Qué hacer cuando las máquinas hacen todo

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Prepárate y prepara tu negocio para la revolución de la automatización.

Ya estamos acostumbrados a los teléfonos inteligentes y los relojes que registran qué tan lejos caminamos cada día, cuánto dormimos cada noche e incluso nos recuerdan cuándo es hora de hacer ejercicio. Las máquinas ya pueden ayudarnos a administrar nuestras vidas, pero los productos digitales del futuro irán un paso más allá al tomar todos nuestros datos y realizar nuestro trabajo de una manera mejor, más eficiente y más precisa que nunca.

La idea de este futuro automatizado puede inducir ansiedad. Pero la historia nos dice que todavía tendremos trabajos que hacer cuando todo esté dicho y hecho: solo tendremos que lidiar con un trabajo menos tedioso. De lo que debe preocuparse ahora es cómo prepararse usted y su negocio para lo inevitable, y no quedarse en el polvo del progreso que ya está llamando a la puerta.

En este resumen, descubrirá

  • cómo los datos son como el carbón;
  • qué es “instrumentación” y por qué su empresa debería hacerlo ahora; y
  • por qué el teléfono inteligente es solo la punta del iceberg.

Las nuevas tecnologías siempre han sido motivo de preocupación, no de optimismo.

¿Alguna vez sientes que tienes más preocupaciones laborales que nunca? En estos días, puede parecer que está surgiendo una nueva tendencia cada día que amenaza nuestros trabajos y nos acerca a inclinarnos ante nuestros señores de los robots.

Ahora, podrías pensar que estas son nuevas ansiedades. Pero el hecho es que hemos estado en esta encrucijada antes. Puede mirar hacia atrás a los libros de historia o las páginas de negocios de cualquier periódico y ver que los trabajadores se han sentido amenazados por las “nuevas máquinas” durante siglos. Lo único que ha cambiado es el tipo de máquina que genera estas preocupaciones.

Por ejemplo, durante la primera revolución industrial en el siglo XIX, los trabajadores en Inglaterra, que se autodenominaban luditas, destruyeron los telares mecánicos que se introducían en la industria textil. Los luditas creían que estas máquinas estaban amenazando sus trabajos, y efectivamente, las máquinas las reemplazaron.

También a principios del siglo XIX, el 80 por ciento de los trabajadores estadounidenses tenían un trabajo en la agricultura. Pero esa cifra se ha reducido a menos del 2 por ciento debido a las máquinas que realizan las principales tareas asociadas con la agricultura, el cuidado del ganado y el trabajo de la tierra.

Por lo tanto, en 2013, cuando un estudio en la Universidad de Oxford predijo que la mitad de todos los trabajos estadounidenses estaban bajo amenaza de ser automatizados durante la próxima década, las personas tenían razón en preocuparse.

Pero, ¿qué pasa con los optimistas que sostienen que las computadoras nos están haciendo más productivos? Desafortunadamente, las estadísticas cuentan una historia diferente.

A pesar de los miles de millones invertidos en la tecnología de consumo de teléfonos inteligentes y aplicaciones, así como en hardware y software orientado a los negocios de PC y bases de datos, la productividad no ha cambiado mucho. Además, cuando se compara el aumento de los salarios anuales en los Estados Unidos de 1991 a 2012, fue aproximadamente la mitad el aumento que tuvo lugar entre 1970 y 1990.

Entonces, ¿a qué se suma todo esto? Sigamos cavando y descubrámoslo.

Las nuevas tecnologías crearán nuevos empleos y cambiarán los existentes.

Durante las últimas décadas, la automatización del lugar de trabajo industrial ha sido continua. Las fábricas masivas que alguna vez estuvieron llenas de personas ahora se ejecutan en fila tras fila de máquinas.

Sin embargo, a pesar de que los pisos de las fábricas tienen un 90 por ciento menos de personas, no significa que todos los trabajadores tengan que preocuparse por perder su trabajo. Esto se debe a que la tecnología ha creado rutinariamente nuevos empleos tanto como los elimina.

Con base en las docenas de estudios que analizaron los autores, podemos esperar que alrededor del 12 por ciento de los empleos en los EE. UU. Se automaticen en los próximos diez años, desplazando a unos 19 millones de trabajadores. Pero estos mismos estudios también predicen que estas tecnologías deberían crear 21 millones de nuevos empleos, lo que mantendría las cifras de desempleo de 2025 casi iguales a las actuales.

Si estas cifras parecen demasiado optimistas, debe tener en cuenta que los trabajos tienen un historial de creación incluso en las condiciones económicas más duras. En los años posteriores a la crisis económica de 2009, el sector privado en los Estados Unidos aún logró crear 15 millones de empleos.

Lo que también es importante entender es que es probable que la tecnología de automatización elimine tareas específicas relacionadas con un trabajo, pero no necesariamente el trabajo en sí. Y esto puede no ser tan malo después de todo.

Los estudios realizados por Forrester Research encontraron que los robots eliminarán las partes de los trabajos que generalmente se consideran aburridos y repetitivos, como la calificación de tareas que los maestros tienen que hacer actualmente. Al eliminar estas tareas sin sentido, los trabajadores serían libres de prestar más atención a sus otras tareas, mejorando así la calidad general de su trabajo.

Entonces, la automatización no va a quitar el trabajo de un maestro; más bien, hará que el maestro sea más efectivo.

Las nuevas máquinas de hoy consisten en software que aprende de grandes cantidades de datos.

Si alguna vez usó Uber, es posible que se haya maravillado de la forma en que una aplicación puede conectarlo con un automóvil, proporcionarle una calificación, cargar su tarjeta de débito y enviarle una factura por correo electrónico, todo en cuestión de segundos. De hecho, la mayoría de las personas adoptará una nueva tecnología como Uber sin detenerse a considerar cómo funciona todo. Así que echemos un vistazo más de cerca.

En el corazón de Uber se encuentra la misma tecnología de “nueva máquina” que mantiene funcionando Facebook, Google e Instagram, y se conoce comúnmente como un sistema de inteligencia .

Lo que hace que esta nueva máquina sea tan especial es un nuevo tipo de software que tiene la capacidad de reconocer patrones y mejorarse con el tiempo. Por ejemplo, el software de Facebook puede reconocer un patrón en los elementos en los que un usuario hace clic y luego llenar su feed con elementos similares.

Dado que Facebook tiene miles de millones de usuarios que inician sesión cada día, sería imposible que los empleados hicieran este trabajo manualmente. En cambio, pueden hacer un trabajo más atento mientras el sistema de inteligencia de Facebook recopila información de los usuarios en función de sus actividades. Luego, Facebook puede usar ese conocimiento para proporcionar a los usuarios lo que esperan que sea publicidad relevante y sugerencias de amigos.

Estos sistemas de inteligencia son necesarios principalmente debido a la gran cantidad de datos que genera Internet.

En los días previos a Uber, una transacción normal con un taxi probablemente implicaba tres “puntos de datos”: un registro de su llamada al despachador para solicitar el taxi, el conductor tomó nota de que lo recogió y lo dejó y entonces el costo del viaje.

Con Uber hay una gran cantidad de datos, incluidos los detalles de su solicitud, dónde realizó la solicitud, qué dispositivo utilizó para hacer la solicitud, la ruta que se tomó, cuánto tiempo tomó el viaje, cuánto le dio propina el conductor y la calificación que les diste.

Ahora imagina que estos datos se multiplican por los 2 mil millones de viajes que Uber ha facilitado hasta ahora, y tienes una pequeña visión del tesoro de datos sobre el que prospera un sistema de inteligencia. Al encontrar patrones en todos estos datos, las empresas pueden obtener información valiosa sobre clientes pasados ​​y futuros, y comprender mejor cómo su producto puede proporcionar lo que los usuarios desean, les gusta y pagarán.

“Instrumente” todo en su organización para proporcionar a los analistas datos para mejorar su negocio.

Cuando miras hacia atrás en la historia, puedes ver cómo cada revolución industrial fue lanzada por la abundancia de una nueva materia prima, como el acero, el carbón o el petróleo. Esta vez, la materia prima son los datos. Y al igual que antes, las organizaciones están compitiendo para prosperar en esta revolución al minar y refinar efectivamente el recurso en algo significativo que les brinde una ventaja competitiva.

Pero para convertir los datos de su empresa en algo significativo, necesita un buen analista de negocios. Hoy en día, el campo de la analítica empresarial consiste en utilizar herramientas, procesos y técnicas para transformar una gran cantidad de datos en información que una empresa puede utilizar para tomar medidas y obtener beneficios o resolver problemas comerciales.

La investigación realizada por la consultora de los autores, el Centro Cognizant para el Futuro del Trabajo, muestra cuán valiosa puede ser la analítica empresarial. Las organizaciones que son mejores que sus competidores para obtener información a partir de sus datos pueden reducir los costos comerciales en un promedio del 8 por ciento y aumentar sus ingresos en un promedio del 8 por ciento.

Para garantizar que sus analistas de negocios tengan buenos datos con los que trabajar, debe recopilar esos datos de todos los productos, servicios y fuentes posibles en su organización, un proceso llamado instrumentación .

Por ejemplo, dependiendo de la edad que tenga, es posible que recuerde o no un momento en que los teléfonos no podían almacenar números o realizar un seguimiento de las llamadas. Si los teléfonos de hoy se consideran inteligentes, entonces estos viejos modelos podrían llamarse teléfonos tontos. Los autores creen que, para el año 2025, volveremos a mirar los escritorios, zapatos, cepillos de dientes y puertas de hoy en día como si fueran un teléfono sin sonido. Nos sorprenderá que hubo un momento en que estas cosas no nos ayudaron a realizar nuestras tareas de manera más eficiente.

En otras palabras, estamos al borde de una transformación de producto inteligente, donde se instalarán recopiladores de datos en miniatura en casi todo lo que usamos. Así que ahora es el momento de adelantarse a la curva al instrumentar todo en su organización, recolectar todos los datos posibles y encontrar el valor intrínseco en cada aspecto de su negocio.

Después de todo, un teléfono inteligente es mucho más valioso que un teléfono tonto.

Satisface a los clientes Millennials transformando tu modelo de negocio tradicional en un híbrido digital.

Cualquiera que sea su industria, lo más probable es que Silicon Valley se esté preparando para interrumpirlo, armado con sistemas de inteligencia y alimentado por grandes datos.

En este punto, podría estar pensando, “no hay problema, ya estoy recopilando todos mis datos y los estoy utilizando”.

Sin embargo, si vas a defender tu negocio de estas nuevas empresas merodeadoras, necesitarás tener en tus manos otra herramienta que ya tienen a su disposición: un modelo de negocio digital .

En primer lugar, es importante comprender que un modelo de negocio se refiere a dos cosas: cómo está estructurada su organización y los procesos que supervisa su organización para competir y generar ingresos.

Por ejemplo, cuando se trata de bancos y préstamos, la organización y los procesos se basan en la mejor manera de recibir una solicitud, determinar si califica y aprobarla o rechazarla. Ahora, cuanto más tiempo haya existido su producto o servicio, es más probable que su modelo de negocio esté estructurado alrededor de pilas de papel que se barajan de una persona a otra, en un laberinto de cubículos y filas interminables de archivadores.

El modelo de negocio basado en papel está desactualizado, particularmente a los ojos de la generación Millennial, que espera abrir una aplicación y obtener una respuesta de inmediato, en lugar de esperar a que el papeleo se abra camino a través de la convolución del cubículo.

Para las empresas tradicionales, la respuesta ha sido cumplir la mitad de la nueva generación creando un modelo de negocio parcialmente físico y digital. Las aerolíneas, por ejemplo, todavía se ocupan de muchos de los procesos físicos para llevar a los pasajeros y su equipaje de un lugar a otro, pero muchas de las experiencias en vuelo, así como las operaciones de vuelo, se manejan a través de un modelo digitalizado.

Comienza a automatizar tareas, comenzando por tu back office.

Entonces, al pasar a un modelo de negocio digital, surge la pregunta: ¿qué se puede automatizar? Comience mirando alrededor de su oficina y tomando nota de lo que exactamente están haciendo todos.

La verdad es que muchas tareas administrativas de “cuello blanco” pueden automatizarse, y lo harán, lo suficientemente pronto, y esta revolución cambiará lo que innumerables personas en todo el mundo harán entre semana entre las nueve y las cinco.

En algunas oficinas, la automatización ya se ha hecho cargo silenciosamente de las tareas, particularmente en el campo del periodismo.

Lo creas o no, hay una buena posibilidad de que ya hayas estado leyendo artículos de periódicos escritos por robots. Fuentes de noticias tradicionales como Washington Post y USA Today , así como fuentes de noticias en línea como Yahoo! , todos han comenzado a publicar contenido automatizado.

Empresas como Narrative Science y Automated Insight ya han desarrollado un software que puede escribir listados de bienes raíces, pronósticos del clima local y artículos que resuman los partidos de fútbol de anoche. A partir de 2017, Associated Press publica alrededor de 20,000 artículos automatizados por año, y a medida que pase el tiempo, este software solo mejorará en la escritura de prosa matizada y humana.

Al igual que los periódicos y los medios impresos, la respuesta sobre cómo su negocio debería comenzar a avanzar hacia un modelo comercial digital puede estar en la [back office , ya que esto se encuentra fuera del área de servicio al cliente.

La oficina administrativa se refiere a dónde tienen lugar las operaciones centrales de una empresa, como las oficinas de recursos humanos y finanzas. Departamentos como estos son perfectos para la automatización, ya que son donde se recopilan muchos datos y muchos números se agrupan en información significativa.

Cada negocio tiene que comenzar en alguna parte, y si espera mantenerse a la vanguardia y evitar apresurarse para ponerse al día, ahora es el momento de comenzar a automatizar.

Resumen final

El mensaje clave en este libro:

Se avecina una nueva revolución industrial, y el instrumento en su núcleo es un sistema de inteligencia impulsado por software de autoaprendizaje y grandes cantidades de datos. Esta nueva tecnología permitirá que muchas tareas se automaticen, pero en lugar de eliminar trabajos, esto puede crear empleos y liberar tiempo para que los empleados mejoren la calidad de su trabajo. Las empresas que tendrán éxito en el futuro serán las que integren la automatización y el software de autoaprendizaje en sus modelos de negocio, y aprovechen al máximo sus datos para obtener una ventaja competitiva.

Consejo práctico:

Busque formas de sacar a su empresa del negocio.

Muchas empresas tienen empleados que viven vidas de “domingo por la noche, lunes por la mañana”. Mientras estén lejos del trabajo, usarán aplicaciones y tecnología moderna para comprar, socializar y administrar sus finanzas personales; pero luego volverán a un trabajo que finge que nada ha cambiado en los últimos 20 años.

No dejes que este tipo de farsa continúe en tu empresa. En su lugar, haga que sus empleados ayuden a diseñar el futuro de su empresa haciendo que cada uno presente cinco nuevos productos o servicios que pondrían a su empresa fuera del negocio. Sus sugerencias pueden ser un punto de inflexión para su organización.

¿Tienes comentarios?

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Sugerido más lectura: Superinteligencia por Nick Bostrom

Superintelligence (2014) investiga cómo crear una máquina más inteligente que un humano cambiaría a la humanidad. Estas ideas están llenas de hechos, cifras y estudios de una variedad de disciplinas, lo que resulta en una imagen compleja del futuro superinteligente y cómo podríamos llegar allí.

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