La siguiente es una transcripción de un video sobre La Fluidez Digital.
Mira el video original aquí:

Mi nombre es MJ Petroni. Soy el Chief Exponential Officer de Causeit Inc, una think tank futurista y consultora de innovación de la costa oeste de los Estados Unidos.

Tengo una profesión inusual. Soy un Antropólogo Cyborg. Es un área de estudio real, ¡lo aseguro! Además de servir para causarle un ataque de pánico a mis padres cuando les dije estudiaría cyborgs en la Universidad, hoy también es muy relevante. Esto es porque la Antropología Cyborg incluye el estudio de modelos mentales basándose en tecnologías avanzadas, así como la IA o big data.

En la práctica, lo que más me preguntan es cómo incrementar la fluidez digital en una organización.

Descubrimos que la fluidez digital ocurre en cinco áreas clave:

¿Qué es la fluidez digital? En su mayoría “pasarse a lo digital” únicamente se enfoca en uno o dos elementos de la gran ecuación de la fluidez digital. Quizás iniciemos descubriendo cuáles herramientas están disponibles, o con un resumen sobre las tendencias del modelo de negocios. Es parecido a aprender algunas frases en otro idioma cuando vas de vacaciones. Sirve, pero no es lo mismo que poder conversar espontáneamente. Si queremos liderar en un mundo digital, necesitamos más que eslóganes, necesitamos fluidez, o nunca lograremos producir los movimientos “disruptivos” de los que la gente habla. 

La fluidez requiere de un conocimiento más profundo. No basta sólo con tener habilidades y conocimiento, sino también de cultura, maneras de pensar y mucha práctica. Una parte de las estrategias digitales efectivas, es cerrar la brecha entre los elementos de cambio humano y tecnológico. Debemos descifrar los elementos técnicos para ayudar a los líderes empresariales entenderse con sus compañeros tecnológicos. Asimismo, debemos ayudar a los líderes IT y desarrolladores a comprender el mundo cambiante que sus homólogos empresariales enfrentan al conectar los puntos entre las tecnologías emergentes y su impacto en mercados y organizaciones.

La transformación digital es crear un mundo donde los negocios prueben estrategias nuevas y exponenciales, al tiempo que conservan sus funciones incrementales para mantener la empresa funcionando. ¿Cómo podemos manejar el balance entre lo nuevo y lo antiguo, y elegir el camino correcto hacia la modernización? Para prepararnos a llevar nuestras compañías hacia el futuro, necesitamos incrementar nuestra fluidez digital. Si no lo hacemos, estamos en riesgo de ser obsoletos o peor, de cometer errores críticos que dañen a personas reales. Por eso, debemos ser fluidos digitalmente. Para que hablemos y traduzcamos el lenguaje de las tecnologías, y los tecnólogos, que moldean nuestros medios de vida y organizaciones.

El común denominador más bajo

Nosotros empezamos incrementando el nivel mínimo de fluidez dentro de la organización con la que trabajamos. Si las personas poseen un pensamiento amplio sobre los productos sociales o colaboración en línea, pero tienen pocas herramientas para usarlo, el software será el común denominador más bajo. Lo mismo aplica si se tienen herramientas exponenciales ricas en características útiles. Si el pensamiento adecuado no está donde debería, nadie entenderá las posibilidades de las tecnologías, y la organización no llegará muy lejos.

Por ejemplo, uno de los primeros usos que le dimos a la electricidad fue iluminar nuestras edificaciones. La luz eléctrica fue revolucionaria por derecho propio, sin embargo, no se acercaba al potencial de la electricidad en sí. Nosotros ya teníamos luz, lo único que hicimos fue mejorarla. Aún así, no podíamos concebir lo que la electricidad posibilita hoy, hasta que una masa crítica de personas, de varias disciplinas, comprendió más sobre cómo funcionaba y descubrió nuevas formas de pensar sobre la energía, el movimiento y la información.

Las tecnologías avanzadas pueden crear la misma cantidad de problemas como de soluciones, mientras nuestro pensamiento va alcanzando su potencial. El lenguaje de “más, mejor, más rápido” nos permite saber cuando estamos acercándonos a una tecnología con una mentalidad limitante, incremental y análoga, e indica dónde necesitamos subir el nivel mínimo de fluidez para que podamos ver lo que realmente es posible.

Construyendo una Red de Fluidez Digital

En parte, la transformación digital es una función de efecto de redes.

Lo que queremos decir es que, los efectos de red serán el valor de incremento exponencial de una red a medida que se le añaden más nodos. Por ejemplo, una red telefónica con tres miembros es más valiosa exponencialmente que otra red con sólo dos miembros. Podría decirse lo mismo de las redes sociales o las redes de tránsito.

Al incrementar la fluidez digital de una organización, se debe tomar en cuenta el tamaño, la calidad y tasa de crecimiento (o desgaste) de la red. Algunas organizaciones consideran útil determinar grupos clave. Por ejemplo...

Miden el número de personas en estos grupos, qué tan bien conectados están entre sí, y si se están ganando o perdiendo miembros.

Como la persona que trae fluidez digital a la organización, ayudaría pensar en uno mismo como un intermediario o asesor para estos diversos grupos.

Necesitamos comenzar a pensar en lo digital como una capacidad que no está en un sólo departamento, sino por todas partes. Los negocios actuales, con frecuencia piensan en la tecnología como una función de utilidad. Algo que refuerza sus negocios análogos.

el pensamiento

Empecemos con el pensamiento. Los modelos mentales del siglo 20 no nos permitirán ver el futuro con claridad. Necesitamos actualizar nuestro pensamiento con el fin de conocer las oportunidades de la era digital. Como ejemplos de estos modelos mentales tenemos los efectos de red y la exponencialidad, pensamiento de la plataforma, comunicación de muchos a muchos y peer-to-peer.

Otra distinción clave es la diferencia entre los datos en reposo y los datos en movimiento. Consideremos la diferencia entre algo estático, como un archivo dentro de un archivador, y algo en vivo, como la transmisión de un video en tiempo real.

Además, necesitamos tener el pensamiento indicado para idear cómo podemos aprovechar las tecnologías exponenciales para resolver el incremento de las necesidades empresariales.

Tal vez lo más importante para actualizar nuestro pensamiento es la diversidad total, con el fin de poner las tecnologías al servicio de todos y no a unos pocos solamente.

El Pensamiento Computacional

El pensamiento computacional es otro gran ejemplo que ilustra donde necesitamos cambiar el enfoque tradicional empresarial hacia algo que empalme con la manera de pensar de los humanos y las máquinas. El pensamiento computacional inicia con lo que se denomina descomposición.

las habilidades

Como vemos, antes de iniciar a crear un programa, se tiene que trabajar más allá de la codificación. Se requieren habilidades de todo tipo, no sólo técnicas sino también intelectuales e interpersonales.

Algunas veces, las habilidades técnicas son obvias, pero ciertamente existen otros lugares a los que acudir para conocer más al respecto.

Ya sea que se esté aprendiendo sobre elementos prácticos de bases de datos, o de tecnología avanzada como machine learning, siempre debemos preguntarnos: ¿cuál es el modo de pensar?

Las habilidades intelectuales que pretendemos desarrollar incluyen la habilidad de visualizar la totalidad de un proyecto. Desde una hoja en blanco hasta toda su finalización, para identificar rápidamente nuevas oportunidades y crear lo que podría llamarse un sistema de gestión de opciones que integre decisiones de muchas partes de la empresa.

Las habilidades interpersonales que queremos desarrollar son trabajar a la distancia, expresar emociones de forma escrita y, por supuesto, las específicas a etiquetas de video. Sin embargo, debemos asegurarnos también de considerar las habilidades a nivel de liderazgo que se relacionan más con habilidades interpersonales tácticas.

Por ejemplo, en un documento de Google, donde se puede ver en tiempo real lo que sucede durante una actividad, las personas no querrán cometer errores frente a sus jefes. Por esto, aún cuando las personas saben cómo utilizar las herramientas en la nube, con frecuencia crean su propia versión privada de los documentos y después la comparten.

Este síntoma es un problema de liderazgo/confianza, pero puede enmascararse como falta de habilidades técnicas. Como líderes, debemos potenciar nuestra habilidad de destacar como personas capaces de improvisar rápidamente y trabajar en tiempo real. Para ser más ágiles, necesitamos hacer algo más que sólo adoptar tecnologías. Necesitamos conectar, o compartir, nuestro poder en nuevas maneras, como renovar viejos hábitos relacionados con el control, el profesionalismo y la perfección.

Los modelos de negocio

Los modelos empresariales son clave para los esfuerzos digitales. Tenemos que entender cómo podemos monetizar o no los datos. La monetización podría ser algo tan simple como pagar por acceder a datos y conocimientos, o por medio de subsidios basados en publicidad.

Los modelos de negocios digitales y las propuestas de valor requieren nuevos pensamientos sobre quiénes exactamente crean y entregan valor.

Para saber si los datos pueden monetizar o no, debemos aprender sobre cómo las plataformas permiten co-crear valor, así como cuando los individuos crean contenido en una infraestructura compartida como Youtube.

Puede ser útil pensar en tu negocio como el orquestador de una red o el servidor de una plataforma. Pero no necesariamente debe ser una empresa de tecnología para manejar una plataforma.

Un cambio al que se debe prestar atención es el paso de líneas a plataformas. En el pensamiento de líneas, se entrega valor a otros. Pero en el pensamiento de plataformas, se le permite a otros crear valor. Esto puede concebirse como co-creación, en donde cada parte tiene un papel único.

Hablemos de las cuatro maneras en las que los negocios crean valor. La más reconocida es por medio de bienes y cosas, luego personas y servicios, ideas y tecnología, o redes y conexiones. Todas tienen sus méritos respectivos, y diversos grados de exponencialidad.

Bienes y Cosas

El modelo de bienes y cosas tiene el interrogante “¿cuáles son nuestros bienes y cómo podemos protegerlos y potenciarlos mejor?” Esto podría ser bienes inmobiliarios, dinero, o productos que una compañía adquirió o ha fabricado.

Personas y Servicios

Un modelo de personas y servicios cuestiona “¿cómo capturamos el mejor talento y entregamos las mejores experiencias?”Los clientes, empleados y socios son la principal fuente de valor.

Esa es la estrategia central de Starbucks. En vez de enfocarse en la monetización del café (un bien), ofrecen un servicio: brindar una experiencia que sea un tercer lugar entre el trabajo y la casa. Por esta razón, son más valorados que como proveedores de café. Ellos no venden café, sino una experiencia que, además, incluye café.

Ideas y Tecnología

El interrogante del modelo de ideas y tecnología es “¿cómo creamos y compartimos propiedad intelectual? ¿cómo diseñamos y construimos valor exponencial con máquinas y datos?”

Muy similar a las compañías de tecnología Nvidia o Intel. Lo que hacen es tomar los conceptos y crear algo propio que sea replicable y protegible, como derechos de autor o una patente, software, hardware o algoritmos que puedan ser usados posteriormente varias veces.

Las ideas y tecnologías tienen un retorno exponencial. Es por esto que cuando se hace seguimiento a los fabricantes de chips Nvidia o Intel, tienen réditos masivos a lo largo del tiempo, en comparación con los negocios tradicionales, porque han creado algo perdurable que puede usarse muchas veces.

Redes y Conexiones

El modelo de redes y conexiones nos hace pensar en “¿cómo podemos habilitar y amplificar el intercambio de valor entre las partes?”

eBay, el marketplace de Amazon o la app store de Apple son grandes ejemplos. Éstos reúnen las redes sociales y se involucran en actividades clave como matchmaking. Ahí es donde se encuentra el retorno más alto a largo plazo. Sin embargo,esto toma mucho tiempo construirlo.

Si bien toma mucho tiempo construir esas redes, una vez se obtienen, generan un alto grado de aceptación y un bajo costo al hacer negocios en relación con el valor total creado por los clientes.

las herramientas

Las herramientas son otra parte importante de la conversación. Necesitamos herramientas especializadas para la creación de valor digital, y no es tan fácil elegirlas como parece. La herramienta correcta puede ahorrar toneladas de trabajo, mientras que la herramienta equivocada puede distraer de los objetivos.

Esto es porque las herramientas encarnan formas de pensamiento. Como parcialidad hacia ciertas formas de trabajo y creación de valor. Para cada campo de negocios, los grupos de herramientas pueden conectar las mentalidades del pasado, presente y futuro. Actualmente se pueden utilizar herramientas para diseñar o mejorar los procesos y actividades existentes para ahorrar dinero, pero además pueden utilizarse para apoyar caso de uso emergentes, inspirar la experimentación, permitir la colaboración y compartir recursos.

El piloto bien diseñado de una nueva herramienta puede destellar un nuevo pensamiento y ser una manera de introducir la mentalidad exponencial del mañana en una organización, al tiempo que se resuelven los problemas incrementales de hoy.

los datos

Para crear valor digital, debemos entender cómo se estructuran los datos y cómo se mueven de sistema a sistema. De otro modo, no sabremos si se puede o no monetizar y si es ético.

Preguntémonos ¿cuáles datos existen o podrían existir en nuestro ecosistema?

¿Cómo los conjuntos de datos se conectan entre sí para generar valor nuevo?

¿Cuáles son nuestras APIs y qué papel desempeñan en los casos de uso manejados con datos?

¿Cómo estamos gestionando el consentimiento informado y asegurando que nuestros datos no causen daños a nuestros compañeros o clientes?

fluidez de datos

A este subconjunto de fluidez digital le llamamos “fluidez de datos”: un entendimiento compartido de cómo se expone, manipula y procesa la información, además de sus implicaciones.

Para entender cómo funcionan los datos, también debemos hacerlo con la cadena de suministro de datos, para que apliquemos algo de pensamiento computacional y nos ayude a pensar cómo encajan todas esas piezas. Existen tres etapas en la cadena de suministro de datos:

En cada etapa, desde adquisición hasta almacenamiento, integración, análisis, uso, venta y eliminación, hay implicaciones clave y traspasos que tienen que suceder para asegurar que la ética y la eficiencia se conservan y que los datos aún son precisos.

Adquirir

La primera etapa es la adquisición de datos. Estos se recolectan de los sensores, sistemas y humanos. Para este caso, usaremos el ejemplo de un automóvil sin conductor o vehículo autónomo, como el contexto para el recorrido de los datos a través de toda la cadena de suministro.

En la etapa de adquisición de datos, el automóvil captura la información base de sus sensores a bordo, similar a las cámaras o sensores de velocidad. Sólo son bits y bytes y no se ha aplicado ningún trabajo en términos de procesamiento o pensamiento

¿Qué información se podría obtener?

¿De dónde se obtendrá?

Almacenar

La siguiente etapa de la cadena de suministro es el almacenamiento. Se graba la información en una ubicación confiable,la cual es segura y de fácil acceso para manipulación adicional. A menudo el almacenamiento es alguna versión de la nube, o tal vez un servidor específico. A veces, es un dispositivo externo o memoria local de un sensor. Pero, donde sea que almacenemos la información, necesitamos asegurarnos de entender cómo se conectará con otros sistemas. En el caso del automotor, la información base podría almacenarse en una forma sin procesar desde la memoria local del vehículo. Sería como un disco duro dentro del automóvil. 

¿ Dónde se guardará la información?

Agregar

Cuando agregamos datos, combinamos diferentes conjuntos para crear otro más grande que a su vez sea mayor a la suma de sus partes. Esta es la parte divertida, pero también la más complicada. En el ejemplo del automóvil sin conductor, la etapa de integración inicia cuando el automóvil llega a la casa de su dueño y se sincroniza, subiendo la información al servidor de su fabricante.

¿Cómo combinará el fabricante esta información desde diferentes fuentes y tipos?

¿Cómo se combinarán los datos desde diferentes fuentes y tipos?

Analizar

Una vez se recopila, guarda e integra toda la información, es hora de analizarla. Nosotros examinamos los datos, y a veces los transformamos, para extraer la información y descubrir nuevos hallazgos. En el ejemplo del automóvil, los algoritmos de una compañía de big data analiza la información base de todos los vehículos en un área y la compara con los datos de mapas y el tránsito, para monitorear el comportamiento de sus automóviles en diferentes partes de la ciudad.

La etapa de análisis es el punto del viaje donde los datos se vuelven información. Este cambio es crucial. Cuando hablamos de datos, se podría pensar que son lo mismo a lo largo de toda la cadena de suministro, pero los datos son mayormente inútiles hasta que se analizan correctamente. Pensemos en la diferencia entre los datos base generados por transacciones bancarias y las alertas de fraude que son analizadas efectivamente por el banco.

¿Qué análisis se realizará a los datos?

¿Cuál es la pregunta que se haría acerca de los datos si se tratara de una persona?

¿Se cambiarían o añadirían de alguna forma?

Usar

¿Cómo se aplicarían y usarían los hallazgos obtenidos del análisis de datos para tomar mejores decisiones, cuál cambio de efecto, u otra opción, ayudaría a entregar un producto o servicio? En el ejemplo del automóvil, los algoritmos de evasión de colisiones y de navegación, se podrían actualizar en todos los vehículos basándose en los datos base que obtenemos de varios automóviles en circulación.

¿Qué hacer con los descubrimientos del análisis?

¿Qué interruptor hay que activar?

¿Qué decisión se podría cambiar?

¿Qué inversión se realizará, o se revocará?

Compartir/Vender

Ahora llegamos a la pregunta del millón de dólares: ¿Podemos vender o compartir datos de forma ética

¿Cómo se otorga acceso a los conjuntos de datos, o a los hallazgos de los conjuntos de datos, que no es lo mismo, a otras personas, organizaciones o sistemas? En el ejemplo de la cadena de suministro de datos del automóvil, el fabricante podría crear subconjuntos de sus datos, o información derivada de estos como: “ esta es la parte de la ciudad con mayor tráfico” a otros fabricantes, servicios de mapeo e incluso reguladores. Esto genera un loop de retroalimentación para influenciar el mundo que nos rodea. Sin embargo, vender y compartir datos, siguen dando de qué hablar por alguna razón. Si nuestros datos están informando a alguien exactamente cuándo y a dónde conducimos ,¿ realmente queremos que esta información sea compartida con otros fabricantes o servicios de mapeo?

Existen éticas y consideraciones de consentimiento informado en todo lo relacionado con la cadena de suministro de datos. Para empezar, el buen modelado de un “recorrido de suministro de datos” es una parte crítica de la operación ética y consciente, la cual a largo plazo siempre tiene mejor sentido empresarial. Segundo, la fase de análisis de la cadena de suministro de datos es vital para las consideraciones éticas. Algunas veces podemos analizar y obtener hallazgos dentro de los datos sin siquiera haber transferido la información base. Si podemos realizar un análisis a nivel de ingestión de datos de la cadena de suministro, puede que nunca tengamos que transferir información privada en lo absoluto. El análisis de dispositivos caracteriza el enfoque de Apple, ya que prefiere realizar su procesamiento casi mágico (reconocimiento facial, de voz, etc.)con procesadores poderosos y seguros en los teléfonos de los usuarios, en lugar de transferir información base (como las biometrías faciales o grabaciones de voz) a la nube, como lo hacen sus competidores Amazon y Google.

¿Compartirías o venderías la información a terceros?

¿Compartirías datos nuevamente con la fuente?

Eliminar

La eliminación de información es una consideración importante al final de la cadena de suministro de datos. Nunca es la parte más emocionante y no genera ningún valor inmediato, por lo tanto, se pasa por alto regularmente. Sin embargo, los requerimientos legales y de decencia común exigen que pensemos sobre cómo se desecharán los datos cuando ya no sean necesarios.

Mientras muchas disciplinas de ciberseguridad están dedicadas a este detalle, los empresarios necesitan considerar un concepto clave: centralización vs. federación. Con los datos en reposo, archivos dentro de un archivador, nos podemos imaginar triturando archivos cuando estos ya no se necesitan. Si somos honestos al respecto, en la mayoría de organizaciones sólo se deshacen de los archivos físicos cuando se quedan sin espacio. El almacenamiento digital, por su parte, es invisible para nosotros, y tiene un costo tan marginal que posiblemente ni notemos cuáles datos aún tenemos por ahí acumulando polvo.

Cuando pensamos en “datos en movimiento” y en todas las copias distribuidas y sincronizadas, o “federadas” que andan por ahí, sería casi imposible encontrar y borrar todas las instancias de la información que un usuario ha divulgado de sí mismo. Como se dijo antes, si, en primer lugar, se evita el almacenamiento de datos, como lo hace Apple con el reconocimiento facial desde el teléfono de un usuario, no tendríamos que lidiar con tanto. Por lo esto, es importante considerar cómo realizar la eliminación y descarte de los datos , incluso si solo es para indicarnos no almacenar información sensible.

¿Cómo se protegerá la información? ¿ Se dispondrá de la información cuando ya no se necesite?

Responda el cuestionario para descubrir qué tan fluido es digitalmente

Entre más elevada sea la fluidez digital, es más probable que más personas puedan crear valor digital.

Para conocer más, tenemos una evaluación que se puede realizar con cualquier empresa o persona. Se puede utilizar para identificar el común denominador más bajo de fluidez digital en una organización, ya sean habilidades de pensamiento, herramientas, datos o el modelo de negocios y así tener una idea de qué mejorar primero.

La evaluación se encuentra en causeit.org/how-digitally-fluent-are-you.

O puede solicitarse al correo electrónico talk@causeit.org y compartirnos información acerca de dónde se está trabajando en fluidez digital, ya que nos encanta escuchar e integrar estos ejemplos en nuestras charlas.

Con lo anterior esperamos que se encuentre el común denominador más bajo y se transforme en la versión digital más alta. Gracias.