Estamos acostumbrados a ver en el mercado las tendencias tecnológicas separadas de la forma en la que las compañías, u organizaciones de cualquier tipo, trabajan; cuando en realidad están íntimamente ligadas. En ese artículo exploraremos brevemente esta interacción.
Si exploramos la actividad comercial podemos ver como la forma de funcionar de una compañía u organización (por ej. los modelos de consumo) se ven modificadas por tendencias tecnológicas (por ej., aplicaciones móviles) y, a su vez, el uso de tecnologías móviles impulsa cambios en la forma que interactuamos con proveedores de servicio (como pueden ser las AAPP, a través de sus canales digitales).
La realidad es que ambas se intersectan, dado que se realimentan y se consiguen mejores resultados cuando interactúan de forma armónica.
Un caso bastante común para todos es el de la compra online, que viene a ser un ejemplo de tendencias de negocio. En este modelo de consumo se presentan retos nuevos, sobre todo en lo que podemos denominar la última milla, para las organizaciones acostumbradas a atender sus clientes en tiendas físicas. Un punto fundamental en la relación de la empresa con su cliente es la experiencia del usuario, si es buena este repetirá, pero si es mala nos tachará de su lista y lo publicará por las redes sociales.
Aquí radica uno de los mayores retos: cómo conseguir garantizar esa experiencia del usuario cuando el medio de provisión del servicio no es controlado por la organización. Generalmente, la venta online conlleva un medio logístico de distribución, cuya calidad escapa al vendedor. Vemos con frecuencia quejas de los clientes en cuanto a la entrega de los bienes adquiridos, que repercuten directamente en el vendedor y no en la empresa logística. Es importante en este caso contar con mecanismos que nos permitan hacer un seguimiento de la calidad de servicio extremo-a-extremo de nuestro cliente.
Por ejemplo, mecanismos de seguimiento propios del dueño del producto que indiquen el ciclo de envío de los bienes o tener articulado un mecanismo de respuesta rápida en caso de problemas detectados por el cliente, ya sea bien vía una cuenta de redes sociales, un centro de atención que responda frente a una critica publicada en las mismas RRSS o la definición de KPI’s con las empresas logísticas (medidos en función de la velocidad de entrega y de la satisfacción del cliente con el servicio) por mencionar solo algunos de los puntos que se pueden tocar en la cadena de valor del proveedor.
Gestión de la información
Esto nos lleva a otro punto, también muy presente en la actualidad: la gestión de la información, que es cada vez más abundante y no está estructurada en su mayoría. ¿Cómo puede gestionar una empresa la cantidad de datos que se generan con cientos o miles de pedidos independientes y cómo extraer información de ese mar de datos que pueda ser útil para mejorar y optimizar los procesos de venta, por ejemplo. En este punto entramos en soluciones tecnológicas que incluyen automatización, procesamiento bajo demanda en la nube, y creación de cuadros de mando orientados a la mejora continua. Aquí es donde aparece una tecnología para dar respuesta a la necesidad de automatización en gran escala, siendo el Machine Learning (ML) una de las primeras tecnologías que se pueden aplicar para conseguir ese objetivo, seguido de la Inteligencia Artificial (AI), como un paso adicional en esa automatización y extracción de información significativa en gran escala. Sin una estrategia clara para la gestión de los datos y la obtención de información relevante es imposible garantizar el crecimiento sostenible de cualquier organización, de ahí la importancia de ubicar estas tecnologías como respuesta a la evolución de nuestro cliente.
Asociado a esta evolución del cliente podemos mencionar también que ya no existe un solo punto de contacto con él o con un usuario corporativo, como lo era en la época del ordenador, hoy en día contamos con múltiples dispositivos que nos permiten utilizar interfaces distintas en función de la necesidad, como ha empezado a ocurrir con los llamados “wearables” (como pueden ser los relojes inteligentes, medidores de tensión, etc.) que añaden puntos adicionales de interacción con nuestros clientes y usuarios, lo que a su vez permite ofrecer experiencias diferentes en función del momento. Estos dispositivos los podríamos considerar dentro del rango del IoT personal, sin embargo, existe también el IoT industrial, el cual requiere una menor latencia para poder operar de forma eficiente, de aquí surge la necesidad de desarrollar lo que se ha llamado procesamiento en el extremo (o “Edge computing”), en el cual las decisiones se toman in-situ ya que es imperativo actuar en tiempo real.
Dispositivos autónomos
Un ejemplo de esta tendencia lo podemos ver en el creciente uso de elementos autónomos (como drones, robots, maquinaria, etc.). Estos dispositivos operan en un rango de “inteligencia” que va desde los semi autónomos hasta los completamente autónomos y en diferentes entornos, tanto por aire, mar o tierra. Estos elementos autónomos capturan gran cantidad de datos y los procesan utilizando AI para realizar tareas que normalmente realizaba un humano. Lo cual implica procesamiento local, envío de datos hacia la nube (o alguna ubicación central de recogida de datos históricos), enlaces de comunicaciones con gran capilaridad, mecanismos de securización y control estrictos y centros de gestión altamente automatizados. Podemos decir que la evolución de estos sistemas nos llevará, en un plazo no muy largo, a contar con el coche autónomo circulando por las carreteras con normalidad.
Una tendencia que empieza a desarrollarse, desde la nube pública, para atender estas necesidades de procesamiento cercanas al punto de decisión es la que está impulsando la creación de la nube pública distribuida (como la denomina Gartner), en la cual los servicios del proveedor de nube pública dejan de estar centralizados y se desplazan fuera de sus centros de datos, sin embargo, el proveedor de servicios en la nube retiene la responsabilidad de todos los aspectos relacionados con la arquitectura del servicio. Esta tendencia creará un nuevo modelo operativo y de servicios en los servicios en la nube.
Esta rápida evolución tecnológica, la disponibilidad de múltiples canales de interacción y la demanda de los clientes y usuarios por mayor agilidad y velocidad de respuesta genera también un crisis en la confianza, cómo se garantiza que la información que las organizaciones recogen para prestar mejores servicios es tratada de forma adecuada y, por otro lado, como la organización reconoce la creciente responsabilidad de recopilar, almacenar y utilizar información de forma confiable y auditable, a la vez de que mecanismos tiene habilitados para minimizar el robo, o mal uso, de dicha información.
Garantizar la seguridad
Aquí entra en juego el gobierno y gestión de la seguridad, así como la implantación de tecnologías que permitan gestionarla. Es importante destacar que ML y la AI van a jugar un papel fundamental también en garantizar la seguridad de las organizaciones, considerando el crecimiento exponencial de puntos de presencia y captura de datos, que conlleva a más información crítica a controlar y proteger, el poder escalar, automatizando y reconociendo patrones, requiere una gran capacidad de procesamiento y resulta obvio reconocer que herramientas como ML y AI resultarán fundamentales para gestionar las acciones que demandan la creciente cantidad de eventos.
Y un aspecto que por común pasa generalmente desapercibido, la capilaridad de las comunicaciones, su capacidad de transportar información y la latencia introducida en el enlace. Son aspectos críticos cuando se quiere tener servicios en tiempo real y, si bien el progreso en estos aspectos es sostenido, también es cierto que se necesitan cambios en las arquitecturas tradicionales para poder dar cabida a las necesidades de negocio actuales, por un lado los usuarios tienen cada vez más capacidad a nivel residencial y móvil, por otro, estamos desplegando con mayor frecuencia elementos de control y gestión en puntos donde tradicionalmente se requería la visita de un operario y, por otro, estamos moviendo cada vez más servicios a la nube.
Todo este conjunto de necesidades impulsa, por un lado, la necesidad de mayores capacidades de transmisión móviles, aquí aparecen las tecnologías de 5G y de WiFi 6, ambos con capacidad para mayores anchos de banda, número de usuarios concurrentes y menores latencias y, por otro lado, la interconexión utilizando SD-WAN para optimizar los caminos de comunicación desde diversas ubicaciones hacia la nube. Estos son apenas tres tecnologías que veremos desplegarse de forma importante en el corto plazo y que responden a la necesidad de una mayor capacidad y calidad de conexión para proveer servicios digitales.
Por resumir, las distintas tendencias tecnológicas que hemos ido mencionando serían:
- Multiexperiencia del cliente. En la cual el garantizar la calidad de entrega del servicio es fundamental para la retención/satisfacción del cliente (podemos hacer una analogía en el caso del usuario de una corporación, en la que se presentan situaciones parecidas y en la que la experiencia del usuario con los sistemas corporativos redunda en una mayor productividad, que podríamos “asociar” al caso de fidelidad del cliente)
- Automatización. Necesaria para poder procesar la gran cantidad de datos y extraer información útil para la toma de decisiones de negocio.
- Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI). Tecnologías necesarias e indispensables para poder procesar el volumen exponencial de datos que se genera a diario.
- IoT. En sus diferentes sabores (“wearables”, sistemas de control, elementos autónomos, etc.) es una realidad y requiere mecanismos de comunicaciones y seguridad específicos, así como la capacidad de procesamiento local que da el “Edge computing”.
- Nube Pública Distribuida. Que ya existe en cierta medida con arquitecturas como Azure Stack, Google Anthos o AWS Outpost. Sin embargo, todavía queda un camino por recorrer en cuanto al despliegue de estas soluciones, su gestión y la integración multinube.
- Seguridad. Es un tema recurrente y más que una tendencia es un elemento omnipresente en todas las áreas de negocio. Lo importante a destacar en este caso es la necesidad de incorporar la automatización en gran escala, así como el ML y la AI para poder hacer frente al enorme conjunto de datos y extraer aquella información que nos permita mantener un entorno operativo seguro.
- Comunicaciones. Es un punto que casi siempre pasa desapercibido, pero es fundamental para poder interconectar a los usuarios y las cosas con los servicios. Es el elemento de unión entre los dispositivos, las personas y los servicios, y está sufriendo un cambio importante en su arquitectura para atender de forma rápida y eficiente los cambios en los flujos de tráfico actuales.
