Internet y la verdad: un periodo de transición y cambios

Conviene de vez en cuando parar a entender la arquitectura y forma de expresión de esta era digital. Especialmente, para entender bien cómo ha afectado al origen de donde venimos. Me refiero a entender las diferencias entre la imprenta de Gutenberg, que durante 500 años nos ha permitido que la información que uno quería leer se tuviera que editar, imprimir y distribuir. Esto, introducía una pausa y detenimiento en la forma de elaborar información y conocimiento, que hacía que la gente confiara en esas noticias.

Esto me parece especialmente ilustrativo en esta era de las redes sociales en las que la información viaja a la velocidad de la luz. Dado que venimos de donde venimos, la gente en Internet sigue confiando en lo que lee. Y esto es lo que pasa, que ahora estamos en pleno debate sobre lo que circula por Internet: qué es veraz y qué no, qué es un rumor y qué un hecho, etc. Esto, es inherente a la arquitectura abierta con la que nació Internet. Cualquiera podría producir información y conocimiento, pudiendo así introducir ruido en un lector que, ya digo, confiaba siempre en lo que leía.

Y es que no todo es escalable e industrializable. La producción de información y conocimiento verdadera, por ejemplo. Sin embargo sí es escalable e industrializable a la velocidad de la luz la distribución de esa información y conocimiento. Y esta es la reflexión que creo debiéramos hacer en una época en la que los bulos, rumores y falsas noticias, con titulares que invitan a que así sea (que entienden bien cómo funciona Internet), es nuestro día a día.

Aquí la pregunta que uno se hace siempre es el “por qué” de las cosas. ¿Por qué nos creemos algo como cierto simplemente por que lo vemos en nuestros amigos en redes sociales? Danielle Citron, lo explica de la siguiente manera:

“[…] People forward on what others think, even if the information is false, misleading or incomplete, because they think they have learned something valuable.”

Es decir, nos gusta hacer de periodistas. Nos gusta pensar que tenemos alguna información de valor. Y esto, cuando pasaba en el mundo físico (que también pasaba claro, como fenómeno humano que es, no digital), generaba problemas, pero no tantos como ahora. El efecto viral de ahora, multiplica este problema de manera imparable. Así, inventarse un hecho, y que eso se lo crea bastante gente en poco tiempo, no es tan difícil como uno pensaba. Básicamente, porque la distribución de información es muy barata y rápida, a pesar de que la producción de información y conocimiento no es rápida ni barata. Y esta es la frase que creo resume muchos de los problemas que tenemos hoy en día en Internet.

Por eso, los cambios en el algoritmo de Facebook son tan peligrosos. Que no nos expongamos a la heterogeneidad de las noticias de otras fuentes, puede provocar que este efecto de distribuir mentiras falsas sea aún más perjudicial. Ya comentamos esto era un sesgo con el que nuestro cerebro se siente especialmente cómodo. En 2011, Eli Pariser, el co-fundador de Upworthy, creó el término “burbuja de los filtros“. Se refería a cómo las funciones de búsqueda personalizadas (te ofrezco los resultados que más te van a gustar), deja en manos unos algoritmos de caja negra un peligro informativo tan grande.

Así, debiéramos preocuparnos porque las redes sociales reflejen la heterogeneidad informativa que pudiera permitir separar el grano de la paja. Y que la popularidad en la difusión de algo, no sea la métrica que permita modelizar el “interés por algo”. Debiera ser la verdad, la veracidad de una noticia, de una información, la que prevaleciera. Pero es que esa “burbuja de los filtros” de la que habló Pariser, hoy en día no solo no ha mejorado, sino que es que encima ha empeorado.

Miren esto, sobre el #brexit:

Tom Steinberg, un activista de Internet y fundador de mySociety (que proveen herramientas tecnológicas para el cambio y progreso de las sociedades), alertaba de los riesgos sobre que la difusión de información y conocimiento de nuestros días fluyera principalmente en redes sociales que tienen esos algoritmos de ordenación de información de “caja negra”. No saben priorizar la verdad. La última frase es bastante descriptiva: “La mitad de la población no sabe lo que dice la otra mitad“.

Pero es que las redes sociales, con su valor bursátil, viven de esto. De que reciban la información que quieren, que esperan, que les refuerza positivamente sus ideas. De esta manera, entrarán más, y así serán impactados más por publicidad, que aumenta el valor de esas empresas. Por lo tanto, no tienen incentivo alguno a cambiar esta manera de “trasladar la supuesta verdad”.

Y el problema es que las redes sociales, especialmente Facebook, no solo ha adquirido el monopolio de las noticias, también de las campañas políticas, la retransmisión de eventos, historias de personas, promoción del ocio, campañas de marketing, etc. Es decir, es la TV de este Siglo XXI, y por eso, ha ganado tal poder, que debemos empezar a solicitar el escrutinio de esa difusión y producción de la verdad de la que tantas otras veces he hablado.

Si todo esto no fuera así, el cambio del algoritmo de Facebook no sería noticia. Y que Instagram y Twitter empiecen a ordenar por supuesta “relevancia”, tampoco. Pero sí, sí es noticia. Ellos ahora tienen sus líneas editoriales en manos de unos algoritmos de caja negra que deciden, por unas métricas basadas en supuestas verdades, lo que nos interesa. Y esto, bajo mi punto de vista, es muy peligroso. Y debiera hacernos reflexionar.

Necesitamos tener este debate para saber cómo poder hacer frente a las noticias y contenidos que no son ciertos. Ya no hablo solo de responsabilidad, honestidad y ética. Hablo de algo más. El problema es que no sé el qué. Pero lo que no me parece de recibido es que cualquier noticia “fake” (falsa) que quieran imaginar, por escandalosa que sea, siempre tenga algún reflejo en Internet. Hagan la prueba en Google. Internet y la verdad, será un debate que nos acompañe durante mucho tiempo. La veracidad, uno de nuestros mayores retos.

Sobre el triunfo de Trump y el marketing político

Sobre el triunfo de Donald Trump en las pasadas elecciones americanas se ha escrito mucho. Yo mismo escribí una breve reseña para hablar sobre los algoritmos que habían anticipado que esto podría ocurrir. Obviamente, no vengo hoy a hacer un análisis político del triunfo. Vengo a hablar de la estrategia de marketing político que puso en marcha, y que, a posteriori, resulta fácil intuir le ha salido bastante bien. Empecemos.

Nadie confiaba en la victoria de Trump. Hillary Clinton estuvo por delante en intención de voto. Acuérdense de la época de los insultos, desprecio humano, faltas de respeto continuadas, etc., de Donald Trump. Sin embargo, sí que siempre hubo voces que alertaban del error de la estrategia de Clinton. Eso de no priorizar en grupos demográficos clave, le podría salir caro. Colectivos como los jóvenes, negros a hispanos, en los que Trump, sí estaba fijando sus mensajes.

Es verdad que muchos votantes querían cambio. Esto de rechazar lo malo conocido y decantarse por lo malo por conocer parece que se ha cumplido. Esta primera gráfica que adjunto a continuación viene un poco a refrendar todo esto. Un votante que quería cambio, quería asumir riesgos, y que además, no entraba de lleno en la estrategia de Clinton. Parece que el mix estaba servido. Algunas microsegmentaciones, sub-colectivos, parece que eran más atractivos para poder trazar la estrategia de Trump. Es la segunda gráfica que adjunto a continuación.

Soluciones rápidas, aunque arriesgadas: el votante de Trump (Fuente: Pew Research Center)
Soluciones rápidas, aunque arriesgadas: el votante de Trump (Fuente: Pew Research Center)
Margen por el que se decidió cada grupo desde 1976 (Fuente: Eduardo Suárez)
Margen por el que se decidió cada grupo desde 1976 (Fuente: Eduardo Suárez)

Un electorado más joven, mejor educado y con menor porcentaje blanco que en elecciones anteriores, se entrega a Donald Trump. Algo debe esconsder estas elecciones para que esto haya podido ocurrir. Esto es lo que han venido a analizar algunas casas de análisis una vez celebradas las elecciones, que siempre es más fácil obtener conclusiones. Varios parecen haber sido los motivos de este éxito que, no me negarán, ustedes tampoco se esperaban: el foco en los temas clave (Right Message), saber dónde y cómo decir las cosas (Right Channel), saber dónde estaban los problemas del colectivo pro-demócrata (Right Person) y saber cuándo decir las cosas (Right Moment).

Como ven, entre paréntesis he ido añadiendo diferentes elementos que, de manera conjunta, conforman un proyecto de marketing político en toda regla: Right Message + Right Channel + Right Person + Right Moment = Marketing político eficiente. Es decir, saber cuándo y dónde decir qué, para optimizar al máximo la inversión, y  conseguir un retorno sobre dicha inversión más alta que la del rival. Veamos ahora de manera un poco más desarrollada cada uno de estos elementos.

En cuanto a Right Message. Trump tocó pocos temas. Bastante menos que Hillary Clinton. Pero es que tocó los temas más claves para su electorado. Es decir, en aquellos temas que importan. Esto, hoy en día, en la era de los datos masivos o Big Data, ya no es una excusa para cualquier estrategia de marketing político. Se puede llegar a saber qué es lo que más importa, a nivel segmentado geográfico. Tres son los temas sobre los que se destacó Donald Trump: aspectos económicos (además, para un empresario como él, pese a que tiene menos riqueza hoy en día que la que heredó de su padre -tan buen empresario parece que no es entonces-), la seguridad de los ciudadanos (en una era en la que el terrorismo está empezando a azotar mucho en occidente) y la reforma sanitaria de Obama (donde su electorado se muestra especialmente en contra).

Por otro lado, Right Channel. La gráfica que adjunto a continuación muestra cómo y cuánto el republicano confía en los medios de comunicación tradicionales. Que Trump los haya atacado hasta la saciedad, no hace más que denotar que desde una óptica eminentemente utilitarista, parece bastante inteligente haber focalizado esfuerzos ahí.

Confianza en los medios de comunicación tradicionales (Fuente: http://mehlmancastagnetti.com/wp-content/uploads/2016-Mehlman-Election-Analysis.pdf)
Confianza en los medios de comunicación tradicionales (Fuente: http://mehlmancastagnetti.com/wp-content/uploads/2016-Mehlman-Election-Analysis.pdf)

En siguiente lugar, Right Person. La “gran coalición” demócrata que creó Obama, parece que con Clinton se ha roto. El apoyo que ha conseguido Clinton’16 es bastante menor que el de Obama’12 en varios de los colectivos clave: hispanos (-8%), mujeres solteras (-7%), asiáticos y americanos -no EEUU- (-11%), millenials (-5%) y afroamericanos (-7%). Esto Trump lo supo a tiempo, y comenzó a dirigir esfuerzos también a estas partes de las otrora votantes demócratas. Y es que uno, no solo debe conocer sus fortalezas, sino también las debilidades del rival. De nuevo, de manera absolutamente utilitarista, brillante movimiento el de Trump.

Por último, Right Moment. Varios fueron los momentos débiles que tuvo Clinton en la campaña: la investigación del FBI, las donaciones a la fundación Clinton, el caso de los emails de Clinton, el tema de Benghazi, etc. Hasta un 61% llegó a opinar que Hillary no era una candidata honesta y en la que se pudiera confiar. Fueron momentos en los que Trump atacaba. Momentos delicados del rival, en el que si tú construyes unos buenos mensajes a través de los canales adecuados y a los colectivos más propensos a cambiar su voto, puedes ganar mucho terreno. Que fue lo que Trump hizo con bastante practicidad.

Como ven, ganar elecciones no es sencillo. Y menos en un país con tanta tecnología y análisis como es EEUU. ¿Podemos aprender mucho por estas latitudes? Desde luego. Obviamente no de Trump, pero sí de alguna de las herramientas de análisis empleadas por el futuro presidente de los Estados Unidos.

Amazon patenta un modelo de “almacén que vuela”: con los drones, todo está por hacer

Estas Navidades, me han regalado un dron. Además, un modelo que llevaba tiempo queriendo tener. Me interesa, como siempre, porque a los que nos dedicamos a esto de la tecnología, nos gusta “conocer lo último”, especialmente, por entender sus implicaciones a nivel de procesos, modelos de negocio y productos/servicios. Sobre los drones y lo que pueden llegar a introducir he hablado ya en alguna ocasión anterior, así que me ahorro la introducción.

Quería tener un dron que generara muchos datos. No solo con la cámara, sino también de geolocalización y otros metadatos. Con esto, buscaba entender qué oportunidades de eficiencia y optimización podrían traer a las cadenas de valor de las organizaciones.

En este sentido, para nosotros, ver lo que hacen las empresas de referencia es fundamental. Y, Amazon lo ha vuelto a hacer. Casi sin darme tiempo a empezar a entender el dron, leo que hace un par de días ha solicitado una patente que ha bautizado como “airborne fulfillment centers“, y que podemos ver en la siguiente imagen representada:

El
El “almacén que vuela” de Amazon (Fuente: techcrunch.com/2016/12/28/amazon-patents-show-flying-warehouses-that-send-delivery-drones-to-your-door/?ncid=rss)

Sí, lo que estáis viendo es un almacén en un zeppelin. No es que estemos volviendo a comienzos del Siglo XX. Sino que Amazon simula un objeto volador que pudiera permitirle distribuir más rápidamente lo que cualquiera de sus clientes pudiera comprar. Entiéndase el concepto “zeppelin” como el objeto volador más flexible que les permita prescindir de aviones comerciales que hace la flexibilidad de nuevo un reto. Por lo tanto, entiendo, que Amazon estará pensando en dotar de unas capacidades de “transporte de almacenes” no necesariamente en forma de aviones, sino en algo que les permita llegar a las grandes ciudades de manera más cercana.

Y esto lo puede hacer por dos vectores tecnológicos que como sabéis sigo mucho: el Big Data y los drones. Por un lado, dado que tiene una base de datos de patrones de compra realmente grande, nadie mejor que Amazon para tratar de adelantarse a cuándo y dónde se va a comprar qué. Es decir, para hacer ejercicios de predicciones de demanda realmente eficientes.

Una vez que tengo esos modelos construidos, dado que mis “almacenes” son móviles (el zeppelin), puedo desplazarlos a cualquier lugar. Dentro, podría contener un ejército de drones, incluso con capacidad de controlar por temperatura ambiente lo que contengan (entiendo que estarán pensando en productos frescos y otros productos de alimentación), de tal manera que pueden almacenar y distribuir a una velocidad récord sin dañar la calidad del producto.

Imagínense un partido del Athletic, algo muy local para los de Bilbao. Amazon podría desplazar su almacén móvil zeppelin a cualquiera de los montes de alrededor de Bilbao. Aquí las previas de los partidos suelen requerir la dotación de muchos productos de alimentación y bebida. Para cualquier grupo de amigos, pedir que venga un dron de Amazon a distribuirles prácticamente en tiempo real, sería una cuestión de minutos.

¿Ciencia ficción? No me lo parece. Amazon ya lleva mucho tiempo haciendo innovaciones en esta línea. Nada de lo que no haya hablado antes. Quizás el mayor reto que se vaya a encontrar Amazon es una cosa que cada vez se escucha y lee más en foros especializados en la materia. Esta complejidad de sistemas y objetos que pudiéramos ver a futuro por el aire, introducirá un espacio aéreo nuevo que hay que controlar. He puesto el ejemplo de Bilbao, pero piensen ustedes en la ciudad desde donde están leyendo este contenido.

No solo se trata de que el cielo está saturado. Sino también de hacer el sistema de Amazon compatible con las condiciones atmosféricas (¿qué pasa cuando lleva? ¿qué pasa con la velocidad del viento?) y con la diferente tipología de transporte que podamos ver por el aire en el futuro. Aquí nuestros representantes políticos, esperemos estén bien atentos a lo que va sucediendo.

Independientemnete de las reflexiones que aquí podamos hacer, lo que parece claro es que Amazon está adelantándose a todos. Que está yendo más rápido que el resto. Y que eso le va a dar muchos réditos a buen seguro para que el mundo del comercio electrónico, y su integración con canales físicos (acordémonos de su primera tienda física inteligente), sea liderado por Amazon. Por lo tanto, la reflexión que el mundo del retail debe hacer es que tenemos que hacer algo. Que el mundo digital va muy rápido, y sus tecnologías también. Y que no nos podemos quedar atrás. Y que esto de las estrategias omnicanal no es solo ya una idea. Sino también, realidades que se van conformando.

Por eso decía en el título eso de que “con los drones, todo está por hacer“. Esto mismo, lo podemos generalizar a que con la tecnología, todo está por hacer.

La conquista tecnológica del mundo empresarial: un crecimiento imparable

Hace unos días, me invitaron desde Innobasque (agencia vasca de la innovación), Estrategia Empresarial (revista especializada) y Gobierno Vasco, a hacer un breve recorrido por lo que está suponiendo el dato como eje transformador de las economías desde el año 2006 al 2016. Se cumplía 10 años de la publicación de la guía de la innovación, así que nada mejor que hacer ese recorrido con una de las palancas de cambio de las que más se habla en estos momentos.

Sin embargo, abrí la breve conferencia con esta imagen que os adjunto a continuación. Luego, en el cocktail, y pese a que realmente fui a hablar de datos, fue el tema que más me comentaron.

Un nuevo mundo en las empresas: las tecnológicas pisan fuerte (Fuente: The Economist)
Un nuevo mundo en las empresas: las tecnológicas pisan fuerte (Fuente: The Economist)

No es la primera vez que hablo de cómo las grandes empresas del mundo ahora mismo son tecnológicas. Lo hice también el pasado mes de febrero. Es un tema que me fascina, ver cómo el mundo tecnológico genera cada vez más valor, de manera imparable, y muchos todavía están reflexionando si realmente va a transformar las economías o no.

No es la primera vez en la historia que ocurren estas cosas. A comienzos del Siglo XX, también aparecieron unas empresas industriales con un paradigma nuevo (la electricidad), que conquistaron el valor del mundo. Ahora hablamos de tecnologías digitales, que sobre infraestructuras como Internet, los datos, la conectividad y la movilidad, no paran de transformar cadenas de valor. Algunas de estas empresas son nuevas (Alphabet, Facebook o Amazon), pero otras se transforman -de ahí su valor y resiliencia- con cada nuevo paradigma tecnológico (Apple, Microsoft, etc.). Sin embargo, todas entienden la capacidad transformadora que tienen estas tecnologías digitales.

¿Cuánto valor están generando? Me gusta responder a esta pregunta aparentemente tan abstracta a través de indicadores. Concretamente, a través de la cantidad de dinero líquido en caja que amontonan. En EEUU, estas empresas tecnológicas, tienen el 10% del PIB americano (casi nada). Pero es que en Japón, tienen un 47% del PIB (impresionante). Según McKinsey, un 10% de estas empresas que cotizan en bolsa en el mundo, generan el 80% de los beneficios de todo el mundo. No es difícil deducir que muchas de ellas son tecnológicas.

Sin embargo, todas estas cifras, son, obviamente, a escala mundial. Pero, Europa, nosotros, debemos preocuparnos. Según PwC, de las 100 empresas más grandes del mundo, en 2009 había 19 (menos ya del 20% del que nunca jamás en la historia había bajado). Hoy, en el 2016 que estamos cerca de cerrar, son ya solo 17. Y cayendo en valoración bursátil. No es difícil deducir que Europa, con sus enormes problemas (económicos, sociales, culturales, políticos, etc.), está quedándose atrás.

Tampoco es difícil imaginar que esta tendencia de crecimiento de la empresa tecnológica digital no dejará de crecer. Básicamente, por una cuestión de naturaleza y arquitectura. Las tecnologías digitales, por su constitución, tienden a crear efectos de red y facilitar enormemente el crecimiento global y la exportación. Por lo tanto, no tengo muchos indicios para pensar que esto acaba de empezar.

Por otro lado, cabe también reflexionar sobre lo que está suponiendo esta transformación y orientación a la economía digital a efectos de estructuras organizativas. Algunas de estas grandes empresas (quizás Exxon y Johnson&Johnson como grandes ejemplos), todavía atesoran grandes activos en sus balances. Es decir, tienen grandes infraestructuras, un volumen de empleados realmente grande para su tamaño, etc. Pero esto con las tecnologías digitales no pasa. Como señala este artículo de The Economist, y como ejemplo ilustrativo, en 1990 los tres fabricantes de vehículos de Detroit (General Motors, Ford y Chrysler) facturaban conjuntamente 250.000 millones de dólares, capitalizaban en bolsa con 36.000 millones de dólares y tenían 1.200.000 empleados.

¿Saben qué ocurre ahora? Las empresas empresas más grandes de Silicon Valley (las que se consideran el paradigma del valor digital generado: Apple, Alphabet -Google- y Facebook), facturan una cifra parecida (250.000 millones de dólares), pero valen en bolsa más de 1.000.000 millones de dólares, solo empleando a 137.000 personas. Sobre esto último, también hemos escrito mucho últimamente, así que entiendo que poco más que añadir.

¿Por dónde creemos que podrá ir el devenir de esta economía digital tan transformada? Entiendo que veremos transformarse muchas industrias. Muchos sectores. Algunos de esos que piensan que esto del digital no va con ellos y ellas. Pero, como hemos visto a lo largo de las cifras expuestas, es peligroso tener esa actitud. La historia ha dejado numerosos casos donde esa lógica de “a mí no me va a afectar”, ha llevado a la quiebra a negocios históricos.

Una última gráfica para concluir. La valoración en bolsa de los retailers “físicos”. Es decir, puntos de distribución minorista con tiendas en EEUU. Todos han caído. Salvo Walmart (que ha hecho muchos pinitos en esto del digital), y salvo Amazon. Que, ahora mismo, no es el “mayor centro comercial del mundo“, sino que además, es la sexta empresa de mayor valor bursátil del mundo. Lo que tiene hacerte grande, optimizar procesos, y ofrecerlos como servicios para terceros. Eso sí es brillante.

Capitalización bursatil de las principales empresas del retail (Fuente: Yahoo Finance)
Capitalización bursatil de las principales empresas del retail (Fuente: Yahoo Finance)

 

Otras perspectivas a los resultados PISA: educación, gasto y democracia

Es cierto que la educación es algo más que unos tests. Pero de alguna manera, tenemos que medir, para saber cómo nos está yendo nuestra evolución como sociedad, en un aspecto tan crítico como es la educación. Estos días, hemos podido leer muchas cosas sobre los resultados PISA. Se ha escrito tanto sobre todo ello, que la verdad poco o nada tengo que aportar. De hecho, no hay cambios significativos para España, salvo, la preocupante caída que hemos tenido en Euskadi. También hemos observado cómo la probabilidad de repetir curso aumenta en función del estatus socio-económico; un niño pobre tiene cinco veces más probabilidades de repetir que un niño rico. No todo son malas noticias; también hemos sabido que en la integración de estudiantes inmigrantes somos realmente buenos.

Resultados PISA por competnecia en Ciencia, Lectura y Matemáticas. Diferencias entre 2012 y 2015. (Fuente: El País)
Resultados PISA por competnecia en Ciencia, Lectura y Matemáticas. Diferencias entre 2012 y 2015. (Fuente: El País)

Dicho todo esto, y como siempre, acabé investigando otro tipo de cuestiones que son igualmente importantes para hacer una evaluación de la educación en este Siglo XXI. La primera tiene relación entre el “cuánto”. La segunda se refiere a la importancia de la educación.

Empecemos por considerar algunas cuestiones que salen reflejadas en este artículo de The Economist. PISA, como el informe más influyente sobre los resultados educativos comparables en el mundo, pese a sus muchos fallos, lo podemos considerar como la referencia para cualquier aspecto que queramos analizar. Y, uno de ellos, es el gasto por estudiante. ¿Cuánto me tengo que gastar para mejorar mi educación?

Éste es un tema muy recurrente en España. Que si hay que gastar más, que si nunca es suficiente, etc. Es cierto que en los países pobres, a mayor inversión, mejores resultados. Pero eso mismo no se aprecia en los países desarrollados. Esta gráfica que adjunto a continuación, creo que habla por sí sola:

Gasto por estudiante y resultados PISA (Fuente: The Economist)
Gasto por estudiante y resultados PISA (Fuente: The Economist)

En los países desarrollados de la OCDE, ya veis que se vislumbra una recta prácticamente plana: es decir, que no por invertir más, se obtienen mejores resultados. Y esto, es algo que provoca que un estudiante de Polonia o Dinamarca, por ejemplo, saque los mismos resultados, pese a que éste último se gasta un 50% más de recursos que el primero. Es decir, que no por más gastar, se obtienen mejores resultados a partir de un determinado punto.

Podemos entender pensar que no va tanto del “cuánto” sino del “en qué”. La calidad del profesorado, el tamaño de los grupos (menos es más), las políticas de repetición de cursos (ay, España) o las políticas de integración de grupos de diferentes estatus socio-económicos, etc., son factores que sí parecen afectar mucho cuando un país llega a un determinado nivel de gasto. La siguiente gráfica, parece demoledora y habla por sí sola: menos repetición y absentismo, y más ciencia.

Cómo destacar en PISA (Fuente: The Economist)
Cómo destacar en PISA (Fuente: The Economist)

Por otro lado, me preguntaba estos días también qué aportaba a una sociedad unos mejores resultados de educación. Quizás pueda parecer una pregunta extremadamente sencilla, pues entiendo que nadie se opondrá a que una sociedad esté bien educada. Al fin y al cabo, las externalidades son realmente positiva. Salvo, claro, cuando quieres mantener un ferreo poder sin que la gente se entere de mucho.

Llegué así a la gráfica que les presento a continuación: la correlación entre la educación y la democracia.

Correlación entre democracia y educación (Fuente: Our World in Data)
Correlación entre democracia y educación (Fuente: Our World in Data)

No es difícil de interpretar. La educación aporta a una sociedad sostenibilidad en las instituciones políticas democráticas, tanto porque aporta a cada un deseo de ser un agente activo político (participar en elecciones, interesarse por los temas clave, incluso llegar a ser candidato, etc.), así como por la promoción del sentimiento de servicio público que tiene.

Como se puede apreciar en la gráfica, en esos países en los que desde los años 1970 han visto un incremento importante a nivel educativo, también lo han visto a efectos de su grado de democracia. Es decir, sistemas políticos abiertos, donde no hay límites a la participación efectiva y plena del ciudadano en el terreno político. Obviamente, estos resultados siempre se han de interpretar desde la cautela; la correlación no implica causalidad. No porque ahora nos pongamos a educar a toda la población de los regímenes más cerrados vamos a conseguir llevar la democracia allí.

¿Cómo no preocuparse por algo socialmente tan sensible como es la educación? Los resultados PISA nos alumbran muchas pistas y campos donde podemos mejorar. Y los resultados democráticos, nos permiten ver su importancia en la “foto global” de una democracia. Lo importante, al fin y al cabo, es que nadie ponga en duda la importancia de educarnos. Y sobre todo, de buscar continuamente esos espacios de mejora y habilitarlos. Sigamos mejorando en ello, con o sin más resultados PISA.

Automatización del trabajo y digitalización: ¿hacia un nuevo modelo de sociedad?

Los que seguís este blog desde tiempo, bien sabéis que he escrito en innumerables ocasiones sobre el tema que hoy nos ocupa. Con titulares bastante ilustrativos de esta nueva “era”: “¿Está mi profesión en peligro con “los robots”?” y “Las competencias en la sociedad digital“. Ya introducía la idea de la polarización del mercado de trabajo, e incluso en esta conferencia que di en Marzo del 2014, hablaba sobre la prevalencia de los trabajos no rutinarios frente a los rutinarios (que se pueden automatizar).

El pasado Agosto, introduje una nueva conversación, con el título “Nuevas evidencias sobre la (supuesta) destrucción del trabajo de los robots“. Era una lectura más en “neto” que en “bruto”. Obviamente, una conversación necesaria, pero no suficiente. Que vaya a generar más trabajo, cualificado, no quiere decir que ya podamos estar tranquilos. Muchos empleos de baja cualificación se verán afectados por esta nueva ola tecnológica. Y el acompañamiento de los mismos, durante estos años, me parece fundamental.

Y ahí, creo que tiene que estar el estado. Y es que el progreso tecnológico es lo que siempre ha producido. Cambios sociales. Sin embargo, lo que ocurre en esta automatización del trabajo derivado de la introducción de los robots, acompañado de la transformación digital (lo que algunos hemos “simplificado” como Industria 4.o), me parece a mí que es algo que nunca habíamos visto anteriormente. No tanto en el fondo, sino en la forma. Destruye a gran velocidad. Más de lo que somos capaces de seguir, incluso a nivel educativo. Y este es justo el problema.

La carrera entre la educación y la tecnología (Fuente: https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51SIl%2BL2AZL._SY344_BO1,204,203,200_.jpg)
La carrera entre la educación y la tecnología (Fuente: https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51SIl%2BL2AZL._SY344_BO1,204,203,200_.jpg)

Por eso mismo, hoy quería hablar de lo que considero deberás ser un nuevo modelo de sociedad. Un modelo en el que no solo el concepto de “trabajo” quizás deba ser redefinido (ya hablé de ello) sino incluso el propio concepto del estado del bienestar en España. Y justo aquí está uno de nuestros retos; España, tiene su propio modelo, por lo que la solución a nuestro problema, deberá trabajarse internamente. Pensemos en el mismo, en dos de sus ejes críticos: las pensiones y el desempleo.

En cuanto a las pensiones, quizás, el mayor reto que tenga esta legislatura que acaba de arrancar. No voy a entrar en lo de siempre. Sí, el dinero se va acabando. Por lo tanto, hay que buscar nuevas vías de entrada de dinero en la caja. Su naturaleza jurídica (contribución y no asistencia), entiendo, deberá cambiar. Porque el “modelo de contribución”, ese pacto intergeneracional por el que los activos financiamos a los no activos, por matemáticas, no sale.

En esta clave de pirámide poblacional y sus matemáticas, entra de lleno esta automatización del trabajo. Se supone, que este problema será todavía peor si de repente empiezan a desaparecer contribuyentes en activo. Pero sin embargo, asistimos -de momento un tanto atónitos- a una era de la automatización del trabajo donde estamos generando más valor que nunca. Un valor, que quizás, por primera vez en la historia, está más generado por robots, que por humanos. ¿Quizás sea el momento de considerar que los robots coticen a la Seguridad Social? Lo digo en serio.

He cogido el “Real Decreto 2064/1995, de 22 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento general sobre cotización y liquidación de otros derechos de la Seguridad Social“, que en su artículo 23.1 dice:

La base de cotización para todas las contingencias y situaciones amparadas por la acción protectora del Régimen General de la Seguridad Social, así como por los conceptos de recaudación conjunta con las cuotas de dicho régimen, estará constituida por la remuneración total, cualquiera que sea su forma o denominación, que, con carácter mensual, tenga derecho a percibir el trabajador o la que efectivamente perciba de ser ésta superior, por razón del trabajo que realice por cuenta ajena.

Claro, habla de un trabajador, así, en general. ¿Pero si el trabajador es un conjunto de circuitos integrados con bits que o bien le enseñan a aprender (Aprendizaje Cognitivo o Deep Learning) o a ejecutar órdenes (algoritmos más tradicionales). Quizás este dinero aportado por el valor generado por la robotización, lo podríamos dedicar a la formación y reconversión de esos perfiles de baja cualificación que deban pasar a ocupar esos puestos que se generan en las escalas medio-altas de cualificación. A mí, personalmente, me parece justo. La Seguridad Social, repito, creo que debiera reconsiderar sus definiciones y concepciones. Y cuanto antes lo haga, más viable y sostenible el sistema. Estimada ministra, Fatima, si puedo ayudarla en algo, aquí estoy.

Trabajadores en riesgo de ser sustituidos por robots (Fuente: http://fotografias.lasexta.com//clipping/cmsimages02//2016/10/17/E4D6417E-85F4-4E9A-BC2A-B656B9C57B7C/58.jpg)
Trabajadores en riesgo de ser sustituidos por robots (Fuente: http://fotografias.lasexta.com//clipping/cmsimages02//2016/10/17/E4D6417E-85F4-4E9A-BC2A-B656B9C57B7C/58.jpg)

En segundo y último lugar, está el asunto del desempleo. Se está escribiendo mucho últimamente sobre la propuesta de una renta incondicional que venga a suplir los problemas de algunos perfiles para encontrar trabajo en esta sociedad tecnificada. Otros dan la bienvenida a una sociedad en la que los robots trabajan para nosotros, y así podemos dedicar más tiempo a la familia, al ocio, tareas domésticas, etc. De nuevo, con la misma lógica: el valor que ellos generan, permite contribuir al bienestar global. Sin embargo, en este caso, no tengo todavía una opinión sólida.

Creo que el sistema podría traer los asuntos de siempre respecto a cómo hacer un esquema justo en el que nadie tenga la sensación de trabajar y ganar lo mismo que uno que no lo hace. Esas matemáticas me resultan más complicadas. El trabajo, además, en su justa medida, realiza al ser humano. También esto me genera dudas. Sin embargo, que la reflexión hay que afrontarla, me parece indudable.

Como ven, este debate sobre la automatización del trabajo, es más un tema de consideración social, incluso me atravería a decir política, que tecnológica. Nosotros, los tecnólogos, nos encargaremos de proveer soluciones que generen valor, pero esa redistribución del valor, de la renta generada, es una cuestión del estado del bienestar. De ese nuevo modelo de sociedad. En un estado social y democrático como España, entiendo, una preocupación del gobierno. Y, en su conjunto, de todo el parlamento, como representante de las preocupaciones de los ciudadanos.

Y ahora, Amazon Go: un nuevo concepto de tienda

No sé si han tenido ocasión de leer en las últimas horas alguna noticia que hable sobre Amazon Go. Quizás sí, pues ha tenido bastante eco. Me sorprendió la noticia publicada en medios americanos justo antes de empezar una conferencia sobre el uso de los drones, botones Amazon Dash y el Big Data para la transformación digital del retail. Ni calculado. 30 minutos antes de arrancar la conferencia, tuve que introducir nuevos contenidos, por lo que sale en este vídeo:

En el vídeo lo enfatizan bastante: “No lines, no registers, no self-checkout machines“. Su propuesta de valor parece clara: aumentar nuestra experiencia como consumidores haciendo que tengamos que esperar menos en colas y los enfados derivados de las esperas y demás. Nada muy diferente a lo que he comentado en anteriores ocasiones para hablar de Zume Pizza o Maple. Como digo en numerosas ocasiones en mis conferencias, desde que en la carrera un profesor me dijo que me iba a pasar 6 años de mi vida en colas, me obsesioné. Más allá de la cifra exacta (que intuyo, además, habrá variado), lo que me quedé es con el mensaje. La importancia de reducir colas y esperas a usuarios que, como yo, aprecian y valoran mucho su tiempo.

Esto en la era digital es más fácil que nunca. Amazon Go, una tienda-concepto que ha abierto la gran empresa logística en su casa de Seattle, no hace más que ser el enésimo ejemplo en esta misma línea. Ofrecer al comprador una facilidad sin precedentes. Los Amazon Dash, parecen ya hasta molestos y lentos. ¿Por qué me parece interesante este nuevo vídeo en el enésimo caso de “no hagas colas y cuida tu tiempo“? Primero, por quién lo hace (Amazon). Segundo, por las tecnologías clave sobre las que lo construye (visión artificial, sensores, móvil, Machine y Deep Learning). Y, tercero, por el efecto que podría traer en la transformación del retail.

En primer lugar, que lo introduzca Amazon. Una máquina logística que sigue buscando cómo optimizar procesos críticos (y costosos) a los retailers. Su reciente acuerdo con Día para introducir su supermercado Amazon Fresh en España nos anticipa una era en la que los retailers tradicionales deberán asociarse a Amazon. En este caso, con Amazon Go, un concepto que les aportará eficiencia de costes y mayor “capacidad de atención a clientes a la hora” (throughput). En una era en la que los costes de personas (por desgracia) es un limitante para muchos negocios, que se pueda atender a un mayor número de clientes a la hora y con menor coste gracias a la robótica, creo que no escapará a nadie será un proceso duro, pero que llegará. Creo que la Seguridad Social debería estar reflexionando sobre ello.

En segundo lugar, las tecnologías que emplea. La recién bautizada como “ Just Walk Out“, es una tecnología basada en la visión artificial (para reconocer el producto que ha seleccionado el consumidor), sensores (para detectar la presencia de un consumidor), movilidad (que actúa como caja registradora “en tiempo real” y como cartera para el pago) y los algoritmos de aprendizaje autónomo y cognitivo (deep learning) para ir aprendiendo sobre la marcha y así poder mejorar el sistema a futuro (e incluso, claro, recolectar los datos para activar cualquier estrategia de Big Data de las que hemos hablado en reiteradas ocasiones). De hecho, es una de las primeras reflexiones que he hecho: ahora sí que sabrán a ciencia cierta por dónde nos desplazamos en un supermercado. De ahí, a ofertas personalizadas en todo momento, hay un paso muy pequeño con las posibilidades que trae el Big Data.

Just Walk Out (fuente: Amazon)
Just Walk Out (fuente: Amazon)

Y en tercer y último lugar, el impacto sobre el retail. Un nuevo concepto de “tienda” o de venta, como decía. Vas a la tienda, vas cogiendo los productos que quieres y te vas. Lo pagas, claro, pero sin tener que sacar la cartera, porque todo queda registrado en tu móvil. Las tecnologías que explicábamos en el punto anterior, obviamente, juegan un papel fundamental. Una comodidad sin precedente. Amazon entrando en el mundo de la tienda física. El online, acaba en lo físico, un camino que siempre he creído más fácil que el contrario.

De momento este nuevo concepto de tienda solo está disponible para empleados. En 2017 se espera que abra. ¿Llegará algún día a España? Pues no sé si será Amazon Go o alguien sacará una enseña antes. Pero vamos, que este tipo de cuestiones llegarán, intuyo que sí. Son ya muchos casos los que se apalancan sobre la tecnología para aportarnos mejoras de nuestra calidad de vida y reduccines de tiempos improductivos.

¿El problema que veo? El de siempre, el eterno debate de la destrucción de trabajo. Si bien ya he escrito que hay nuevas evidencias que van en otra línea, que estamos hablando de puestos de trabajo de baja cualificación (cajeros/as, reponedores, etc.) y con alta susceptibilidad a ser automatizados. Por lo tanto, quizás, los más vulnerables a la automatización de procesos. Y por lo tanto, sobre los que más deberíamos estar pensando qué hacer. Los robots no cotizan a la seguridad social. Pero sí que aportan bienestar a la sociedad. Hora de introducir nuevos elementos en el debate sobre cuestiones como la renta mínima.

Como ven, Amazon Go, un nuevo concepto de tienda, que introduce viejas reflexiones. Seguiremos estudiando cómo la tecnología aporta productividad, pero también elementos sociales que no debemos olvidar.

Los políticos son de palabra (según los datos)

Una de las grandes preguntas que me he hecho en multitud de ocasiones versa sobre el grado de cumplimiento de las promesas electorales de nuestros representantes políticos. Sí, en serio, siempre he tenido dudas de si tan cierto es el manta propular de “que no cumplen nada de lo que dicen“. Por otro lado, acabo de ver en televisión, que mañana, 4 de Diciembre de 2016, el programa de la Sexta “El Objetivo”, lleva como título “¿Por qué mentimos los seres humanos? ¿Mienten más los políticos que el resto?“. Aquí tienen ustedes los detalles.

Desconozco el contenido del programa de mañana. Pero, dado que es un tema que me gusta, y que mañana será conversación, he creído buen momento para publicar algo en este línea. Además, he estado investigando sobre el tema últimamente para una charla que tengo que dar de marketing político y gestión política basada en evidencias.

Empiezo con este paper de Joaquín Artés, de la Universidad Complutense de Madrid. Señalo lo que más me ha llamado la atención:

Los partidos políticos en España cumplen sus promesas (Fuente: Do Spanish politicians keep their promises?)
Los partidos políticos en España cumplen sus promesas (Fuente: Do Spanish politicians keep their promises?)

Sé que voy contracorriente. No es normal destacar esto. Pero es que así son los datos de caprichosos. Como bien señala el experto en la materia Joaquín Artés (yo no lo soy), en los ciclos electorales que hay en España de 1989 a 2004 (por lo tanto, un periodo bastante prolongado), las promesas electorales son satisfechas por los partidos políticos. De media, han puesto en práctica -en diferentes grados, claro- un 70% de sus promesas electorales. Tanto PSOE y PP cumplen sus promesas tanto con mayoría absoluta como cuando lo hacen en minoría (buscando los apoyos necesarios para cumplir sus mandatos electorales).

Sé que alguno me dirá que un 70% no es suficiente. Que quiere el 100%. Ya, pero es que a veces no todas las decisiones están en nuestras manos. Y las promesas, en política, no siempre alcanzables. Los ciclos económicos no son siempre previsibles, las instituciones cambian, jugamos en un mundo cada vez más interconectado donde lo que pasa en la otra punta del mundo puede afectarnos, etc. Por lo tanto, atribuir toda la responsabilidad a su falta a la verdad, no creo que sea del todo justo.

Y diréis, pues que no hagan las promesas. Ya, pero es que una promesa también forma parte de la “voluntad” de una persona. En este caso, de un partido político también. Y a mí saber la voluntad de los partidos por hacer las cosas, también me sirven. Porque soy consciente, como decía en el párrafo anterior, de la dificultad que entraña la gestión política de este mundo global, competitivo y conectado.

Qué es una "promesa" para la RAE (Fuente: rae.es)
Qué es una “promesa” para la RAE (Fuente: rae.es)

Quizás el mantra popular se alimente siempre mucho por los “grandes titulares”. Porque, claro, es cierto, algunas cosas no alcanzan. Y suelen ser aquellas que “más ruido generan” (quizás también tenga mucha relación con que son las más complicadas y las que dependen de muchos más factores). Y, por otro lado, seguramente también sea cuestión de un hartazgo generalizado con muchas de las cuestiones que la sociedad está demandando, y que los políticos no están alcanzando. Por lo tanto, en segundo lugar, creo que además se produce también un fenómeno de “no representación de las principales inquietudes“.

Este porcentaje de cumplimiento de promesas parece que también cruza el charco. Me he topado por el siempre interesante fivethirtyeight, con este artículo y con la siguiente gráfica:

Presidentes americanos cumpliendo sus promesas (Fuente: FiveThirtyEight)
Presidentes americanos cumpliendo sus promesas (Fuente: FiveThirtyEight)

Según Rasmussen, solo un 4% del electorado cree que los políticos cumplen sus promesas. Un 83% cree que no las cumplen. Esta impresión generalizada, ya ven que choca bastante con los datos disponibles y las investigaciones realizadas. La gráfica sobre estas líneas es una media extraída de diferentes estudios empíricos, por lo que podemos considerarla como bastante relevante. Pero esta media alrededor del 70%, como decíamos antes, no solo se exhibe en EEUU, sino también en otros países. Reino Unido, con un 82,5%, es el líder. Los Países Bajos, ese país tantas veces citado como ejemplo, cumple un 61%. Menos que España.

Para ir terminando, en este otro artículo, también muy completo, vuelven a sacar ese 67% de cumplimiento de las promesas a nivel mundial. Con diferentes regímenes políticos. Con diferentes partidos políticos. En diferentes latitudes del mundo. aquí tienen un breve extracto resaltado:

Los partidos políticos cumplen sus promesas
Los partidos políticos cumplen sus promesas

Quizás a veces debamos consultar más los datos para extraer nuestras propias conclusiones. Ojalá mañana el programa de “El Objetivo” ponga énfasis en todo ello. Los políticos, cumplen más promesas de las que pensamos.

Predicción de resultados electorales: MogIA y Trump

Abramos esta publicación con un titular que a muchos de nosotros nos sorprendía en su día:

Estas herramientas de inteligencia artificial tan de moda últimamente, acertaron. Una herramienta desarrollada por la empresa Genic.AI, denominada MogIA, y que se fundamenta en unos algoritmos de inteligencia artificial, que dijeron que sería Donald Trump el ganador.

Pero no venía yo hoy a introducir más ruido en unas elecciones ya de por sí bastante “movidas” (por decirlo de alguna manera). Lo interesante de la predicción de resultados electorales no es tanto quién gana (que también, claro), sino cómo funcionan. Vengo a hablar de este tipo de herramientas de predicción, que tantos titulares están generando en los últimos tiempos. En este caso, la herramienta MogIA, se alimenta de 20 millones de puntos de datos de plataformas “públicas” (entiéndase en el contexto de datos) como Google, Facebook, Twitter y Youtube. Una vez con los datos en la mano, crea modelos para predecir resultados.

La herramienta fue creada allá por 2004. Desde entonces, no ha fallado. Siento introducir más pesimismo en el ambiente, pero los datos y los algoritmos son así. Es más, tengo aún peores noticias; este tipo de sistemas, cuyo funcionamiento paso a explicar enseguida, son cada vez más precisos: cuantos más datos reciben, más aciertan.

La hipótesis del autor del modelo de predicción es sencilla: aquellos candidatos que más “engagement” (¿reacción? ¿compromiso?) generan entre los usuarios en redes sociales, son los preferidos. Justo hace un par de días nos recordaba el bueno de Nate Silver (otro de los que está mucho en este tipo de modelos predictivos), que todos los modelos hacen suposiciones:

Es decir, que todos los modelos suponen hechos que luego debemos hacer que la evidencia contraste. No son suposiciones basadas en cuestiones subjetivas, sino en datos. El propio Nate Silver no para de publicar sobre la evidencia de las mismas, como una forma de hacer público su modelo y someterlo al escrutinio público.

¿Y qué hace MogIA para que hasta en los telediarios haya salido? Pues bueno, lo primero de todo, se trata de un modelo muy preciso, como decía. Ha acertado todas las últimas elecciones (incluyendo las primarias, donde nadie daba un duro por Trump). En este caso, ha sido más noticia que en anteriores ocasiones, porque estuvo contradiciendo la gran mayoría de las encuestas tradicionales. Y ahí es donde precisamente veo el punto de interés para este blog: ¿datos de redes sociales y su sentimiento o métodos de encuesta tradicional?

No deja de ser cierta una cosa que nunca debemos olvidar: la ambiguedad de los comentarios en redes sociales es importante. Que los tweets y comentarios de Donald Trump hayan generado más reacción que con anteriores candidatos, puede deberse a las barbaridades que ha comentado. Esto, todavía los algoritmos de Inteligencia Artificial, no han conseguido arreglar. Además, también hay otro elemento importante: ahora mismo hay más usuarios en redes sociales de los que había en elecciones anteriores. Por lo tanto, si el motivo de reaccionar tanto a los comentarios de Trump es su “provocación”, que haya más personas que reaccionen, solo amplificaría el problema de raíz. Pero quizás, quién sabe, esto forme parte de la propia estrategia de Donald Trump.

Esto creo que tendría que destacarse más cuando se habla de este tipo de algoritmos. Pero esto no quita a que montar modelos predictivos basado en datos de redes sociales y datos públicos esté siendo cada vez más popular. El pasado Septiembre, Nick Beauchamp, profesor de la Northeastern University, publicó un artículo donde demostraba cómo había una similitud muy alta entre los 100 millones de tweets publicados sobre las elecciones de 2012 y los resultados electorales de los estados.

Esta precisión en los resultados se debe a la nueva era de los algoritmos. Y esto, de nuevo, es lo que a mí más me llama la atención. Si bien con anterioridad, como decía el bueno de Nate Silver, los modelos muchas veces reflejaban los sesgos de su desarrollador, los algoritmos de aprendizaje (Machine Learning, vaya), van aprendiendo de su entorno. Es decir, son piezas de software que han sido enseñadas a aprender. Y por lo tanto, evitamos tener que decirles nosotros qué tienen que hacer. Y esto es lo interesante; y lo que los hace más objetivos. Y lo que provoca más miedo en este caso que pudiera estar dando como ganador a Trump.

Y es que estamos entrando en una era en la que no solo los resultados electorales son objeto de predicción. Muchas otras cosas. Y es que el software se está volviendo más inteligente según puede ir creando sus propias reglas a partir de los datos que va observando.

Visualizando mis emails y la colaboración en esta era digital

De los trabajos del MIT Media Lab ya he hablado en alguna ocasión. Un centro que se dedica a transformar datos en historias. He vuelto a acabar consultando sus últimos trabajos a raíz de este post en el que se analizaban los ya famosos correos de Hillary Clinton revelados por Wikileaks. Los autores han desarrollado una herramienta denominada Immersion, en la que te permiten (sí, a ti también, estimado lector), visualizar y entender la red de personas con la que interactuamos por email.

Mi grafo lo podéis ver aquí y a continuación. Como se puede apreciar, tenemos unos nodos (los círculos, que representan a personas con las que intercambio correos) y enlaces con esas personas (que representa el intercambio de correos). El tamaño del nodo muestra el número de hilos de correo intercambiados con las personas. El tamaño del enlace muestra el número de hilos de mensajes compartidos con esa persona, pese a no ser intercambios directos con esa persona.

Cada nodo (persona con la que intercambiamos correo), es algorítmicamente asignado a una comunidad, que para Immersion son conformadas a partir de un desproporcionado número de mensajes cruzados (que es cuando entiende se ha formado una comunidad de intercambio de mensajes). En mi caso, ya veis que salen varias comunidades (los diferentes colores de agrupación).

Y ahora muchos de ustedes dirán: ah, “muy interesante“, pero, “¿para qué narices sirve esto?” En el caso de los emails de Hillary Clinton, ha quedado bastante claro que lo que muchos la achacan estos días es cierto (estando en un cargo de alta seguridad no deberías usar como canal de comunicación uno no autorizado). Por otro lado, también vuelve a quedar claro el poder que tiene la expresión de conocimiento y contenidos a través de redes sociales. El posterior análisis que se puede realizar a través de la teoría de grafos expone un mecanismo del cual se podría extraer mucha inteligencia.

Pero más importante e interesante aún me parece la posibilidad de visualizar el grafo para darse uno cuenta de lo que es la colaboración en esta era digital. La herramienta Immersion también ofrece un módulo de visualización de estadísticas. Por motivos de privacidad, entenderán que no voy a ponerla aquí. No hay ningún secreto, simplemente sale el número de emails enviados, a quiénes en mayor medida, etc. (básicamente por los terceros es por los que no incluyo aquí la información). Me recordaba, viendo mi historial de Gmail es que la colaboración en esta era digital se ha ido acelerando de manera muy veloz. Y es que Immersion permite visualizar por periodos de tiempo el grafo. Lo he seleccionado para mi cuenta personal, que dejé de utilizar en gran medida allá por finales de 2010, cuando en la universidad, nos incorporaron Gmail como herramienta de gestión del correo electrónico.

Evolución temporal del uso de mi cuenta personal de Gmail (Fuente: immersion.media.mit.edu)
Evolución temporal del uso de mi cuenta personal de Gmail (Fuente: immersion.media.mit.edu)

Y lo he vuelto a comprobar para la cuenta de la universidad (ahora mismo, la única que uso de manera intensiva), y ocurre lo mismo. Cada vez estamos más conectados. Cada vez intercambiamos mayor volumen de correo. Esta era digital que ha reducido las barreras y los cotes de la comunicación, ha traído que la colaboración, al menos expresada a través del intercambio de correos, sea bastante mayor.

Y haciendo ese mini-experimento, me acordaba de este artículo de la Harvard Business Review. Tenía pendiente escribir algo sobre él desde que lo leí hace cosa de un año. Solo ya la cabecera del artículo deja un titular bastante claro: según la investigación llevada a cabo por la HBR, el tiempo empleado por empleados y directivos en actividades de colaboración se ha incrementado en más de un 50%.

Collaboration overload (Fuente: HBR)
Collaboration overload (Fuente: HBR)

Según los datos que podréis encontrar en el artículo, el tiempo que muchos empleados dedican a actividades de colaboración (reuniones, llamadas de teléfono, responder emails, etc.) está cerca del 80%. Está bien este discurso de la “colaboración”, pero a mí me parece una cifra realmente alta. Y preocupante. Y en la que me siento reflejada. Ya de un tiempo a esta parte vengo pensando en ello. Razón por la cual en cuanto he visto una herramienta para ponerlo en evidencia, lo he probado. Hay días que echo mucho de menos actividades solitarias: investigar, leer, preparar clases, escribir unas reflexiones, etc.

El problema de estos esquemas de colaboración es que parece que las relaciones suelen ser asimétricas. Un tercio del valor creado en la colaboración, viene de entre un 3 y 5% de los empleados. Las burbujas que veis que salen en la parte superior y escorados a la derecha, son los que en las organizaciones se ven como fuentes principales de información y son los más demandados para la colaboración. El tamaño de esos nodos, como veis, es el menor. ¿Por qué? Porque también son los menos satisfechos en su carrera. Se desgastan de tanta demanda temporal de la colaboración.

Efectividad en la colaboración y demanda personal (Fuente: HBR)
Efectividad en la colaboración y demanda personal (Fuente: HBR)

Y esto sí es un gran problema para cualquier organización. Perder a recursos con mucho conocimiento y fomento de la colaboración en la organización es un problema. No solo ya por los conocimientos, sino también por las dinámicas de colaboración que tanto gustan en las organizaciones internacionales que deben tejer redes para la creación de valor.

¿Qué hacer? Difícil poner medidas. Pero lo que está claro es que debemos empezar a hacer más análisis en las organizaciones de estas cuestiones. Como en el fútbol; no solo medimos los goles, también las asistencias. Que las organizaciones empezáramos a premiar a los más colaboradores, y sobre todo, a evitar que se saturen, vendría realmente bien. Análisis de redes, programas de reconocimiento de pares o métricas del rendimiento de valor añadido por la colaboración, debieran ser la norma en muchas organizaciones.

La colaboración es magnífica, sí, pero hasta un punto. Esta era digital de bajos costes de comunicación debe ser medida.