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La gente vive y trabaja cada vez más en entornos digitales. COVID-19 ha acelerado la transición a interacciones más virtuales y digitales. La seguridad es una preocupación en muchos servicios. Pero parte del problema es que los expertos en seguridad, las empresas que abordan las preocupaciones de los clientes e incluso los gobiernos se centran en los mensajes negativos y quieren ofrecer restricciones y herramientas difíciles de usar en lugar de centrarse en las oportunidades y hacer de Internet un entorno más confiable. El pensamiento a menudo es demasiado técnico y teórico, no se basa en el comportamiento humano o la experiencia del usuario.

La confianza es una base fundamental para las sociedades y las empresas. Los países en los que las personas confían entre sí suelen funcionar mejor que los países con una confianza superficial. Es difícil hacer que un país o una ciudad sean más seguros simplemente agregando más policías o restricciones. Si las partes comerciales no pueden confiar entre sí, solo intentan concentrarse en ganancias rápidas a corto plazo y no quieren crear compromisos e inversiones a largo plazo. 

Tenemos la misma situación en el entorno digital, pero muchas partes todavía creen que las restricciones adicionales, más herramientas de vigilancia y soluciones de transacciones modernas y sin confianza lo mejorarían. Podemos ver esto en muchos niveles. En muchas empresas, los responsables de seguridad y los expertos nos dicen lo que no se debe hacer, lo arriesgado que es todo y creando todo tipo de reglas para la organización. Los gobiernos también adoptan a veces modelos muy simplificados. Algunos países incluso restringen lo que las personas pueden ver y hacer en Internet. Pero incluso EE. UU. Y el Reino Unido quieren pasar a modelos más populistas como prohibir el cifrado de extremo a extremo en la lucha contra el terrorismo o proteger a los niños. Por supuesto, es una solicitud totalmente irreal y no hace mucho para que Internet sea un lugar mejor o más seguro.

Todos sabemos lo complejo que puede resultar el uso de aplicaciones de banca digital, servicios de identificación y firma. Por lo general, se construyen desde una perspectiva muy técnica, lo que hace que algo sea técnicamente a prueba de balas. Aún así, no son a prueba de usuarios perezosos cuando los usuarios no usan el servicio u olvidan las recomendaciones de seguridad mientras usan el servicio. 

El Financial Times organizó su anual Foro Financiero Europeo a principios de febrero, y un tema crucial fueron los servicios financieros digitales. Varios oradores enfatizaron la confianza digital como un componente crítico para el desarrollo de servicios digitales. Hoy en día, muchas cosas se hacen en línea, con servicios de correo electrónico y mensajería, videollamadas y firmas digitales. Si las partes no pueden confiar entre sí, es imposible realizar negocios digitales.

Facebook elimina miles de millones de perfiles falsos anualmente, todos recibimos muchos correos electrónicos sospechosos a diario y las empresas crean bots y perfiles falsos en LinkedIn solo para generar contactos para vender más. Las empresas utilizan soluciones para proteger las comunicaciones y el intercambio de información internamente. Aún así, cada vez se realizan más negocios en las organizaciones y, con mayor frecuencia, el correo electrónico, Zoom y WhatsApp son las herramientas típicas, simplemente porque son las más fáciles de usar. 

Es bastante evidente que se necesitan mejores soluciones de confianza. Pero deben basarse en el comportamiento humano natural y de alguna manera generar confianza construida a lo largo de generaciones en sociedades y comunidades. Los expertos en criptografía no pueden crear confianza digital.

Por lo general, la confianza se construye paso a paso con la interacción humana. Pueden estar en la misma clase en la escuela, estudiar juntos en una universidad, trabajar juntos o vivir en el mismo vecindario o tener los mismos pasatiempos. O conoces a alguien en quien confías, y te presenta a otra persona, e inmediatamente confías en él por inferencia. La confianza no es en blanco y negro. Lo construyes con el tiempo, depende del contexto y puedes perder la confianza rápidamente. Y la confianza no se basa en un conjunto de reglas y restricciones; se basa principalmente en experiencias positivas con alguien.

Estamos entrando en una nueva era de confianza digital. Entonces, la pandemia ha acelerado la necesidad de hacer esto. Necesitamos nuevas soluciones para generar y gestionar la confianza digital, y deberán incluir innovaciones tanto sociales como técnicas. Y también deberán trabajar con nuestras herramientas digitales diarias, como el correo electrónico, el chat, las videollamadas y el intercambio de datos. Dado que la confianza en la sociedad se basa en experiencias y oportunidades positivas, necesitamos herramientas de confianza digital basadas en experiencias positivas, aprendizaje mutuo y búsqueda de más oportunidades.

El artículo apareció por primera vez en Disruptivo asia.

Las empresas han estado recopilando datos durante años. Los datos útiles pueden ofrecer ventajas competitivas y ser la base de muchos servicios y una mejor experiencia del cliente. También ha habido muchas empresas que han querido convertirse en agregadores de datos, recopilando y vendiendo datos. Pero las historias de éxito de big data no se encuentran en la venta de datos. A veces, los datos son casi un activo tóxico. ¿Qué podemos aprender de las formas en que los datos se han utilizado y monetizado mejor? Ahora tenemos la misma pregunta con los datos personales y muchas partes quieren repetir los mismos errores de siempre.

Hace quince años, en una de mis primeras empresas emergentes, desarrollamos un eslogan de marketing: Datos: el oro negro del siglo XXI. Fue y sigue siendo una comparación relevante, pero ganar dinero con los datos es muy diferente del negocio del petróleo. Allí tiene líneas comerciales separadas para perforar y refinar petróleo y luego vender productos refinados. Podemos ver algo similar en el negocio de los datos, pero ganar mucho dinero en la cadena de valor es muy diferente en el negocio del petróleo y de los datos.

Google, Facebook y Amazon son las superpotencias del mercado de datos. Principalmente recopilan y luego crean servicios que utilizan datos. Pueden comprar algunos datos de terceros, pero no es su forma principal de obtener datos y, en realidad, no venden datos. La reputación de las empresas que se centran en los datos comerciales es hoy en día bastante inestable. Como me dijo una vez una persona que dirige operaciones de datos para un gigante de Silicon Valley, son cada vez más escépticos acerca de la compra de datos cuando no conocen sus fuentes, cuán precisos son, cómo las empresas que los están vendiendo se apoderaron de ellos. y cómo llevan a cabo sus negocios.

No me malinterpretes, algunas empresas obtienen importantes ingresos vendiendo datos y algunas empresas gastan cientos de millones en la compra de datos. Pero no ha sido un área para construir unicornios y empresas que dan forma al mundo como se esperaba hace quizás 10 o 15 años. Luego hubo muchas expectativas para el intercambio de datos y otros modelos comerciales creativos de comercio de datos.

Hoy en día, los datos se negocian más como un producto básico que como una fuente única de valor agregado. Las empresas compran datos externos para enriquecer sus datos y ayudar a sus soluciones a utilizar mejor los datos. El valor real se logra cuando las empresas crean soluciones para utilizar datos en marketing, ventas y operaciones. Incluso se podría afirmar que el ganador no tiene la mayor cantidad de datos, sino las mejores herramientas para utilizar los datos. Por supuesto, los gigantes de Internet tienen montones de datos. Aún así, los bancos, los operadores de telecomunicaciones y los minoristas también tienen muchos (y la oportunidad de recolectar más), pero en general han tardado en utilizarlos. Esas empresas exitosas también ofrecen el valor de los datos a sus usuarios, como la búsqueda de Google, mapas y otros servicios, y la mejor experiencia del cliente de Amazon.

Ahora estamos viendo los primeros días de los datos personales, es decir, cómo las personas pueden utilizar sus propios datos. Algunas iniciativas y empresas quieren construir soluciones basadas en visiones ideológicas; las personas tienen el derecho moral de poseer y controlar sus datos. A los que no les ha ido demasiado bien; sólo un pequeño grupo de personas está interesado en estos proyectos ideológicos. 

Luego están aquellas empresas que quieren ayudar a las personas a recopilar sus datos y venderlos. Esto tiene muchos desafíos prácticos, incluido cómo hacer que un mercado de datos funcione con suficiente demanda y oferta. El precio también es un desafío complejo, al igual que los términos y condiciones asociados, si vende sus datos para un propósito y cómo rastrear su uso. No es fácil conseguir que este mercado de datos personales funcione correctamente. La promesa de valor para el usuario a menudo es decepcionante, como que le paguen unos dólares mensuales por ver anuncios. 

Se olvida la opción más obvia que ha funcionado con las empresas de big data durante más de diez años. ¿Por qué no ofrecer a las personas mejores herramientas para recopilar y utilizar sus datos? Cuando algunas empresas quieren ayudar a las personas a controlar y utilizar sus datos vendiéndolos, es similar a recomendar a Google, Amazon y Facebook que vendan todos los datos que recopilan. Esas empresas han logrado su posición y poder actuales al tener las mejores herramientas para utilizar los datos que obtienen. Lo mismo ocurre con los individuos. Si desea empoderarlos con sus datos, debe ofrecer las mejores herramientas para utilizar esos datos personalmente.

La utilización de datos personales incluirá muchos conceptos., y aún no los conocemos todos. Necesitamos un mercado abierto para innovar y desarrollar esas herramientas. Pero puede tener, por ejemplo, herramientas para planificar mejor las finanzas personales, encontrar los mejores precios, gestionar una mejor salud y bienestar, y obtener ayuda en todo tipo de necesidades y actividades diarias. La visión a más largo plazo es construir una IA personal que ofrezca un panel para guiar todas las actividades diarias.

Al igual que con las empresas de datos, los datos personales también podrían enriquecerse con fuentes de datos externas. Por ejemplo, los datos públicos como la comparación de precios, el tráfico, la salud pública y los datos de mapas combinados con datos personales lo hacen más poderoso. El entrenamiento del modelo de datos para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial mejora cuando puede usar datos de muchos usuarios. 

En muchos sentidos, la mejor forma de utilizar los datos personales es similar a lo que han hecho las principales empresas de datos durante años. Pero parece que con una nueva oportunidad de negocio, muchas partes primero recurren a modelos muy complejos, como justificar datos con pensamientos ideológicos o querer construir un intercambio de datos basado en blockchain con sistemas de gestión de derechos digitales. A menudo, la mejor y más simple solución es copiar una que haya funcionado antes en otro lugar.

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La inteligencia artificial (IA) está apareciendo en todas partes, al menos en las discusiones. Los sistemas inteligentes se están utilizando en muchos lugares y se están volviendo más inteligentes. Pero el verdadero cuello de botella no es la inteligencia o el "cerebro" de los sistemas; es que la IA también necesita "manos" para hacer cosas.

La IA se ha convertido en una palabra clave muy popular en los últimos cinco años. La mayoría de las juntas directivas y los grupos de gestión de empresas quieren ver algún desarrollo de la IA en sus organizaciones. Desafortunadamente, la realidad y los casos de uso reales y las expectativas no siempre están en línea. El mayor problema es no tener modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automático (ML) lo suficientemente inteligentes para analizar datos, manejar tareas y tomar decisiones.

Tomemos una tarea de IA simplificada. Un sistema recopila datos, analiza los datos, toma las conclusiones y decisiones necesarias y envía los resultados para uso operativo. Si se construye un sistema completo para trabajar en torno a la inteligencia artificial, como un automóvil autónomo, la capacidad de analizar los datos y tomar decisiones puede ser el cuello de botella. Pero la mayoría de los sistemas son diferentes.

Podemos tomar otro ejemplo utilizando IA: automatizar el procesamiento de reclamaciones de seguros. Tenemos las mismas fases, pero los datos y las interacciones con otros sistemas son mucho más complejos:

1. Un asegurado completa un reclamo, probablemente un formulario web, pero en algunos casos, aún puede ser un formulario en papel. También tienen algunos otros documentos, por ejemplo, recibos, un informe de una infracción o un informe médico. Para llevarlo todo a un formato digital, por ejemplo, OCR (reconocimiento óptico de caracteres) y NLP (procesamiento de lenguaje natural), puede ser necesario.
2. La compañía de seguros recopila datos de otras fuentes. Por ejemplo, pueden usar el historial de seguros de una persona de una base de datos nacional, datos de calificación crediticia, antecedentes penales, datos de otros incidentes similares. Todo tipo de datos que se pueden utilizar para ver que la información del reclamo tiene sentido, está en línea con otras fuentes de datos, dentro de un margen estadístico de comportamiento esperado y no es fraudulenta.
3. Luego, el sistema analiza los datos y toma una decisión. La decisión puede ser pagar una cierta suma, no pagar, o enviar el caso para una mayor investigación.
4. Cuando se haya tomado la decisión, el sistema debe enviar una carta o correo electrónico al titular de la póliza, almacenar la decisión y todos los documentos, iniciar el proceso de pago e informar a terceros (por ejemplo, base de datos de seguros nacionales, proveedor de atención médica, otras partes en el incidente, policía). 
5. Después de esto, es posible que el asegurado no esté satisfecho con la decisión y pueda desencadenar un nuevo proceso.

En este ejemplo, podemos ver que el análisis de datos y la toma de decisiones es una pequeña parte del flujo general del proceso. Hay muchas otras partes, especialmente la obtención de datos de varias fuentes, el formateo de los datos, la introducción de datos de decisión en otros sistemas y la activación de acciones en diferentes sistemas. Y lo que hace que esto sea aún más complejo es que, por lo general, los datos están en muchos formatos diferentes y una parte de la información falta o es inexacta (solo piense en el formulario de reclamación que el titular de la póliza llena y agrega anexos). Incluso el caso de que un valor de datos sea "nulo" debe manejarse, "nulo" no es "cero" y, dependiendo del conjunto de datos, puede tener significado o no. Se necesitan muchos manipuladores.

Una de mis empresas implementó este tipo de sistema hace varios años. Aunque era una compañía de seguros y un entorno bastante avanzados digitalmente (Escandinavia), todavía quedaba mucho trabajo por hacer. Una regla general típica en el negocio de los datos es que entre el 60% y el 80% del trabajo consiste en preprocesar los datos. Esta es la realidad cuando intenta implementar IA en cualquier empresa con muchos sistemas existentes, y algunos de ellos pueden ser bastante anticuados. Basta pensar en SAP, Netsuite y enlaces a sistemas bancarios.

Incluso podemos pensar en una solución más moderna para obtener datos de varios dispositivos portátiles (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura, etc.) en un solo lugar y llevarlos a un formato en el que pueda construir soluciones ML / AI en la parte superior. . Incluso recopilar todos esos datos no es tan simple como podría pensar, incluso cuando la gente habla de API abiertas. Las API todavía no son tan comunes y, aunque se estructurará una API, la calidad de los datos incluidos puede variar de una fuente a otra.

Un término que me ha comenzado a gustar es 'manos de IA'. Significa soluciones, cómo obtener datos recopilados de muchos sistemas antiguos y nuevos, formatearlos en un solo lugar y luego obtener los resultados del procesamiento para uso operativo en otros sistemas. Las empresas a menudo olvidan o ignoran el desarrollo de las "manos" cuando es más elegante hablar de las últimas innovaciones para los "cerebros". Como siempre, pensar bien rara vez es suficiente; primero debe recopilar y organizar la información y luego hacer las cosas en función de sus pensamientos.

En realidad, estas 'manos' son como robots de software (RPA) que puede funcionar con diferentes sistemas y dispositivos. Estos incluyen componentes de software adicionales (por ejemplo, OCR, NLP, limpieza de datos, API) para obtener los datos y activar acciones (por ejemplo, enviar correos electrónicos, iniciar el pago, iniciar la entrega). Otras herramientas útiles son los webhooks que pueden desencadenar tareas en segundo plano, por ejemplo, en el entorno sin servidor y como la verificación de datos y la ejecución de NLP. Esto significa la capacidad de trabajar con una gran cantidad de sistemas y formatos diferentes. 

Fuente abierta es a menudo la mejor manera de satisfacer muchos tipos de necesidades, desde sistemas pequeños y raros hasta sistemas importantes. Hay muchos formatos de datos e incluso datos sin formato que ninguna empresa puede implementar en su sistema propietario. Aquí, el código abierto es la única opción. Estas 'manos' y 'cerebros' deben basarse en lenguajes de programación de uso común y ampliamente disponibles (por ejemplo, Python) que ayuden a que los 'cerebros' y las 'manos' funcionen juntos utilizando componentes de código abierto.

Para obtener más uso de IA y ML, necesitamos más y mejores 'manos' para la IA. Los grupos de gestión también deben invertir en estas capacidades si quieren implementar y utilizar la IA. Y lo mismo ocurre con los servicios al consumidor, alguien debe ofrecer las soluciones donde los datos estén disponibles en un formato utilizable y existan herramientas para obtener resultados en uso real. En el Gartner Hype Cycle del año pasado, muchas soluciones de IA estaban en el pico de la exageración. Se necesitan 'manos' de IA para mejorar la productividad.

El artículo apareció por primera vez en Asia disruptiva.

La automatización y la digitalización deberían incrementar la productividad del trabajo. Pero el crecimiento de la productividad ha sido plano o ha disminuido en la mayoría de los países desarrollados durante los últimos 20 años. Esto ha sido visible en países donde la mayoría de los trabajos, y especialmente los nuevos, no se encuentran en la manufactura, sino en los servicios y el trabajo de la información. Por lo tanto, sería justo asumir que la tecnología y la digitalización no ayudan a mejorar la productividad. Henry Ford, Jeff Bezos y Larry Page no ganaron mucho porque optimizaron las operaciones antiguas; es porque crearon modelos operativos totalmente nuevos. La oportunidad radica en desarrollar nuevas formas de hacer las cosas, no en optimizar las antiguas.

Economistas de fama mundial, como Daron Acemoglu, Greg Mankiw y asesores de muchos gobiernos, tratan de comprender las razones del crecimiento más lento de la productividad. No intentaré comprender todos los factores macroeconómicos, sino centrarme en pequeñas cuestiones prácticas como cuáles podrían ser los cuellos de botella con la digitalización y automatización del trabajo de información.

Escribí antes sobre cómo Necesitamos digitalización real, no proyectos de consultoría.. El problema de muchos proyectos de automatización y digitalización es que solo intentan optimizar los procesos existentes e implementarlos en sistemas de TI heredados. Ambos procesos y sistemas se desarrollaron antes de que las oportunidades actuales de los servicios digitales estuvieran disponibles. El modelo óptimo sería construir nuevos procesos con la última tecnología enfocándose en el valor real de la empresa para sus clientes. Si automatiza procesos antiguos que son innecesarios para ofrecer valor a los clientes, no mejora la productividad. Es por eso que empresas genuinamente digitales como Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba y muchas nuevas empresas obtienen negocios de empresas antiguas.

Se necesita mucho coraje por parte de la dirección y los inversores para alterar los modelos antiguos en lugar de simplemente tratar de "optimizarlos". La realidad es que ajustar los modelos antiguos con la TI antigua podría brindarle un pequeño porcentaje de mejora en la productividad, pero si desea lograr mucho más, tal vez un 100 o un 1,000 por ciento de ganancia, debe crear nuevos modelos para operar con lo último tecnología.

También escribí antes sobre la tendencia low-code y el desarrollo ciudadanoy cómo rara vez puede ayudar a implementar soluciones sólidas y bien planificadas. Este es otro ejemplo de por qué la automatización de procesos no siempre aporta un valor significativo cuando el desarrollo ciudadano es una tendencia en la automatización. Supongamos que una empresa debe crear nuevos modelos para operar de modo que los clientes puedan comunicarse digitalmente con ella y digitalicen todas las interacciones internas y con los proveedores. En ese caso, no funciona si cada empleado (es decir, ciudadano-desarrollador) comienza a automatizar sus rutinas desde la era pre-digital.

Es un hecho triste que la automatización real también haga que algunos trabajos sean innecesarios. Si permite que los empleados automaticen algo que no les gusta, no hace que la empresa sea significativamente más eficaz. Por supuesto, al deshacerse de las rutinas aburridas, cada individuo y departamento pueden volverse más efectivos. Pero en realidad, los cambios significativos necesitan cambios mucho más fundamentales. Una tienda de discos no se convierte en un nuevo Spotify simplemente porque los empleados automatizan parte de su trabajo de rutina. Y un minorista tradicional no se convierte en un nuevo Amazon cuando los empleados automatizan sus rutinas. Esas empresas necesitan una nueva forma de operar con nuevos procesos y nuevos roles para sus empleados. Descubrir los procesos existentes y automatizarlos puede generar algunos ahorros, pero si crea nuevas formas de operar basadas en nuevas herramientas, puede crear un negocio completamente nuevo.

La inteligencia artificial, la digitalización y la automatización (incluida la RPA, la automatización de procesos robóticos) están en el centro de estos cambios. Son términos exagerados hoy en día, y es fácil burlarse de ellos. Su reputación se ve afectada si esas tecnologías no se utilizan adecuadamente; se convierten en un escaparate, como el pintalabios de un cerdo. Suponga que pone un poco de inteligencia artificial y un poco de automatización sobre sus procesos y sistemas antiguos. En ese caso, no los hace más digitales o inteligentes, y solo agrega una capa más de complejidad y posiblemente problemas técnicos. A algunas empresas les gustaría usar máquinas para observar a las personas y usar IA para crear automatización para realizar las mismas tareas. Suena como una visión tecnológica emocionante, pero es una idea extraña que el modelo óptimo para las máquinas sea copiar cómo la gente ha hecho algo tradicionalmente.

Henry Ford no construyó un automóvil para todos pidiendo a los constructores de automóviles de taller de estilo antiguo que automatizaran algunas de sus rutinas. Jeff Bezos no digitalizó el comercio minorista pidiéndole a los tipos que reciben pedidos telefónicos y completan formularios de pedidos en papel que utilicen llamadas VoIP y escaneen documentos de pedidos. Los fundadores de Google no revolucionaron el negocio de la publicidad en línea haciendo una copia en línea de las páginas amarillas. Crearon nuevos modelos desde cero, cómo podían ofrecer el mejor valor a sus clientes con la última tecnología. Pero muchas empresas aún intentan desarrollar sus operaciones agregando nuevos trucos a los modelos antiguos.

La automatización, la inteligencia artificial y la digitalización cambiarán la mayoría de las empresas y cambiarán significativamente la forma en que funciona la información. Mejorar los procesos existentes es una oportunidad multimillonaria, pero crear modelos nuevos y más efectivos para operar en cientos de miles de millones o billones. Las mejoras traen ganancias a corto plazo; Los nuevos modelos operativos y de negocio crean empresas que prevalecerán en el futuro.

Todo esto requiere valor por parte de la dirección y los inversores. Deben ser lo suficientemente valientes como para descartar modelos antiguos para operar y sistemas antiguos. Es bueno prometer a cada empleado que nada cambiará o prometer un crecimiento estable del dos por ciento a los inversores. Aún así, como hemos visto en el comercio minorista, este modelo conduce a grandes colapsos, significativamente cuando los competidores cambian las reglas comerciales y del mercado. Aquellos líderes que quieran crear grandes éxitos deberían comenzar a construir sus operaciones basadas en robots de software, inteligencia artificial y procesos digitales, no solo esperar que los modelos antiguos se puedan hacer un poco mejor. Y deberían empezar hoy.

El artículo se publicó por primera vez en Asia disruptiva.

Un entrenador personal te da instrucciones sobre qué hacer en el gimnasio. En la mayoría de los casos, él o ella solo le pide cosas básicas, como su objetivo, para perder peso o desarrollar músculos, y tal vez con qué frecuencia ha visitado el gimnasio antes. Un creciente grupo de consultores de bienestar le dice cómo dormir, comer y trabajar mejor. Es posible que le pidan que lleve un diario de las comidas y el sueño. En estos días, las personas tienen cada vez más dispositivos portátiles para medir las actividades diarias, los latidos del corazón, el sueño, la glucosa en sangre y muchas otras cosas. Pero todavía existe un vínculo muy débil entre los datos, el bienestar y los servicios de formación. Sin embargo, esto cambiará.

He leído sobre consultores del sueño cuya tarea principal es enseñar a las personas a repetir algunas palabras cuando intentan dormir. Dicen que te ayuda a relajarte y dormir mejor. Sin embargo, las personas hoy en día tienen varios dispositivos que miden su sueño, la frecuencia cardíaca cuando se van a dormir, los intervalos de sueño, incluso la temperatura corporal y lo duro que ha sido su día. ¿No sería mejor si esos consultores del sueño pudieran utilizar sus datos y no solo enseñar mantras?

Durante el cierre de COVID, se cerraron muchos gimnasios. Comenzaron a ofrecer servicios en línea, incluidas sesiones de entrenador personal virtual, clases de ejercicios en línea y videos sobre cómo entrenar en casa. Pero esta es principalmente una comunicación unidireccional. El gimnasio no toma sus datos para crear un plan más personalizado para usted. ¿Por qué no? Técnicamente sería bastante factible, pero tendrían que desarrollar nuevos servicios para este modelo. Muchos clientes estarían dispuestos a pagar más por servicios personales que por clases estándar.

El mundo está lleno de servicios para adelgazar. Las personas pagan por los servicios en línea para obtener instrucciones sobre cómo comer y hacer ejercicio a diario. Algunos servicios ayudan a realizar un seguimiento de sus calorías cuando registra sus entradas diarias de alimentos. La mayoría de los servicios siguen siendo elementales y no utilizan los datos disponibles de los dispositivos portátiles. Hoy en día, incluso puede realizar un seguimiento de la glucosa en sangre en tiempo real. Sería muy útil con datos de ejercicio, frecuencia cardíaca y sueño para servicios personales de control de peso.

El mercado de los wearables está aumentando. El mercado de relojes inteligentes, en particular, está creciendo de manera constante, aproximadamente un 20% anual según la investigación de mercado y se espera que alcance casi $ 100 mil millones para 2027 desde $ 150 mil millones este año. Los relojes inteligentes toman participación de mercado de algunos otros dispositivos antiguos que solo medían pasos y datos de frecuencia cardíaca, cosas básicas. Al mismo tiempo, están creciendo nuevas categorías, como anillos inteligentes (p. Ej. Oura) y glucosa en sangre, aplicaciones de salud metabólica (p. ej. Niveles y Veri). Withingsfue parte de Nokia durante algunos años, pero Nokia se lo vendió a sus fundadores y lo canceló, justo cuando el mercado comenzaba a crecer. Es una empresa que tiene una gama más amplia de productos, desde relojes hasta equipos de seguimiento del sueño debajo del colchón y de presión arterial digital.

Entonces, la gente es comenzando a recopilar una gran cantidad de datos personales. Pero muchas personas todavía están confundidas sobre cómo utilizar estos datos. Apple Health es un servicio que ayuda a combinar datos de varios dispositivos si tiene un iPhone. Pero probablemente sea el producto UX más confuso y peor que tiene Apple. Al igual que con los datos comerciales, las personas necesitan herramientas para utilizar los datos y los datos sin procesar son difíciles de entender.

También existen otras fuentes de datos sanitarios. Las pruebas de ADN ofrecen información sobre perfiles genéticos personales. Los registros digitales de atención médica están comenzando a estar disponibles en algunos países. Estos datos también podrían combinarse con datos portátiles.
Esto suena como una combinación perfecta. Los servicios de bienestar deberían empezar a ser más personales y basarse en datos reales, no solo en unas instrucciones estándar, porque las personas son, de hecho, individuos y diferentes. Los dispositivos portátiles proporcionan cada vez más puntos de datos que son difíciles de interpretar. Ambas partes podrían mejorar sus negocios si aprendieran a utilizar mejor los servicios de la otra parte.

¿Cómo puede suceder esto en la práctica? Hay, al menos, tres formas de hacer esto:

1. Los fabricantes de dispositivos portátiles podrían comenzar a ofrecer más aplicaciones y servicios para utilizar los datos en la vida diaria. Probablemente harán algo en esta área, pero no es su negocio principal, y las personas deberían poder combinar datos de muchas fuentes, no solo usar datos de silos específicos de dispositivos.
2. Los servicios de bienestar podrían comenzar a ofrecer servicios para recopilar datos de diferentes fuentes y desarrollar formas de utilizarlos. Pero la mayoría de estos proveedores de servicios (gimnasios, entrenadores personales o consultores de bienestar) no son expertos en tecnología de datos.
3. Habrá jugadores que ayudarán a recopilar datos de muchos dispositivos y fuentes y los ofrecerán en un formato sencillo. Los terceros pueden crear aplicaciones para que las personas y los proveedores de servicios de bienestar utilicen los datos. Este es el camino más viable para trabajar con muchas fuentes de datos, tener competencia en tecnología de datos y trabajar con muchos proveedores de servicios de bienestar. Esta es también la mejor solución para garantizar la privacidad de los datos.

Cualquier consultor de negocios profesional generalmente analiza los números y procesos de una empresa antes de comenzar a dar instrucciones. Sería extraño tener un consultor que intentara mejorar la salud de una empresa sin tener en cuenta los datos existentes. Pero en consultoría de bienestar sigue siendo muy típico. Esto cambiará en los próximos años y veremos servicios de bienestar basados ​​en datos personales reales. Y este mercado crecerá rápidamente; las personas están dispuestas a pagar por una mejor salud y bienestar en general.

El artículo apareció por primera vez en Asia disruptiva.

Cuando comencé mi carrera en la década de 1990, trabajé como desarrollador de software para una empresa que producía máquinas tragamonedas y sistemas de casino. Un día, un grupo de consultores apareció en nuestro departamento. Vinieron a decirnos que nuestro desarrollo de software no era muy eficiente y que con nuevas herramientas visuales se podría lograr el mismo trabajo de manera mucho más efectiva. Prometieron rediseñar el software para nuestra última plataforma de juegos en seis meses con un par de desarrolladores. Anteriormente habíamos tardado dos años con casi 20 personas en hacer lo mismo. Nuestra gerencia compró su historia. Entonces, comenzaron a reescribir el software y, a partir de entonces, todos tuvimos que adaptarnos a las herramientas de desarrollo de máquinas de estado visuales de arrastrar y soltar. 

Lo mismo está sucediendo nuevamente. Código bajo y desarrollo ciudadano están de nuevo en tendencia y las empresas están vendiendo activamente sus costosas herramientas, lo que permite que cualquiera pueda diseñar software o automatizar tareas. ¿Por qué tener desarrolladores costosos cuando puede enseñar a sus empleados a administrar sus necesidades diarias con herramientas simples de arrastrar y soltar? ¡Toda la industria del software cambiará nuevamente!

Automatización del trabajo de oficina (por ejemplo, herramientas RPA) es un área de moda que los ciudadanos-desarrolladores han asumido. Lo mismo ocurre con las aplicaciones de datos. ¿Por qué tener científicos de datos costosos cuando puede ofrecer herramientas de bajo código a cualquier persona para obtener información y conocimiento de los datos sin procesar? Incluso he oído hablar de esas mismas herramientas de bajo código que permiten a las personas crear aplicaciones utilizando sus datos de salud personales. ¿Suena bien?

Tres meses después, esos consultores regresaron a nosotros. Nos dijeron que no tenía sentido volver a desarrollar todo el software de la plataforma de juegos, pero que podían crear una pieza más pequeña para probar su caso. Entonces, se acordó que solo desarrollarían nuevo software con su modelo y herramienta en componentes pequeños, comenzando con un dispositivo que reconocía las monedas cuando los jugadores las ingresaban.

¿Pero es tan simple? ¿Por qué las principales empresas de software del mundo en Silicon Valley pagan 250,000 dólares anuales por buenos desarrolladores, si pueden simplemente sacar a gente al azar de las calles (o al menos de las oficinas) y hacer que creen software con herramientas de bajo código? O por qué quejarse de la escasez de científicos de datos, si puede conseguir que cualquier asistente de oficina encuentre relevancia a partir de los datos con herramientas de bajo código.

Dos meses más (tiempo total ahora cinco meses) y los consultores volvieron a nosotros. Esta vez, dijeron que no tenía sentido, así que volverían a escribir el código que ya habíamos hecho. Podrían escribir un manual sobre el diseño de software de mejor calidad, y también podrían vendernos su herramienta de diseño para que podamos usarla para mejorar nuestra planificación de software. 

Algunas personas construyen su propia casa y otras usan dibujos de diseño ya hechos. Pero, ¿le gustaría ir a un rascacielos o un puente diseñado por un 'ingeniero civil ciudadano'? ¿O le gustaría tomar un vuelo ciudadano-piloto con un avión automatizado? ¿Por qué es necesario tener pilotos profesionales más caros?

No me refiero a que debamos tener una acreditación oficial para ser un desarrollador de software, pero es un hecho que los sistemas más complejos del mundo hoy en día se construyen con software. No es sencillo construir sistemas críticos complejos. Es mucho más complicado que diseñar un rascacielos o un puente. Para la construcción, tiene fórmulas precisas para hacer cálculos, pero muchas estructuras de soluciones de software son tan complejas que no puede tener fórmulas o modelos simples para demostrar que funcionan. Personalmente he visto a personas sin experiencia ni educación, tratando de entender cómo desarrollar software, especialmente software robusto. No funciona correctamente; un estudio muestra que once de los doce proyectos de desarrollo ciudadano fracasan.

Hay tareas que la gente puede programar fácilmente. Algunas personas crean macros de Excel para sus propios fines. La gente crea algunas herramientas sencillas para ayudarles en las tareas diarias; saben cómo usarlos, sin necesidad de manejar entradas de datos incorrectas o situaciones particulares. Al mismo tiempo, no es ideal dejar el desarrollo de software más complejo a los desarrolladores ciudadanos con estas herramientas simplificadas.

También es bueno ser claro con las definiciones. A veces, el marketing de bajo código utiliza ejemplos, como herramientas de diseño, que no necesitan ningún código. Low-code es un enfoque de desarrollo de software que requiere una codificación pequeña o simplificada para crear aplicaciones y procesos. Por lo tanto, una herramienta de diseño de gráficos de arrastrar y soltar para usuarios finales no es una herramienta de desarrollo de código bajo hasta que desee convencer a su audiencia de que es un gran ejemplo de código bajo.

Solo estaba escuchando a una organización que ha invertido en herramientas de desarrollo ciudadano y ha utilizado cientos de horas para enseñar a miles de sus empleados cómo usar estas herramientas. Pero todavía solo pueden hacer cosas básicas. La gerencia admitió que no les permitirían realizar ninguna solución y proceso de misión crítica o importante, ni implementar software más complejo.

Finalmente, después de seis meses en el caso de mi carrera inicial, los consultores no pudieron implementar ningún software con su herramienta visual. Vinieron a nosotros con un manual para mejorar la codificación y organizaron un taller de medio día. Para ser honesto, después de todos estos años, no recuerdo mucho de esa sesión, pero una de sus afirmaciones fue que las herramientas visuales son mejores que el código de software, porque las personas son naturalmente visuales. Nuestros desarrolladores no estaban de acuerdo con ellos porque no sentían que estas herramientas visuales funcionaran para necesidades de programación serias. Después del taller, nunca escuchamos de esos consultores y continuamos fabricando máquinas con lenguajes de programación profesionales.

A esos consultores se les pagó por esos seis meses y su herramienta de diseño, luego encontraron al siguiente cliente (víctima). Lo mismo está sucediendo nuevamente; las empresas están comprando licencias de software y capacitación para que toda su gente fabrique software. No me malinterpretes; Creo que se están desarrollando herramientas y métodos de desarrollo de software, y muchas herramientas pueden ayudar. Pero es crucial comprender la diferencia entre las herramientas personales para automatizar algo o hacer macros de Excel y hacer un software confiable que pueda ejecutar muchos sistemas y procesos esenciales. La realidad es que el mundo necesita desarrolladores de software más profesionales y software más confiable. No debemos mezclar el desarrollo de software profesional y sus herramientas. Con algunas herramientas simplificadas, cada trabajador de oficina puede crear algunas macros o automatizar sus propias tareas simples; son dominios totalmente diferentes.

El artículo apareció por primera vez en Asia disruptiva.

Normalmente, este es el momento de hacer predicciones para el próximo año. Por lo general, la atención se centra en las tendencias tecnológicas y comerciales y evalúa cuáles podrían acertar en el momento del próximo año. Esta vez es diferente. En 2020, la pandemia fue un disruptor de las tendencias normales. Detuvo algunos negocios, cambió algunos y aceleró otros. Entonces, ¿qué podemos esperar ver cuando, con suerte, las vacunas cambien el rumbo de la pandemia?

Si resumimos brevemente 2020, aceleró los negocios digitales en unos pocos años, detuvo los negocios de viajes y hotelería, trasladó muchas actividades de los ladrillos y el cemento al en línea y enseñó a las personas a usar muchas herramientas tecnológicas nuevas. En 2021, las preguntas son cuáles de estas tendencias continuarán, cuáles harán que el tiempo se vuelva prepandémico y qué negocios han cambiado para siempre.

Uno o dos años no cambiarán fundamentalmente a los seres humanos. Las personas pueden aprender a utilizar nuevos servicios y productos, pero las necesidades básicas no cambian. Tomemos, por ejemplo, cómo las personas se han adaptado a los servicios de entrega de alimentos, pero aún quieren conocer a otros seres humanos. Las personas también buscan soluciones fáciles, pero por lo general dudan en hacer cosas que no comprenden o que no han probado. Pero la entrega a domicilio y las reuniones de Zoom, debido a que tenían que adoptarse, se convirtieron en opciones cotidianas que rápidamente aprendimos a utilizar de forma eficaz. 

Entonces, ¿cuál es la perspectiva para 2021? Debemos pensar en las cosas que la gente ha aprendido en 2020 y también en lo que se perdió en 2020. Luego, también debemos considerar qué tecnologías y servicios dieron un salto en 2020. También podemos evaluar, qué tendencias comenzaron antes de la pandemia y cuáles la pandemia se ha acelerado. Basándonos en esto, podemos evaluar con un poco más de precisión lo que podemos esperar ver.

Los servicios digitales están ayudando a las personas en muchas situaciones. Las reuniones virtuales nos ayudan a ahorrar tiempo y dinero. Las firmas digitales facilitan la gestión de acuerdos y el uso de servicios legales. La entrega a domicilio hace que las compras de comestibles sean más sencillas y rápidas. A veces es más eficaz trabajar desde casa. Estos han sido cambios obvios en 2020, pero siguen siendo buenos ejemplos de tendencias que continuarán después de la pandemia.

Las aerolíneas, los hoteles, los restaurantes y muchos otros servicios de hospitalidad sufrieron una gran paliza en 2020. Muchas personas han cambiado sus puntos de vista sobre los viajes y las comidas fuera de casa, y se preguntan si necesitan tomar tantos vuelos en el futuro. Esta parte probablemente sea mucho más complicada. La gente todavía quiere ver nuevos lugares, ver a otras personas y romper con las rutinas diarias y el entorno. Pero al mismo tiempo, muchos Es probable que las empresas estén reconsiderando el valor de los viajes de negocios. y reuniones presenciales.

La gente ahora ve el valor de las reuniones físicas y los servicios de hospitalidad bajo una nueva luz, después de haber vivido sin ellos durante tanto tiempo. Las personas también han notado que pueden trabajar con la misma eficacia desde casa o desde lugares remotos. Sin embargo, los datos indican que las reservas de vuelos para finales de 2021 son sólidas y que están surgiendo nuevos modelos de negocio, como la suscripción mensual de vuelos.

Las empresas minoristas han sido las más afectadas por los cierres y las restricciones. Muchos minoristas, incluso conocidos grandes almacenes y cadenas de larga data, están cerrando. Pero seria un error al pensar que la pandemia ha sido la única razón para esto. El comercio minorista de ladrillos y mortero ha estado en problemas durante años y, sorprendentemente, ¿por qué a algunos clientes les ha llevado tanto tiempo adoptar las compras en línea y utilizar los servicios de entrega a domicilio?

La situación de COVID no solo ha impactado a las empresas de consumo. El negocio B2B también ha cambiado. No hemos tenido ferias comerciales, conferencias y reuniones para encontrar nuevos productos, servicios y contactos. Esto ha impulsado la adopción de canales de venta en línea de "autoservicio", pero al mismo tiempo, las ventas tradicionales "cara a cara" son vitales para la mayoría de las empresas B2B. No hay duda de que las empresas B2B también han sufrido, y ciertamente habrá quiebras después de la pandemia cuando las empresas se vean obligadas a tomar un control de la realidad.

Basándome en lo anterior, estas son algunas de mis predicciones para 2021:

1. Los negocios de viajes, hotelería y servicios aumentarán cuando se terminen las restricciones y los riesgos de la pandemia. Esto no significa que todas las empresas del sector sobrevivirán o que los servicios serán los mismos que antes de 2020. Aún así, será un excelente momento para que nuevas empresas ingresen al sector, adquieran algunos negocios existentes e innoven nuevos modelos de negocios.
2. Más negocios minoristas estarán en línea, y las tiendas de la calle continuarán fallando. 
3. Más servicios se volverán digitales y en línea, pero eso no significa que todos los nuevos servicios digitales serán rentables. La competencia será feroz en muchas áreas y las empresas deberán lograr volúmenes significativos para sobrevivir. Muchos necesitarán globalizarse para lograrlo. 
4. Una oportunidad más importante que los servicios digitales para el consumidor será la habilitación de componentes que hagan que sea más fácil, seguro y eficaz para los consumidores utilizar los servicios. Estos incluirán una mejor utilización de los datos para los consumidores, una mayor confianza en los servicios y terceros, y soluciones para mejorar las experiencias de los clientes (por ejemplo, VR / AR para compras, mejores plataformas para educación remota y mejores soluciones para administrar las entregas a domicilio).
5. El negocio inmobiliario comercial atravesará cambios importantes. Muchas tiendas minoristas desaparecerán, las necesidades de espacio de oficinas cambiarán y surgirán nuevos requisitos. Por ejemplo, las empresas necesitarán nuevos tipos de espacios de oficina para acomodar a las personas que trabajan desde casa, que ocasionalmente van a la oficina, algo más parecido a "escritorios compartidos" que a cubículos.
6. Es posible que las operaciones de comercio electrónico necesiten mejorar la experiencia del cliente y el marketing utilizando lugares tipo showroom, donde los clientes pueden ver físicamente los productos y hacer pedidos, y donde las empresas pueden promocionar sus marcas. Las cafeterías y los restaurantes también necesitarán más espacio para adaptarse al distanciamiento social.
7. Las personas se volverán más conscientes de los problemas de salud y bienestar, y de los dispositivos portátiles para proporcionarles más datos. Esto creará muchos servicios digitales nuevos para mejorar el bienestar y monitorear la salud y obtener servicios de salud remotos cuando sea necesario.

Estos son solo algunos ejemplos de lo que esperamos, pero ilustran los cambios y las tendencias que veremos después de la pandemia. Por supuesto, la pregunta más importante es si la vacunación masiva acelerará el regreso a cierta normalidad o si vamos a encontrarnos con algunas sorpresas nuevas. De todos modos, siempre debemos prepararnos para la siguiente fase en el negocio y estar preparados cuando llegue.

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TikTok es una gran historia de éxito, pero también un gran problema político. Una parte menos conocida es cómo TikTok está alterando el modelo de redes sociales en su viralidad. Me recuerda el viejo debate, que es más importante, los intereses personales o las redes sociales.
¿Es posible que el concepto tradicional de red social haya llegado a sus límites? ¿El modelo de TikTok está cambiando todo el panorama de las plataformas sociales?

Hace más de 15 años, un pequeño equipo y yo comenzamos lo que probablemente fue la primera empresa de análisis de datos de redes sociales en el mundo (Xtract). Esto fue mucho antes del éxito de Facebook, LinkedIn o Twitter. Comenzamos a trabajar con diferentes tipos de empresas que tenían algunos datos de conexión social, incluidos los servicios de telecomunicaciones y en línea. Creamos herramientas para analizar los datos con la intención de orientar las actividades de marketing.

Nuestro software analizó miles de millones, incluso billones de puntos de datos, y también investigamos cómo funciona la influencia en las redes sociales. ¿Por qué las personas se verían influenciadas por otras personas para comprar algo, abandonar o convertirse en usuarios activos? El resultado fue que no solo importaba el influencer o la red social. Depende también del contexto, por ejemplo, del producto en cuestión. Es bastante natural comprender cómo una persona puede influir en usted sobre qué automóvil comprar y otra persona sobre los libros que lee y, a veces, su propia opinión puede ser más importante que la de su red social.

Hay muchas formas de analizar el comportamiento del consumidor para comprender las preferencias y la mejor manera de perfilarlas. La creación de perfiles puede basarse en todo tipo de datos disponibles, pero podemos dividirla en cuatro categorías principales:

1. Datos demográficos (p. Ej., Edad, sexo, zona de estar, educación)
2. Comportamiento (productos que usa y compra, periódicos que lee, música y películas que le gustan, pasatiempos, etc.)
3. Red social (con quién está conectado y con qué intensidad)
4. Psicometría (por ejemplo, tipos de personalidad).

Los servicios de redes sociales han sido una gran historia de éxito durante los últimos 15 años porque han podido capturar el tiempo de los usuarios y también de los anunciantes. Los gráficos sociales juegan un papel vital en esos servicios, es decir, las personas comparten contenido con sus contactos y cómo se difunden las cosas entre los usuarios.

Ahora volvemos al modelo de TikTok. Ha crecido como una bola de nieve, con más de 500 millones de usuarios en todo el mundo. Pero TikTok no es realmente un servicio de red social, a pesar de que la viralidad es su núcleo. Las personas comparten videos, no principalmente en su red social, sino en función de categorías y hashtags. Los usuarios tienen excelentes herramientas para hacer sus videos y pueden utilizar ideas y materiales existentes, por ejemplo, duetos con otros videos, y luego compartirlos. También pueden ver cómo las diferentes categorías y hashtags obtienen vistas y también orientar sus videos en función de esto y de esa manera utilizar 'tendencias".

Este modelo también brinda muchas más oportunidades a los nuevos usuarios para atraer a muchos espectadores. En la red social tradicional, se necesita un tiempo para conseguir contactos y seguidores. Y en los servicios de vídeo convencionales (como YouTube) los algoritmos favorecen a quienes llevan mucho tiempo publicando y acumulan una gran cantidad de visualizaciones. A veces se dice que el modelo de negocio chino con menos respeto a los derechos de propiedad intelectual y derechos de autor permite que todos, todos los días, tomen las últimas ideas y productos y traten de mejorarlos para el mañana. TikTok, de alguna manera, sigue ese principio, todos pueden ver el contenido de tendencia y utilizarlo para construir su propio éxito.

Esto no solo es relevante para TikTok y videos. En una discusión reciente con los científicos en jefe de nuestra compañía de análisis de datos anterior, volvimos a las viejas teorías sobre cómo los intereses personales y las redes sociales impulsan el comportamiento y podríamos ver los fenómenos de TikTok en algunos otros servicios también.

Concluimos que, en realidad, vemos límites en las redes sociales para tener discusiones sobre temas interesantes. Por ejemplo, en Facebook, sus discusiones se han limitado principalmente a las personas que son sus contactos. Si tienes un área de especial interés, después de unos años con los mismos amigos, ya no es tan fructífero discutir allí. Los hashtags no funcionan en Facebook. Es el mismo problema en muchos servicios de redes sociales, incluido LinkedIn. En Twitter, puede seguir mejor temas específicos. Aún así, tiene tantos mensajes que también debes enfocarte típicamente en los mensajes más populares de aquellos que tienen muchos seguidores.

Luego llegamos a otro problema de las redes sociales. Tienen muchos perfiles falsos y las redes de las personas se han diluido cuando han aceptado demasiados amigos. Por lo tanto, los servicios de redes sociales tienen un problema doble: limitan sus discusiones y el contenido disponible, y en realidad no representan su red real. Por ejemplo, si cada uno de tus contactos de LinkedIn te pregunta si harías una introducción a un contacto cercano para cada uno de ellos. No pude hacerlo porque mi red es muy extensa y no conozco a todos mis contactos lo suficientemente bien. Cuando solo podemos tener una red en un servicio, incluye demasiadas conexiones para múltiples propósitos, como generar confianza real, pero muy pocos contactos para temas de áreas de interés especial.

¿Podría esto significar que TikTok no es la única plataforma de video que es un problema para muchos políticos, sino la primera señal de un nuevo tipo de servicio de Internet por venir? ¿Podríamos comenzar a ver más servicios que puedan combinar mejor los diferentes intereses de las personas, ayudar a llamar la atención sobre contenido interesante sin una gran base de seguidores y permitirnos crear redes sociales en torno a diferentes áreas de interés y propósitos? También necesitaríamos servicios en los que pueda crear redes de confianza para diversos fines. ¿Quiénes son las personas a las que puede recomendar, en quién confía para recibir presentaciones comerciales, con quién desea conectarse en red para su trabajo y cuál es su verdadera red de confianza personal?

Tal vez pronto nos adentremos en un momento posterior a la red social que intente combinar mejor el comportamiento natural con intereses personales y diferentes redes para diferentes propósitos. Esto puede significar que vemos dos tipos de redes: 1) aquellas que le permiten enfocarse en sus intereses, ya sea música, literatura, ciencia, pasatiempo especial o lo que sea; 2) Redes de confianza real para diferentes propósitos, para negocios, vida personal, aficiones e intereses personales. Las redes sociales actuales son ahora demasiado de todo y muy poco de nada.

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El diccionario define la confianza como "creer que alguien es bueno y honesto y que no te hará daño, o que algo es seguro y confiable". La confianza puede ser algo difícil de captar para las personas, pero en el entorno digital, puede ser aún más complejo. Necesitamos confianza en la mayoría de las situaciones diarias, pero con los servicios digitales, virtuales y cibernéticos, partes tan importantes de nuestras vidas, necesitamos pensar mejor qué es realmente la confianza digital.

La situación de Covid-19 ha acelerado el uso de muchos servicios virtuales y digitales. A principios de marzo me dijeron que debía viajar físicamente para firmar un inventario de bienes para una reunión con otros herederos. En abril me dijeron que no debía venir físicamente y que debía firmar documentos en línea. Para mí, este es un buen ejemplo de lo rápido que pueden cambiar las cosas, cuando de lo contrario podría llevar 10 años aprobar este tipo de cambio en las leyes y reglas.

Incluso las cosas básicas, cómo firmar documentos en línea es bastante complicado hoy en día. DocuSign tiene una buena posición a nivel mundial para firmar documentos, pero no es "oficial" en todos los países o situaciones. Tiene una gran usabilidad, pero incluye compromisos entre usabilidad y seguridad. En algunos países, las autoridades, los bancos u otros proveedores de servicios ofrecen soluciones de firma más seguras, por ejemplo, basadas en tarjetas de identificación electrónica o tokens de identidad móviles, pero son más difíciles de usar.

Quizás la firma de documentos más extraña fue un servicio oficial en los EE. UU., Donde firmar era escribir mi nombre entre símbolos de barra (en serio, esta era la instrucción: "La persona apropiada debe firmar electrónicamente el formulario escribiendo personalmente cualquier combinación de caracteres alfanuméricos precedidos y seguido del símbolo de barra inclinada (/); por ejemplo, / mike miller /, / efr / o / 374 /). Esta firma electrónica no debe ser mecanografiada por otra persona en nombre del firmante correspondiente ”). Otro extremo es mi banco con sede en Hong Kong que compara los documentos que envío con una muestra de mi firma y cada dos veces no escribo mi firma de la misma manera.

La firma es solo un ejemplo muy simple de confianza, pero tenemos cosas más complejas. ¿Es la persona que conozco realmente quien dice ser? ¿Van a cumplir su promesa? Si hablo de manera confidencial, ¿se guardarán esta información para sí mismos? Si me compran algo, ¿van a pagar o tienen dinero para pagar? Estas y muchas otras preguntas surgen en la vida empresarial y personal.

En la vida física, tenemos soluciones para manejar varias cuestiones de confianza. Las personas tienen tarjetas de identificación para demostrar su identidad. Existen sistemas como puntajes de crédito, nóminas y estados financieros para demostrar la capacidad y el historial de pago. Los seres humanos también han aprendido todo tipo de signos (cómo se comportan las personas, expresiones faciales, historia personal y muchas otras cosas) para hacer estimaciones, en quién y en qué confían o no. A menudo, el fideicomiso también es transferible. Si confío en alguien y él recomienda que confíe en alguien en quien confía, probablemente confiaré en ellos.

En el mundo online y digital, tenemos más componentes y variables para evaluar y hace más complejo evaluar la confianza. Quizás no vemos a la otra persona en absoluto, solo su número de teléfono o dirección de correo electrónico. Si vemos a alguien en línea, ¿cómo sabe que esa persona es realmente quien dice ser? Cuando nos reunimos físicamente, las personas construyen confianza entre sí con el tiempo, pero ¿cómo puede funcionar esto en el entorno digital? Si comparto algunos documentos e información en línea con una persona, ¿cómo puedo saber si la otra persona los usa y comparte?

También tenemos soluciones para manejar estas cosas virtualmente. Por ejemplo, necesitamos dispositivos y aplicaciones de seguridad para acceder a nuestras cuentas bancarias; las empresas tienen controles de acceso a sus servicios y redes para utilizar sus herramientas virtuales. Para muchos de estos servicios, todavía necesita hacer algo físicamente, por ejemplo, visitar algún lugar o enviar algunos documentos por correo. Pero hacer algo físicamente primero es realmente un desafío de usabilidad para muchos servicios en línea, y COVID-19 ahora nos ha puesto en muchas situaciones en las que ni siquiera es posible.

Esta es exactamente la razón por la que tenemos menor seguridad en servicios donde la usabilidad es mejor y no es demasiado difícil comenzar a usarlos. DocuSign es suficiente para muchas firmas; Zoom es lo suficientemente seguro para manejar reuniones; WhatsApp es la solución fácil para el chat diario y el correo electrónico es la forma más sencilla de enviar muchos documentos. Pero hemos visto suficientes casos de que estas soluciones también tienen sus riesgos, a veces importantes. Sabemos que son suficientes para la mayoría de las necesidades, pero muchas necesidades también van más allá del nivel de confianza que pueden ofrecer.

Esto ha demostrado, de forma muy práctica, que necesitamos nuevas soluciones para manejar la confianza digital en situaciones cotidianas. Esas soluciones deben tener una buena usabilidad y ofrecer el nivel de confianza adecuado para cada necesidad. La discusión sobre ciberseguridad está muy polarizada fácilmente. Tenemos fanáticos de la ciberseguridad que afirman que ningún sistema es lo suficientemente seguro y que ningún sistema con un nivel de usabilidad normal puede ser seguro. Luego tenemos a esas personas ignorantes que están listas para usar cualquier sistema que sea simplemente una solución fácil. Tenemos muchos tipos de soluciones para la identidad y la seguridad digitales, pero en general, esta área sigue siendo bastante complicada.

Una razón es que el proceso de pensamiento para desarrollarlos suele ser muy técnico y se centra en un aspecto específico de la seguridad. Tal vez deberíamos pensar más en lo que realmente significa la confianza en diferentes situaciones y cómo la gente la ha manejado durante miles de años. Un ejemplo simple es la confianza transferible o cómo su red de confianza personal podría ayudarlo en los servicios digitales. Quizás de esa manera, podamos encontrar conceptos y tecnologías para crear una confianza digital real entre personas y dispositivos.

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Las redes de personas dan forma al mundo. El libro de Niall Ferguson The Square and the Tower ofrece una excelente introducción a su historia. Las redes han jugado un papel importante en la política, los negocios y la vida diaria. Pueden ser redes muy públicas y transparentes, o sociedades secretas, o incluso ficticias como partes de la red Illuminati. 

Los organismos oficiales pueden ser muy diferentes de las redes reales. Todos conocemos empresas en las que el organigrama cuenta una historia sobre quién toma las decisiones y la red real de personas que toman las decisiones son muy diferentes. Las redes también pueden ser más dinámicas que las organizaciones oficiales y pueden sobrevivir a los cambios.

Las empresas intentan volverse más dinámicas y ágiles. A menudo, las estructuras organizativas crean fricciones para ser dinámicas, reaccionar rápidamente o ser proactivas en los negocios. Organizaciones mismas podría ser más dinámico, pero luego viene IT. Los procesos se aplican a sistemas de TI complejos, pero es difícil cambiar las herramientas y las soluciones de TI rápidamente. Hemos escuchado historias sobre cómo un CEO puede usar su red dentro de la organización en diferentes niveles cuando se necesitan cambios rápidos o nuevas actividades, y la organización es demasiado lenta para implementarlos.

Muchas estructuras organizativas y prácticas de gestión tienen su historia en organizaciones militares. Hoy en día, muchas personas dudan en los estilos de gestión militar en los negocios, porque son vistos como modelos anticuados de mando y control. Pero es importante recordar que los entornos militares y de seguridad también pueden ofrecer ejemplos y lecciones a organizaciones muy modernas.

Por ejemplo, las organizaciones militares han operado tradicionalmente con modelos muy formales. Cuando los ejércitos luchan entre sí, tienen líneas de frente, concentran tropas en puntos donde pueden hacer avances y defender fronteras. Esta ya no es la realidad. Las guerrillas, los terroristas, las células activistas, las tropas no oficiales (como en Ucrania) y las redes dinámicas son un riesgo más significativo para muchos países que las fuerzas tradicionales. Ahora se requieren nuevos modelos fundamentales para operar y administrar organizaciones militares y de seguridad. 

Las guerras en Afganistán, Irak, Ucrania y Siria no se han tratado de peleas entre ejércitos oficiales, y muchos países han visto ataques de terroristas locales y células independientes o individuos que a menudo se asocian con redes globales. Esto ha obligado a las organizaciones militares y de seguridad a encontrar nuevos modelos para luchar contra estos enemigos. También significa que sus propias organizaciones deben ser más dinámicas. 

Las organizaciones militares han tenido tradicionalmente estructuras muy jerárquicas. Sus operaciones y tecnologías se crearon para respaldar esos modelos; cadenas de mando, derechos basados ​​en la posición organizativa y comunicaciones limitadas entre organizaciones paralelas. Ahora se han visto obligados a repensar sus modelos existentes. Al mismo tiempo, la consumerización también está llegando a los ejércitos; las personas utilizan teléfonos móviles, redes sociales y aplicaciones de mensajería durante las operaciones. Las organizaciones militares pueden ignorar o prohibir estas herramientas o comenzar a utilizarlas. Algunos ya han tomado la última ruta. También cambia la forma en que operan las organizaciones y, sobre todo, cómo pueden convertirse en redes más dinámicas en función de las situaciones, necesidades y recursos.

Muchas empresas tienen necesidades similares para encontrar modelos más dinámicos para operar, ajustar los procesos en función de las necesidades y utilizar los recursos rápidamente donde sea necesario. Esto entra fácilmente en conflicto con los organigramas, los procedimientos fijos y los sistemas de TI que respaldan los procesos, el intercambio de información y las comunicaciones. Estas necesidades no son solo dentro de las organizaciones, sino también con clientes, socios, proveedores y otras partes. Es más desafiante crear y mantener redes dinámicas dentro de las organizaciones tradicionales y sus puntos de contacto. Las redes a veces pueden ser diferentes, algunas más jerárquicas, algunas basadas en otros artefactos de confianza. 

Todo esto crea nuevas necesidades con tecnología TIC para soportar estas redes. En la práctica, utilizan formas informales de trabajo, como videollamadas, correos electrónicos grupales y grupos de WhatsApp. Pero esos métodos no oficiales realmente no incluyen formas de administrar redes, seguridad o el uso sistemático de diferentes herramientas. Se utilizan para manejar necesidades específicas, no para administrar redes. La mayoría de las herramientas empresariales se han diseñado para funcionar en organizaciones tradicionales, con jerarquías, estructuras formales y estabilidad.

Las redes son un modelo tradicional de cooperación de las personas. La tecnología digital ofrece más herramientas para trabajar globalmente y crear todo tipo de redes para necesidades generales o específicas. Pero todavía no tenemos las herramientas para operar estas redes digitales de la misma manera que la gente ha aprendido a administrar redes en la vida física. Se basan en la confianza que se gana y se pierde, y se ajustan a las necesidades diarias. Veremos el surgimiento de nuevas soluciones en esta área y cómo los militares, las empresas y las personas pueden crear y administrar mejor las redes digitales.

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Imagen cortesía avexer - redes de confianza locales en la gestión de crisis.