Manufactura ahora tiene que ser inteligente!

En Manufactura estamos pasando  de “obsolescencia-incorporada” al nuevo concepto de “producto-que-mejora-con-el-tiempo”. Las fallas se detectan a distancia y se corrigen con actualizaciones. Disminuye la habilidad de hacer una ganancia rápida, pero acerca al fabricante más cerca a sus clientes. Por lo tanto los fabricantes entran en la batalla por la lealtad del cliente, se crea una nueva era de competencia y los fabricantes entran al nivel de los detallistas y de los propietarios de “plataformas”. La aparición y crecimiento explosivo de Uber y Airbnb demuestra que es tonto subestimar la velocidad de la revolución digital, pero la industria y los burócratas tienen que entender que “hacer cosas no es lo que era antes”.

Esto puede desorientar a cualquiera, pero si los fabricantes tradicionales llegan a abrazar la revolución inteligente, ellos podrían crear los nuevos  productos y también los servicios que el mercado consumirá en el futuro. Tratemos de revisar algunas de las condiciones necesarias y los retos que se presentan.

Los principales desplazamientos

Las mejores empresas de manufactura solían ser las que hacían los mejores productos. Eso ya no será así, a medida que el “Internet de las Cosas” se extiende en las plantas de producción, ahora los productos se están empacando con más y más sensores y con conectividad a Internet. Esto está transformando tanto la manufactura como la mentalidad que las empresas requieren para poder triunfar:

•          Productos a servicios. Un estimado de la consultora Gartner indica que el número de productos conectados en forma inalámbrica (excluyendo teléfonos inteligentes y computadoras) crecerá de los 5 mil millones actuales a 21 mil millones en 2.020.
•        Desarrollo de “plataformas”, La plataforma es una base de software sobre la cual se pueden construir muchos servicios y aplicaciones. En el mundo de la tecnología de información las plataformas son un concepto muy conocido. Podemos pensar en Windows en las computadoras, el Android de Google o el iOS de Apple en los teléfonos inteligentes, donde todos ellas hospedan una enorme cantidad de Apps. Como impacto de las plataformas se puede tomar como ejemplo que si Apple o Google se llegaran a convertir en los controladores de los sistemas de entretenimiento de los vehículos automotores, muchos fabricantes de autos correrían el riesgo de terminar siendo el equivalente a los fabricantes de las computadoras de las carreteras, o sea en fabricantes en serie de pedazos de metal mientras que otros capturan las partes más valiosas del negocio. 

Cómo Alemania se prepara para la “Manufactura Inteligente”

Las empresas de manufactura están acostumbradas a habitar un mundo donde ellos toman materiales de sus suplidores, los convierten en productos y los empujan a los clientes. Pero ahora Alemania, cuya economía  depende en muy alto grado de manufactura, está dando muestras tempraneras de un abrazo al “Internet de las Cosas”. En el año 2004, Alemania lanzó una iniciativa gubernamental denominada “Industrie 4.0” destinada a promocionar la computarización de la manufactura. Recientemente varias empresas manufactureras alemanas han lanzado plataformas de software: (A) Trumpf, fabricante de equipos industriales, creó una plataforma para máquinas construidas por ella y por otros, que tienen el objetivo de ayudar a que sus clientes puedan manejar sus procesos de producción con mayor facilidad, (B) Bosch está ayudando a otras empresas a crear servicios basados en dispositivos conectados a Internet.

Requerimientos para la “Manufactura Inteligente”

Para muchas empresas de manufactura: (a) el principal escollo para dar el salto digital es frecuentemente cultural, (b) tienen que crear una relación más abierta con sus competidores  y como un ejemplo en Agosto de 2015, BMW, Audi y Daimler se unieron para adquirir una empresa de mapeo digital y (c) las empresas necesitan ser menos jerárquicas y más emprendedoras. Klöckner, un corredor de metales, monto una incubadora para emprendimiento, lejos de su centro corporativo, para darle más libertad. Las empresas de TI hoy en día hacen esto con normalidad, pero este es un territorio nuevo para las de manufactura.

El sector público también necesita adaptarse. Finalmente, iniciativas como “Industrie 4.0”  son menos importantes que disponer de: (I) una Infraestructura de Banda Ancha de nivel mundial, (II) el balance apropiado entre data abierta y privacidad, (III) un nivel de enseñanza razonable de computación en las escuelas y (IV) ideas nuevas como la creación de “zonas digitales especiales” – tales como la reserva de espacios en las ciudades donde se puedan probar vehículos auto-manejados o drones comerciales.

La Revolución de la Manufactura Inteligente

La conexión entre objetos, que anteriormente eran “brutos”, es más obvia en las siguientes circunstancias:

·         Control de Inventario y manejo de la Cadena de Suministro, donde se puede seguir el progreso de los productos desde la fábrica, a la tienda y al consumidor final – donde el producto podrá “hablar” con quién lo esté tocando o manipulando.

·    La revolución mayor ocurrirá en las relaciones con los clientes. Los fabricantes están descubriendo que la mejor manera de vender sus productos es forjando relaciones personales con sus clientes en lugar de invertir grandes cantidades en mercadeo con efecto superficial. Hasta el presente los fabricantes no han logrado eso. Los detallistas han avanzado en este campo (a) con las tarjetas de lealtad, (b) el modelo de negocios de Amazon está construido alrededor del entendimiento de los intereses de sus compradores y (c) Google explota su conocimiento en la integración de data a sus productos, en áreas como mantenimiento del hogar (Termostatos NetStar).

A medida que los fabricantes agreguen sensores y microchips a sus productos, y se conecten con ellos por Internet, conocerán mucho más sobre el uso que  le da el usuario final al producto y ello permitirá: (1) acelerar el desarrollo de los productos, (b) corregir las fallas más rápidamente y (c) adaptar los productos en forma más precisa a las necesidades particulares de los compradores.

Manufactura Inteligente y TI

Aprovechar las ventajas que los productos inteligentes ofrecen requerirá una revolución de parte de los fabricantes tradicionales:

·    Necesitan tener más especialistas en tecnología de la información, los cuales no cuadran fácilmente en un mundo de ingenieros mecánicos y eléctricos.

·         Deben repensar sus competencia centrales. En lugar de hacer Outsourcing de TI es posible que encuentren que es tan valioso tener dentro de la casa la habilidad de procesar data como la de fabricar los productos.

·         Tendrán que lidiar con temas pocos conocidos para ellos como privacidad y cíber-seguridad.

·      La expansión del Service Desk, ya que ahora tendrán que considerar adicionalmente la corrección de fallas de productos y servicios.   

Ejemplos de Servicios

La data generada por esos productos son la materia prima para los nuevos servicios.  Esos servicios frecuentemente producirán mejores márgenes que los productos mismo y permiten expandir la oferta del fabricante:

·         Fabricante de tenis entrando en el negocio del coaching - los sensores le indican al jugador las razones por las cuales está fallando su revés.

·         Fabricante de lámparas entra en el negocio de seguridad - sus lámparas activan alarmas.

·         Fabricante de limpia parabrisas produce reportes del clima en tiempo real – el movimiento del parabrisas provee la información.

·         Fabricante proveyendo repuestos directamente al usuario - las máquinas que fabrican puede ordenar su repuesto cuando lo requiere.

·      Fabricantes de equipamiento agrícola permiten al agricultor aprovechar mejor la tierra - información sobre el clima y condiciones de la tierra. Ver “Agricultura 3.0 a la vista” http://bit.ly/1EK6P0i .

Se hace referencia a “Manufacturers must learn to behave more like tech firms” http://econ.st/21aeUTT , “The internet of things will strengthen manufacturers’ hands in the battle for customer loyalty” http://econ.st/1XgL4sa , “Does Deutschland do digital?” http://econ.st/1OkDhax   y “The internet of things will bring makers closer to customers” http://econ.st/1j8aCdq . 

La deshonestidad en el trabajo

De todos los temas que se tratan en  la literatura gerencial este es uno de los que aparece con menos frecuencia. Cómo se deben manejar los empleados que tienen la propensión a comportamientos poco éticos, particularmente si son talentosos y difíciles de reemplazar? La realidad es que una buena parte del mundo opera bajo la ilusión que los empleados son generalmente éticos y que las malas manzanas son solo excepciones fáciles de detectar. Sin embargo, comportamientos deshonestos tales como abusos menores, el torcimiento de las reglas y el robo le cuestan a las empresas y a la economía en general miles de millones de dólares. Sin considerar los miles de actos deshonestos aislados, solamente los escándalos de Enron y de Worldcom le representaron para la economía norteamericana pérdidas de alrededor de US$40 mil millones solamente en su primer año.

Reconocer la integridad de la personalidad tiene muchas facetas, ya que existen muchas verdades en cualquier situación. Sin embargo, existen formas productivas de lidiar con el comportamiento deshonesto o falto de integridad. La ética y la integridad son tópicos frecuentemente mencionados cuando se habla de liderazgo, pero eso no significa que todos los líderes traducen esos conceptos a sus acciones o saben cómo manejar las situaciones de vulnerabilidad moral. En el escrito trataremos de proveer algunas ideas para consideración en este tema tan difícil y escabroso.

El manejo de la vulnerabilidad moral

Es importante considerar que algunas personas son más vulnerables a tentaciones poco éticas que otros y que los gerentes tienen un rol importante en atenuar (o aumentar) los incidentes no éticos en sus equipos de trabajo y organizaciones. Desde la literatura académica se pueden obtener sugerencias sobre cómo manejar los empleados con vulnerabilidad moral:

•       Crear compromiso. Aún personas con inclinaciones poco éticas tienden a actuar con más moralidad si están en un trabajo con el que sienten compromiso. La otra cara de la moneda, es que la alienación de los empleados aumenta la posibilidad de desconexión ética hasta en aquellos que tienen mayor integridad.
•          Dirigir a través del ejemplo. Las investigaciones demuestran que el grado de moralidad del líder determina el grado de percepción que tiene el empleado sobre lo que es o no es ético. Si se quiere que el empleado actúe en una forma ética, el primero quién debe demostrarlo es el líder.
•          Emparejamiento con colegas éticos. Emparejando empleados con moralidad algo precaria, con colegas que han demostrado mucha integridad los motivará a comportarse más moralmente. Investigaciones recientes indican que los colegas tienen un rol crítico en determinar el compás moral del lugar de trabajo.
•          Invertir en entrenamiento en moralidad. Las predisposiciones poco éticas en la mayoría de las personas se desarrollan antes de llegar a la edad adulta. Sin embargo, los organizaciones pueden ejercer influencia sobre las opciones éticas de sus empleados a través de programas de entrenamientos explícitos para esta materia.
•          Reducir la tentación. El comportamiento ético está asociado a las personalidades de la gente y las situaciones en las cuales se encuentran. Los aspectos antisociales de la persona tienen mayor probabilidad de aflorar en ambientes tóxicos o en situaciones de presión moral débil. Es difícil cambiar la personalidad, pero los gerentes pueden hacer mucho en el ambiente de trabajo de los empleados.
•          Crear una cultura de altruismo. Está demostrado que una cultura de atención y cuidado previene comportamiento poco ético, mientras que una cultura de auto-interés lo promueve. Por supuesto no es suficiente incluir ”integridad” en los principales valores , conjuntamente con “creatividad”, “diversidad” o “responsabilidad corporativa”, si ello eso solo queda escrito en la página web.

·       Identificar el personal potencialmente más dañino. Hay que concentrarse en los que tendrían más capacidad para hacer daño y esos son los que controlan información y dinero. A medida que las empresas se hacen más dependientes en la información, más pueden los especialistas en TI comprometer a la empresa.

·         Ir más allá de la tecnología. Los “malos” generalmente están un paso más allá que el software especializado o los auditores que los detectan. Por ello, el toque humano es inestimable.   Las empresas corporativas de seguridad obtienen sus mejores resultados usando “espías” en lugares como salas de fumadores o tomando tragos después del trabajo.

Como seleccionar gente honesta

Es imposible evitar la contratación de gente deshonesta. Al hacer las evaluaciones de candidatos, los que carecen de integridad se especializan en manipulación y engaño y por ende su auto-evaluación es una fuente de información dudosa. Por ello hay que buscar otros instrumentos como la evaluación de colegas, la retroalimentación de 360° y chequeos cuidadosos de referencias.  Si no se actúa, los comportamientos poco éticos pueden convertirse en “asesinos silenciosos” de carreras individuales y de la efectividad organizacional.

Proceso para lidiar con comportamiento deshonesto

•         Identificar el impacto. Al analizar el impacto y la implicación de cualquier comportamiento deshonesto se puede determinar el posible daño tangible e intangible que ha ocurrido. En ocasiones, puede ser un efecto menor el cual provoca insatisfacción en el afectado, en otras ocasiones puede tener un impacto negativo mayor como daño de la reputación o pérdida financiera. Este análisis puede determinar que, a pesar de lo perturbador de lo ocurrido, el impacto es menor y no es conveniente enfrentarlo con una acción mayor.
•          Enfrentar el comportamiento. Se habla del comportamiento y no de la persona, aun cuando ambos estén conectados. Cuándo se enfrenta una trasgresión es preferible focalizarse en la situación o comportamiento y no en la persona. Por ejemplo, el comentario “lo que se has hecho es extralimitarte en tu autoridad (se trata de comportamiento) y no has respetado el espíritu de nuestro acuerdo (aquí es la situación)” es mucho más efectivo que el comentario personal y directo “Eres un mentiroso y ladrón”.
•          Tomar acción frente al impacto. Es preferible, tomarse un tiempo y planificar una acción con una respuesta proporcional a la falta. La acción puede ir desde solicitar una disculpa hasta iniciar acción legal si existen daños financieros reales. No siempre se conseguirá lo que se desea, pero hay ocasiones que se requiere ejecutar una acción simplemente para poder pasar la página. 
•          Superar la situación. En algún momento, preferiblemente pronto, es conveniente cerrar el capítulo que se abrió, evitando así el continuo apego emocional al tema. La evaluación del impacto, el enfrentamiento del comportamiento y la toma de acción servirán para lograr ese cierre y para concentrarse en otras materias.

 Una categorización de los tipos de deshonestos

•          (a)  El  empleado que comete fraude.
•       (b) El  vándalo, quién es todavía más peligroso. Los ladrones tienen un motivo racional, los vándalos son guiados por su deseo de revancha el cual puede no tener límites. Ha habido empleados que desde su computadora personal han entrado al sistema empresarial y han causado estragos- borrando archivos, publicando los correos electrónico y distribuyendo material pornográfico.
•          (c)  Empleados de alto perfil que rompen las reglas para satisfacer a sus jefes.
•         (d)  Empleados de bajo nivel que consciente o inconscientemente han aprovechado el poder de Internet para ensuciar la reputación del empleador.
•          (e)  Un extraño causando daño a una empresa a través de una relación con un empleado interno. Puede ser muy crudo, sobornando a una persona de limpieza, o puede ser a través expertos en seguridad.

 Se hace referencia  a “Four Steps To Deal With Dishonest People” (Forbes) http://onforb.es/1JqBgEO , “Managing the Immoral Employee” http://bit.ly/1l2MEBB  y “Rogue employees can wreak more damage on a company than competitors” http://econ.st/1GJyDM5 . 

Ahora Virtualizamos todo!

En un pasado no muy lejano descubrimos que habían disponibles muchas aplicaciones que nos ayudaban en el trabajo, y en la búsqueda de la liberación del yugo centralizador de TI, se encontró que era muy fácil hacerlas funcionar en un pequeño servidor individual. La experiencia fue tan exitosa que se empezaron a usar más y más aplicaciones y servidores individuales. Esto llevó a una expansión del espacio para servidores y de consumo de energía y también a una mayor dificultad para la administración de tantos servidores. Asimismo, se descubrió que cada servidor estaba tremendamente sub-utilizado, entre 5% y 30 solamente. Por supuesto, donde aparece un problema o una necesidad, el ser humano busca soluciones a la situación y el camino seleccionado fue inicialmente una consolidación de servidores y la respuesta más definitiva y popular terminó siendo la Virtualización de Servidores.

La Virtualización de Servidores termina siendo una capa de software que permite ver todos los servidores físicos y asignar espacios en el espacio físico para crear servidores virtuales. Para quién lo usa es totalmente indiferente si está sobre un servidor físico o si está aprovechando un espacio virtual en cualquier otro lado. Desde el punto de vista de aprovechamiento de los servidores físicos es espectacular, proveyendo flexibilidad en el número de servidores virtuales, en la ubicación de estos y llevando a un aprovechamiento en un alto porcentaje de los servidores físicos y además disminuyendo significativamente el número de servidores físicos que se requieren.  

Estas experiencias tan positivas hicieron que el término  virtualización se hiciera muy popular en la literatura y en muchos círculos y que además se haya extendido el concepto de Virtualización a muchos otros elementos. Hoy en día, más allá de los servidores la idea de Virtualización se utiliza para crear capas de software que nos facilitan el manejo de versiones virtuales sobre diversas  plataformas de hardware, de sistemas operativos, de dispositivos de almacenamiento, sobre de redes de computación, entre otros.  La Virtualización, entendiéndose que  es una capa de software y visual para cualquier uso, es una excelente herramienta para administrar dispositivos y software y también para proveer una presentación de tipo informativo de múltiples elementos.

Pareció conveniente desarrollar un poco más la Virtualización de Servidores y como es tan explosivo el uso de Virtualización no existe una clasificación única aceptada, así que intentamos crear una que nos dé una idea de lo que ya se viene haciendo en este tema.

Virtualización de Servidores

TI se está transformando, comenzando con las grandes corporaciones, y el camino (a) típicamente comienza con virtualización y (b) concluye con un desplazamiento hacia el modelo de TI-como-un-servicio basado en una infraestructura en la Nube. Por supuesto, (c) el trayecto no siempre es lineal, hay organizaciones que continúan invirtiendo en tecnologías de virtualización y de Nube privada, mientras que otras saltan directamente a la Nube Pública, dependiendo de su modelo de negocios y de sus objetivos.  Sin embargo, encuestas realizadas indican que la gran mayoría de las empresas pasan por las tres etapas de madurez, que se describen más abajo  antes de llegar al destino final de TI-como-Servicio en la Nube. Esto ocurre por varias razones: (1) falta de presupuesto, (b) falta de una estrategia de Nube de largo plazo o (3) simplemente la falta de conocimiento técnico para acceder al siguiente nivel.

El trayecto para alcanzar la madurez en la Virtualización de Servidores generalmente ocurre a través de las siguientes fases:

•          Fase I: Producción  de TI – La Virtualización se utiliza primordialmente para la consolidación de los servidores donde residen las aplicaciones que se consideran propiedad de TI.
•      Fase II: Producción de Negocios – Las unidades de Negocios comienzan utilizándola principalmente para aplicaciones críticas-para-el-negocio tales como Microsoft Exchange Server, Oracle o SAP y para el despliegue de funcionalidades más avanzadas de automatización de virtualización y de administración de virtualización.
•          Fase III: TI-como-un- servicio – Aquí todas las aplicaciones son elegibles para operar en Máquinas Virtuales, técnicas avanzadas son utilizadas para administrar y monitorear servidores virtuales y la organización y los procesos de TI se actualizan para ser operados todos en una forma eficiente dentro de una infraestructura virtual.

Ventajas de la Virtualización de Servidores

Virtualización es la manera efectiva para que las empresas reduzcan sus costos de TI y permite a las organizaciones de cualquier tamaño aumentar eficiencia y agilidad. La virtualización tiene las siguientes ventajas: (a) se consolida hardware para lograr mejor productividad con un número menor de servidores, (b) se puede ahorrar hasta un 50% en costos de TI, (c) se pueden procesar múltiples sistemas operativos y aplicaciones en una sola computadora, (d) se puede tener una infraestructura simple de TI con bajo esfuerzo de mantenimiento, (e) se pueden implementar  nuevas aplicaciones más rápidamente que en un ambiente estándar, (f) se puede alcanzar un aprovechamiento hasta de 80% en los servidores,  (g) se puede asegurar un ambiente robusto, asequible económicamente y disponible todo el tiempo, (h) permite escalar rápidamente, (i) se puede facilitar la recuperación de desastres y (j) se facilita la creación de ambientes de desarrollo y de prueba.

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Tipos de Virtualización

A continuación una lista no exhaustiva de los tipos de virtualización:

·         Servidores - Permite ahorrar en # de servidores, espacio físico y consumo de energía.

•        Cliente o Desktop - Con tres modelos: (a) Virtualización Remota del Desktop,  (b) Virtualización Local del Desktop, (c) Virtualización de la Aplicación
•       Almacenamiento – Virtualización de Almacenamiento e Hipervisor de Almacenamiento, el cual administra la virtualización de almacenamiento y combina recursos físicos de almacenamiento dentro de una agrupación de almacenamiento lógico.
•          Redes- Virtualización de Redes, la creación de una espacio de dirección de redes virtualizadas dentro de o a través de las subredes de la red principal.
•          Software: (a) Virtualización a nivel de Sistema Operativo, (b)   Virtualización de aplicaciones y de espacios de trabajo, el hospedaje de aplicaciones individuales en un ambiente separado del sistema operativo subyacente.
•          Memoria - Virtualización de memoria, donde se agregan recursos de memoria RAM a un pool de memoria y de Memoria Virtual que se le provee a una aplicación.
•    Data: (a) Virtualización de Data, con la presentación de data en una capa abstracta, independientemente de las estructuras de data, de los sistemas de bases de datos y del almacenamiento subyacente, (b)  Virtualización de la Base Datos - Desacoplamiento de la capa de base de datos, ubicada entre las capas de almacenamiento y de aplicaciones dentro del stack de aplicaciones.
•          Servicios - Virtualización de Servicios simula el comportamiento de componentes selectos dentro de una aplicación para permitir una prueba de una aplicación íntegra desde el inicio-hasta-el-final del proceso (end-to-end). Los ambientes de prueba pueden utilizar servicios virtuales en lugar de servicios de producción en ciclos tempraneros del proceso de desarrollo.

Se hace referencia a “A Key Question in Enterprise Virtualization: What to Virtualize?” http://bit.ly/1BJYCH4 , “Don’t Get Stuck on Your Virtualization Journey: Where to Focus Next” http://bit.ly/1XZX8An ,   y “A Key Question in Enterprise Virtualization: What to Virtualize?” http://bit.ly/1BJYCH4  . 

Los algoritmos pueden predecir la personalidad?

La expresión algoritmo es cada vez de uso más común y los algoritmos existen para hacer cálculos, para procesar datos y para realizar razonamiento automatizado.  Un algoritmo es un procedimiento o una fórmula para resolver un problema y por ende un programa de computación puede ser visto como un algoritmo ya elaborado. Los algoritmos también se están usando para realizar análisis de personalidad y algunas de las características de los algoritmos que podemos asociar a su capacidad de manejar procesos asociados a la personalidad incluyen::

•         Siempre se está juzgando a la gente de muchas formas, pero sin data esto se hace con un prejuicio de selección. Se realiza sobre la base de cosas que sabemos o nos imaginamos de la gente, lo que cual generalmente significa que favorecemos a personas que se parecen a uno.
•          Las computadoras pueden generar algoritmos en una manera racional y consistente, mientras que las personas frecuentemente caen víctimas del sesgo al asignar pesos no razonables a ciertas cosas.
•          El análisis de personalidad basado en data es más justo que las mediciones estándar que se realizan.
•          Los volúmenes que son procesables por la capacidad de cómputo existente proveen data que era impensable disponer de ella en el pasado.
•          La variedad de elementos a comparar y los sitios donde buscarlos es cada vez mayor.
•          Los algoritmos son escritos por humanos. Aun cuando la data no tiene parcialidades, el diseño si lo puede tener y se puede erróneamente concluir que las matemáticas son infalibles. Por eso, el diseño debe ser puesto a prueba para que el algoritmo sea válido.

Cuándo los algoritmos se usan para conocer la personalidad, las grandes preguntas incluyen si es justo hacerlo, si son suficientes los algoritmos y si se puede obviar la participación humana en el proceso. Sin pretender dar respuesta única a esas preguntas, pareció interesante analizar algunos estudios y aplicaciones en este campo y que sea el lector quién saque sus propias conclusiones.

Un Algoritmo reconoce tu personalidad mejor que tus amigos íntimos

Académicos realizaron una investigación muy completa y extensa en Gran Bretaña sobre la factibilidad que un programa de computación pueda ser entrenado, para entender y responder a los pensamientos de una persona mejor que las personas reales existentes en la vida del mismo. Dicha investigación comprobó que las computadoras pueden conocernos mejor de lo que nosotros nos conocemos el uno al otro, por lo menos cuándo la medición a través de una prueba de personalidad computarizada.

Trabajando con el Modelo de Personalidad de Cinco Factores, se midieron para cada persona los elementos de apertura, consciencia, extroversión, agrado y neurosis:

•          El algoritmo desarrollado permitió predecir la personalidad de acuerdo a ese modelo utilizando solo los “likes” de Facebook.
•          Los investigadores correlacionaron los auto-juicios de la personalidad y los juicios hechos por los amigos de cada persona en Facebook.
•          El modelo desarrollado, bajo esas condiciones, predijo la personalidad con mayor precisión que los compañeros de trabajo, que los amigos de Facebook e incluso que algunos miembros de la familia. Solo los cónyuges superaron en promedio al modelo. 

 En la vida real, la computadora no es significativamente superior al ser humano en los hechos que realmente son determinantes.  Por otro lado, los resultados de la investigación si son significativos ya que apuntan en una dirección más amplia  que podría ser todavía más relevante. Los “likes” de Facebook son de las huellas digitales más básicas y visibles que una persona puede dejar en Internet. Esto combinado con hechos como la historia de búsquedas en Google, y en otras páginas en Internet, seguramente hará las predicciones sustancialmente mejores a futuro.

Un Algoritmo que identifica los empleados que están por renunciar

Workday, una empresa que ofrece software basado en la Nube ha liberado un producto que analiza 45 factores de desempeño del empleado, incluyendo el tiempo que una persona ha estado en un rol y que tan bien lo ha hecho en dicho puesto.  Predice cuán factible es que la persona renuncie y sugiere acciones que puedan ser tomadas, como una nueva posición o una transferencia a otra unidad, que podría permitir la retención del empleado. También clasifica a los gerentes en “hacedores de lluvia” y en ‘exterminadores”, dependiendo de cuan buenos sean reteniendo talento.

Un Algoritmo para identificar al condenado reincidente

Otro ejemplo ocurrió  con pruebas realizadas para analizar las decisiones de jueces en las cauciones a aplicar a personas enjuiciadas. Se encontró que el análisis basado en data fue 30% mejor en la predicción de la reincidencia en nuevos actos condenables por parte de las personas juzgadas, que la de los jueces dedicados a este tema.

Un Algoritmo identifica los candidatos que harán carrera en la empresa

Una importante empresa ha visto “reducciones significativas en rotación de personal”, entre 30% y 50%, aplicando un Algoritmo de selección de personal.  Esto representa un valor equivalente a millones de dólares en términos de aumento de productividad y de ahorros en el costo de contratación. La data para el algoritmo proviene de tres fuentes diferentes: (1) registros públicos, incluyendo cualquier información que se pueda obtener a través de Google, (2) información de antecedentes provenientes del curriculum vitae y de las credenciales y (3) data interactiva conseguida a partir de la aplicación del candidato.

En la aplicación se mide el número de teclas pulsadas, el número de segundos que se tarda el candidato en una página y si cierra la pestaña del navegador y toda esa información es alimentada al algoritmo. Para determinar cómo reaccionan las personas frente a situaciones de alto estrés, en el cuestionario se lanza una pregunta sobre cálculo para una persona que no tiene una formación matemática. Cuál es su reacción: Se congela? Sale de la página? Registra una respuesta y después la cambia? Todas estas métricas se utilizan para crear una conjuntos de datos que se comparan contra un resultado posible, tal como el de la probabilidad que el candidato pueda terminar siendo un empleado por un largo plazo en la empresa.

La personalidad medida a través de un Algoritmo permite conceder créditos personales

Una empresa en California recientemente en quince meses ha prestado US$135 millones a personas con una calificación crediticia despreciable. Se trató típicamente de personas recién graduadas sin hipotecas, sin créditos para automóviles y sin acuerdos de tarjetas de crédito. Esos son los elementos que normalmente se consideran para determinar una calificación de crédito, para aquellos que tienen muy poca experiencia laboral. Esta empresa está considerando para los candidatos: (a) los resultados de sus exámenes de admisión a la universidad (SAT & GPA), (b) las universidades en las cuales estudiaron, (c) las carreras que escogieron y (d) su promedio de notas.

Tal como se hace en la selección de personal, la empresa que da el crédito está juzgando la personalidad y entre los elementos diferenciadores considera:

·         Para dos personas diferentes con una posición y circunstancias similares, cinco años más tarde es más probable que quién tuvo una nota más alta en el examen de admisión a un Post-grado cancele una deuda. Personalidad es un término muy potente, pero hay una gran diferencia entre la capacidad de pago y la voluntad de pagar.  

·         Personas que hacían un doble chequeo de sus tareas, o estudiaban por si tuvieran que enfrentar un examen sorpresa tienden a ser más minuciosos y es más probable que honren sus deudas. 

·         Una señal  preocupante pudiera ser que la persona haya dejado de usar un número telefónico pre-pagado.  El haber entregado o haber sido obligado a devolver un número pre-pagado puede ser un indicador del deseo de desaparecer de la familia o de los empleadores potenciales y puede ser una mala señal.

Un Algoritmo puede enseñar Liderazgo?

Hay dos cosas que conocemos sobre un líder: Lo primero es que se le reconoce cuando se le ve, lo segundo es que no hay dos líderes iguales. Son todos muy diferentes, altamente idiosincráticos en sus pensamientos, en sus comportamientos, en los elementos que les dan el poder. Cuando se asignan perfiles a los líderes y se comienza a comparar líderes efectivos contra perfiles de personalidad lo que se obtiene como resultado es que desde la perspectiva cuantitativa el liderazgo es idiosincrático. Se encuentran más diferencias dentro del liderazgo efectivo que entre líderes y otras posiciones en las empresas.

La pregunta es que habiendo tanta variación entre los líderes tiene sentido crear un algoritmo dirigido hacia ellos? Hay empresas especializadas trabajando en esto y lo viene haciendo para entender e identificar el liderazgo dentro de una empresa específica:

•          El primer paso es procesar el algoritmo de la evaluación y allí se pueden detectar los diferentes tipos de líderes que existen dentro de la empresa.
•          Se procede a seleccionar individuos representativos de cada uno de los diferentes tipos de liderazgo en la empresa.
•          A estos individuos se les entrevista para poder identificar las diferentes prácticas, técnicas, e innovaciones que aplican. Se trabaja para detectar rasgos comunes entre los diferentes tipos de líderes y es un esfuerzo arduo, ya que es más común encontrar enormes diferencias tanto en técnicas como en enfoques.
•          Se trata de cosechar ideas, y ello lleva a entrevistas que se denominan “Entrevistas de Descubrimiento de Mejores Prácticas”. Estas sirven para determinar en forma diferenciada lo qué esos líderes se desempeñan en su rol.
•          Terminado este proceso, esas mejores prácticas o innovaciones que se identificaron pasan a conformar el algoritmo.  
•          Los futuros líderes dentro de la empresa toman el algoritmo.
•          Se trabaja con cada líder para ver los resultados y se hace coincidir el líder individual con las técnicas y las tácticas derivadas de los líderes con los que comparten las mismas fortalezas. Estas son las que se utilizan en los programas de formación y desarrollo.
•          Eventualmente esta práctica se podrá extender a otras empresas, para finalmente poder desarrollar elementos comunes a liderazgo en forma general.

Se hace referencia a “Using Algorithms to Determine Character” http://nyti.ms/1Q3HAK9, “This Algorithm Knows You Better Than Your Facebook Friends Do” http://53eig.ht/20uIBPj , “Can an Algorithm Teach Leadership?” http://bit.ly/1MIwAS1  y “Can an Algorithm Prove You Won’t Quit Your Next Job?” http://bloom.bg/1WCF1hd .   

Para qué surcarán los cielos los Drones?

No sabemos si el Papa Francisco se encuentra entre ellos, pero algunos piensan que el mundo pronto estará lleno de pequeños Drones que inspeccionan puentes, monitorean oleoductos, revisan cosechas y ayudan a evaluar el daño en los reclamos de seguros.  Antes que el crecimiento explosivo comience a ocurrir: (1) Los gobiernos deben decidir cómo regulan el uso comercial de Drones, (2) Los fabricantes de Drones deben definir cuáles son sus modelos de negocio y (3) Los usuarios corporativos deben decidir cómo los Drones encajan dentro de sus operaciones de TI. Hay quienes piensan que este fenómeno se asemeja  al de las computadoras personales cuándo Apple e IBM lanzaron sus microcomputadoras en los años 80, y esos equipos que habían comenzado como un hobby crecieron hasta que se convirtieron en esenciales para los negocios.  Puede que esto sea una exageración, pero efectivamente el Dron tendrá un impacto en el mundo empresarial.

Es conveniente entender que un Dron desde el punto de vista tecnológico es una aeronave no tripulada y son más formalmente conocidos como Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV). Pero, esencialmente un Dron es un robot volador. La aeronave puede ser controlada en forma remota o puede volar en forma autónoma a través de planes de vuelo controlados por software integrado a sus sistemas de vuelo en conjunción con el GPS.

Mercado

La escala y el alcance de la revolución en el uso de los pequeños drones de uso civil ha tomado a muchos por sorpresa:

•          El año 2010 la Autoridad Federal de Aviación (FAA) de Estados Unidos estimaba que para el año 2020 habría quizás 15.000 drones en el país, sin embargo un número superior a ese se está vendiendo mensualmente en 2015.
•          Los números actuales no son fáciles de obtener: (a) Hay analistas que estiman que el número de Drones fabricados y vendidos a nivel mundial en 2015 excederá un millón, (b) Otros opinan que el valor en el año 2015 será de US$652 Millones, pero que adicionalmente hay 2.000-3.000 operadores ilegales con una actividad comercial de US$200Millones-US$350 millones solo en Estados Unidos y (c) Hoy en día el mercado de Drones es dominado por aplicaciones militares, pero se predice que el mercado de Drones pequeños crecerá a más de $5Mil Millones en 2019, pasando a ser más del doble del valor del mercado de uso militar.  

Fabricantes

Los fabricantes de Drones, que operan en diferentes países y en diferentes mercado, están en un proceso fuerte de evolución:

•          Los proveedor de la banda técnica inferior, que solamente atendían consumidores, se están moviendo río arriba. Uno de esos fabricantes de Drones para filmar por hobby, ya ofrece modelos más poderosos diseñados para filmación profesional. Otro que producía Drones de juguete, recientemente comenzó a ofrecer Drones para el manejo de imágenes de alta resolución en Agricultura, Inspección y Seguro.
•          Mientras tanto los contratistas militares se están moviendo a una banda técnica más simple, desarrollando Drones menos costosos para la seguridad pública y para primeros socorristas.
•          Están entrando nuevos proveedores como Google, qué adquiere un fabricante de Drones que pueden actuar como satélites atmosféricos  para permitir el acceso a Internet, o Amazon que está probando Drones como medio de entrega de paquetes.    

Regulación

Existe una impresionante actividad para un dispositivo cuyo uso está prácticamente prohibido para propósitos comerciales. En Estados Unidos solo se están considerando aplicaciones comerciales por excepción y la FAA había aprobado para Agosto de 2015 más de 1.000 operaciones comerciales de Drones en diversas áreas: (a) agricultura, (b) estudios de tierras, (c) cine y (d) entrega de productos. Después de una espera de años, en Febrero de 2015 la FAA finalmente hizo pública una propuesta que ha recibido reacciones mixtas, y la cual seguramente evolucionará mucho para el año 2017, para cuándo se espera que sea aprobada.

Aplicaciones de los de Drones

La lista actual de aplicaciones de los Drones ya es impresionante, sin olvidar que este es solamente el comienzo del aprovechamiento más masivo de esta tecnología:

•          Militar, con uso muy variado: (a) Como Objetivo y señuelo – proveyendo un objetivo que simula un avión o un misil para la artillería enemiga de tierra o aérea, (b) Para Reconocimiento- proveyendo inteligencia en el campo de batalla y (c) para Combate – proveyendo capacidad de ataque para misiones de alto riesgo.
•          Logística – Drones específicamente diseñados para operaciones de carga y logística.
•          Aplicación Comercial, donde la lista se extiende mucho: (a) Inspección de la infraestructura y las operaciones en diferentes industrias, (b) Inspección de siniestros, (c) Monitoreo de tráfico, (d)  Monitoreo del clima, (e) Monitoreo de la Extinción de Incendios, (f) Periodismo.
•          Agricultura – incluyendo Monitoreo del crecimiento de sembradíos, de infecciones de insectos, de áreas que requieren irrigación. Es un gran mercado, ya que las tierras son privadas y algunas regulaciones de la FAA no aplican. Allí hay fabricantes de Drones aliándose con empresas de consultoría creando soluciones integrales y se puede ver en el blog “Agricultura 3.0 a la vista”.
•          Consumo masivo – Fotografía y Video-basado-en-Drones
•          Servicio público, donde son ejemplos: (a) En Ottawa un Dron emite llamadas de gansos, logrando mantener un parque libre de las necesidades de los gansos, (b) La Policía en Michigan está considerando el uso de Drones para mapear accidentes  y así poder liberar las vías más rápidamente , (c) En Búsqueda y Rescate se ha usado para el rescate de dos jóvenes aislados en una roca en el medio de un río y haciéndoles llegar salvavidas y una línea para conectarse a la unidad de rescate
•          Mundo Académico: (a) Geógrafos usándolos en estudios aéreos para seguimiento de efectos de la erosión, para cambios en las fuentes de los ríos y para inspeccionar glaciares, (b) Arqueólogos e historiadores logrando que se produzcan modelos 3D de paisajes o edificaciones, con el fin de mapear ruinas antiguas y terraplenes, (c) Oceanógrafos han usado un Dron para obtener muestras de la saliva de las ballenas para el análisis de ADN.  

En el tema comercial y corporativo es importante recalcar que lo más importante en el uso de los Drones es que son otra manera de recolectar data para que el negocio pueda tomar mejores decisiones.  Asimismo, existen preocupaciones de seguridad, ya que los Drones tiene otros roles mucho menos positivos, se han usado para contrabandear drogas y teléfonos a  las prisiones y criminales han usado Drones para explorar posibles lugares para robar. Finalmente son también utilizables con fines de terrorismo.

Dron-como-un-Servicio

El “Dron-como-un-Servicio” tiene una alta probabilidad de éxito en el mundo corporativo: (a) el fabricantes de Drones asume la responsabilidad del cumplimiento de las regulaciones y (b) el almacenamiento de data en los servidores del proveedores remueve parte del impacto en la infraestructura del cliente.  

Cómo preparar la empresa para el uso de Drones

Si la empresa está considerando la posibilidad de usar Drones para recolectar data, antes que las regulaciones finales sean aprobadas, es conveniente analizar ciertas posibilidades y consideraciones para TI:

•          La educación sobre el tipo de datos que los Drones pueden recolectar. Se trata más que de fotografía aérea y mapeo, ya que los Drones pueden llevar sensores para registrar cosas como: niveles de humedad de la tierra, la cantidad de árboles en una hectárea o el daño causado por una tormenta. Con frecuencia la data más útil es la que permite monitorear los cambios a través del tiempo.
•          Entender que es data de un tipo diferente. El procesar y analizar imágenes es más complejo que contar widgets, es un tipo de Analítico de otro tipo, ya que los sensores pueden traer muchos data muy variada.
•          Para su aprovechamiento, hay que identificar la pregunta que debe ser respondida y entender la variedad de data disponible para poder formular la pregunta correcta.
•          Dependiendo del tipo de data que se recolecte TI puede requerir nuevas habilidades, por ejemplo gente con experiencia en data geoespacial y especialistas en estándares, ya que se requerirá comparar información proveniente de diferentes tecnologías.
•          Los requerimientos de trasmisión y almacenamiento deben ser considerados. Uno de los fabricantes tiene Drones que recolectan data a la tasa de 1,5GB con una resolución de 1 centímetro por pixel, cuándo la data proveniente de satélites tiene una resolución en el rango de metros por pixel.  

Se hace referencia a “Miniature, pilotless aircraft are on the verge of becoming commonplace” http://econ.st/1iXgtTV , “A Dron’s Vantage Point of a Melting Greenland” http://nyti.ms/1k77XBB , “Dron use to be expanded in US”  http://bbc.in/1KMQbeP y “Drones in the enterprise: The future of data collection” http://bit.ly/1k9AuX4 .