Desde la Asociación de Directivos de Comunicación, Dircom, me pidieron una colaboración para su «Anuario de la Comunicación en España 2018«, concretamente centrado en los retos de la tecnología en la gestión empresarial.
El resultado es este «Futuro, tecnología y actitudes» en el que hablo sobre la necesidad de los directivos del futuro de ser personas «adictas al cambio», con una actitud de exploración constante necesaria en un entorno que se mueve a una gran velocidad y en el que la inercia o el apego a la tradición en los negocios pasa directamente a ser un estorbo. Menciono machine learning, enernet, la realidad virtual y aumentada, y la cadena de bloques como exponentes de tecnologías que, sin duda, van a provocar cambios fortísimos en la operativa y el planteamiento de muchos negocios y que, a pesar de su popularidad y de la cantidad de artículos que generan, siguen apareciendo como carencias en la inmensa mayoría de los cuadros directivos, como su de alguna manera no se sintiesen presionados por estar al día, por entender las dinámicas que sin duda van a afectar a los negocios en su industria.
A continuación, el texto completo del artículo:
Futuro, tecnología y actitudes
El reto más importante del management de cara al futuro es entender la propia esencia de la innovación tecnológica y su velocidad de adopción. Como bien dijo el escritor de ciencia-ficción canadiense William Gibson, “el futuro ya está aquí, pero está desigualmente distribuido”: aquellas compañías que ignoren la innovación o se comporten como rezagados en su adopción, pasarán a ser consideradas como anticuadas o desfasadas, y serán desplazadas por otras capaces de ofrecer a los usuarios soluciones más adaptadas a los tiempos.
Y por supuesto, en la ecuación de la adopción tecnológica, la tecnología como tal es tan solo un componente. El otro, y posiblemente más importante porque no puede ser adquirido o incorporado fácilmente, son las personas. Las organizaciones del futuro son, por tanto, aquellas conformadas por directivos capaces de acomodar cambios a gran velocidad, de no acomodarse en una tecnología concreta y seguir sublimándola para todo hasta que no dé más de si. Los directivos del futuro deben ser personas “adictas al cambio”, deseosas de encontrar nuevas soluciones tecnológicas para probarlas y entender sus posibles contribuciones al negocio. Si no eres capaz de incorporar esa curiosidad, ese dinamismo y esa capacidad de adaptación a tu curriculum, piensa que posiblemente no sea mal momento para, si puedes, retirarte: el progreso te ha pasado por encima.
La tarea de intentar entender una sociedad en la que las máquinas son capaces de aprender a partir de datos de todo tipo, y de llevar a cabo tareas sin necesidad de programarlas como si fueran autómatas, exige un cambio de percepción fundamental: entender que un ordenador ya no es una máquina que programamos para hacer tareas repetitivas o pesadas con más velocidad y menos errores, sino que puede ser capaz de aprender a hacer cosas, de desarrollar soluciones creativas que un humano no había visto o entendido anteriormente. Las máquinas ya pueden hablar como las personas, aislar palabras y frases para entender lo que les dicen y contestarlo adecuadamente, estudiar operaciones para detectar patrones de fraude o necesidades concretas, hacer predicciones o controlar parámetros en función de circunstancias. Pueden conducir mucho mejor que las personas – y lo están haciendo ya, sin conductor de seguridad, en varios lugares del mundo – o desempeñar todo tipo de trabajos no solo mecánicos, sino intelectuales, como optimizar fondos de inversión o inversiones en publicidad. De hecho, el mayor crecimiento tanto en inversión como en publicidad se debe, desde hace varios años, a esas actividades llevadas a cabo mediante algoritmos.
Pero si el machine learning nos plantea un futuro retador… ¿qué decir de un mundo en el que la energía se produzca de manera prácticamente gratuita o con un coste mínimo en instalaciones distribuidas – enernet, siguiendo el paralelismo de lo que supuso internet y la distribución de la computación? En Australia, la mayor central eléctrica estará formada por placas y tejas solares en techos de viviendas, unidas a baterías domésticas de alta capacidad.
La realidad virtual y aumentada nos ofrece cada vez escenarios que permitirán todo tipo de actividades, desde trabajos independizados de lugar y tiempo, hasta posibilidades de todo tipo aplicadas al ocio, al entretenimiento o al aprendizaje. ¿Estamos poniéndolos a prueba en nuestra compañía para entender sus posibilidades, o nos limitamos a esperar a que sea otro el que lo haga, mientras nuestros obsoletos directivos lo contemplan con aire displicente y aire de “cualquier tiempo pasado fue mejor”?
Si blockchain, como todo indica, termina siendo la base de todos los sistemas transaccionales… ¿va nuestra empresa a ignorarlo, o va a intentar extraer de ello algún tipo de ventaja competitiva que podamos mostrar a nuestros clientes y usuarios?
El futuro no es una cuestión de tecnología. Es cuestión de curiosidad, de vocación por probarlo todo, de inquietud y de ganas de mejorar. El futuro es cuestión de actitud. Si tu empresa no es capaz de crear y alimentar esa actitud en sus directivos… se dirige hacia un problema de viabilidad futura de muy difícil solución. Y si no lo crees o no lo ves, lo más seguro es que, más que posible solución, seas parte del problema.
No es por desanimar, pero ¿qué porcentaje de directivos y trabajadores tienen o pueden llegar a tener la mentalidad que describes?.
¿Puede aprenderse a tener una buena predisposición al cambio, a tener curiosidad o ganas de innovar?.
La etología ha descrito como en todas las poblaciones existen grupos más conservadores (más aptos en entornos estables) y grupos de individuos más «aventureros» (más aptos en entornos cambiantes). Esto es así en muchas especies de mamíferos y ambas características son útiles para la supervivencia de las especies.
Conservadores (tradición, seguridad, rechazo a los cambios…) y progresistas (innovadores, arriesgados, exploradores…) son como el freno y el acelerador en un vehículo: seguramente no iríamos a ninguna parte los unos sin los otros.
Por otra parte, lo habitual es que en la empresa no sean los innovadores los que tienen éxito, sino los que copian a los innovadores, (y perfeccionan la innovación)
Hoy mismo hay noticias de un monton de taxistas ahora en Barcelona con ganas de pasarse a la «tecnologia digital» y dejar atras lo antiguo, con ganas de dejar de ser taxistas y «ponerse a colaborar» en Uber , Cabify …
¡Serán los únicos autónomos que tengan miedo a la competencia!
Pensar que Machine Learning es la plasmación de sus sueños húmedos en tecnología, o al menos lo que dice el tercer párrafo, que no acaba de comprenderlo pero le suena a música celestial, es asumir un grado de delirium tremens tecnológico que no recomiendo ya que puede convertirse en su pesadilla.
Sin embargo si está interesado en introducirse en el mundo del Machine Learning sin más expectativa actual que entender que hay detrás de toda la fanfarria comercial, es muy recomendable el cursito de Adrew Ng
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
La primera conclusión que va a obtener es que «las máquinas no se programan solas» aunque «aprendan solas». Si hay una serie de algoritmos que «cuesta bastante esfuerzo del científico de datos» modelar, alimentar y poner muchas horas de esfuerzo. Para que por muy iluminado por el marketing. que seas luego te atrevas a decir que que aprenden solas… así que Sr. Empresario, el Machine Learning cuesta dinero y si Vd. le quiere sacar rendimiento tiene que saber si es aplicable a su problema, evaluar su rendimiento, y hacer su business case para saber si va a obtener y lo que quiere obtener se parecen en algo o se parecen lo que un huevo a una castaña.
Como ejemplo el caso de «conducción autónoma» hay unas pocas empresas que están invirtiendo un dineral (Waymo por ejemplo) para conseguir que unos pocos coches ahora en prueba empiecen a dar unas vueltas «solas» por unas ciudades de EEUU. ¿Tiene su empresa la capacidad económica suficiente para destinar un presupuesto como hace google en una trcnología incipiente? ¿ O su empresa cuando se plantea una compra de ordenadores con un nuevo S.O. realiza pruebas para certificar que es válido para integrarlo en su entorno IT? Si no hace lo segundo, olvídese del Machine Learning y siga con sus métodos que si le han funcionado moderadamente bien es que no hace caso a los vendedores de crecepelo pero tampoco tiene buenas prácticas en adopción de nueva tecnología.
Y por supuesto tener curiosidad tecnológica es muy bueno, ser un pollo sin cabeza tecnológico no es tan bueno.