los últimos días. Es cierto el mérito que tiene, la técnica y la perseverancia, no puede negar la evidencia. Sin embargo, esas 5 horas 24 minutos de partido nos han dejado muchas lecciones que podemos aplicar en nuestro día a día.

Puede que la victoria del partido fuera una gran sorpresa, según expreso el mismo Rafa Nadal (y su equipo). Conocemos como es el deporte de competición, donde grandes atletas se desafían, y los más pequeños detalles pueden dar un giro inesperado. Lo que no debe pillarnos por sorpresa es el impacto de todo el trabajo hecho durante su carrera, incluso durante la preparación de este torneo. En muchos casos, como es en el deporte profesional, puede que no siempre con el levantamiento del trofeo, pero siempre se pueden sacar valiosas conclusiones.

La cultura del esfuerzo

No es un secreto hablar del sacrificio en el mundo del deporte de alta competición. Pero Nadal siempre ha sido (y será) la imagen de la entrega y sacrificio. Semanas antes del torneo no sabia sí podría jugar debido a afección del COVID y la recuperación de una lesión. Su espíritu de superación constante, de querer dar lo mejor de sí mismo, de no rendirse se aplican tanto dentro como fuera del campo.

Pocos partidos de Nadal dejan indiferente al publico. Ese espíritu de lucha constante, se aplica en los entrenamientos, al igual que al partido, donde no da ninguna bola por perdida. Es cierto que en el mundo corporativo, este enfoque tiene que comprenderse. Si apostamos por una estrategia, tendremos que probar con las tácticas que se nos ocurran. La innovación tendrá un papel fundamental, que nos hará reinventar procesos, aplicar nuevas tecnologías, o reinventar las reglas del juego. Si apostamos por algo, demos lo mejor de nosotros por conseguirlo, siempre teniendo bien presente que es lo que queremos conseguir y a dónde queremos llegar. Esta cultura mal aplicada, nos hará invertir en todos los frentes que se nos abran a la vez, para no dar ninguna batalla por perdida, sabiendo que no podremos ganarlas todas (o incluso perder la mayoría por falta de dedicación) . Hoy mas que nunca es imprescindible saber priorizar, saber que batallas son las nuestras y ver cómo lucharlas. Por ese motivo, y volviendo al mundo deportivo, los deportistas analizan muy bien su calendario competitivo, decidiendo dónde tendrán más posibilidades de alcanzar el objetivo marcado.

Estadísticas

Qué Nadal es uno de los mejores, sino el mejor jugador de la historia, es indiscutible. sus números hablando solos. Sin embargo, tenemos que tener cuidado con ciertas afirmaciones. Hay jugadores con más gran slams que él. En concreto 3 mujeres (Margaret Court, Serena Williams y Stefi Graff) y Shingo Kunieda , que jugando otra categoría (silla de ruedas) ha conseguido 27. Es cierto que es un categoría, individuales masculino, ha sido el tenista con más grand slams de la historia. Esto nos lleva a dos conclusiones: 1) No pensemos en absoluto. Cuando pensamos nos estamos limitando las opciones, y siempre puede haber algo que no estemos teniendo en cuenta (en este caso campeones en otras categorías) 2) Cuidado con los titulares y afirmaciones. Cuidemos de redactar correctamente, sobre todo cuando estemos enfrente de una gran audiencia.

Cuando estamos metidos en nuestro día a día pensamos que lo que estamos haciendo es conocido por todo el mundo. Muchas veces podemos entrar en reuniones sin explicar el contexto, o dando cosas por sentadas. Paremos y pensemos más allá de nuestra presentación o de lo que tenemos delante. Algo parecido puede pasar cuando estamos intentando solucionar un problema y por muchas vueltas que le demos no lo solucionamos. Sin embargo viene alguien externo, y en unos minutos nos da alguna alternativa. Quitar ese sesgo de conocimiento no ayudar a evolucionar mas rápido

Tecnología

Minutos después del partido, en muchas redes sociales (principalmente Linkedin), se hizo eco una imagen mostrada en televisión, con la probabilidad de victoria del partido, calculada por modelos matemáticos. En esa imagen, el modelo mostraba las bajísimas oportunidades que tenia Nadal, dando como favorito a su adversario ruso (Medvedev ).

La inteligencia artificial, y los modelos de machine learning , se están utilizando en todas las industrias con diferentes objetivos. Como se ha discutido en artículos anteriores, la revolución del análisis datos en tiempo real, gracias a estos modelos, esta siendo la gran disrupción de este siglo. Bien aplicados son de gran utilidad, y puede hacernos aumentar sensiblemente el impacto de nuestro trabajo, hacernos no ser más rápidos, sino más eficaces en nuestro trabajo. La unión de maquinas y personas en entornos laborales no es nueva, sino que viene de la revolución industrial. En este caso, las máquinas han evolucionado, son digitales y tienen una capacidad de computación que nos ayudan en la predicción de estos complejos cálculos. Aunque se puede discutir del papel de la Inteligencia artificial, y qué papel jugara en el futuro cercano, y en el presente, debemos ser conscientes del gran problema que tenemos entre manos. Los modelos funcionan analizando grandes cantidades de datos, con lo que sacan patrones comunes de comportamiento, agrupan datos en función de criterios comunes, hacen predicciones en función de comportamientos anteriores. Pero en todos ellos, los datos con los que se entrena el modelo son fundamentales, ya que generan esa relación entre los datos de los que dependen los resultados. En el partido ayer, debido a que Medvedev estaba siendo más rápido, esta más alto en el ranking, iba 2 sets por encima, es 10 años mas joven, los datos le era favorable. Basándonos solo en los datos, las oportunidades de victoria por parte de Rafa eran muy pequeñas. Esta claro que el modelo no tiene en cuenta la personalidad, el arrojo y los sentimientos de Rafa. Todo esto no se puede conceptualizar en números en estos modelos de set, points, rankings, aces,..Sin embargo no olvidemos que las emociones es lo que mueve el mundo. Esta anécdota que hizo mucho mas interesante el partido, sin embargo tiene efectos mucho más perversos en la vida real. Cuando dejamos que los modelos tomen decisiones por nosotros, basados en datos históricos, tenemos que ser conscientes de los sesgos que se generan. Personas pueden ser no consideradas para ciertos trabajos, se pueden denegar hipotecas, se pueden no aplicar ayudas a ciertos estudiantes,…Los modelos están creando desigualdades. Lo que en un partido, no deja de ser una anécdota, que con el trabajo de superación y la mentalidad ganadora se da la vuelta, en la vida real, puede tener un efecto irremediable.

Comunicación

La comunicación externa es muy importante, sobre todo cuando nuestras actividad es pública o trasciende al exterior. Saber comunicar con empatía y humildad es lo que hacer que hacer lideres a las personas. Rafa Nadal es conocido por su cordialidad, por su rivalidad amistosa con los jugadores del circuito, por sus buenas palabras en recuerdo a sus contrincantes. Parece que esto no esta de moda, ya que vivimos en un mundo donde la violencia vende mas titulares. Sin embargo, vemos gracias al ejemplo de Rafa, que esto no puede ser así. Aprendamos a comunicar con empatía, con respeto, con cordialidad.

Mas allá de los sets, de los golpes ganadores, de los slams, y de los trofeos de este gran jugador, podemos aprender mucho de este gran líder. Un líder es aquel que motiva, que inspira y que demuestra ser un espejo al que mirarse, del que se puede aprender, independientemente del area en el que ejerza su actividad profesional. Imaginemos si muchas de las empresas tuvieran directores con estas dotes, o tuviéramos politicos con siguieran estos estándares.

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Generar leads, no es generar ventas

No siempre cuando visito una web, o pido información sobre un producto, estoy interesado en comprarlo. Cada producto o servicio tendrá un proceso de compra diferentes (con más o menos fases, más o menos largo, con más o menos puntos de interacción), pero es muy importante diferenciar entre lead y ventas. De forma muy genérica podemos decir, que las ventas provienen de un lead, pero no todos los leads terminan en una venta.

Nuestra empresa tendrá definido un ciclo de venta, basado en el famoso buyer persona (definición genérica del comprador del producto) , y esta puede variar por producto o incluso por región geográfica (sobre todo en corporaciones multinacionales). Esta definición está íntimamente relacionada con el famoso funnel de marketing y ventas. En muchos casos se tratan como dos procesos separados. Históricamente se trataba como un proceso muy linear, donde actuaba marketing, y posteriormente ventas. Sin embargo se ha visto que no es linear, ni sencillo, siendo en muchos casos una figura que en nada se parece a un funnel. Lo que sí es universal y claro, es que un lead es un estado anterior a una venta, y que las características de cada uno de estos es muy diferente. Por terminar de aclarar, no me gustaría crear confusión con el funnel y el ciclo de vida del cliente. Este último representa toda sus interacción con la organización a lo largo de su vida con nosotros, y el funnel de ventas/marketing representa el proceso de generación de una venta, desde la identificación inicial de un interés por parte de un cliente. El nombre funnel, viene de la voz inglesa (traducido como embudo), debido a la forma que toma (o debería tomar), según una correcta gestión comercial. De todos los intereses registrados por parte de nuestros clientes, solo una parte se convertirán en ventas reales. Si representamos las fases de este embudo en función de los números (absolutos en número de cliente, o de valor del producto), el extremo inicial será, o debería ser, mucho mayor que el final, y de ahí esa denominación gráfica. El motivo, y formula secreta, será la tasa de conversión. La gran tarea que los equipos de marketing y ventas tienen será trabajar de forma coordinada para 1) aumentar, optimizar y mejorar esas conversiones 2) ejecutar todo ese trabajo, dentro de la experiencia de cliente deseada, y teniendo en cuenta el ciclo de vida del cliente.

La forma en las que las empresas generan leads es muy variada. Desde formularios en la web o en redes sociales (Lead ads), contactos con potenciales clientes en ferias, congresos o eventos, o campañas de telemarketing. En cualquiera de estos casos, lo que se está registrando es el interés, por parte del cliente es un nuestros productos o servicios. Con mayor o menor nivel de cualificación, esto será lo que en muchas organizaciones se llama MQL (marketing qualified lead), ya que es este equipo o gracias al trabajo de este equipo (pensemos en la web, las tácticas de marketing digital, anuncios y promociones) los que se ha generado. A partir de ahi, es cuando la fuerza comercial (principalmente en un mundo B2B) tiene que poner su maquinaria a trabajar. En muchos casos, se habla de la cualificación y aceptación de ese lead, convirtiéndose en un SQL (Sales qualified lead), y posteriormente en una oportunidad de negocio (según la nomenclatura mayoritariamente utilizada en el mundo B2B).

Convertir un lead en una venta requiere trabajo, llamadas de teléfono, posiblemente demostraciones (en función del producto), y finalmente negociaciones de precio y/condiciones (simplificando mucho, alguno de los casos que tengas en mente serán mas complicados). Todo este proceso podrá ser catalizado y acelerado por la confianza que generemos en el cliente, o su experiencia pasada sí se trata de un cliente repitiendo una compra. Y esto es importante a lo largo de todo el proceso. Si tenemos en cuenta los dos grandes factores que generan logros cuantificables serán: 1) La velocidad por la que pasamos por todo este proceso 2)La conversión, o ratio de leads que se convierten en ventas. (pudiendo diferenciar conversión parcial a lo largo del proceso). Como podemos imaginar, tener sistemas que nos ayuden sera fundamental. Por un lado automatizar, en la medida de lo posible todos los procesos e interacciones, manteniendo una personalización lo mas alta posible, hará progresar mas rápido. A la vez que los equipos puedan dedicar tiempo, en vez de tareas manuales, a mejorar esa experiencia de cliente (CX), y centrarse en aportar valor al cliente en los puntos decisivos de este camino. Por otro lado, teniendo todos estos datos en un sistema (normalmente un CRM) nos ayudará a tomar decisiones basadas en datos, hacer seguimiento y tomar acciones preventivas, de acuerdo a la realidad, y adelantarnos a los programas que puedan surgir.

Aunque no existe una formula secreta para el éxito, lo que sí está probado es qué es lo que da problemas. Normalmente la falta de entendimiento entre los equipos de ventas y marketing, que suele venir dada por falta de criterios comunes, falta de objetivos comunes y no entender el papel (y las complejidades y dificultades) a los que se enfrentan. Muchos de estos puntos se suelen ver reflejados en premier la cantidad por encima de la calidad (generemos leads!!). Un lead será mas valioso, y estará más cerca de la conversión cuanto más interesado esté. Por este motivo la cualificación es esencial, y el entendimiento de los objetivos generales de la compañía, y particulares de cada equipo, hará que las tácticas se apliquen con el criterio correcto.

La automatización de muchos de estos procesos, será lo que hará a las organizaciones dar ese salta de calidad, conocer mejor al cliente, y poder ofrecer la personalización correcta. La tecnología es una gran aliada, siempre y cuando tengamos ese trabajo previo realizado.

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Desgranando la gran revolución, potencial y riesgos

No hay plan corporativo que no incluya en algún apartado la inteligencia artificial. La muestra es clara, a nivel individual, cada uno de nosotros somos usuarios de alguna aplicación que utiliza esta tecnología en alguna capacidad y/o grado. Es una de las mayores disrupciones de los últimos años, y eso que esta tecnología es de los años 40-50.

El incremento de de uso y popularización se atribuye a diferentes razones (precio de la computación, del almacenamiento,..). Sin embargo yo diría que lo mas importante es la aplicación práctica a casos de usos reales. Las circunstancias han ayudado, o se han desarrollado en tal dirección que por supuesto han acelerado el impacto y escalado de esta gran tendencia. Discutir su impacto seria una obviedad. Primero, porque el hecho de que todos las organizaciones hablen, piensen y planifiquen alrededor de este concepto, ya es significativo (el volumen de negocio en este area cree a ratio de doble cifra) Y segundo, nuestra vida, como consumidores ya esta afectada por este efecto. Utilizamos los motores de recomendación de diferentes plataformas (Netflix, Amazon, Spotify,..) , somos usuarios de dispositivos inteligentes (Echo, Alexa, Siri,..), conducimos coches autónomos (Tesla), nuestro móvil o reloj inteligente nos avisa de ciertas cosas en función de nuestras rutinas, a nivel profesional hacemos predicción de ventas o de del comportamiento del usuario (por diferentes herramientas).

Sin embargo, creo, que el impacto de la inteligencia artificial no ha hecho nada más que empezar. Y no hablo de llegar a limites de ciencia ficción donde las máquinas nos controlen, sino en cosas mas terrenales. A pesar de tener diferentes tipos de aplicaciones (desde las mas genéricas hasta las que se centran solo en un caso de uso), hay tres componentes principales a considerar:

  1. Algoritmos: cada caso de uso necesita un algoritmo o una forma de procesar los datos de forma diferente (siendo puristas no deberíamos hablar de algoritmos, sino de modelos). El modelo de este comportamiento es uno de esos puntos fundamentales que nos hayan tener más o menos fiabilidad. Las máquinas son mucho mejores que nosotros (humanos) descubriendo relaciones entre grandes volúmenes de datos, cuya resultado se medida en un porcentaje de aproximación. Dominar este aspecto requiere tener grandes conocimientos de matemáticas, programación y estadística.
  2. Expertos: aunque no se trata de un campo de estudio nuevo, sí hay un déficit de personal experimentado. La formación de estos profesionales es compleja y costosa, por lo que contar con los mejores no estará al alcance de cualquiera.
  3. Datos: No es ningún misterio decir que uno de los grandes secretos del éxito de estas iniciativas es entrenar los modelos con grandes cantidades de datos. Esto hará que el modelo sea capaz de identificar mejor nuevas situaciones, y que su fiabilidad sea mucho mayor. No solo las empresas están compitiendo este campo, sino que diferentes países están entrando muy fuerte por diferentes vías. China, es uno de ellos, donde su apuesta ha igualado (sino sobrepasado en ciertos casos a Silicon Valley). Siendo uno de los puntos fuertes la cantidad de datos disponibles (pensemos solo en la cantidad de habitantes de este país)

Mirando estos tres pilares podemos decir que sólo los grandes jugadores están bien posicionados para ganar la partida. Es cierto que tendrán mejor disponibilidad para ello. Sin embargo, no descontemos las nuevas formas de innovar, donde se cuenta con sistemas abiertos y compartidos donde varias organizaciones pueden colaborar aunando esfuerzos y multiplicando resultados. Si nuestra organización esta pensando apostar por este campo, pensemos en la mejor estrategia para llevarlo a cabo.

Las oportunidades por supuesto son enormes. Todos los campos tendrán beneficios muy gratificantes e interesantes. Todas los sectores pueden beneficiarse de predicciones que impacten en la mejora de actividad: en finanzas la predicción de riesgos de pago, en educación el éxito de un estudiante, en retail la mejora de la cadena de suministro, en modelos de subscripción la optimización del churn rate.

Obviamente, no podemos de dejar de citar los beneficios que podemos obtener desde el lado de la experiencia de usuario (que repercutirá en una incremento de ventas de forma indirecta). Mas allá de la predicción del comportamiento de usuario, podemos hablar de personalización a escala. Ya hemos empezado a ver como diferentes plataformas CDP mediante diferentes técnicas de agrupación y clusterización de usuarios, pueden realizar una resolución de perfiles basados en diferentes identificadores, o la optimización de audiencias (a la hora de segmentar) dando lugar a grupos más homogéneos. Podemos incluso hablar de reconocimiento de sentimientos en tiempo real, ya sea por formato texto (en twitter u otras redes sociales), o mediante el análisis de rasgos biométricos como la cara o la posición corporal.

Sin embargo, como mencionábamos antes, el limitante de los datos es una presente en Europa. Las leyes y nuestra cultura, es muy diferente a la China. Somos mucho más celosos de nuestra privacidad y tenemos marcos legales que lo respalda. Sabemos que los algoritmos, y los ingenieros necesitan grandes cantidades de datos para poder ajustar los modelos. Por lo que la gran incógnita será cómo alimentar a estos modelos, con esta realidad. China, dispone de billones de datos que Europa nunca tendrá, o que recolectará de forma más lente. Sin embargo no debemos olvidar, que por esa diferencia cultural, un modelo entrenado con datos de una sola región, no tiene porque funcionar en otra. La localización se llevará a otro plano, no siendo suficiente cambiar imágenes o idioma de la plataforma, sino ajustar el modelo con datos locales. La globalización se va a encontrar con un limitante interesante.

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Una (super)app para governar el mundo

Si quieres organizar una cena con tus amigos, tienes que seguir varios pasos, tales como lanzar una pregunta en tu grupo de Whatapps, buscar en tu lista de restaurantes favoritos (posiblemente marcados en google maps), buscar ofertas en El Tenedor o en a web del sitio, y posteriormente hacer el pago de la misma con la app de tu oficina bancaria o la pasarela de pago que disponga el restaurante. Con unas nociones básicas de CX (Customer experience o experiencia de usuario) podemos determinar que este no es un proceso optimo, que esta totalmente disgregado y no es sencillo. ¿Te imaginas poder hacerlo todo desde la misma aplicación?

Esto que puede llegar a parecer ciencia ficción, es una realidad en Asia. Países como China, Vietnam o India tienen desde hace años con las llamadas superApps. Una super App, es una aplicación multifuncional, que aborda diferentes procesos, desde una perspectiva completa (de principio a fin), ofreciendo una gama de servicios muy amplia al usuario.

En algún otro post, he hecho mención a la importancia que los medios de pago están adquiriendo en el mundo digital. Por un lado, el propósito de muchas apps y webs es la venta de productos o servicios, pero no cuentan con la parte la importante del mismo: la transacción monetaria, teniendo que recurrir a terceros. Sin embargo el mundo de las SuperApps va mucho mas allá:

Experiencia de usuario

Todos nos hemos quejado alguna vez de la cantidad de apps que tenemos que tener operativas en el móvil para nuestro día a día. Todo quiere una app. Cada empresa tiene la suya propia, lo que multiplica el numero de ellas que tenemos que tener descargadas en el móvil. Y como comentaba lineas mas arriba, encima solo cubren una parte del proceso que como clientes buscamos. Podemos decir que la gran mayoría de estas apps, no han sido diseñadas con una filosofía customer-centric, sino pensadas en el producto o servicio que la empresa quiere promocionar.

La experiencia de usuario es fundamental, y no estamos descubriendo la pólvora con esto. Cuando hablamos de CX, siempre se hace pensando en el cliente, en qué proceso se quiere cubrir, los puntos de contacto, y cúal es el principio y final de ese journey. Al igual que ha pasado en muchos otros aspectos de la gestión empresarial, o de la vida humana, una vez que tenemos demasiadas opciones, muchas de ellas no son factibles o dejan de tener sentido de forma individual, por lo que el siguiente paso es la consolidación. Eso hace que surjan sinergias muy interesantes, en las que las funcionalidades crecen de forma exponencial, y por lo tanto tanto el cliente como todas las empresas participantes salen ganando.

A otro nivel de CX, pero incluso todos sufrimos la obsolescencia programada en nuestros móviles (recordemos que es el principal medio de conexión, en pleno crecimiento). Siendo uno de los motivos la cantidad de memoria necesaria para poder mantener esa cantidad de Apps que necesitamos. Reducir esa cantidad ayudaría. La capacidad de computación del dispositivo posiblemente tenga que aumentar, pero posiblemente no es la misma proporción

Economia de escalas y alcance

La consolidación o agrupación de apps bajo un mismo paraguas (superApps) conlleva un impacto económico muy interesante. En el mundo del marketing, y sobre todo en el digital, una de las métricas operativas mas importantes es el coste de adquisición. Reducir este coste ayuda a la empresa a ser mas eficiente, y aumentar el margen. Sin embargo no es fácil, y de hecho contar con elementos como CRM, tácticas de upsell o cross-sell ayudan. Es mucho más eficiente un cliente fidelizado, a captar uno nuevo cada vez que queremos hacer una nueva venta.

En el caso de las superApps, el cliente puede encontrar una multitud de servicios que cubran muchas necesidades, lo que impacta en la fidelidad. El cliente no tiene qué abandonar esa superApp para encontrar lo que necesita. Esto se traduce en, adquisición de nuevos clientes mediante sinergias que terminan utilizando tu servicio, y por lo tanto la generación de ventas sin un coste de adquisición directo (sino repartido entre todo el ecosistema). Y por el otro, al tener una tasa de fidelidad mayor, la probabilidad de repetir comprar será mayor

Limitaciones y restricciones

Como hemos visto en el mundo de las grandes tecnológicas, cuando uno de estos grupos tiene demasiada información, tienen demasiado poder y puede convertirse en algo no tan positivo para el cliente. Europa siempre ha ido a la cola en este tipo de iniciativas por diferentes motivos. Una de las razones es nuestra mentalidad, mucho más conservadora que otras regiones. Por este motivo, contamos con reglas, leyes y marcos que protegen mucho al cliente (GDPR), frenando muchas de las aspiraciones de algunas tecnológicas. No nos encontramos con la misma situación en otras regiones del mundo (Estados unidos, China, India, Sudeste asiático,..) .

China por su naturaleza, su política y su historia hay que analizarla desde otro punto de vista totalmente diferente. Es un entorno muy complejo que puede llevar mucho tiempo describir. Pero incluso en ese entorno, donde los grandes grupos tecnológicos tienen una relación estrecha con el gobierno, ha empezado a crear alianzas con competidores para evitar monopolios con demasiado poder. Una jugada que habrá que mirar con atención para ver cómo evoluciona.

Ejemplos

Asia lidera esta tendencia de superApps. Quien mas y quien menos ha oido hablar de WeChat (del grupo Tencent). Una de las primeras superapps, con las que los habitantes de china puede acceder a casi todos los servicios que necesitan. Todo empezó como una aplicación de mensajería (el Whatapp chino), sin embargo se transformo en la superapp que es ahora, pudiendo reservar taxis, encargar comida, obtener créditos, información oficial del estado o servicios médicos. Es interesante ver la posición política, desde el punto de vista de innovación que ha tenido el gobierno chino con respecto a esta tendencia (recomiendo el libro China, tecno-socialismo). En la misma situación se encuentra el grupo Alibaba con su app Alipay y otras existentes.

Singapur (Grab), Indonesia (Gojek), India (Jiomart, Paytm y otras) y Vietnam (ZaloPay) cuentan con sus propias superApps también. Muchas de ellas con cobertura en toda la region, y no solo en el países de procedencia (como es el caso de Grab). En estos casos, su crecimiento es doblemente exponencial, no solo por el numero de usuarios, sino por las geografías por las que se extiende.

Sin duda, vamos a ver las superapps mucho más en nuestra vida. Tendremos que ver cómo terminan de aterrizar en Europa, cómo sortean ciertas barreras legales, y si surgen jugadores locales. Las políticas de innovación e inversión en este campo van a tener mucho que ver. A nivel corporativo, las empresas tendrán que mirar como ser parte de un ecosistema les reportará unos beneficios (con sus inconveniente) que de forma individual será difícil de conseguir (los costes de desarrollo de un ecosistema son menores, y con un time-to-market mucho menor).

La pregunta es, sera 2022 el año de poder reservar, pagar y quedar con amigos para cenar, todo haciendo en una sola app? ¿Tendremos que esperar a 2023? ¿O en Europa tendremos otra realidad diferente?