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Machine Learning for kids: Construye con tus hijos un bot experto en su animal favoritoPaloma Recuero de los Santos 19 diciembre, 2019 Para estos días de estar en casa, recuperamos uno post que preparamos para hacer algo interesante con los peques durante las pasadas vacaciones de Navidad. Os propusimos pasar una tarde entretenida haciendo un sencillo experimento de Machine Learning con nuestros niños. Es importante que los niños conozcan cómo que funciona nuestro mundo. ¿Y qué mejor manera de comprender las capacidades e implicaciones del ubicuo aprendizaje automático que poder construir algo utilizando esta tecnología ellos mismos? Usaremos una herramienta basada en web, (no hay que instalar nada, ni configurar nada complejo), que nos permitirá introducir a los niños en el mundo del entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático y el tipo de cosas que se puede construir con ellos. Y de la forma que más les gusta aprender a los niños (y a los mayores también): ¡jugando!. Si no tienes hijos, ni ningún pequeño amigo más o menos a mano, no hay problema: puedes recuperar al niño/niña de tu infancia, y pasar un buen rato probándolo contigo mismo. ¿Qué te parece el plan?. (Por cierto, os confirmamos que lo hemos probado con un auténtido «kid» de 13 años montamos un bot en aproximadamente 1,5 horas.) La herramienta fue diseñada por Dale Lane utilizando APIs de IBM Watson Developer Cloud para usar en colegios o clubes de programación para niños. Ofrece un sencillo entorno que entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para clasificación de texto, números o reconocimiento de imágenes. Los niños pueden crear proyectos o construir juegos con los modelos de aprendizaje que ellos mismos han entrenado con Scratch o Python, Nosotros, en este ejemplo, usaremos Python. 1. Creación de un proyecto nuevo. Manos a la obra. La idea es crear un chatbot capaz de respondernos a preguntas sobre el tema que elijamos. Lo primero que hay que hacer es decidir sobre qué tema queremos crearlo. Puede ser: Nuestro animal favoritoNuestro deporte favoritoNuestro personaje favorito de novela, cómic, cine, vídeo etc.Nuestro colegio, nuestro barrio, nuestro país… Lo que queramos. Como nos gustan mucho los búhos, hemos decidido que sean los protagonistas de nuestro proyecto. A continuación, pensamos cinco cosas que se puede preguntar sobre ellos. Por ejemplo: ¿Qué comen los búhos?¿En qué partes del mundo se les puede encontrar?¿Cuánto tiempo viven los búhos?¿Qué especies de búhos hay?¿Qué tamaño pueden alcanzar? Una vez recopilada la información con la que queremos entrenar nuestro sistema, vamos a la página web de Machine Learning for Kids. (Para agrandar las imágenes, haced click sobre ellas) Figura 1: Página web de ML for Kids Vamos a probar la opción “Sin registro” y, si nos gusta la experiencia, nos registraremos para el próximo proyecto. Creamos un proyecto nuevo con el botón «+ Añadir proyecto» ,que aparece en la parte superior derecha. Indicamos el nombre del proyecto, en nuestro ejemplo, Búhos, y seleccionamos de qué tipo es (reconocimiento de texto, de números o de imágenes). El nuestro es de texto. También indicamos el idioma. Figura 2: Creación de un nuevo proyecto. 2. Entrenamiento. Ahora tendremos que “entrenar” a la computadora. Lo haremos dándole ejemplos de los que aprender. Para ello, hacemos click sobre el proyecto sobre el que queremos trabajar y nos dará tres opciones. Figura 3: El proyecto, ya creado, aparece en una especie de navegador de proyectos. Podemos abrirlo, o borrarlo. Elegimos la primera “Entrenar”. Figura 4: Seleccionamos la opción «entrenar». Y, a continuación, “Añadir nueva etiqueta” (“Add New label”, en la versión española hay algunos mensajes que aparecen en inglés, como este) Figura 5: Añadir etiqueta. Creamos una etiqueta “resumen” para cada una de las preguntas que nos hemos planteado sobre los búhos. Por ejemplo, para la primera pregunta “¿Qué comen los búhos?”, podemos elegir como etiqueta “Comida”, o “Alimentación” (no admite tilde). Lo que queramos. Es sólo una etiqueta. Vamos creando una etiqueta para cada pregunta y nos queda algo así: Figura 6: Etiquetas ya creadas. Para cada etiqueta, añadiremos, por lo menos 5 ejemplos. Para ello, en cada uno de los recuadros, seleccionamos “Add example” y añadimos hasta 5 formas distintas de formular esa pregunta. Por ejemplo, en Alimentación, podemos poner: 1. ¿Qué comen los búhos? 2. ¿Qué les gusta comer a los búhos? 3. ¿Qué tipo de comida prefieren los búhos? 4. Si fueras un búho, ¿qué te gustaría comer? 5. ¿Cuál es el manjar favorito de los búhos? Y generamos 5 preguntas para cada cuadro. Queda algo así: Figura 7: Ejemplo de preguntas. Hacemos lo mismo para cada una de las etiquetas (toca escribir un poco): Figura 8: Escribimos formas alternativas de preguntar por cada uno de los temas. Una vez hecho esto, seleccionamos “Volver al proyecto” (arriba a la izquierda) y volvemos a la pantalla que aparecía en la Figura 4. Ha llegado el momento de “Aprender y probar”. Si hemos recogido suficientes ejemplos, la máquina aprenderá a reconocer sobre qué le estamos preguntado, basándose en los ejemplos de preguntas que hemos hecho. Figura 9: Con las preguntas de ejemplo entrenamos a la computadora para que identifique el tema de la pregunta. La siguiente figura nos recuerda lo que hemos hasta ahora, recoger 5 ejemplos de pregunta por cada tema, y el paso siguiente: pulsar el botón azul de la parte inferior izquierda para empezar el entrenamiento. Figura 10: Lanzamos el entrenamiento. En lo que se entrena el modelo, puede que nos hagan una pequeña encuesta sobre Machine Learning. Cuando termine, aparece información de estatus. Como no nos hemos registrado, nos advierten que nuestro modelo se borrará en unas horas. Figura 11: Información de estatus del modelo ya entrenado. 3. Creamos un juego en Scratch o Python. Volvemos a la página principal del proyecto con “Volver al proyecto”. Ha llegado el momento de usar el modelo de aprendizaje automático que hemos entrenado para crear un juego en Scratch o Python. Para ello, seleccionamos la tercera opción, “Make” (recordar Figura 4) y después, elegimos la opción Python. Figura 12: Seleccionamos la opción Python. Llegamos a esta pantalla: Figura 13: Usamos ML en Python. Nos vamos a fijar en la ventana de código, a la derecha. Copiamos las líneas que aparecen en el recuadro rojo cuyo objetivo es importar la librería «requests» y definir la función «Classify». La primera pasa el texto que introducimos al modelo de aprendizaje automático que hemos creado y nos devuelve el resultado que mejor se aproxime. Figura 14: Copiamos estas líneas de código en Python. A continuación vamos a necesitar un editor cómodo para Python. Podemos usar el que más nos guste. Nosotros vamos a usar Jupyter Notebook. Si no lo tenéis instalado, en este post, Python para todos (2): ¿Qué son los Jupyter Notebooks?, podéis encontrar una forma sencilla de hacerlo. Perosi no queremos instalarnos nada, podemos usar la versión browser de Jupyter, o bien, si tenemos una cuenta Office 365 o Microsoft Account, podemos usar también los notebooks de Microsoft Azure. Nosotros hemos elegido esta última opción, pero cualquiera de las tres es perfectamente válida. Iniciamos sesión con nuestro usuario de hotmail, live, u Office 365 en Microsoft Azure Notebooks , y creamos un proyecto nuevo con el botón «+ New Proyect» que aparece arriba a la derecha. Figura 15: Creamos un proyecto nuevo. Le asignamos un nombre, y un ID numérico: Figura 16: Asignamos nombre e ID al proyecto. Indicamos qué tipo de proyecto es: Notebook Figura 17: Indicamos que se trata de un Notebook. Asignamos un nombre al Notebook e indicamos la versión de Python con la que queremos trabajar: 3.5 Figura 18: Indicamos nombre y versión. Pegamos en este notebook el código que hemos copiado anteriormente (ver figura 14), donde se hacía una llamada a la librería requests y la definición de la función classify. (Explicaremos paso a paso con imágenes cómo hacerlo, y al final del proceso, incorporamos la versión final editable de la que podéis copiar directamente el código para pegarlo en vuestro notebook.) Figura 19: «Pegamos» el código que copiamos antes– carga de librería requests y definición de la función classify. Ahora tenemos que definir la función respuesta: answer question. Para ello, añadirmos a continuación las siguientes líneas de código. Para cada tipo de pregunta, «class_name» generamos un bucle: «if answerclass == nuestra etiqueta» print»» Figura 20: Para cada tipo de pregunta se genera un bucle if–print–efif. (Nota: Según la versión Python, habrá que udar la función raw_input(«>») o input(«>») a secas) Después, en el espacio entre «» agregaremos las respuestas que hemos buscado. Toca escribir de nuevo. Figura 21: Añadimos las respuestas correspondientes a cada pregunta entre las comillas después de print. Por último, cerramos agregando la pregunta que nos va a hacer el bot: Figura 22: Agregamos la pregunta que nos hará el chatbot. (Según la versión de Python, la función print puede necesitar (), y quedar así: print(«¿Qué te gustaría…»). Debe quedar algo así (ahora ya puedes copiar directamente el código en tu notebook): https://gist.github.com/PalomaRS/5b7f8e2a29dea282e15e5b6a04f53baa#file-buhosbot-ipynb Ahora, ya sólo nos queda ejecutar la celda desde el menú Cell/Run Cells. Como ya os adelantamos al principio del post, pusimos a prueba todo el proceso con Miguel, de 13 años, que eligió como tema para su bot los cerdos (es una apasionado de la biología, pero también del jamón). Para no hacerle escribir demasiado, en lugar de crear 5 etiquetas, creamos 3, eso sí, con 5 preguntas por cada una de ellas. Nos quedó así: Figura 23: Versión «corta» creando sólo 3 etiquetas. Completamos la función «answer question»como hicimos en la figura 21 con información sobre nuestro nuevo animal favorito y, al ejecutar la celda desde el menú Cell/Run Cells, nos aparece el cuadro de entrada con la pregunta : «¿Qué te gustaría saber de….?» Figura 24: El bot ya está activo y le podemos preguntar. Y ¡ya podemos preguntar!. Nuestro bot no será «muy listo», porque tampoco es que nos hayamos esforzado mucho en entrenarlo a conciencia, pero ahí le tenemos, dispuesto a responder nuestras preguntas a partir de la información que le hemos facilitado para «aprender». Figura 25: Ejemplo del pregunta. Como no nos registramos en Machine Learning for Kids, cuando el proyecto «caduque», el bot dejará de funcionar. Si quieres volver a probarlo otro día, regístrate. En esta misma web podrás encontrar fichas sobre este proyecto e información sobre las muchas cosas que se pueden hacer. Esperamos que os haya gustado. Nos encantará saber, si lo habéis probado, qué tal os ha ido. ¡Dejadnos un comentario! Para mantenerte al día con LUCA visita nuestra página web, suscríbete a LUCA Data Speaks o síguenos en Twitter, LinkedIn y YouTube. Hitos de la inteligencia artificial: Kasparov vs Deep Blue¿Dejarías que la Inteligencia Artificial organizara tu Navidad?
Qué hemos presentado en el Security Innovation Day 2019: Luchando y detectando replicantes con armas innovadoras (V)ElevenPaths 18 diciembre, 2019 Seguimos con nuestros post del Security Innovation Day, el evento anual de innovación en seguridad más importante para ElevenPaths. En esta ocasión, llega el turno del equipo de Innovación y Laboratorio, con ponentes de la talla de Sergio de los Santos (Director de Innovación y Laboratorio), José Torres (Tech Led del equipo de Innovación y Laboratorio), Yaiza Rubio (Technical Lead del equipo de Tokenización de Red) y Claudio Caracciolo (Team Leader de los CSAs y Coordinador del equipo de Innovación y Laboratorio de Argentina). Durante esta sesión, el equipo presentó algunas herramientas en las que están trabajando. IDoT: Identificación de IoT a través de la tecnología Capacicard y la PKI de Telefónica para que los sistemas hereden credenciales tanto del dispositivo como del usuario que lo está usando en ese momento.Rosetta: Sistema para conectar la seguridad a cualquier canal de mensajería Instantánea como WhatsaApp, Telegram…DIARIO: Detecta malware en documentos de forma inteligente sin necesidad de comprometer el contenido de los mismos.MAD: Detecta la agresividad de la publicidad en términos de invasividad en aplicaciones Android antes de instalarlas. También, nos han presentado el libro gratuito redactado por este mismo equipo titulado “Decisiones irracionales en ciberseguridad”. Cuando no tienes a tu alcance todos los datos necesarios para tomar una decisión perfectamente informada ni dispones de tiempo suficiente, ¿cómo decides? Utilizas atajos mentales, cuentas de la vieja, estereotipos, prejuicios y corazonadas. Este libro te explicará cómo te afectan al afrontar riesgos, calcular la probabilidad de incidentes o evaluar compromisos entre seguridad y coste. Además, presenta ejemplos reales en el mundo de la ciberseguridad y muestra un completo checklist para poder guiarte a la hora de tomar decisiones en solitario o en grupo. Puedes descargar de forma gratuita este libro desde aquí: https://dic.e-paths.com/ Por último, cuentan la gran importancia que tiene el papel de la comunicación de todo lo que hacemos en el Laboratorio y de la concienciación de la ciberseguridad, gran parte gracias al papel que tienen nuestros CSAs (Chief Security Ambassadors) alrededor del mundo. Presentan las diferentes actividades que tenemos con los jóvenes en busca de talento e ideas nuevas. Actualmente contamos con tres actividades distintas dirigidas: los Retos de Ciberseguridad, Big Data e Inteligencia Artificial que tenemos dentro de Telefónica, el Programa de Tutorías con la Red de Cátedras de Telefónica y el Track de Transferencia, el proyecto que crea retos de la mano de Incibe. Si queréis saber más, ¡dadle al play! Tenéis la sesión completa disponible en el vídeo. ElevenPaths y la Red de Cátedras Telefónica coordinan el programa TUTORÍAStack SMS: ejemplo IoT con Raspberry Pi y actualización del repositorio
Hitos de la inteligencia artificial: Kasparov vs Deep BlueSebastián Molinetti 18 diciembre, 2019 Máquina contra humano, o viceversa. Durante años se ha aceptado el hecho de que los ordenadores podían hacer cálculos y producir un resultado en menor tiempo que los seres humanos, pero ¿sería un ordenador capaz de vencer a un maestro de ajedrez? Eso fue lo que sucedió hace 22 años en el duelo entre Kasparov vs Deep Blue, un encuentro que dos décadas después sigue siendo considerado un importante punto de inflexión en la historia de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning. Kasparov vs Deep Blue: sobre los protagonistas Gary Kasparov ha sido uno de los maestros de ajedrez más brillantes de la historia, liderando la lista ELO por veinte años -sistema de puntuación para calcular la habilidad de los jugadores- además de haber sido campeón del mundo durante quince. En su momento fue el campeón mundial de ajedrez más joven de la historia, con sólo 22 años, y sus duelos contra Anatoly Karpov -otro de los grandes maestros- fueron históricos. Para un campeón indiscutido del juego ciencia como Kasparov, el contrincante debía ser formidable, y Deep Blue -entre los pioneros de la inteligencia artificial- tenía la misión de superar al gran maestro en el tablero de ajedrez. Deep Blue estaba formado por 30 procesadores IBM Power2 de 120 MHz. La primera versión calculaba 100 millones de jugadas por minuto y la segunda hasta 200 millones. IBM Deep Blue vs Kasparov: los dos encuentros El primero de los enfrentamientos tuvo lugar entre el 10 y 17 de febrero de 1996 -en Filadelfia, EE.UU.- en lo que fue un juego al mejor en seis encuentros. El resultado fue favorable para Kasparov al ganar tres partidas y empatar dos, pero la partida que ganó el ordenador se transformó en un verdadero hito. Sin embargo, lo mejor estaría reservado para un año después, en la serie de encuentros acontecidos entre el 3 y 11 de mayo de 1997 en Nueva York y los ingenieros de IBM no se quedarían de brazos cruzados: mejoraron la capacidad para el asalto final. Las expectativas del gran público esta vez eran mayores y, sin ahondar en asuntos como la calidad del juego, el resultado dejó boquiabierto a toda la humanidad. En la primera de las partidas entre IBM Deep Blue vs Kasparov -ganada por Kasparov- sucedió algo que dejó atónito al campeón del mundo: Deep Blue hizo un movimiento con la torre que a primera vista no tenía sentido, pues estaba en posición de hacer jaque al rey rival. Optar por la jugada convencional hubiera significado perder al cabo de 20 movimientos, de manera que el ordenador estaba pensando en una estrategia de largo plazo, lo que -indudablemente- se transformó en un hito de las aplicaciones de la inteligencia artificial por la profundidad del «razonamiento». En la segunda partida, para el movimiento 37 Deep Blue hizo algo que escapaba de las capacidades de cualquier máquina: prever y bloquear un posible contraataque de Kasparov, algo que minó su confianza para el resto de los encuentros. Sin duda, Deep Blue está entre los pioneros de la inteligencia artificial y los súper ordenadores que le sucederían serían tan poderosos que ya no tenía sentido enfrentarlos. La investigación de experiencia de usuario en el mundo de las interfaces por vozMachine Learning for kids: Construye con tus hijos un bot experto en su animal favorito
La investigación de experiencia de usuario en el mundo de las interfaces por vozMarta Pérez García 18 diciembre, 2019 Hace unos días se celebró el quinto encuentro de Women in Voice, donde tuve el placer de participar y compartir nuestra experiencia en torno a la investigación de experiencia de usuario en Aura y cómo la propia disciplina está evolucionando en torno a la inteligencia artificial y las interfaces vocales. Las interfaces por voz, como Aura de Telefónica, han impactado a muchos niveles en el uso de la tecnología diaria y la inteligencia artificial. A pesar de tener un componente tecnológico y técnico muy fuerte, este tipo de nuevas interfaces han tenido impacto en disciplinas menos técnicas, como puede ser el mundo de la investigación de experiencia de usuario (UX Research). Tradicionalmente, UX Research se ha centrado en productos digitales donde había una interfaz gráfica. Las interfaces por voz, aunque no tengan porqué ser 100% voz, cambian la manera en la que se tiene que plantear esta disciplina. La voz, hasta no hace demasiado, no se consideraba propiamente una interfaz, pero ahora está ganando un peso considerable en proyectos como Aura. Hace tan solo unos años, cuando pensábamos en interfaces por voz pensábamos en call centers, contestadores automáticos y GPS en el coche, pero ahora se encuentran en muchos más dispositivos y los usamos de forma muy frecuente en nuestro día a día. ¿De qué manera impacta esto en el mundo de la experiencia de usuario y más específicamente en la investigación con usuarios? Cómo ha cambiado la experiencia de usuario a la hora de usar las interfaces por voz Primero, las metodologías que se han usado en user research no pueden ser directamente aplicadas en la investigación de interfaces vocales. El escenario ha cambiado y, por lo tanto, la manera que tenemos para averiguar los deseos, necesidades, comportamientos de los usuarios a través del nuevo modo de interacción también. Como dice la experta en interfaces vocales Cathy Pearl: “Una estrategia común en tests de interfaces gráficas es preguntar a las personas que narren lo que están haciendo, lo cual, obviamente no funciona cuando se testa un sistema de interacción vocal.” Un segundo tema clave, es que cuando se trata de investigación de interfaces por voz, se abordan temas mucho más intangibles. ¿Qué significa esto? Que antes se trataba de dónde colocar un botón, como rendía una funcionalidad, cómo navegaban los usuarios por los menús, la arquitectura de la información… es decir, procesos muy concretos y muy acotados. Sin embargo, con la migración a la voz como forma de interactuar con la tecnología, la investigación con usuarios se está enfrentando a experiencias cada vez más intangibles como puede ser la personalidad de la inteligencia artificial, el control sobre las máquinas, el concepto de inteligencia percibida… y por lo tanto debe adaptarse a este nuevo paradigma. Sin embargo, con la migración a la voz como forma de interactuar con la tecnología, la investigación con usuarios se está enfrentando a experiencias cada vez más intangibles como puede ser la personalidad de la inteligencia artificial, el control sobre las máquinas, el concepto de inteligencia percibida… y por lo tanto debe adaptarse a este nuevo paradigma. Este punto nos lleva al tercero, y es que a pesar de que los proyectos de interfaces por voz tienen un componente tecnológico muy acusado, no solo hacen falta perfiles técnicos, sino que el perfil del researcher es esencial porque estamos diseñando, programando y desarrollando una tecnología que realiza algo puramente humano: conversar. Llevar a cabo UX Research antes de implementar el reconocimiento de voz de la parte técnica para poder identificar las expectativas es una muy buena práctica. Como afirma Dr. Joan Palmiter, “He visto un equipo construir el 75% de un Sistema antes de descubrir que no satisfacía las peticiones básicas de los usuarios. Fue un gran contratiempo.” Marta Pérez en el evento Women in Voice En el mundo de la investigación de UX para interfaces por voz faltan metodologías y buenas prácticas, como sucede siempre cuando tenemos una disciplina emergente, por lo que si en esa nueva categoría no se ha hecho, es importante buscar si algo parecido se ha planteado desde otro punto de vista (y testar su validez). No podemos tener miedo a que la experimentación de prácticas se adapten al mundo de la voz y seguir usando únicamente las metodologías tradicionales de UX research si en este nuevo escenario no tienen el mismo objetivo. En definitiva, no debemos infravalorar el poder de la investigación de experiencia de usuario en el mundo de las interfaces por voz, porque es una gran baza para identificar expectativas, deseos, necesidades y hábitos que nos pueden ayudar a generar un conocimiento más sólido sobre los usuarios que van a utilizar nuestro producto o servicio con interfaz vocal desde las fases más exploratorias del proyecto a las más tácticas y concretas. Si quieres ampliar información sobre Aura puedes hacerlo a través de su página web. Síguenos en Twitter, LinkedIn o YouTube. Cuando Michelangello inventó el Big DataHitos de la inteligencia artificial: Kasparov vs Deep Blue
Los 7 errores más frecuentes en la escucha al clienteRaúl Salgado 18 diciembre, 2019 Dice el sabio refranero que no hay peor sordo que el que no quiere oír. Una verdad que serviría para las personas, pero también para las empresas, que viven por y para sus clientes, a quienes deben escuchar para conocerles, ofrecerles lo que puedan requerir y evitar malgastar el dinero en proyectos innecesarios. Da igual el sector, la tipología o el tamaño. Aunque lo cierto es que para las compañías grandes es más difícil y que incluso algunas de ellas parecen haberlo olvidado. En este escenario, pese a que las empresas que cuentan con una estrategia de experiencia de cliente logran multiplicar en un 60% la satisfacción y fidelización de sus clientes, 7 de cada 10 no la han desarrollado o la tienen en fase muy incipiente, tal y como se desprende del último estudio de Prodware. Clientes insatisfechos Los clientes insatisfechos difícilmente volverán a confiar en una determinada empresa y para futuras ocasiones se decantarán, quizás, por una compañía de la competencia. Sobre todo si no se los escucha para poder subsanar el motivo de su falta de complacencia. De ahí la importancia de detectar rápidamente ese feedback para reconstruir los puentes tantas veces dinamitados y, a largo plazo, ahuyentar una de las principales amenazas para la supervivencia de las empresas. Leslie Cottenjé, CEO y fundadora de Hello Customer, rescata una frase de Sam Walton de Walmart para destacar que “el único jefe es el cliente, solo él puede despedir a cada persona de la empresa, desde el director ejecutivo hasta el último empleado de la cadena”. Por eso, añade, no solo es importante escucharlos, sino que hay que escucharlos muy bien. Experiencia de cliente: cuestión de calidez y calidad, por este orden Aunque para las compañías pequeñas, al tener menos clientes, la labor de escucha resulta más sencilla, la realidad demuestra que muchas empresas aún usan técnicas tradicionales basadas en extensos cuestionarios, que impiden aprovechar las enormes oportunidades que brindan las nuevas tecnologías. Cottenjé asegura que las compañías que no trabajen a diario para crear nuevos productos o servicios con los que obtener beneficio y ofrecer más valor probablemente se extingan en cinco años. La CEO y fundadora de Hello Customer aclara que el hecho de que se sientan escuchados es seguramente más relevante que preguntarles cómo fue su relación con el servicio prestado. “Es importante que se sientan dentro de cada paso del proceso y de la relación con la compañía, que sientan que la empresa habla su mismo idioma y que se esfuerza para satisfacerles”, manifiesta. Y advierte de que, en este sentido, las largas encuestas pueden resultar totalmente contraproducentes, ya que los clientes podrían percibir que les están poniendo a prueba y segmentando en busca de los KPI. Por ello, Cottenjé recomienda sustituir esas encuestas por una única pregunta en torno a la experiencia o su opinión sobre el producto comprado. Principales herramientas de escucha Ahora bien, ¿cuáles son las principales herramientas de escucha que tienen a su alcance hoy en día las empresas? Todo comienza con un CRM que recoja los datos necesarios para conocerlos de verdad y brindarles servicios de valor. No obstante, también requieren herramientas para pedirles su feedback en tiempo real, después de cualquier interacción o relación que hayan tenido, independientemente del canal empleado (Whatsapp, correo electrónico, SMS…). Y en cuanto al principal objetivo de los programas de customer experience, la fundadora de Hello Customer sugiere olvidar ese concepto e intentar que los empleados piensen en la mejor experiencia para los clientes, lo que no significa crear proyectos adrede, sino revisar cada producto, servicio, el sitio web, etc. Errores de escucha Finalmente, desde Hello Customer explican los siete errores más frecuentes en los que incurren las empresas al escuchar a sus clientes: 1. Hacer encuestas largas Estos cuestionarios no son malos si pretenden recabar más información del mercado, pero no constituyen el instrumento correcto para conseguir el feeling real de los clientes. Las encuestas están diseñadas por la propia empresa, desde donde se pregunta por cuestiones que consideran importantes, aunque realmente no lo sean para los clientes. Además, en muchas ocasiones no buscan o hacen referencia a lo que el cliente quiere contar. 2. Recoger solo el «feedback» de forma reactiva Desde Hello Customer señalan que esperar a que sea el cliente el que haga llegar el feedback es perjudicial, ya que únicamente acuden a la empresa los que han sufrido una mala experiencia y están insatisfechos. “Este tipo de cliente es una bomba expansiva, ya que la experiencia negativa de un único cliente puede alcanzar a diez personas. En todo caso, es un feedback sesgado”. Por ello, opinan que una forma útil de entender cuál es el mejor método para escuchar al cliente es mediante la teoría del “iceberg del feedback”, según la cual, en su parte visible, se encuentran los consumidores insatisfechos que exponen esa insatisfacción abiertamente. En la zona sumergida -continúan- hay un 80% de clientes satisfechos y un 20% lo conforman la “minoría silenciosa” que no se pronuncia. “Si a todos ellos se les pregunta de forma proactiva, en el momento adecuado y por el canal óptimo, se recoge un feedback que se acercará más a lo que realmente se necesita”. Y es que enfocarse únicamente en lo que no va bien “es lo peor que puedes hacer como empresa”. La fundadora de Hello Customer sostiene que cuando se utilizan sistemas o herramientas de métrica, hay que añadir una pregunta de campo abierto. Un «por qué» puede ayudar más que una puntuación. «Es importante conocer los argumentos positivos y negativos, más allá de la nota que hayan dado”. 3. Mezclar mensajes de marketing y promocionales con el «feedback« “Si quieres que tus clientes piensen que los escuchas de verdad, no hay que fusionar la pregunta con ideas comerciales. Los consumidores ya reciben mil mensajes de marketing”, remarca. 4. Despreciar el tiempo de los clientes Cada interacción requiere tiempo. Por eso es importante respetar y hacer entender a los clientes que su tiempo es valioso, por ejemplo, mandándoles un mensaje de agradecimiento. Asimismo, no conviene dejar de comunicarse con ellos después. Es decir, si se acomete algún cambio como resultado de ese feedback, es bueno hacérselo saber. “Preguntar y después callar no sirve. Puede ser visto como una falta de respeto”, alerta. 5. No invertir en herramientas de inteligencia artificial y «machine learning» Estas herramientas permiten asumir los muchos comentarios que se reciben a diario para poder rentabilizar mejor la estrategia de escucha. 6. No tener un departamento de «customer experience» y no implicar a todos los demás Uno de los errores más significativos y frecuentes es recoger el feedback del usuario dentro del departamento de marketing o del equipo comercial, sin involucrar a todos los que forman parte de la organización. Y para envolver a toda la empresa y orientarla hacia la creación de una experiencia de usuario, recomiendan dar input y motivar a todos los empleados, de manera horizontal a través de los diferentes departamentos, y vertical, desde el CEO a todos los trabajadores. 7. Escuchar solo una o dos veces al año “Hay que escuchar cada día a cada cliente”, manifiesta Cottenjé. De nada sirve acercarse a él solo en momentos puntuales. Una sola pregunta para mejorar tu carrera profesional en 2020Cómo conseguir «backlinks» de calidad para mejorar el SEO de tu blog
Cuatro estrategias efectivas en la atención al cliente B2BVirginia Cabrera 18 diciembre, 2019 Como adelantaba en mi anterior post, la presencia de Don Pepers en Wobi dio para mucho. En su conferencia habló de cómo la “nueva normalidad” implica tener cada vez más relaciones con extraños, de satisfacción y lealtad, del papel de la confianza y de las particularidades que tiene la atención al cliente corporativo (B2B). Si, como nos dijo, lo más importante para una marca es gestionar la experiencia de cada cliente, eliminando fricciones y problemas, conocer los atributos de la experiencia del cliente B2B y las acciones que es preciso priorizar en este caso resulta fundamental. Qué diferencia la venta B2C y B2B En la venta al consumidor final (B2C) el número de clientes potenciales suele ser grande. Las relaciones y transacciones son individuales y directas y están bien definidas. Las compras son frecuentes, por lo que la venta es la medida del éxito. Sin embargo, en la venta entre empresas (B2B) el escenario de relaciones es mucho más complejo y, en ocasiones, existen relaciones anidadas. Esto implica un conocimiento y un trato individualizado de cada cliente para comprender sus dinámicas de decisión y relación. Además, al haber muchos menos clientes, es posible conocer sus particularidades individuales y “llamarlos por su nombre”. En un contexto B2B, por tanto, las estadísticas no siempre aportan información relevante y lo subjetivo pesa mucho más. Puede que las compras no sean tan frecuentes, pero su potencial de desarrollo es mucho mayor. En cuanto al canal de relación con el cliente, el agente comercial es parte indispensable de la ecuación y el proceso es más complejo. Implica también una interacción adicional a través de otros canales (telefónico, online…). Y se precisa un buen marco de colaboración entre los distintos puntos de interacción con el cliente para ver qué valor añadido proporciona cada uno. Que las compras sean más esporádicas, además, supone menos oportunidades de profundizar en la relación, por lo que hay que buscar motivos y medios extra para mantener el contacto. Una buena gestión de las expectativas del cliente empresa Don Peppers recomendó estas cuatro estrategias B2B: 1.- Esforzarse en el proceso de llegada al cliente. Es crítico gestionar adecuadamente las expectativas del cliente B2B en la primera experiencia de compra para contrarrestar con buen talante y mano izquierda cualquier promesa de más que se haya podido producir en el proceso de preventa y en la venta misma. Por supuesto, la atención durante la provisión, la entrega y la puesta en marcha del servicio, así como la postventa son vitales. Una primera experiencia con un proceso de onboarding bien trabajado es tener la mitad del trabajo hecho. Trabajar codo con codo y generar confianza 2.- Centrarse en el éxito del negocio. Hay que trabajar codo con codo con ellos, escucharlos y estudiarlos para obtener la máxima información posible de su proceso de negocio. El objetivo -según Don Peppers- es “meterse en su cadena de valor y asumir en primera persona sus propios retos”. A partir de ahí, se trata de desarrollar conjuntamente estrategias que incrementen su confianza en el socio o partner, como propuestas de innovación, reducción de costes o personalización de productos y servicios. 3.- Aportar valor y sorprender. Se trata, en cierto modo, de retarlo constantemente. Don Peppers recomienda que los agentes comerciales tengan este talante desafiante, que debe partir de un conocimiento exhaustivo del negocio de su cliente y de sus palancas de decisión. Y que, con espíritu disruptivo, despierte en él inquietud por el presente y por la necesidad de “ir en cabeza”. Que lo haga entender que debe ofrecer una propuesta de valor personalizada y única, que cuestione su modelo de negocio, que traccione diferentes claves de valor y que se centre en soluciones, no en los productos. El agente debe mostrar sus fortalezas contando con humildad qué hace mejor que otros, tener la capacidad de “enseñar” al cliente a la vez que le construye en cada oferta un traje a medida. Se trata de que ejerza cierto liderazgo, que pueda cuestionar los supuestos del cliente y reformular sus problemas y también sus necesidades. Empatía y preocupación por su éxito 4.- Demostrar un interés sincero y humanizar a la empresa. En la venta a empresas también es necesaria la empatía, es importante tratar a cada cliente como a uno le gustaría ser tratado. Se trata de escuchar y no despreciar ningún feedback, de “humanizar” a la marca porque éstas aspiran a ser cada vez más sociales, interactuar con mayor frecuencia y se esfuerzan por aportar valor en cada contacto con información y y referencias de otros profesionales. Es importante también admitir errores y asumir buenas intenciones en los demás. Las empresas que quieran tener éxito en el mundo B2B deben dotar a sus agentes comerciales de capacidad para gestionar situaciones no rutinarias ni protocolizadas con autoridad y herramientas suficientes. Y, por descontado, hacerlo en el marco de una cultura comercial que motive y reconozca los esfuerzos en este sentido, que cultive y haga florecer sus habilidades relacionadas con el desarrollo de la confianza y el trabajo en equipo. Porque, como concluyó Don Peppers, “no hay otro secreto que demostrar a los clientes de empresas que te importan. Y que no eres otra cosa que un conjunto de personas preocupadas por su éxito”. Imagen: Christophe BENOIT El poder integrador de la tecnología frente a los nuevos señores Scrooge2020 debe ser el año de la coherencia para las empresas, aunque no resulte sexi
ElevenPaths y la Red de Cátedras Telefónica coordinan el programa TUTORÍAÁrea de Innovación y Laboratorio de Telefónica Tech 17 diciembre, 2019 ElevenPaths junto a la Red de Cátedras Telefónica coordinan el programa TUTORÍA, Tutorización Universitaria para la Transferencia y Observatorio de Retos de Innovación Avanzada, destinado al asesoramiento, ayuda y orientación de universidades para la realización de proyectos de desarrollo científico-técnicos que responden a necesidades reales de mercado. Este programa ofrece retos de investigación en ciberseguridad que han sido diseñados de acuerdo con las necesidades y demandas de mercado existentes. Estos retos han sido estructurados, diseñados y modularizados para que puedan ser introducidos en los planes académicos universitarios en forma de TFGs, TFMs o semillas de Tesis Doctorales. Características del programa Para poder establecer un instrumento útil para los estudiantes pero además sea compatible con los requisitos de cada universidad, este programa ofrece una serie de características de valor tanto para facilitar lo máximo posible la adecuación a cada plan docente universitario, como para no imponer obligaciones que lastren la actividad docente de la universidad. Estas características de forma resumida son: Flexibilidad: adaptado a las necesidades de los estudiantes y el profesorado. Las propuestas permiten adaptarse a las ideas y experiencia del alumno.Tutorizado: seguimiento proactivo y continuo de la solución a los retos, agilizando e incentivando su desarrollo y supervisando su alineamiento con los requisitos.Mercado: los retos responden a requisitos existentes demandados por la industria dentro de un contexto de investigación e innovaciónUniversitario: retos adecuados para utilizarse como Trabajos Fin de Grado, Trabajos Fin de Máster e incluso como semillas para Tesis doctorales. Retos del programa TUTORÍA se estructura en forma de retos, ya que la descripción, enfoque y objetivos se plantean a modo de problema que requiere una solución alcanzable y realizable, ofreciendo una amplitud suficiente que dejen margen a ser abordados de múltiples formas, que dependerán del ingenio, capacidades y experiencia de los estudiantes que decidan realizarlos. El listado de retos que componen el programa TUTORÍA se han distribuido en diferentes categorías, de acuerdo a la temática y objetivo principal que aborda la propuesta o problema a resolver. La peculiaridad es que no son un listado fijo, sino que de forma continua éstos irán cambiando, sumándose o reduciéndose retos de acuerdo a la evolución de los propios intereses de ElevenPaths. De esta forma esta iniciativa adquiere un dinamismo y una naturaleza evolutiva que permitirá ofrecer nuevos elementos a las universidades, que podrán encontrar en este programa una fuente activa de ideas sobre las que pueden colaborar y aportar un valor de innovación e investigación muy valioso, acorde además a nuestra visión en ciberseguridad. Instrumento de colaboración El programa TUTORÍA se concibe no solo para arrancar un programa de retos en ciberseguridad que sean abordados por la comunidad científica de la Red de Cátedras Telefónica sino además para generar un canal de intercambio, cooperación y transferencia científico-tecnológica entre la universidad y la empresa. Para ello, ElevenPaths extrae necesidades de mercado reales que son adaptados a las características del programa TUTORÍA para ofrecerlas al sector académico y universitario. Estos retos por tanto responden a demandas actuales de la industria, todos ellos ligados a la ciberseguridad, aunque proceden de sectores muy heterogéneos. Además, con un modelo de colaboración ágil y modularizada se concede la necesaria flexibilidad para que fluyan ideas alrededor del propio reto, permitiendo generar nuevas oportunidades de cara a la continuidad de cada solución, proponiendo mejoras u otros proyectos derivados. Por tanto, el establecimiento de estos nuevos canales de comunicación entre ElevenPaths y la Universidad junto a la tutorización permitirá aportar elementos de valor como los siguientes: Orientación de la investigación y el desarrollo a metodologías y prácticas útiles para la industria y la empresa.Asesoramiento del tipo de desarrollo requerido para encajar con requisitos de calidad del sector privado.Trasladar el know-how más reciente y adecuado a cada solución gracias a la involucración de expertos de la materia procedentes del ecosistema de Telefónica.Dotar al estudiante de una verdadera visión de mercado para que los avances del proyecto estén alineados a necesidades reales y demandadas.Posibilitar la transferencia tecnológica en materia de ciberseguridad si los resultados obtenidos demuestran resolver la problemática del reto, siempre de forma acordada y consensuada entre las partes. Fases del programa El programa TUTORÍA establece cinco fases diferentes durante su transcurso. Dichas fases transcurren en el período desde octubre de 2019 a julio de 2020, donde cada universidad podrá adaptar los plazos y fechas a sus planes de estudio e intereses, con lo cual dependerá de cada centro decidir las fechas de participación de sus estudiantes. La única restricción es que éstas concluyan antes de la fecha final del programa, y no existe impedimento alguno para que cada universidad ofrezca varios ciclos del programa TUTORIA a sus alumnos el mismo año. La Red de Cátedras Telefónica La Red de Cátedras Telefónica es un instrumento de colaboración entre las universidades y Telefónica para el desarrollo de actividades de formación, investigación y transferencia de conocimiento, teniendo como objetivo común el análisis de la situación actual y la identificación de las tendencias sobre el impacto de las TIC en la sociedad desde una óptica “multidisciplinar”. Cada una de ellas posee su propia “especialización” y desde ellas enfocan sus actividades y contribuyen a que la Red se constituya como “think tank” de referencia en el estudio del impacto de las TIC en la sociedad, siendo otro de sus objetivos la divulgación y comunicación de resultados más relevantes Esta red está compuesta por más de 20 universidades de todo el territorio nacional y todas ellas son instrumentos fundamentales para fortalecer la colaboración existente entre nuestras organizaciones y, sobre todo, han de servir para impulsar el talento universitario que ha de liderar la nueva era digital en la que tanto la Universidad como Telefónica somos y debemos de seguir siendo actores clave. No, no se ha encontrado una vulnerabilidad en RSA que permite atacar uno de cada 172 certificadosQué hemos presentado en el Security Innovation Day 2019: Luchando y detectando replicantes con armas innovadoras (V)
Una sola pregunta para mejorar tu carrera profesional en 2020Alfonso Alcántara 17 diciembre, 2019 Una vez le preguntaron a Lord Caradon, un diplomático británico, qué era lo más valioso que había aprendido durante su largo servicio en el gobierno. Lo más valioso que aprendí fue apenas comencé mi carrera, cuando me enviaron a Oriente Medio como asistente de un administrador local. Mi superior solía visitar una aldea distinta cada día, para zanjar disputas y resolver casos apremiantes. Cuando estaba a punto de entrar en la aldea, estacionaba el jeep a un lado de la carretera y preguntaba: ¿Qué cosas habremos terminado esta noche al partir de esta aldea? Contestábamos la pregunta, y luego nos dirigíamos a la aldea. Al marcharnos esa noche, volvía a estacionar el jeep a un lado de la carretera y preguntaba: —Bueno, ¿lo logramos? ¿Realizamos lo que nos propusimos hacer? El consultor José Miguel Bolívar (@jmbolivar) clasifica los comportamientos productivos en cuatro niveles: Eficacia es prestar atención a las cosas correctas.Eficiencia es prestar la atención correcta a cada cosa.Efectividad es prestar la atención correcta a las cosas correctas.Equilibrio es prestar la atención adecuada a todas las cosas. Tal vez no muchos directivos y profesionales puedan asegurar que están siquiera en el nivel 1 de productividad, es decir, que están prestando atención a las «cosas correctas”, porque para poder hacerlo, antes hay que decidir de forma específica cuáles son ahora los objetivos correctos en su empresa y/o en su carrera. ¿Perseguir objetivos profesionales concretos o adaptar la carrera sobre la marcha? El camino más rápido es a ninguna parte. En junio de 2012 me sorprendió este dato del Barómetro del Centro de Investigaciones Sociológicas: el 41,7% de las personas que usan Internet en España navegan sin un objetivo concreto. No he podido comprobar si este comportamiento se mantiene pero, sin duda, es una metáfora interesante que tal vez pueda aplicarse al ámbito de la vida profesional, ¿verdad? Hay dos factores más importantes que la mera inteligencia cuando se trata de obtener logros: la perseverancia y la tendencia a definir objetivos. Un problema del que adolecen muchos profesionales es que nunca definieron un objetivo de forma concreta y/o nunca lo persiguieron el tiempo suficiente como para aprender del camino y del resultado. Elegir ‘mal’ una meta no te conduce a ser quien no quieres, te ayuda a descubrir quién eres. No especificar metas genera inactividad, porque no hay nada que perseguir, aunque es cierto que plantearse demasiados retos al mismo tiempo puede generar confusión y frustración. ¿Ya has decidido hacia dónde te diriges? Cuanto más tiempo pasas andando hacia ninguna parte, más te alejas de cualquier sitio. Establecer objetivos no resta espontaneidad, sino que la facilita. Plantearse metas tiene mala prensa, pero proponerse retos es crear motivos. La planificación te da una razón para saltar de la cama y ponerte a funcionar, te permite elegir continuar con el plan, dejarte llevar o cambiar de plan. Mejor un objetivo malo que ninguno Decía el especialista en productividad Berto Pena que con los sueños te inspiras, con las metas te guías y con los objetivos HACES. Si no sabes qué estás buscando, solo encontrarás, por ejemplo, las oportunidades profesionales que rechazan las personas que sí lo saben. Los objetivos son referencias, no obligaciones. ¿Si persigues una meta implica que no puedes desviarte de la ruta marcada inicialmente? Podemos continuar en pos de un objetivo, incluso mientras nos vemos obligados a hacer lo que tenemos que hacer para vivir o para sobrevivir. Podemos llegar despacio a una meta, pero no tener meta nos impide llegar. Las metas pueden ser modificadas en su definición, alcance, temporización, personas implicadas, etc., en función de los resultados y cambios que se producen en el entorno y en nuestro perfil de competencias e intereses. Eso sí, el cambio de objetivos debe ser producto de una decisión y no consecuencia de una “evitación”. Podemos modificar la dirección que seguimos en cualquier momento, pero para ello deberíamos exigirnos una justificación fundamentada de ese cambio, porque dejar de perseguir las metas fijadas es una tentación de evitar esfuerzos y responsabilidades. Luisa lleva buscando empleo “ya va para dos años” y ha decidido “reinventarse”. Es diplomada en Turismo y todo lo que encuentra es “sin contrato”. Como parece que “casi cualquiera puede trabajar en esto del turismo y los viajes”, hay mucha competencia y mucha precariedad. Había pensado en especializarse en animación turística, para cruceros, por ejemplo, pero tendría que mejorar mucho el inglés y aprender bien al menos otro idioma: —No sé, tal vez el chino, que cada vez vienen más. Estoy viendo cómo irme al extranjero, a China no, de momento. En fin, ¡es tan difícil esto de saber lo que una quiere hacer! Por qué nos cuesta tanto plantearnos objetivos En la mayor parte de las situaciones no se trata de saber qué se quiere hacer para actuar, sino de actuar para saber qué se quiere hacer. Muchos profesionales resaltan las ventajas de definir objetivos, pero muy pocos lo hacen, porque implica más esfuerzo que no hacerlo y, sobre todo, responsabilidad. Definir retos concretas conlleva la presión, incluso la ansiedad, que supone la evaluación, especialmente cuando se trata de metas que tienen visibilidad social. Planificar es como recibir ordenes de uno mismo. Y a nadie le gusta que le den órdenes. No es lo mismo plantearse mejorar la habilidad del inglés “lo antes posible”, que organizar una estancia de aprendizaje en Edimburgo en mayo de 2020. El segundo planteamiento obliga a planificar, mientras que el primero solo sirve, en el mejor de los casos, para dejar la conciencia tranquila creyendo que, al menos, se está “pensando en mejorar”. ¿Hacen falta la vocación y la pasión en la vida profesional? No existe la media naranja, lo importante es el zumo Sabemos poco de cualquier cosa, así que podemos dirigirnos hacia donde queramos. Esta idea del “Nobel del ADN”, Francis Crick, expresa el hecho de que cualquier materia o contenido puede convertirse en una carrera o en una vocación profesional. La sociedad del conocimiento tiene dos características: podemos aprender lo que queramos con el coste más bajo de la historia y todo está por descubrir, siempre. La vocación no se espera, la vocación se construye: nos puede interesar casi todo si le damos una oportunidad. La leyenda urbana de que cada uno tiene una supuesta vocación que ha de seguir cual canto de sirenas es un bulo como el de la media naranja. Lo importante siempre es el zumo, y hay muchas formas de exprimirlo. Nos puede gustar casi cualquier cosa si le dedicamos el tiempo y el cariño necesarios. Las vocaciones surgen más de las experiencias que de las reflexiones. Si queremos descubrir caminos, mejor probar que elucubrar. Una joven y exitosa profesional del reclutamiento de profesionales tecnológicos, con experiencia internacional y que habla tres idiomas, me contó que su sueño es montar una escuela de kitesurf y vivir de este deporte. Y me describió el origen de esta motivación: su pareja se dedicaba a volar sobre la tabla, mientras ella tomaba el sol en la playa, hasta que un día decidió participar y se convirtió en una pasión. Experimenta y observa qué te gusta hacer ahora, porque tal vez es lo que te gustará hacer mañana, aunque se trate de actividades profesionales alejadas de aquellas que estás desempeñando o de aquellas que supuestamente habías decidido desempeñar en el futuro. Como en el caso de la recruiter surfera, los caminos profesionales suelen decidirse de formas insospechadas. Si ves la película Indiana Jones en busca del arca perdida, te entran unas ganas locas de hacerte arqueólogo y si tu serie favorita es The Big Bang Theory, es posible hasta que te plantees hacer Física, al disfrutar con las andanzas de sus frikis o techies protagonistas. De hecho, esta serie de televisión disparó las matriculaciones en Física en Estados Unidos en 2011, el año de su estreno. Los caminos de las elecciones profesionales son inescrutables, extraños y hasta arbitrarios, así que tal vez deberíamos dar más importancia a a las decisiones que tomamos con base en la experiencia sobre las materias objetivo de decisión, en lugar de a aquellas tomadas con criterios introspectivos o circunstanciales. Una madre me contó el caso de la elección de estudios de su hijo, una reflexión que muestra la importancia del autoconocimiento para tomar buenas decisiones profesionales. “He recordado una experiencia que me hizo sufrir y que ahora entiendo que me hizo aprender mucho. Cuando mi hijo estudiaba 3º de Biologia, carrera que había elegido desde pequeño por una gran afinidad y afición a los animales, nos dijo que había decidido dejarla, que prometía acabar y aprobar ese curso, pero que después se pondría a buscar trabajo para poder pagarse un máster en videojuegos y creación digital. Lloré, me preocupé, dialogamos, le envié a una psicóloga y finalmente lo entendí. Mi hijo no era feliz, no sentía entusiasmo, incluso lloraba. Valoramos que tenía un plan B, que siempre había dibujado, que llevaba tres años creando un videojuego por su cuenta. Trabajó en una tienda y le ayudamos a pagar el máster. Al día siguiente de presentar el proyecto y superar el curso, los profesores le contrataron para su propia empresa. Los padres soñamos con hijos graduados en la universidad, pero entendí que eso era mi ego y no la felicidad de mi hijo. Tuve que racionalizar y justificar la decisión de no obligarle a acabar la carrera”. Como se menciona en la película Lost in translation, protagonizada por el gran Bill Murray, cuanto más sabes quién eres y qué quieres, menos te afectan las cosas. ¿Cómo enfocarnos para desarrollar nuestra carrera? ¿Qué debería estar haciendo ahora? Es una pregunta muy valiosa que ayuda a conocerse y a planificar. Si utilizas esta interrogación con frecuencia, te estarás ahorrando los cien euros que te costaría cada sesión de coaching. Merece la pena, ¿eh? ¿Estás dispuesto a dejar que esta próxima semana, mes o año transcurran de la misma manera que las anteriores o vas a hacer algo? No pasa nada, mejorar no es una obligación ni tampoco perseguir lo que quieres, siempre que DECIDAS que no te importará encontrarte en la misma situación en la próxima semana, mes o año. Pregúntate: ¿voy a decidir hoy qué quiero conseguir para ponerme a trabajar en ello? ¿O voy a dejar que este día también pase como el de ayer? Un objetivo no es lo que decides hacer, es aquello a lo que dedicas tiempo. Los objetivos no se logran por creer que estás siguiendo el rumbo marcado, sino por mantenerlo de verdad. Las prioridades no se establecen decidiendo, sino haciendo. Si el tiempo que te has planteado dedicar a estudiar para alcanzar el nivel C1 de inglés lo pasas viendo series de televisión, tal vez debes reconsiderar si tu prioridad es realmente aprender ese idioma. Si no lo es, tal vez puedes relativizar el peso de ese supuesto objetivo, buscar otro que te interese más o incluso encontrarle alguna utilidad profesional a ver series. Cosas más raras se han visto… Un boxeador peso pesado se abría camino entre la multitud de espectadores después de haber perdido un combate. Un hombre bajito se le acercó y gritó: —¡Eres un farsante! Si yo fuera tan grande como tú sería el campeón de todos los pesos pesados. El boxeador se volvió hacia el hombre bajito y le preguntó: —¿Entonces cómo es que no tú eres el campeón de los pesos pluma? Un pringado no es quien persigue objetivos ‘imposibles’, sino quien critica los ajenos en lugar de perseguir los propios. En este sentido, me gustó el provocativo tweet publicado por @arturoparroquia, que decía que cada vez que estés en tu sofá, llamando tontos a los que salen por la tele, piensa que ellos están ganando dinero y tú perdiendo tiempo. Esta reflexión que algunos se tomaron en Twitter de forma personal, no afirma que haya que ganar dinero para no ser tonto, sino que es tonto perder el tiempo criticando vidas u objetivos de otras personas, en lugar de atender las propias metas y proyectos. En lugar de preguntarte por qué no consigues lo que quieres, céntrate en hacer lo que debes hacer para conseguirlo. Concéntrate como una lupa, no como un radiador Logras alcanzar tu objetivo no por “creer» que sigues un rumbo, sino por mantener el rumbo fijado. El secreto consiste en revisar periódicamente tu dirección y reenfocarte siempre que lo necesites. Ten presente siempre tu objetivo, no lo pierdas de vista y revisa tu rumbo. Evita ser “como el sol”, derrochando energía en todas direcciones sin un propósito. Las personas más satisfechas con su vida profesional se concentran como una lupa sobre un punto concreto cada vez. Imagina que tienes que iniciar una reinvención profesional. Antes de enfocarte, siempre tendrás que asumir la responsabilidad de elegir tu estrategia y objetivos profesionales en la empresa y en tu carrera. Por ejemplo, se me ocurre que deberás decidir entre potenciar aquellas competencias en las que eres más fuerte, o en hacer crecer aquellas en las que estás menos cualificado, como ilustra este minicuento de Alejandro Jodorowsky: —¡Maestro, tengo un problema con mi hijo! —Me trajo las notas del colegio, una alta calificación en dibujo y una pésima calificación en matemáticas. —¿Qué harás?, dijo el maestro. —¡Lo pondré de inmediato a tomar clases particulares con un profesor de matemáticas! —Necio, ponlo de inmediato a tomar clases particulares con un profesor de dibujo. —Todos servimos para algo, pero no todos servimos para lo mismo. En todo caso, tomes la decisión que tomes, nunca te librarás de esa sensación ansiógena de que otras opciones tal vez habrían sido mejores. Preocuparse por los caminos no tomados forma parte de la naturaleza humana. Entonces, ¿qué deberías estar haciendo ahora? Intentar responder a esta pregunta puede ser la forma más efectiva de empezar 2020. Por qué debes estar también en TikTokLos 7 errores más frecuentes en la escucha al cliente
El poder integrador de la tecnología frente a los nuevos señores ScroogeFélix Hernández 17 diciembre, 2019 ¿Recordáis al señor Scrooge, el protagonista de “Cuento de Navidad” de Dickens? La historia de la transformación de un ser egoísta y descreído al principio, tras la visita de tres fantasmas navideños (el de las Navidades Pasadas, el de las Navidades Presentes y el de las Navidades Futuras) se ha convertido en un icono de estas fiestas en algunas culturas. Cuando hemos pasado el ecuador de diciembre de 2019 es buen momento para reflexionar sobre los augurios del “fantasma de las Navidades Futuras”. Pero si tuviéramos que reescribir este personaje, hoy lo haríamos con otras visiones y nuevos retos: hemos pasado del siglo XIX al XXI, así que cobra protagonismo la tecnología. Autoextinción, protoruralismo… ¿Y trabajar en los problemas? La primera visión, no lo neguemos, tendería a ser pesimista, catastrófica, distópica, con una humanidad incapaz de afrontar los próximos desafíos y con la sociedad en una espiral descontrolada de destrucción: me refiero al cambio climático, la desigualdad, bloques culturales enfrentados o fracturados por la incomprensión mutua, y quizá el agotamiento de un modelo de crecimiento global. Multitud de autores de ciencia ficción han novelado en este sentido; recuerdo, por ejemplo, Blade runner de Ridley Scott, tomada del cuento ¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?, de Philip K. Dickhttps, que precisamente se ubica en un hipotético 2019. Muchos han apuntado con preocupación a fechas cercanas a la mitad del presente siglo para dicha hecatombe. Los seguidores de este movimiento se organizan en clubes tan exóticos como es el VHEMT (The Voluntary Human Extinction Movement), que propugna la propia autoextinción como vía exculpatoria, o movimientos filosóficos que creen en el decrecimiento y en la vuelta a un protoruralismo como la última alternativa de nuestra especie. Algunos piensan que la existencia del Homo Sapiens se verá muy pronto truncada, que nos extinguiremos antes de lo que lo hizo el Neardental, y que no existe ninguna alternativa de futuro para el actual Homo Antropoceno. Yo, que soy más positivo, creo que estas visiones catastrofistas son más fáciles de contar y viralizar, como lo del asteroide que se aproxima a la tierra o la fecha fatal de nuestro calendario, que trabajar en soluciones para los problemas. Todas ellas son titulares fáciles, pero el meollo no está ahí. Visiones optimistas o posibilistas La segunda visión es más optimista o, al menos, posibilista. Quizá resulta complicado encontrar pensadores con los que estemos totalmente de acuerdo. Entre ellos están Michio Kaku, en el límite entre la ciencia divulgativa y la especulación científica. Y, en general, todos los de la Singularity University, creada por Peter Diamandis y Ray Kurzweil, que propugnan una visión económica basada en la abundancia digital. En otra línea está Yuval Noah Harari, que describe un próximo hombre infinito, eterno, alejado de la evolución natural y dominado por el humanismo, no exento, sin embargo, de claroscuros. La tecnología, en la encrucijada ¿Que decidirá entre estos dos caminos de la encrucijada? Creo que la tecnología es el catalizador del próximo cambio. El otro día tuve el placer de asistir a un evento en Espacio Fundación Telefónica, donde escuché al premio Pulitzer Jared Diamond que presentaba su último libro «Crisis», un sobrecogedor estudio de cómo las naciones más poderosas encaran sus momentos más difíciles. Jared habla con la lucidez del que ha visto cambios poderosos y del que es capaz de reflexionar con inteligencia. Con todo mi respeto, sin embargo, discrepo respecto al papel de la tecnología. Él dijo que creía que era neutral ante las nuevas crisis porque los avances servían tanto en uno como en otro sentido y yo lo veo de manera distinta. Me explico: Vivimos más y mejor El otro día hablaba con mi hijo de 12 años de inventos y científicos: Newton, Faraday, Maxwell, Einstein… Le conté que los siglos XIX y XX habían significado mucho en términos de un optimismo tecnológico, fueron años de grandes avances. Entre otros, el estudio del átomo y la revolución de la física, que han permitido finalmente entender un futuro de energía ilimitada, pero también crear una visión de destrucción total. Han pasado dos siglos y hoy la humanidad ha progresado en cualquier aspecto que observemos, no solo en cantidad sino en calidad de vida. ¿Qué inventos marcarán el siglo XXI? Mi hijo me dijo, con cierta admiración, que no creía que en el siglo XXI nadie fuera a inventar algo tan revolucionario como aquello que le había contado antes, nada superior a la electricidad, las telecomunicaciones o la informática… Yo le respondí que quizá este siglo fuese diferente no porque hubiera una gran figura científica (que en el CERN trabajan miles de personas), sino porque acumularía una serie de inventos que girarían en torno a temas más prosaicos pero más relevantes. La llave de la sostenibilidad Por ejemplo, imaginemos a quien pudiera tener la llave de la sostenibilidad. Le dije que habría muchos otros grandes inventos como los relativos a hibridación entre biología y genómica con el mundo digital. O todo lo relacionado con la mente: pensemos en alguien capaz de virtualizar nuestra mente y la memoria, en la denominada inteligencia artificial profunda. Aquél que consiga conectar nuestro pensamiento analógico con lo digital conseguirá dar un paso casi infinito (me apasiona el tema, mi última novela, 2051, trata de todos estos asuntos). Mi hijo se quedó muy sorprendido y meditabundo y, lo mejor, recuperó el optimismo: con estos avances nuestra próxima humanidad tendrá sentido y sobrevivirá. Porque en el análisis de las causas de la crisis de nuestro planeta muchos coincidimos, es en las soluciones donde tendremos que ponernos de acuerdo. Una ventana de cambio de mentalidad Tenemos ante nosotros una ventana de cambio de mentalidad. Greta Thunberg podría ser una de las posibles protagonistas del «neocuento de Navidad» para 2020. Este cuento menciona el advenimiento de una generación, los postmillennial, o como queramos llamarlos, próximos dueños del futuro, mucho más sensibilizados con los retos y que entienden de una participación lúcida en la sociedad y sus procesos de cambio. Ellos escribirán este nuevo cuento y su fantasma de las Navidades futuras. La tecnología como bazuca contundente y necesaria La lucha contrarreloj en esta emergencia climática podría compararse a la voz de Martin Luther King y su lucha por los derechos raciales. Para los chavales que se congregan en torno a estos mensajes la tecnología es una una bazuca contundente y necesaria, una herramienta tan crucial como respirar. Les permite relacionarse o aprender de formas muy diferentes. Ha cambiado la forma de viajar, curar, producir, trabajar y pensar. La tecnología abre puertas integradoras a visiones alternativas. Y no hay marcha atrás. Con estas palabras esperanzadoras me despido. Que sea éste mi deseo de futuro y de prosperidad para esta Navidad. Imagen: Yaroslav Grechuh Cómo ser mas rentables gracias a la experiencia de clienteCuatro estrategias efectivas en la atención al cliente B2B
Cuando Michelangello inventó el Big DataÁlvaro Alegria Meunier 17 diciembre, 2019 Cuentan que cuando Miguel Ángel fue preguntado por su impresionante técnica para esculpir “La Piedad” en una sola talla, su respuesta fue que: “La escultura ya estaba dentro de la piedra. Yo, únicamente, he debido eliminar el mármol que le sobraba”. No puede negarse que, desde una visión simplista, esculpir es quitar material sobrante. Sin embargo, en algo debe influir el artista, pues si a la mayoría de nosotros nos dieran un bloque de mármol, un martillo y un cincel, lo más probable es que no lográramos esculpir nada que tuviera una forma reconocible. Y es que la creatividad de un artista, por encima de su manejo de las herramientas, es el valor añadido que éste aporta a lo que hace y que marca la diferencia entre una piedra y una obra maestra. El arte de descubrir «casos de uso» Lo mismo puede aplicarse, en mi opinión, al proceso de «use case discovery» en el marco del Big Data pues, al igual que le sucedía a Miguel Ángel con su bloque de mármol, los “bloques” de datos están esperando a que alguien los cincele y extraiga de ellos la información que siempre ha estado allí. Así, de nuevo, la creatividad de los profesionales del Big Data es un factor fundamental en el descubrimiento de nuevos casos de uso, pues marca la diferencia entre información meramente almacenada o información que aporta valor de negocio a una empresa. Una revolución tecnológica y económica en marcha Tenemos la inmensa fortuna de poder participar de los albores de una revolución tecnológica y económica; una época en la que casi todo está aún por descubrir, en la que no existe un listado fijo de posibilidades, sino un gigantesco lienzo en blanco. Por ello, es muy importante que las empresas cuenten con los mejores bloques de mármol, los mejores martillos y los más precisos cinceles, pero de poco servirán si no cuentan con verdaderos artistas, que sepan extraer valor de ellos. Y a los artistas hay que dejarlos hacer. Confiar en el resultado final, sin intentar comprender el proceso. No sólo no hay que ponerles límites, sino que se debe fomentar la locura, pues la disrupción verdadera, la que produce cambios, es abrupta, radical y a veces dolorosa; nunca es fruto de un proceso ordenado, limpio y preestablecido. Ojalá este concepto fuera mío, pero no lo es. Ya dijo Warren Buffet que las empresas deben: “Contratar a los mejores y dejarlos hacer lo que saben. De lo contrario, mejor que contraten a los más baratos y les digan lo que tienen que hacer”. Warren Buffet Big data y empresas: retos Pero la gran mayoría de las empresas tradicionales son reacias a esta nueva cultura. Les cuesta asimilar que, a día de hoy, muchos de los avances se consiguen a base de prueba y error, que los procesos están vivos y pueden variar sobre la marcha, que muchas de las cosas se hacen sólo “por probar” y que el talento no viste de traje, o si, o depende del día… Creo sinceramente que el mayor y más importante cambio que debe asumir una empresa a la hora de enfrentarse al Big Data es cultural. Aceptar que nadie sabe lo que viene y que esa incertidumbre no es una amenaza, sino una oportunidad espectacular. Y la manera de aprovechar esa oportunidad será contar con los «Miguel Ángeles» del presente. Aquellas personas que aglutinen conocimientos técnicos y de negocio y habilidades creativas, que le permitan ver y extraer valor donde otros sólo ven piedra. Y de nuevo, esta idea no es mía… En la última conferencia de Strata en Londres, Piotr Niedźwiedź, de la compañía deepsense.io habló del “Awarness Chasm”, la gran sima que existe actualmente entre los responsables de negocio y los analistas. Según el señor Niedźwiedź, muchos de los problemas que encuentran las empresas desde el punto de vista de negocio pueden resolverse hoy en día utilizando técnicas de análisis, pero las empresas no son conscientes de ello y, por otro lado, los analistas desconocen los problemas que necesitan respuesta, por lo que no pueden ayudar, aunque pudieran. Conclusión Por ello, les animo a que encuentren a sus artistas y, si no los encuentran, entrénenlos. Sienten juntos a sus analistas y a sus expertos de negocio, invíteles a crear juntos y deje que manchen, rompan y fracasen, hasta que un día sorprendan al mundo con una obra maestra, aquella que les permita adelantar a todos sus competidores. Porque lo que sus compañías hacen hoy, ya no les aporta valor. Ustedes ya saben hacerlo y sus competidores también. Los que le aportará valor les está esperando dentro de sus bloques de mármol, porque ya lo dijo Aristóteles: “La finalidad del arte es dar cuerpo a la esencia secreta de las cosas, no el copiar su apariencia.”Aristóteles Para mantenerte al día con LUCA visita nuestra página web, y no olvides seguirnos en Twitter, LinkedIn y YouTube. Aura en Alemania: transformación del servicio de atención al cliente y ventasLa investigación de experiencia de usuario en el mundo de las interfaces por voz