Mes: septiembre 2023

Reflexiones: reactualización de tendencias en transformación digital

Cada año realizamos una revisión de las principales tendencias en materia de transformación digital, con el objetivo de reafirmar o cuestionar la estrategia definida y cimentar con solidez el próximo plan de gestión. Es una revisión ligera, basada en una serie de artículos seleccionados de muy diversas fuentes (buscando complementariedad y diversidad en los puntos de vista), que en esta ocasión conforman la siguiente lista:

Al contrario que en el año anterior, donde las novedades fueron abundantes tras dos años de pandemia, en esta ocasión hemos encontrado una fuerte continuidad con las conclusiones de las fuentes entonces seleccionadas, tanto en las tendencias como en las recomendaciones que a CIOs y CEOs realizan los informes publicados en la red.

En el capítulo de recomendaciones, les invito a visitar el informe de mayor interés que hemos encontrado: «Propósitos de Año Nuevo para la tecnología en 2023«, de McKinsey & Company. Integrando los contenidos de este artículo y varios matices procedentes de otras fuentes, el decálogo de recomendaciones anterior queda ahora actualizado de la siguiente manera:

  1. Construir una estrategia digital clara e integrada con la estrategia global, liderada desde la alta dirección: no basta con definir una estrategia digital, sino que debe tener un carácter transformador de la empresa en términos de competitividad, lo que implica a procesos, negocio o relaciones con los distintos grupos de interés… y por tanto absolutamente alineada o integrada en la estrategia general de la organización. Como todo proceso transformador, solo ocurrirá si se impulsa desde una visible, generosa y consistente implicación de la alta dirección, que arrastre a las estructuras clave que intermedian con el funcionamiento operativo y el despliegue de objetivos… y que proteja a quienes asuman el rol de liderar los experimentos significativos que a continuación deban ser escalados.
  2. Renovar las infraestructuras tecnológicas básicas para ganar en velocidad, seguridad y resiliencia: todas las infraestructuras deberían tender a la digitalización y, dado el enorme incremento de prestaciones de la red, a la actualización de sus sistemas para ganar competitividad; pero además, las que se consideren críticas o de base, deberán hacerlo con un altísimo nivel de seguridad para evitar ataques informáticos.
  3. Talento digital en los lugares correctos y cuidado de las mejores personas para acelerar la transformación: suficiente poder y suficiente liderazgo implicados activamente en el proceso, como recomendaba el primer punto… pero también suficiente competencia y capacidad. Como afirmaba Alfons Cornella, «no hay innovación sin innovadores»… e innovar, como transformar la cultura dominante en una organización, requiere que de ella se ocupen los mejores. En un mercado de trabajo como el actual, además, la dificultad de atraer talento y de conservar el mejor del que se dispone ha crecido significativamente: es muy necesario cuidar a las personas… y en especial a las que mayor valor entregan.
  4. Ser “agile”, adoptar una mentalidad de gobernanza ágil: más allá de metodologías y herramientas, liderar una transformación empresarial exige adoptar los esquemas mentales y principios del «agilismo» y extenderlos como elementos de cultura de la organización.
  5. Ser digital de arriba a abajo, en toda la cadena de suministro, combinando creativamente tecnologías: digitalizar las relaciones con cliente y las internas, integrar la información de las distintas fases de proceso con retroalimentación de información en tiempo real, contemplar las oportunidades derivadas de la visión de la cadena de suministro como sistema. Casi nada de todo esto será posible si no abordamos los retos desde la integración de tecnologías (IoT, analítica, segmentación, securización, visión artificial, aprendizaje automático, inteligencia artificial…) que aporten cada una el valor que se necesita para obtener cada propósito.
  6. Monitorizar y medir el progreso de la transformación, con foco en los retos por encima de la eficiencia: medir cómo nos aproximamos a la visión deseada más que cómo hemos hecho lo realizado o cuánto. Eficiencia en la gestión de cada iniciativa sí (por supuestísimo)… pero siempre subordinado a avanzar en la dirección adecuada. Lo importante es llegar, mucho más que hacerlo pronto… o que ajustarse a un presupuesto.
  7. Crear arquitecturas, plataformas tecnológicas y bases de datos en la nube que impulsen el negocio: contemplar la importancia de los datos no estructurados, individualizados, hacia el cliente y en general los grupos de interés clave, asegurando su disponibilidad junto a los datos estructurados en una plataforma tecnológica flexible, modular e interoperable, alineada con los intereses del negocio, sobre la que poder aplicar metodologías analíticas y procesos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que permitan personalizar propuestas, soluciones o acciones de marketing. Es el momento de centrarse en construir unas bases sólidas en la nube que permitan a las empresas aprovechar los beneficios más importantes que ofrece, como la seguridad, el escalado de aplicaciones o la agregación de capacidad automáticamente para satisfacer los aumentos de la demanda.
  8. Crear ecosistemas industriales automatizados, descentralizados y capaces de integraciones independientes: contemplar los modelos de creación de valor que funcionan como una red conectada, con nodos autónomos pero interdependientes cuando se precisa, para acelerar procesos de innovación desde la noción de ecosistema; modelos capaces de integrar APIs de pequeños proveedores de soluciones interesantes no ofrecidos por los grandes, que pueden convivir y escalar con agilidad.
  9. Atender al dominio de los modelos de negocio digitales, con escalabilidad en la creación de valor: en la mayoría de los mercados de producto, la percepción de valor ha basculado hacia elementos intangibles, vehiculados frecuentemente a través de la prestación de servicios de base digital, asociados al producto o independiente del mismo, por lo que es imprescindible entender cuál puede o debe ser el negocio digital de la compañía y activarlo. Además, considerar que cualquier componente del modelo de negocio es susceptible de ser transformado digitalmente para generar mayor o más cualificado retorno.
  10. Promover la conversión de servicios a experiencias (TX = CX + UX + EX + MX): entender el rol que la componente emocional tiene en las decisiones de compra o en la creación y prestación de servicios. Más allá del valor entregado, la experiencia relacionada con el mismo (de usuario, de cliente o de trabajador, en un marco de multicanalidad) debe jugar un papel clave en el diseño y desarrollo de servicios.

Respecto de las tendencias… la lista es larga. A las 20 de la lista de hace doce meses, se suman cuatro nuevas (alguna de ellas, ausente de forma inexplicable el año anterior) y varios matices o enfoques complementarios que corrigen, reorientan o amplían algunas de las preexistentes. Sin ánimo de alargarme en exceso en un post que ya de por sí será inevitablemente largo, ésta sería la lista renovada de las 24 tendencias que actualmente consideramos:

  1. Gestión empresarial basada en datos y democratización de los datos.
    • Las tecnologías digitales generan cantidades masivas de datos fácilmente rastreables y accesibles que, si se manejan adecuadamente, pueden proporcionar un gran valor al negocio. Aunque incluso empresas inmersas en su transformación digital tienden a no aprovechar al máximo los datos a su disposición, la gran demanda de profesionales ligados a la gestión del dato muestra que cada vez más organizaciones están cambiando sus procesos de toma de decisiones hacia la gestión empresarial basada en datos y buscan cómo fomentar una cultura de trabajo centrada en los mismos.
    • Más allá de todas las demás tendencias, la democratización de los datos será uno de los aspectos más críticos: promete un futuro en el que los datos estén abiertos a todos para analizarlos y obtener información. Las herramientas de próxima generación, como las soluciones Low-Code que abren los datos a equipos que no sean el departamento de ITI o los científicos de datos, ayudarán a traer importantes beneficios prácticos para las empresas, que incluyen:
      • A medida que se adoptan más herramientas impulsadas por IA, cada vez son más fáciles de identificar las intenciones y necesidades reales del cliente. Democratizar los datos permite que éstos sean analizados y aprovechados por múltiples departamentos, todos con diferentes filosofías y enfoques.
      • Mediante herramientas fáciles de usar, las empresas tendrán la capacidad de, por ejemplo, alojar sus datos en una ubicación única y accesible, lo que junto con la mejora general de competencias digitales de los empleados, posibilitará operaciones mucho más eficientes.
      • La experiencia del cliente mejorará naturalmente debido a la democratización de los datos, porque se ampliará el alcance de la comprensión del mismo y permitirá brindar un servicio más personalizado.
  2. Fábrica digital e inteligente, IoT e IA industriales. Logística autónoma basada en IoT y planificación, integradas con la gestión de producción.
    • Continuidad y aceleración de la adopción de todas las tecnologías ligadas al paradigma de Fábrica 4.0, con extensión en general de procesos de aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicados para determinar modelos predictivos y prescriptivos de defectos, de inactividades o de consumos de energía y materiales.
    • La supply chain como hilo conductor de la gestión de producción. La automatización de la intralogística como canal para la gestión integral de la cadena de suministro desde la previsión o predicción de la demanda y en tiempo real.
  3. Fusión hombre-máquina: inteligencia artificial TRiSM, aprendizaje automático, búsqueda inteligente y procesamiento de lenguaje natural.
    • La mayoría de los trabajos acogerán un despliegue híbrido, que aprovechará las ventajas más insustituibles de la condición humana (intuición, diplomacia, incertidumbre, creatividad…) y las del mundo digital (precisión, velocidad, escala, ubicuidad…).
    • La tecnología de inteligencia artificial (IA) permitirá que la búsqueda inteligente rompa los silos de datos, lo que posibilitará a empleados y clientes descubrir la información que necesiten en menos de segundos. Los usuarios finales podrán utilizar la búsqueda inteligente para recuperar información de cualquier ubicación y conjunto de datos: big data en bases de datos, sistemas de gestión de documentos, contenido digital, páginas web, etc., indagando sobre problemas específicos y no limitándose a una búsqueda de información que después debería conectar y concluir.
  4. Metaverso y, en particular, metaverso industrial e interfaces inmersivas.
    • Durante 2022, el «metaverso» fue un tema recurrente en las conversaciones relacionadas con el momento tecnológico. Con independencia de los problemas que está enfrentando Meta con relación a los mercados de ocio y consumo, el concepto original sigue teniendo potencial: ya podemos ver casos de éxito empresarial donde se utiliza este entorno para mejorar experiencias de marca, productos o conectar con el público.
    • Ahora veremos más un «metaverso industrial», impulsado desde la alianza Siemens-Nvidia, que puede dibujar la que podríamos denominar «Industria 5.0» una fusión de gemelos digitales con señales captadas en tiempo real, conectados con IA. Las aplicaciones del metaverso industrial pueden ser numerosas, para la comprensión y enriquecimiento de datos en entornos virtuales, la creación de procesos más sostenibles y la optimización de costes. Todavía falta tiempo para ver una realidad virtual y física totalmente integrada, pero durante este año veremos mucho más acerca sus capacidades.
    • Las redes 5G, los wearables, el gaming y todo lo relacionado con la realidad virtual y aumentada serán una constante en todos los sectores, desde la investigación al retail, la docencia o el entretenimiento.
  5. Inteligencia artificial generativa.
    • La IA generativa es un conjunto de tecnologías relativamente nuevas que aprovechan grandes volúmenes de datos, junto con algunas técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para producir contenido basado en las entradas de los usuarios conocidas como `prompts´. Estas herramientas partiendo de estos `prompts´, escritos en lenguaje natural, pueden generar nuevo contenido que puede ser texto escrito (por ejemplo, ChatGPT o Bard) o visual con imágenes o vídeos (por ejemplo, Dall-E, Midjourney o Runaway).
    • Estas herramientas están evolucionando rápidamente y aún son objeto de investigación activa, mejorando nuestra comprensión de cómo funcionan realmente y los impactos de su uso en la sociedad, tanto a nivel ético, como legal, pero han penetrado exponencialmente en el tejido social desde la liberación de ChatGPT y es inevitable su rápida expansión en todos los órdenes de la actividad humana.
  6. Modelo de trabajo híbrido, presencial y remoto.
    • El trabajo híbrido es una modalidad de trabajo flexible en el que las personas trabajan parte del tiempo en una espacio físico de la empresa y parte desde casa u otra ubicación. La cultura de trabajo remoto fue una de las estrategias adoptadas a principios de 2020 debido a las disposiciones gubernamentales frente a la pandemia, pero ha demostrado ser un cambio significativo en la forma en que pueden desarrollarse las operaciones de negocio, con el simple uso de herramientas de colaboración ágiles y una gestión del rendimiento moderna.
    • El trabajo híbrido ha permitido a las organizaciones ser ágiles y flexibles en tiempos cambiantes y se ha demostrado que no solo no perjudica a la productividad sino que incluso puede mejorarla.
    • Para respaldar este tipo de acuerdos de trabajo, las empresas están adoptando tecnologías de lugares de trabajo digitales que permiten tanto a la dirección como a los empleados tener sus actividades diarias organizadas y disponibles, realizar un seguimiento de los procesos y mantenerse en contacto independientemente de su ubicación. Estos tipos de tecnologías incluyen la gestión de procesos empresariales, la comunicación, la gestión de proyectos, el flujo de trabajo, el seguimiento del tiempo, los informes y otras herramientas.
  7. BPM, RPA, automatización e hiperautomatización, en todos los ámbitos.
    • La automatización en todas las facetas de las operaciones de negocio está en el centro de la transformación digital, porque es la forma más sencilla de alcanzar escalabilidad, eficiencia y reducción de costes. Las soluciones RPA se implantan cada vez más para automatizar actividades muy simples (de lógica determinista en formas y entrada de datos estructurada), que antes solían requerir participación del usuario en actividades de proceso repetitivas y predecibles.
    • Los nuevos algoritmos de hiperautomatización pueden analizar grandes cantidades de datos que un ser humano no es capaz de procesar. Como resultado, pueden proporcionar observaciones profundas y connotaciones entre procesos de fondo que, de otro modo, la empresa no podría identificar. Éstos pueden ayudar a las empresas a llevar sus decisiones basadas en datos al siguiente nivel, comprender mejor los procesos comerciales y mejorar.
  8. Virtualización y automatización de procesos integrando ML-DL y AI para tareas ocasionales y complejas.
    • Hiperautomatizar es “automatizar la automatización”: tecnología que utiliza AI y aprendizaje automático sobre RPA para analizar y administrar procesos, con herramientas que funcionan con datos estructurados y no estructurados para proporcionar información sobre las oportunidades de optimización y mejora.
    • La BPA potenciada por AI va más allá de la RPA para abordar directamente las capas de procesamiento y datos. Puede manejar procesos no deterministas y es capaz de identificar, elegir y combinar las actividades de procesamiento y datos más adecuadas para ejecutar un proceso. La AI puede trabajar con datos probabilísticos, textuales y cualitativos no estructurados junto con fuentes tradicionales de datos estructurados deterministas, numéricos y cuantitativos. Esto significa que puede usarse para ejecutar procesos cognitivos, no solo automatizando sino haciendo que estos procesos sean completamente autónomos.
  9. Mayor extensión y mayor adopción de plataformas de datos de clientes (CPM) y CRM.
    • Como evolución del CRM, una CDP es un SW que recopila y organiza datos de clientes propios de muchas fuentes para crear una vista única, coherente y completa de cada uno. Crea una BD integral de clientes a la que otros sistemas pueden acceder para analizar, rastrear y administrar interacciones con cliente.
    • Los clientes interactúan con diversas organizaciones de formas novedosas y a través de varias plataformas. Durante cada compromiso, dejan fragmentos de información, conocidos como datos propios (de comportamiento en línea, transaccionales o incluso demográficos), que se pueden rastrear y guardar en una nube de alta seguridad. Una CDP recibe estos datos de primera mano. Luego los estandariza y los transforma haciendo coincidir los ID de clientes individuales de cada sistema e integrándolos en un único perfil de cliente coherente y preciso. Luego, los datos del perfil se reformatean para admitir una amplia gama de estrategias de marketing y procesos comerciales, incluidos CRM, análisis de datos, automatización de marketing, creación de contenido, esfuerzos de SEO, etc.
  10. Creación de nuevos modelos de negocio digitales, conformando ecosistemas de servicios.
    • El cambio a lo digital empujó a muchas organizaciones a ser creativas con las formas en que intercambian sus productos y servicios por dinero. Los clientes quieren una experiencia digital fluida y prefieren las marcas que están listas para ofrecerla: es vital comprender cómo diseñar su experiencia con la tecnología para responder a sus necesidades de forma relevante (para al menos lograr una ventaja competitiva) o para desarrollar con éxito nuevos productos o servicios.
    • Los datos se han convertido en una nueva moneda y cada vez más empresas basan sus modelos de negocio en la recopilación y el uso de datos. Sin embargo, centrarse únicamente en el MdN propio puede estrechar el pensamiento y limitar posibilidades con los datos. A menudo, su valor real proviene de su flexibilidad y su potencial para brindar una imagen completa: más de la mitad del valor agregado de los MdN basados ​​en datos lo obtienen en sus ecosistemas.
  11. Tecnología Blockchain, tokenización de activos (NFT).
    • Hasta ahora, la tecnología Blockchain se ha asociado más estrechamente con criptomonedas como bitcoin. Sin embargo, se usa de muchas otras formas, particularmente en los negocios. La promesa más básica de blockchain es una mayor seguridad a través de sus registros inmutables. Pero esta tecnología también tiene implicaciones en la forma en que las empresas administran las cadenas de suministro, trabajan con socios y manejan transacciones y contratos.
    • Tokenizar es transformar un activo específico y valioso en tokens digitales (unidades de valor) que se pueden usar en una Blockchain. Tanto los activos tangibles (como oro, obras de arte o bienes inmuebles), como los intangibles (acciones, bonos, derechos de propiedad de datos o patentes), se pueden convertir en tokens digitales que se venden y compran en mercados digitales, infraestructuras financieras abiertas e interoperables sin intermediarios.
    • Tras la explosión inicial de los tokens no fungibles (NFT, coleccionables digitales únicos que se pueden comprar y vender), se ha entrado en una fase de estabilización, pero sigue habiendo mercados de interés. Aunque centrados hoy principalmente en arte y juegos digitales, se utilizan para todo tipo de cosas. Un caso de uso concreto para la tokenización es su potencial para interrumpir los mercados de activos intensivos en capital, como equipos y maquinaria pesada. En lugar de comprar o alquilar uno, la tokenización permite soluciones de pago por uso, lo que crea nuevos MdN para fabricantes de equipos o para servicios financieros, mientras beneficia a empresas que requieren activos intensivos en capital. El avance en IoT, la hiperconectividad y el pago automatizado dan soporte a la tendencia, marcando el paso en la transición de MdN basados ​​en productos a servicios.
  12. Cloud computing, evolucionando hacia soluciones multinube y plataformas cloud nativas. Modelos distribuidos, con nodos especializados (industrial, ingeniería…) pero interoperables.
    • El cloud ha permitido a las empresas acceder a los datos desde cualquier parte y en cualquier momento, facilitando el almacenamiento seguro de grandes cantidades de datos y el acceso a ellos de forma remota cuando sea necesario. Se observa una tendencia a solución multinube (frente a único proveedor, varias nubes públicas o híbrido): más seguridad, migraciones más sencillas, mercado más competitivo.
    • La iniciativa europea Gaia-X promueve un cloud federado e interoperable, con tecnologías de orquestación edge-cloud que garanticen la privacidad y la propiedad del dato.
  13. Realidad extendida y mixta. Gemelos digitales.
    • Tecnologías que combinan el mundo virtual (incluidos gemelos digitales) y el mundo físico, para crear nuevas experiencias y mundos mejorados. Los usos más frecuentes se están dando sobre dispositivos móviles (on premise o remoto), pero las gafas especiales están de vuelta en aplicaciones usables y contrastadas.
    • En el mundo industrial, se consolidan aplicaciones de gemelos digitales en su sentido más amplio, en numerosos campos, tanto sobre producto como sobre modelos de gestión, con la novedad de integrarse como pieza del concepto de «metaverso industrial».
  14. Transformación de la ciberseguridad desde soluciones AI, la nube, la automatización y arquitecturas confiables, con riesgos crecientes por la confluencia IT/OT: inmunidad digital.
    • Frente a los avances en ciberseguridad, las amenazas no cesan. Un enfoque para construir una arquitectura de confianza es el uso de registros distribuidos, como Blockchain. Además de reducir el riesgo de infracciones, reducen el coste de cumplir normativas y los gastos operativos y de capital asociados.
    • Un sistema inmunológico digital es donde el diseño, las operaciones, el desarrollo y el análisis impulsan de forma acumulativa el rendimiento empresarial a través de la mitigación de riesgos. Hace que las aplicaciones sean más resistentes e, incluso en escenarios de alto riesgo, garantiza una recuperación rápida y la continuidad del negocio. La combinación de procesos automatizados (que garantizan procesos y resultados estables) con la tecnología en la nube, es la puerta de entrada a lo que podríamos reconocer como “sistema inmunológico digital global“.
    • Es en este sistema en el que, según Gartner, se desarrollarán tecnologías basadas en la observabilidad del software, la IA, la ingeniería del caos, la corrección automática, la ingeniería de fiabilidad y la seguridad de la cadena del suministro del software, que lo harán posible.
  15. Conectividad inalámbrica avanzada 5G-6G / IoT.
    • La tecnología 5G alcanzará madurez tecnológica y regulatoria, abriéndose paso como solución de comunicaciones IoT.
    • Cercana la cobertura total de la red 5G en algunos países, y mientras llegan las esperadas aplicaciones que expriman al fin todas sus capacidades, ya se trabaja en el desarrollo de la red de sexta generación.
    • Otros sistemas alternativos propietarios (redes de picosatélites), serán una alternativa técnica y económicamente competitiva para casos IoT de baja exigencia de volumen o latencia.
  16. Infraestructura inteligente y distribuida, orquestando edge y cloud. APIs. Superapps.
    • El 70 % de las empresas utiliza ya infraestructuras distribuidas: los datos y el procesamiento se podrán manejar en la nube, pero los dispositivos podrán acceder a ellos también y más rápido desde el borde de línea si conviene: más velocidad y agilidad, menos complejidad y coste, más seguridad.
    • Las interfaces de programación de aplicaciones (API) permiten el intercambio de información entre distintas aplicaciones de software a través de un conjunto de protocolos. La idea de que las empresas con los datasets más grandes liderarán la innovación (como la IA) sufrió un revés en 2022: numerosas startups con productos atractivos han puesto en aprietos a grandes empresas tecnológicas. Hay que experimentar… y pensar cómo integrar las APIs.
    • No sabemos si será una moda o cuajarán en el mercado occidental, pero la tendencia a las superapps (aplicaciones móviles que prácticamente lo hacen todo), proviene de Asia, donde ya está consolidada. Un ejemplo de superapp sería We Chat, que ofrece servicios como mensajería, pagos móviles, compras en línea, reserva de hoteles, servicios financieros y otras funcionalidades que van agregando. Las superapps serán capaces de generar experiencias personalizadas, atractivas y de gran alcance en una única plataforma, unificando las experiencias responsivas en móvil y ordenador, así como integrar los flujos de trabajo, colaboración y mensajería. Con el tiempo veremos el avance con la entrada de otras tecnologías como el metaverso, los chatbots y tecnologías impulsadas por IoT.
  17. Computación de nueva generación (computación cuántica y chips neuromórficos) y SW 2.0.
    • Ayudará a encontrar respuestas a problemas que han acosado a la ciencia y la sociedad durante años, desbloqueando capacidades sin precedentes para las empresas… aunque no será una preocupación inmediata para todas. Mantenerse a la vanguardia del SW (hoy clave de éxito en muchos negocios), sí requerirá una comprensión de esa industria, de las tendencias tecnológicas que la impulsan y de los contextos organizacionales que crean la demanda de cambio.
  18. Plataformas Agile, DevOps e ITSM integradas.
    • Se llama ITSM a la gestión de la entrega extremo a extremo de servicios IT. En una empresa, si las capacidades de ITSM son insuficientes para las necesidades, habría problemas para brindar servicios a un ritmo satisfactorio y suficiente, algo muy común. Para abordarlo, surgen nuevas metodologías ITSM, impulsadas por las mejores prácticas Agile y DevOps. 
    • La integración de plataformas Agile, DevOps e ITSM con aprendizaje automático y el uso de herramientas AIOps posibilita anticiparse a potenciales fallos, asegura el tiempo de actividad y proporciona garantía de servicio, generando excelente UX.
  19. Herramientas Low code / No Code y aplicaciones configurables.
    • Se trata de soluciones que le permiten crear sistemas complejos con poca o ninguna experiencia en codificación, lo que puede generar una mejora general de las habilidades de los empleados en ciertas industrias (permitiendo, por ejemplo, iterar soluciones).
  20. Incremento de inversiones (> 2 dígitos) , en especial en IoT, AI, ML-DL, modelos predictivos y ciberseguridad.
    • La transformación digital en última instancia tendrá como objetivo reducir los costes… pero los expertos predicen que el gasto mundial en IT sobrepasará para fines de 2023 los 4 B$. En especial se prevé un fuerte incremento en las inversiones en tres ámbitos:
      • Inteligencia artificial y aprendizaje automático (en general), donde al margen de las aplicaciones preexistentes llama la atención el crecimiento de soluciones de SW de automatización de marketing impulsado por IA.
      • Análisis predictivos: mediante el análisis de datos de períodos pasados y del presente y su correlación con factores económicos, el entorno empresarial y patrones de comportamiento de usuarios, consumidores o clientes, las modernas herramientas de análisis predictivo permiten a las empresas realizar pronósticos fiables del futuro y preparar estrategias viables.
      • Ciberseguridad: para conservar su reputación y la confianza del cliente, la organización tiene la gran responsabilidad de proteger de infracciones y ataques tanto datos como aplicativos de gestión. Las brechas de seguridad son inevitables y por tanto deben asignar los fondos adecuados a las herramientas y tecnologías de ciberseguridad, así como contar con una estrategia que permita manejar crisis sin comprometer su integridad.
  21. Identidad digital. Políticas de privacidad transparentes y reequilibrio entre personalización y privacidad.
    • Tecnologías que permiten la autentificación digital segura y la gestión de identidades en línea, abocadas a resolver la falta de estándares que ha lastrado la aparición de soluciones eficaces.
    • Vivir una «vida digital» implica dar información personal (domicilios, mails, detalles de tarjetas, patrones de comportamiento…). El cliente exige una experiencia personalizada, pero tampoco se logra sin recopilar sus datos. Descifrar en cada caso la paradoja de la personalización y la privacidad será una prioridad. La privacidad y su protección se han convertido en una preocupación: la transparencia es imperativa y ayuda a las empresas a ser honestas sobre sus prácticas.
  22. Uso de startups, scaleups y otras fuentes de talento disponibles para cubrir el déficit de talento digital interno.
    • Las startups, scaleups y unicornios se convierten en figuras clave para impulsar la generación de talento digital, lo que influye directamente en la transformación de otras empresas, así como en el crecimiento de la economía del país.
    • Son cada vez más relevantes en la economía, con un efecto arrastre en cinco aspectos clave:
      • Atracción de inversiones: las startups y scaleups están creando un círculo virtuoso de atracción de inversiones a nivel nacional e internacional que amplifican en muchos casos el desarrollo de tecnologías digitales.
      • Talento digital: la figura de las startups y scaleups son clave tanto para generar empleo cualificado y formar talento digital en hubs regionales, como para fomentar la creación de equipos jóvenes, diversos y creativos.
      • Efecto multiplicador del emprendimiento: el crecimiento de los recursos disponibles de las startups y scaleups, así como sus casos de uso exitosos, están generando un círculo virtuoso por el que los emprendedores que han logrado éxito, canalizan parte de su patrimonio invirtiendo en proyectos, impulsando nuevos fondos de venture capital o apoyando el desarrollo del ecosistema.
      • Desarrollo y uso de herramientas tecnológicas: creadas desde la innovación e investigación. Si bien requieren importantes inversiones iniciales, una vez creadas, son fácilmente escalables. Muchas están creciendo gracias al desarrollo y uso de tecnologías digitales estratégicas como la Inteligencia Artificial, el 5G, infraestructuras cloud o SaaS.
      • Digitalización y tecnificación de sectores estratégicos: la aparición de scaleups y unicornios está fomentando la creación de sectores económicos nuevos, en nichos que no habían sido explotados hasta ahora. Además, están forzando a sus incumbentes a innovar para ser competitivos en el sector, impulsando sectores que habían tenido madurez digital reducida.
  23. Incorporación digital de empleados y clientes, con gamificación desde conceptos de TX (= CX+UX+EX+MX).
    • Para adoptar nuevas tecnologías y beneficiarse de ellas, las empresas deben invertir tiempo y recursos para incorporar a las personas que las utilizarán, tanto si son empleados de la organización, proveedores o clientes. No hacerlo genera pérdidas financieras, problemas de productividad y pérdida de tiempo general.
    • Esta incorporación debe favorecerse con soluciones gamificadas para entornos de negocio y en base a procesos diseñados desde criterios de Total Experience (TX), concepto que engloba a su vez a Customer Experience (CX), User Experience (UX) y Employer Experience (EX), en entornos Multiexperience (MX).
  24. La agilidad, máxima prioridad y forma de liderazgo digital.
    • La agilidad se traduce, en el nivel más bajo, en cobertura dinámica o recuperación dinámica: llegar a un punto en que la empresa no se está preparando para escenarios hipotéticos, sino que tiene en mente pasos prácticos reales de carácter dinámico para evitar sufrir disrupciones, procedan de donde procedan.
    • Reforzado por la pandemia, la adaptabilidad es la principal habilidad de los líderes efectivos: con herramientas, procesos y modelos mentales ágiles, pueden cambiar rápidamente un enfoque organizacional, gestionar incertidumbres, hacer frente a nuevas regulaciones y cumplir requisitos cambiantes del mercado.

Hasta aquí llega este post. Le seguirán al menos otros tres, mucho más breves y espero que más entretenidos, sobre tres conceptos que creo necesario resaltar como «novedades» que a mí me han generado reflexión:

  • Inteligencia artificial generativa.
  • Metaverso industrial.
  • Inmunidad digital.

Hace un año, en el artículo equivalente a éste, Julen Iturbe me interpelaba así: «¿Ni una mención a la ética? ¿Aceptamos que, como humanos, salimos ganando con todo esto? ¿Es por nuestro bien? 🤔».

Se ve que no interesa. Casi no hay menciones a nuestra implicación o a las implicaciones para la especie humana de todo esto, solo se habla de tecnología y de sus bellezas. Tal vez haya una reflexión suficientemente bien empaquetada (que ya no novedosa, me temo), como para dar cuerpo a un cuarto post adicional para esta especie de serie.

Tal vez…