Tecnología y creatividad, bases del renacimiento digital

Timo Elliott es un “evangelista de la innovación” para SAP y un apasionado defensor de la innovación, los negocios digitales, el análisis y la inteligencia artificial. Durante los últimos 25 años ha trabajado en Reino Unido, Hong Kong, Nueva Zelanda, Silicon Valley y París, colaborando con clientes de SAP en numerosos proyectos relacionados con nuevas tecnologías y su impacto en las organizaciones. También ha publicado diversos artículos relacionados con este tema en destacados medios internacionales como Harvard Business Review, Forbes, ZDNet, The Guardian y Digitalist Magazine. 

Elliott participó en la octava edición del congreso National Geographic-Mentes Brillantes, organizado por TPI, y charló con Executive Excellence sobre el impacto que las innovaciones como el cloud, el big data o la inteligencia artificial están teniendo en el ámbito empresarial.  

Creando business intelligence 

Nos encontramos asistiendo a la que yo considero la era del renacimiento digital, que se caracteriza por la combinación de las antiguas tecnologías con la creatividad y las experiencias humanas. 

En un entorno como el actual, Tesla se ha convertido en un gran ejemplo de business intelligence. Posicionada como una de las primeras compañías en cuanto a fabricación y comercialización de vehículos autónomos, Tesla es ya mucho más que una compañía de automoción. 

La marca se prepara para un futuro en el que el 100% de sus coches sean completamente autónomos, es decir, para que circulen sin conductor. Para conseguirlo, cada coche lleva instaladas cámaras que ofrecen una visión de 360 grados alrededor del vehículo, numerosos sensores ultrasónicos capaces de detectar objetos de todo tipo y un radar delantero que ofrece datos adicionales. Toda esta información es gestionada por un ordenador de a bordo que, además, es capaz de compartir todos estos datos con otros vehículos Tesla que circulan por la vía gracias a la utilización de tecnología big data. 

Gracias a todos estos avances, Tesla ofrece una experiencia de conducción única al volante que está considerada como una de las mejores entre los conductores. 

Otro ejemplo de cómo la tecnología puede mejorar la calidad de vida de las personas es el proyecto basado en el internet de las cosas que la ciudad china de Nanjing implantó recientemente para optimizar el tráfico. A través de un sistema inteligente de sensores y radiofrecuencia, se genera información sobre las condiciones de transporte a lo largo de la ciudad y se analizan los patrones en tiempo real de la circulación. Estas estadísticas permiten a las autoridades aprovechar esa información y crear un mapa digital que predice las condiciones de tráfico y ayuda a planear alternativas para mitigar los atascos. 

Asimismo, SAP trabajó con una gran compañía química que utilizó el aprendizaje automático como parte de sus operaciones financieras. Cuando instalaron SAP por primera vez hace unos años, solo el 40% de sus facturas coincidían con sus pagos bancarios, y requería mucho tiempo y esfuerzo por parte del personal corregir todos los errores que se derivaban de este proceso. Utilizando una tecnología basada en algoritmos, la empresa logró aumentar este porcentaje hasta el 96%. 

Haciendo un ejercicio de reflexión, es posible trasladar estas experiencias a cualquier negocio. Pensemos, por ejemplo, en nuestra propia empresa y preguntémonos: ¿cuenta mi compañía con productos, servicios y procesos internos que mejoran la experiencia de todas las personas que los usan? Y si no es así, ¿por qué no estamos aprovechando las oportunidades que ofrecen las nuevas tecnologías para conseguirlo?

Optimizar el negocio mediante IA 

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han creado cientos de nuevas oportunidades para optimizar los negocios. Pero, ¿cuál es la forma más fácil de comenzar? Probablemente, las oportunidades más fáciles impliquen la automatización de las actividades comerciales existentes. 

Para que sus primeros contactos con la inteligencia artificial sean fáciles, rápidos y de alto valor deben tener en cuenta tres criterios básicos: 

- Facilidad: utilice datos existentes y de alta calidad. Los algoritmos de aprendizaje automático funcionan mejor con grandes cantidades de datos de alta calidad. ¡Lo más fácil es usar lo que ya tiene! Busque oportunidades de inteligencia artificial basadas en datos de gran volumen que ya se hayan sometido a controles de calidad, como finanzas, fabricación o logística.

- Rapidez: integración con el proceso comercial existente.

La inteligencia artificial ofrece oportunidades sorprendentes para la transformación empresarial y para hacer cosas que antes eran imposibles. Pero la forma más rápida de comenzar es con tecnología que se pueda implementar sin problemas como parte de los procesos existentes. Esto significa que debe buscar aplicaciones que puedan integrarse en sus sistemas comerciales existentes con un mínimo de interrupciones en los procedimientos, capacitación, bonificaciones, etc.

- Alto valor: decisiones repetidas claramente definidas. 

La automatización brinda el mayor valor cuando se aplica a decisiones comerciales estrechas y repetitivas que se realizan miles de veces al día. Las entradas pueden ser complejas, con miles de variables para considerar en tiempo real, pero el resultado debería ser recomendaciones fáciles de entender. Busque actividades aburridas y repetitivas que hasta ahora han sido demasiado complejas de automatizar. 

Nuevas oportunidades  

Solo el 3% de las compañías dicen que están teniendo éxito con el proceso de transformación digital. Las demás empresas, por el contrario, están perdiendo oportunidades. 

La multinacional Asics es un gran ejemplo de cómo adaptar un modelo de negocio a los nuevos tiempos. Pero en esta ocasión, su éxito no se basa en la tecnología, sino en la experiencia de cliente. La compañía se dio cuenta de que su futuro no podía basarse en la venta de calzado deportivo, y comenzó a plantearse cuestiones que iban más allá de la venta pura y dura. Investigaron los motivos por los que las personas compraban zapatillas de deporte y decidieron crear toda una experiencia de cliente alrededor del running. 

Uno de sus principales características es la personalización. Así, sus tiendas cuentan con aparatos que analizan los pies y el estilo de correr del cliente. Esta información se usa para recomendar el zapato más adecuado para cada corredor. En 2016 compró Runkeeper, una aplicación que registra los entrenamientos y salidas de los usuarios, y completa todos esos datos con estadísticas desde su web para ofrecer consejos que guían a los deportistas para correr de manera más rápida y eficiente. 

La información que recoge a través de la aplicación permite a Asics estrechar lazos con sus clientes y, además, proporciona importantes beneficios para la compañía, ya que se ha convertido en una plataforma única para administrar los datos de los usuarios. 

"Los datos nunca podrán sustituir a la intuición" 

INÉS ORIA: Actualmente se habla de “la humanización de los negocios a través de la inteligencia artificial”, en lugar de la humanización de los negocios a través de las personas (humanas). No solo hablamos de máquinas que son capaces de comportarse como humanos, sino también capaces de gestionar las emociones de manera que interactúen con los humanos como si también lo fuesen… Este escenario casi de ciencia ficción tiene muchas ventajas, pero también genera grandes incertidumbres, e incluso miedo. ¿Qué impacto tendrá todo esto en el ámbito empresarial?

TIMO ELLIOT: La inteligencia artificial es muy importante para los negocios, pero hay que entender que las máquinas no pueden reemplazar a la mente humana. Tal vez lo hagan en un futuro, pero todavía queda mucho para eso. La tecnología actual es sofisticada y útil para determinados procesos en el ámbito empresarial, pero actualmente las mayores oportunidades se encuentran en los procesos, donde hay muchas decisiones repetitivas, las mismas decisiones una y otra vez. La inteligencia artificial es ideal para este tipo de situaciones, en las que se pierde tiempo y dinero, porque incrementa notablemente la eficiencia.

En este sentido, creo que existen tres grandes áreas de oportunidad. En primer lugar, la inteligencia artificial está haciendo que las interfaces de las computadoras sean más humanas. Por ejemplo, SAP ha creado un asistente digital similar a Siri y Cortana, pero para la empresa. Dicho asistente puede dar respuesta a cuestiones relacionadas con una transacción comercial solo diciendo: “háblame sobre mis ventas de esta semana” o “¿puedo obtener más detalles sobre este pedido?”. La diferencia entre esto y Siri o Alexa es que ha sido creado para ser utilizado en un contexto de trabajo, y tiene más información sobre lo que está sucediendo. Si le hago dos preguntas seguidas a Alexa, ella pierde completamente el contexto entre las dos, pero con el asistente de SAP puedes mantener una conversación y conocer qué proceso comercial estoy tratando de lograr. Esto es mucho más revelador que una conversación con Siri.

En segundo lugar, se está automatizando el trabajo de conocimiento con decisiones complejas repetitivas reemplazadas por algoritmos. Y en tercer lugar, existe lo que llamamos “hacer lo anteriormente imposible”, como utilizar tecnologías como el reconocimiento de imágenes dentro de los procesos comerciales para hacer cosas que antes no eran posibles.

Se trata de procesos que no solo son útiles para la empresa, sino también para la sociedad. Por ejemplo, en Brasil han creado un sistema para detectar la tala ilegal de árboles colocando en los bosques teléfonos reciclados que captan el ruido de una sierra mecánica cuando se está realizando una tala ilegal, o incluso antes, ya que también es capaz de detectar los ruidos que se producen cuando los taladores ilegales entran en el bosque. 

Por otro lado, en Estados Unidos se han hecho pruebas con personas que padecen algún tipo de enfermedad mental. Desafortunadamente, estos enfermos tienen a menudo problemas con la policía, pero gracias a un sistema que recopila datos y combina algoritmos, se pueden predecir las recaídas y ayudarles antes de que se produzca el problema. Se han previsto  hasta un 86% de las situaciones antes de que ocurran, eliminando las desagradables consecuencias que se producen tras estos episodios como el ingreso en prisión, algo que es muy traumático para las personas con problemas mentales.  

I.O.: La inteligencia artificial conduce a tecnologías que anticipan nuestras necesidades y, además, las máquinas basan sus decisiones en algoritmos que son exactos. Sin embargo, para la condición humana el libre albedrío (es decir, la libre elección y la capacidad para tomar decisiones propias) es importante. ¿Cómo se hacen compatibles ambas opciones: por un lado, la seguridad que aporta la IA para tomar la decisión más adecuada, y a la vez la necesidad del ser humano de ser libre para decidir?

T.E.: En general, las decisiones que se dejan a la inteligencia artificial son aquellas que son tediosas, mecánicas y simples, pero que hay que tomar. En estas ocasiones la tecnología es verdaderamente útil. Le voy a poner un ejemplo muy sencillo: históricamente, en las escuelas se han enseñado matemáticas, pero un día apareció la calculadora. En ese momento comenzamos a plantearnos: ¿para qué vamos a aprender matemáticas si una máquina puede hacer los cálculos por nosotros? Pero dejar de enseñar matemáticas en las escuelas no es una opción. 

Hace algunos años en Estados Unidos se desató una gran polémica porque se utilizó un sistema basado en algoritmos para determinar si un preso podía salir bajo fianza o no. Se provocó un escándalo tremendo, porque los expertos se dieron cuenta que los algoritmos estaban sesgados, y si el reo era afroamericano tenía menos posibilidades de que le dejaran salir. 

Al final, se trata de un sistema poco justo. Por eso, hay que tener mucho cuidado con las decisiones que toman las máquinas, pero que afectan directamente a las personas. En algunas ocasiones, utilizar algoritmos puede ser peligroso o inadecuado.  

I.O.: ¿De quién sería la responsabilidad de educar a la sociedad para hacer frente a estos cambios?

T.E.: Hasta el momento, nadie tiene este tipo de responsabilidad en las empresas. Se necesita que alguien supervise la parte ética porque tenemos demasiados datos, las empresas aglutinan gran cantidad de información y es importante controlar que esos datos no se utilicen de manera sesgada. Por ejemplo, si un empresario emplea solamente a varones blancos de 30 años porque las estadísticas históricas señalan que son más eficientes, es evidente que esos datos no están actualizados y están obviando los cambios que se han producido en la sociedad. Sería labor de los líderes detectar dónde están los errores para adelantarse a lo que está ocurriendo y resolverlo con prontitud. 

Sin embargo, hay otra respuesta para esta pregunta, y es todo el mundo. Todos tenemos la responsabilidad de resaltar los errores para evitar que se repitan.  

I.O.: Existe una gran distancia entre la velocidad de las innovaciones y la lentitud de la generación de leyes para regularla. ¿Cómo es posible reducir este gap? 

T.E.: Un gran poder implica una gran responsabilidad. Este poder puede utilizarse para hacer el bien, pero también para hacer el mal, porque así es la naturaleza humana. Un dictador, por ejemplo, podría usarlo para conocer los datos de todas aquellas personas que no piensan como él. 

Los líderes empresariales deberían ser conscientes de que existe este peligro, reflexionar sobre cómo esta tecnología está afectando a las personas, y velar por su buen uso. 

I.O.: Algunos gurús del management advierten que se está iniciando la tendencia de “tecnologizar nuestras almas”. Señalan que se está dando mucha importancia a los datos y se está dejando de lado las actitudes humanas. ¿Está de acuerdo? 

T.E.: Es un riesgo real. Cuantos más datos tenemos, mejor capacitados estamos para tomar una decisión correcta. Pero los datos y la tecnología nunca podrán sustituir a la intuición. El avance de la tecnología permite al hombre dedicarse a otros campos en los que antes perdía mucho tiempo realizando tareas mecánicas. Ahora puede centrarse en actividades más sofisticadas. Es más, cuanta más tecnología aparezca, más necesaria es la actividad del hombre.  

I.O.: España es el país de la Unión Europea con la media de edad más alta en sus Consejos de Administración. En muchos casos, quienes deben asesorar sobre la estrategia de la empresa carecen de formación y conocimiento sobre innovación tecnológica y transformación digital. ¿Cuál es su experiencia en este sentido? 

T.E.: La mayoría de los líderes actuales ha crecido usando un ordenador, porque hace más de 30 años que la tecnología se empezó a extender a todos los niveles. Hay pocos líderes tan mayores y, por tanto, la dificultad es muy escasa. Todos ellos entienden el impacto que estos procesos están teniendo en el ámbito empresarial. 

Entrevista con Timo Elliott, evangelista de la innovación para SAP. 

Texto publicado en Executive Excellence nº148 mayo 2018.