Next Seguros: Big Data, IoT y Coche conectado

(Artículo escrito por Javier Goikoetxea, CEO de Grupo Next)

En ocasiones no hay que salir fuera de nuestro país para encontrar empresas inspiradoras que están cubriendo una demanda de servicios que poco a poco se van abriendo paso. Me refiero a la industria aseguradora y a los modelos de seguros basados en el uso (UBI – Usage Based Insurance), donde aparece el coche conectado.

La innovación nunca ha sido la seña de identidad del mundo asegurador, pero la incipiente irrupción de empresas innovadoras con base aseguradora, también llamadas insurtech, está cambiando el modo en el que podemos observar ahora esta industria.

La propuesta de Next Seguros, por ejemplo, una empresa que está localizada en las afueras de Madrid, ofrece su propuesta de valor del seguro del automóvil sobre el planteamiento de la exposición al riesgo: cuanto más conduces, más probabilidades tienes de sufrir un accidente. Cuanto más tiempo pasas al volante, más cosas te pueden ocurrir. Así las cosas, esta compañía ofrece una solución de seguros basado en un precio que disminuye en función del kilometraje que una persona acceda a comprar. Si vas a conducir 4.000 kilómetros, vas a tener una probabilidad de sufrir un accidente sensiblemente menor al que va a conducir 40.000 kilómetros durante el mismo período. De esta manera, premian al que se expone menos al riesgo lo que ha permitido a esta compañía reducir la siniestralidad en 30 puntos con respecto a la media del mercado.

El coche conectado de Next Seguros (Fuente. https://image-store.slidesharecdn.com/1991e76a-bec6-4f22-a202-d4ef94e8923b-large.jpeg)
El coche conectado de Next Seguros (Fuente. https://image-store.slidesharecdn.com/1991e76a-bec6-4f22-a202-d4ef94e8923b-large.jpeg)

Todo esto es posible gracias a un dispositivo que, literalmente, enchufas en el vehículo y que es un “medidor”. Gracias a este tipo de innovaciones, llegamos al coche conectado, que permite el acceso remoto a un vehículo y este es capaz, a su vez, de enviar datos. El acceso remoto, por ejemplo, permitirá que dos coches se comuniquen entre sí para de evitar accidentes evaluando en tiempo real quien tiene preferencia en un cruce y, además algo que ya vemos en nuestras carreteras, el vehículo se podrá comunicar con una infraestructura, por ejemplo, para pasar un peaje. Quizá esto pueda resultar algo menos novedoso, pero si el coche puede comunicarse con un peaje, también se puede comunicar con su taller, con la gasolinera o con la ITV.

Obviamente, todo lo relacionado con la movilidad, incluso, ya es cosa del pasado ya que a día de hoy muchos automóviles incorporan sistemas de ayuda para búsqueda de rutas más eficientes para evitar atascos. Eso afectará a la red viaria, a la forma de interactuar con ella, a la seguridad vial, a la frecuencia de los accidentes, a la tipología de los mismos, a la configuración del seguro del automóvil y finalmente a la relación entre personas y al propio sistema de convivencia. Vamos a ir desmigando esta interesante información para ver si somos capaces de entender el pasado y el presente para predecir el futuro.

Después de pasar ya más de 18 años vinculado al mundo de la tecnología asociada a la movilidad del auto y al seguro, ya no tengo ninguna duda en que el vehículo es mucho más que un sistema para transportarnos. Yo creo que es casi una máquina perfecta.

Hace 35 años un vehículo debía ser asequible y con tener cuatro ruedas y un volante teníamos resuelta la necesidad. Hoy en día, marcas generalistas con vehículos de gama media tienen incorporados desarrollos que tan sólo 5 o 6 años atrás nos parecían pura ciencia ficción.

En el año 80, en España contábamos con 10 millones de vehículos y algo más de 2.000km de autopistas. Hoy contamos con más de 25 millones de autos con algo más de 16.550 kilómetros de autopistas/autovías. En esa época, los automóviles no contaban con ningún sistema de ayuda a la conducción, y hoy es imposible en un automóvil que no tenga los sistemas de seguridad pasiva estándar del mercado: ABS, ESP, tercera luz de freno, control de tracción y un largo etcétera de sensores y sistemas muy sofisticados.

En la década de los 70, los fabricantes empezaron a controlar funciones básicas del motor. Con el paso del tiempo, esa recogida de información se aceleró y en los 80 comenzaron a medirse las emisiones, y regulaciones del motor en términos de eficiencia, todo ello orientado a controlar más y mejor la evolución del motor. En el año 96 en USA y en el 2000 en la Unión Europea se universalizó el uso del puerto On Board Diagnostic (OBD) para gestionar la información de los ordenadores que lleva el vehículo. Este acceso universal a los datos del vehículo permite, al mecánico del taller o concesionario, diagnosticar la “salud” del vehículo y visualizar en un ordenador las posibles anomalías encontradas.  A día de hoy, esta diagnosis se puede realizar remotamente de manera tal que incluso se pueda obtener información del estilo de conducción y así determinar patrones de movilidad, todo ello en tiempo real. Todo esto es posible ya que hoy el acceso a la tecnología se ha comoditizado y además el coste de la trasmisión de datos e incluso de la incorporación de una SIM son céntimos de euro.

Los coches van a gestionar su propio mantenimiento y sus necesidades, casi sin que el usuario del vehículo forme parte de la ecuación. Todavía debemos revisar los neumáticos, los líquidos y el estado general del vehículo antes de un gran desplazamiento. Todo esto, en pocos años, va a pasar a la historia. En realidad, gracias a la tecnología del coche conectado y a plataformas como MYZUUM (www.myzuum.com) , ya ha pasado a la historia.

La citada plataforma de coche conectado permite verificar y diagnosticar, de manera remota y en tiempo real, más de 7.000 posibles puntos de diagnóstico del vehículo, a imagen y semejanza de lo que haría un médico con su paciente después de un exhaustivo examen sobre su salud. El vehículo se ha convertido en inteligente y él se gestiona a sí mismo. El usuario, por tanto, no participa en la ecuación más que para aceptar y pagar lo que corresponda, siempre con la máxima transparencia y el máximo rigor.

La industria de la automoción y la industria de la tecnología, cada vez están más cerca, seguramente por razón de esta última. Hace algunos años que Google se interesó por los vehículos y la conducción autónoma, no tanto por el vehículo en sí, sino por entender que de media en USA, un conductor pasa en su auto una media de 4 horas diarias y entendían que era mucho tiempo como para que una persona estuviera desconectada de la red.

¿Hasta dónde podemos llegar? Pues parece que de manera inequívoca vamos al vehículo autónomo. Vamos al vehículo que conduce sólo. Vamos a un sistema que nos permita desplazarnos mientras realizamos otra actividad o simplemente estamos disfrutando del propio viaje. Y no queda tanto tiempo para verlo en nuestras calles, son una regulación que nos haga sentirnos a todos cómodos. Ya sabemos que estas cosas se crean en EEUU, los Chinos lo suelen copiar y en Europa nos enredamos en los temas legales, pero gracias a la iniciativa, como digo, de empresas que ya están irrumpiendo en nuestro entorno, todo esto se acelere.

Si un vehículo que gestiona su movilidad de manera autónoma, se habla con otros vehículos y es capaz también de interactuar con su entorno, es muy difícil que sufra un accidente. Si vamos a tener, al menos en el centro de las ciudades, vehículos conduciendo de manera autónoma, es muy sensato pensar que los accidentes van disminuir de manera drástica y hasta podríamos pensar que tomando algún tipo de medida adicional pudieran dejar de existir. En ese caso, ¿qué haríamos con los seguros de autos tradicionales que hoy conocemos? En caso de tener un accidente, ¿de quién sería la culpa? ¿Quién sería el responsable, el desarrollador del software o quien ensambló el auto o quien lo programó para una determinada actividad? Claramente el mundo del seguro, además del mundo del automóvil es el que espera una gran transformación en esta década.

Obviamente todos los factores de la movilidad serán tratados de manera específica y los motores de Big Data y de Business Inteligence harán el resto. Todo en tiempo real. Todo a satisfacción del usuario. Todo pensado para hacernos la vida más fácil, garantizando la privacidad de todos los datos.

El análisis y los procesos de Big Data son ya el nuevo paradigma, ya que a través de la combinación de múltiples factores y datos podemos llegar a determinar, por ejemplo, cuando un vehículo necesita gasolina o cuando debe cambiar los neumáticos. Los coches podrán consumir, crear y compartir datos y ahí es donde la capacidad del Big Data tiene un gran recorrido posibilitando intuir tendencias, necesidades futuras y resolver problemas que se generen.

Y todo esto, lo tenemos en nuestro país, con empresas innovadoras que hacen de nuestro ecosistema de empresas de base tecnológica la envidia de otros países que supuestamente nos han tomado la delantera.

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.

El fenómeno Tinder

Seguramente a estas alturas ya conozcáis Tinder. El encontrar pareja tampoco ha quedado ajeno al mundo de las aplicaciones móviles. En otros tiempos, se usaban el chat y Messenger, los cuales ya supusieron una auténtica revolución para los que venían de una época en la que el “mundo físico” era la única alternativa. Pero hoy en día esto se ha acelerado mucho más, a golpe de “desplazamiento de imágenes”.

Y es que ahí radica el éxito de Tinder: su sencillez. Una aplicación que permite encontrar encontrar personas que nos puedan interesar. Para un usuario cualquiera es tan sencillo como iniciar sesión con nuestra cuenta de Facebook, Tinder extrae los datos del perfil, y empieza a sugerirte personas en base a esos datos descriptivos. Estos datos, obviamente, puedes cambiarlos para que ese emparejamiento sea aún más preciso. Y luego, puedes filtrar por distancia, género, edad, etc.

A partir de ahí, su uso es aún más sencillo. Te van apareciendo fotografías de otros perfiles que aparentemente se adecúan a tus criterios, y tú tienes dos acciones a ejecutar posibles: desplazar la fotografía hacia la derecha o la izquierda, en función de si esa persona te gustado o no. Sí, han leído bien, el concepto “me gusta” de toda la vida, a golpe de pulgar en tu móvil. Cuando dos perfiles se han gustado mutuamente, reciben una notificación y pueden empezar a escribirse a través de la aplicación.

Tinder
Tinder (Fuente: http://n0lcqtmqb8-flywheel.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2015/02/tinder-app.jpg)

Dada su sencillez, poco más que la gente lo ve casi como un juego. Cualquier rato libre, sale eso “que llevamos dentro” que nos lleva a pensar que vamos a encontrar a la persona de nuestras vidas. Y nos ponemos a mover fotografías a la izquierda y a la derecha. Y Tinder, consciente de ello, no para de sacar funcionalidades que lo convierten cada vez en un mejor juego: notificaciones cuando en tu área hay 2 o 3 veces más emparejamientos de media de lo normal (para estimular al resto), los días más fáciles para ligar, hace un ejercicio de inclusividad para todos los deseos sexuales (de ahí el poder filtrar por género), conexión con los amigos en Facebook para estimular su uso, etc.

El éxito de Tinder es realmente espectacular. Según Deutsche Bank, está valorada ya en 1.200 millones de dólares, para sus 25 millones de usuarios registrados y su millón de usuarios de pago (con funcionalidades como encontrar perfiles por tu próximo destino de viaje o cambiar “Me gustas” que has marcado con antelación). Unos 30 millones de “matches” al día. Ha generado más de 9.000 millones de “matches” (emparejamientos) hasta la fecha. Ya un 15% de americanos usan estas aplicaciones para ligar en su día a día. Solo unas cifras para poner en contexto de lo que estamos hablando.

Sin embargo, a mí todo esto me llevaba a pensar varias cuestiones a nivel de impacto social y cultural. Especialmente, por lo que veo y escucho en mi entorno. Según los datos de usuarios que han publicado, el 45% de los usuarios está en la franja de edad entre los 25 y 34 años, seguido por el 38% que tiene entre 16 y 24 años. Me encuentro en el grupo de mayor uso de Tinder. Y por eso, ya digo, en mi alrededor escucho muchos comentarios.

Y de estos comentarios, nace la reflexión de pensar y reflexionar un poco más sobre este tipo de aplicaciones y la superficialidad que introducen en un elemento tan importante para nuestro esquema social como es el “emparejamiento (entiéndase el término, no busquen las cosquillas). Que una aplicación basada en técnicas de gamificación sea en la que confíamos para encontrar al amor de nuestra vida, hace que me susciten varias dudas y reflexiones (incluso en un plano moral) este tipo de aplicaciones.

Que Tinder confíe en el grafo social de Facebook y sus datos, en la fortuna en sacar una buena fotografía, y en la disponibilidad a la que una persona acude a una cita de este tipo (“Si Tinder ha dicho que eres una persona para mí… ¡cómo no creermelo!“), me resulta bastante preocupante a nivel de cómo concebimos, repito, un acto tan humano como el encontrar pareja. No sé si no estaremos trivializando algo que debiera generar elementos de afinidad más profundos y sociales.

Un enfoque tan utilitarista y simple que yo creo que debe llevarnos un poco más lo que usamos y por qué lo hacemos. Cuando escucho historias cercanas de mis amigos y amigas, pues vamos, uno se alegra que haya encontrado pareja y estén felices. Pero, por otro lado, me resulta inquietante el proceso por el que se ha llegado a ello. Han llegado confiando en un algoritmo y un juego dentro de una aplicación denominada Tinder, que recomienda en base a los datos de Facebook y aquellos que nosotros le hayamos dado. Introduce un sesgo importante, y encima nos incita mediante técnicas de juego a dejar más datos aún respecto a nuestros gustos. Lo de los algoritmos de cajas negras, lo dejamos para otro día.

Algunas preguntas finales: ¿qué pasa si tras el “enganchón” que llevamos encima en su uso decide empezar a cobrarnos? ¿qué pasaría si no encontramos en ningún momento por fallos en la “caja negra” o la calidad de los datos introducidos? ¿qué pasaría si el algoritmo decide emparejarnos siempre con personas que no son de nuestro gusto? ¿pensaríamos que no “valemos” para esto de estar en pareja? Se me ocurren más preguntas… pero solo trato de trazar esa línea de reflexión que introducía anteriormente.

En definitiva, estamos ante la posibilidad de estar generando un nuevo esquema de valores y prioridades en algo tan humano como el encontrar pareja. ¿No os parece realmente impactante? A mí no me termina de sorprender.

El “cable de Bilbao” y la importancia de la conectividad y latencia de las redes de comunicaciones

Hace unas semanas, aquí por Bilbao, nos levántabamos con la noticia que un cable submarino de Microsoft y Facebook uniría Virginia Beach en EEUU (buscando diversificación respecto a New York o New Jersey) con nuestra noble villa. Un total de 6.600 kilómetros de cable. El objetivo no era otro que crear una “autopista” en el mar que transfiriese datos a 160 terabits por segundo para así poder hacer uso de los servicios online de ambas compañías de una manera más rápida y estable.

Fuente: http://www.ecestaticos.com/image/clipping/654/d823ba912c77dc52d7dab539470417b3/imagen-sin-titulo.jpg
Fuente: http://www.ecestaticos.com/image/clipping/654/d823ba912c77dc52d7dab539470417b3/imagen-sin-titulo.jpg

Dos empresas, Facebook y Microsoft, entre las top-4 del mundo y de la tecnología ahora mismo. Bastante sintomático. El cable submarino de mayor capacidad de los que cruzará el Atlántico y el primero que conectará EEUU con la parte más sudeste de Europa. De ahí, estas empresas, quieren conectarse con ramas hacia África, Oriente Medio y Asia.

La búsqueda de un mayor ancho de banda responde al interés de muchas empresas por mejorar su conectividad y latencia. Ya he comentado en anteriores ocasiones, que el mundo se está conectando a una velocidad muy importante (incluso con dominios .cloud) y que además, muchas empresas están estudiando cambiar su paradigma y forma de definir la estrategia tecnológica y digital a través de las tecnologías cloud.

Esto me lleva a pensar que en unos años, a los ciudadanos, a las empresas, a los gobiernos, etc., nos preocupará más la latencia y conectividad de las comunicaciones que la capacidad de computación. Esto último, ya parece cada vez más commodity. Migramos más a la nube nuestro día a día, desde los propios datos (espacios de almacenamiento en la nube), hasta el procesamiento de los mismos, por lo que cada vez trabajamos más en nuestro ordenador o dispositivo móvil, pero disponiendo los datos y su computación en la propia nube.

Es más, la nueva informática cognitiva (próxima a nuestro cerebro), algorítmica (toma de decisiones en base a reglas y evidencias conocidas) y social (conexión entre humanos), mejora cada día a día gracias a la conectividad y los datos. Desde los bots, pasando por los algoritmos de cajas negras, hasta el paradigma blockchain como exponente de las arquitecturas abiertas, esta necesidad parece una tendencia sin freno.

Volvamos a España y nuestras necesidades. Actualmente, esa nube sobre la que trabajamos está fundamentelmente alojada en centros de datos de Irlanda, Países Bajos y Alemania. Esto puede tener sentido a sabiendas que las latitudes del norte de Europa ofrecen una climatología para refrigeración de las granjas de servidores en lugares fríos. Esa distancia física, no es problema, a sabiendas que la “demanda cloud”, no es tan grande como puede serlo en pocos años.

Sin embargo, esto pudiera cambiar si la latencia y conectividad se vuelven más críticas, y si encima, en España, seguimos desarrollando una industria de energías renovables fuerte (solar y éólica, que aprovechen nuestras singularidades geográficas y nuestra meseta y biodiversidad), que haga sostenible disponer de importantes equipos de refrigeración. En ese momento, es cuando podemos pensar en disponer de una industria de centro de datos en España. Creo que el movimiento de Facebook y Microsoft nos debe permitir anticipar la necesidad que habrá de llevar cables importantes a los mercados estratégicamente relevantes. Entre los cuales, esperemos esté España. Y cuando la latencia (suma de retardos temporales dentro de una red) sea crítica, no podremos permitirnos tener esos centros de datos a tantos kilómetros.

Ya sé que es un mantra, pero es que los datos no van a ser una industria secundaria. La Inteligencia Artificial ha mejorado gracias a los datos. El paradigma del Big Data, está transformando muchas industrias, y dando muchas palancas de competitividad.

Esto, desde una perspectiva de lo público, también debiera ser objeto de reflexión. Estamos adelantando una era en la que la creación de spin-offs, startups, etc., dependerá en gran medida de la conectividad y la baja latencia. Estamos hablando de una era en la que los emprendedores serán el vector de cambio más importante. Y por lo tanto, privarles de estas capacidades de computación en la nube, será mermarles la competitividad en un plano internacional. Lo que en otra época fue la electricidad o el acceso a mercados de capitales, en un futuro próximo serán la expresión en bits y las redes que permitan intercambiarlos a una velocidad realmente alta.

Por ello, quiero creer que nuestros representantes son conscientes del handicap de comunicaciones que tenemos en España. Y sé que estoy entrando en un tema ciertamente polémico. Pero no quería dejar de subrayar, que estamos hablando de un tema que afecta a todos, y como tal, debe ser resuelto también por una participación de las instituciones.

Como ven, la competitividad del Siglo XXI puede que se mida en conectividad y latencia. En España reunimos muchas características para que podamos disponer de una industria de centro de datos importante. Solo hace falta darnos cuenta de lo que tenemos.

Las dudas sobre Twitter: ¿qué está pasando?

Esta semana ha sido noticia la mala racha que atraviesa Twitter en muchas dimensiones (cotización de la acción, salida de talento de la compañía, problemas técnicos, etc.). Comencemos con la gráfica que muestra la evolución de la cotización bursátil de Twitter en el último año:

Evolución de la cotización bursátil de Twitter (Fuente: Yahoo Finances!)
Evolución de la cotización bursátil de Twitter (Fuente: Yahoo Finances!)

Estamos hablando de una compañía que vale poco más de 10.000 millones de euros, 14 €/acción, cuando llegó a estar a 70 €/acción. Algo está pasando. Las noticias se amontonan. Ejecutivos de primera línea que se van, en la junta ejecutiva solo quedan cuatro de los 13 miembros de los que sacaron Twitter a bolsaTwitter pierde 90 millones en el cuarto trimestre y su crecimiento se estanca, despidos en la compañía, cambio de CEO en los últimos meses por dimisión (de Dick Costolo a Jack Dorsey), valor inferior a cuando salió en bolsa (por lo tanto el valor generado ha desaparecido), etc.

En primer lugar, creo que es importante destacar qué es Twitter. Y aunque parezca mentira, creo que esto no está muy claro. Aunque muchos todavía la describen como una red social, lo cierto es que se trata de una plataforma de contenidos. A los que usáis con cierta asiduidad Twitter, no hace falta explicar que es uno de nuestros principales elementos informativos. No tenéis más que ver la TV para entender la importancia informativa y comunicativa que tiene para su red de usuarios. En este sentido, como canal de servicio y atención también funciona muy bien, dado que tiene una bidireccionalidad muy buena. Un uso que las empresas cada vez lo aprovechan mejor.

Por lo tanto, cuando tu valor recae en los contenidos, el número de usuarios, si bien resulta importante, no crea que sea tan crítico. Para Facebook sí lo es, porque a mayor número de usuarios, más capacidad de impacto para las marcas tiene. Si bien es cierto que esta lógica y enfoque es igualmente aplicable para Twitter (por eso tiene publicidad, y gana dinero con ello), su principal valor no está ahí. El usuario no es lo que compra. Lo que compra es la agilidad del contenido.

Pero, sin embargo, su valor cae. Los directivos se van. Y es que lo creo que está pasando con Twitter es parte de la paradoja que contaba en este artículo con las redes sociales. Citando lo que ahí comentaba:

El verdadero valor de las redes sociales, bajo mi punto de vista, no son ellas como tal, sino como soporte a otras industrias. Me viene un poco a la cabeza lo que ocurrió cuando tras la segunda revolución industrial apareció la electricidad. El debate se centraba en cómo sacarle dinero a tan magnífica invención. ¿Qué ocurrió? Que no se comenzó a generar valor en dicha red eléctrica hasta que aparecieron aplicaciones que explotaban la infraestructura eléctrica. Es decir, hasta que no vinieron los electrodomésticos y su incorporación a las labores del día a día, no se comenzó a sacar valor a la magnífica invención que fue la red eléctrica.

A Twitter le puede estar pasando un poco todo esto. Y en ese artículo hablaba del valor de esta arquitectura de redes, que en el caso de Twitter recae en:

  • Materia prima para otras industrias.
  • Como infraestructura de interconexión
  • Datos para acelerar transacciones

Respecto a ser “materia primera para otras industrias“, se trata de una de las eternas promesas que siempre ha tenido Twitter. Poder monitorizar la reputación de una marca, saber la percepción del cliente con un determinado producto, detectar posibles compradores/interesados en servicios y productos, identificar influenciadores para mi empresa, etc. etc. Esto, para los sociólogos, los investigadores de mercados, directores de marketing y comerciales, etc. suponía una promesa que, no termina de hacerse realidad. Quizás sea por su muestra sesgada (no todos mis posibles clientes usan Twitter) o por el eterno problema de los prosumidores en Internet (hablan pocos, leen muchos). Además, los clientes oficiales de Twitter, los que consumen esta materia prima, sufren mucho con la calidad de su API, el elemento que permite este consumo de contenidos. Por lo tanto, mucho por mejorar aquí.

Como “infraestructura de interconexión“, Twitter tiene problemas técnicos con bastante frecuencia. Si tu infraestructura no funciona adecuadamente, desde luego que tu valor como posible plataforma para terceras, no será una buena vía. Aquí Twitter tiene mucho que mejorar, pero la fuga de talentos e ingenieros no creo que le ayude mucho a ello.

Por último, los “datos para acelerar transacciones“, que podría beneficiar a anunciantes. En esta línea, en el pasado CES ya se reunión con varias agencias de medios para enseñarle el nuevo sistema sobre el que están trabajando para la difusión de productos. Sin embargo, esta, que es su principal vía de ingresos, no termina de despegar. Los resultados siempre están por debajo de lo que los analistas esperan, por lo que su acción también se ve mermada por ello (por contra Facebook siempre bate récords en esta línea).

A esto, sumemos sus continuos y reiterados cambios estratégicos. Es decir, lo que nunca debe hacerse, salvo que no sepas cómo sacar valor de tus activos y productos. Y esto, suelen ser malos mensajes al “mercado”. Desde poder introducir la posibilidad de redactar 10.000 caracteres por tweet (perdiendo así su valor de brevedad en las comunicaciones) que luego finalmente no fue, recientemente dijo que iba a reorientar su timeline primando los contenidos más “relevantes” (lo que provocó hasta el trenging topic #RIPtwitter). Son normales estos cambios. Sigue en pérdidas (aunque menores, ha pasado de perder 125 a 90 millones), pero lo que se entiende por “normal” para analistas e inversores son cambios de rumbo sin estrategia.

Twitter no crece. Su número de usuarios no aumenta. Tampoco quizás fuera muy preocupante para una “plataforma de contenidos” que tuviera ya su valor conozco (materia primera, infraestructura o datos), pero ante la ausencia de éstos, no le quedaría otra que crecer por esta vía. Pero no es el caso. Lo usuarios activos mensuales siguen alrededor de los 320 millones (desde que salió a bolsa, la primera vez que se ha estancado). ¿Se acabará vendiendo Twitter? Quién sabe.

El verdadero valor de las redes sociales: infraestructura, datos e interconexión

Una de las conversaciones más habituales en las foros digitales es el debate sobre el verdadero valor de las redes sociales. Es decir, ¿cuánto “valen”? Entendiendo el “valor” como algo que ya saben depende mucho de la óptica desde la que se mire.

Estas compañías están sometidas a la visión de los mercados, por lo que debemos ceñirnos a ver su valor en bolsa. Utilizando Yahoo Finances (una herramienta de Yahoo realmente buena para hacer comparaciones de parámetros económico-financieros de las empresas), pueden ver en la primera tabla de comparación a Twitter (TWTR), Linkedin (LNKD), Faceboook (FB) y Google (GOOG) comparadas. Son muchos parámetros, pero fijense solo en la primera fila, su “valor en bolsa”: Twitter 14.830 millones de dólares (un Abertis o Repsol en España), Linkedin 30.120 millones (en España solo la superarían las cinco grandes: Inditex, Santander, Telefónica, Iberdrola y BBVA), Facebook 291.390 millones (es decir, vale tres veces Inditex más o menos) y Google 510.990 millones (cinco Inditex). En una segunda gráfica, la evolución de la cotización de la acción de Facebook.

Comparación de Facebook, Linkedin, Twitter y Google (Fuente: Yahoo Finances)
Comparación de Facebook, Linkedin, Twitter y Google (Fuente: Yahoo Finances)
Evolución de la cotización de Facebook (Fuente: Yahoo Finances)
Evolución de la cotización de Facebook (Fuente: Yahoo Finances)

Ya ven que la tendencia parece clara. Las redes sociales, si bien son difíciles de monetizar, valor, tienen. Que suba o baje, depende, obviamente la mayor expectativa de beneficios a futuro. Vamos, lo que se viene a denominar fondo de comercio. ¿Y cuál es éste? Esta es la gran pregunta que se hace todo el mundo.

El verdadero valor de las redes sociales, bajo mi punto de vista, no son ellas como tal, sino como soporte a otras industrias. Me viene un poco a la cabeza lo que ocurrió cuando tras la segunda revolución industrial apareció la electricidad. El debate se centraba en cómo sacarle dinero a tan magnífica invención. ¿Qué ocurrió? Que no se comenzó a generar valor en dicha red eléctrica hasta que aparecieron aplicaciones que explotaban la infraestructura eléctrica. Es decir, hasta que no vinieron los electrodomésticos y su incorporación a las labores del día a día, no se comenzó a sacar valor a la magnífica invención que fue la red eléctrica.

Fíjense en las dos siguientes gráficas. En la de la izquierda, aparecen las facilidades básicas (agua, calefacción central y electricidad), todas creciendo desde 1900. A la derecha, los electrodomésticos como la nevera, el aspirador, el secador, el lavavajillas, que aparecen un poco después, con un retraso de unos 20-25 años. ¿Estaremos ante una sitacuón parecida? ¿Tardaremos años en ver “aplicaciones conectadas a las redes sociales” para sacarle valor?

La aparición de los electrodomésticos a comienzos del Siglo XX (Fuente: http://www.jeremygreenwood.net/papers/engines.pdf)
La aparición de los electrodomésticos a comienzos del Siglo XX (Fuente: http://www.jeremygreenwood.net/papers/engines.pdf)

Estas aplicaciones sobre una red (en este caso la eléctrica), en la publicación de Greenwood, podemos ver cómo trajo también una liberación del trabajo doméstico en beneficio de un mayor ingreso en el mercado trabajo. ¿Estaremos ante un caso parecido?

Tiempo de trabajo en casa y en una ocupación (Fuente: http://www.jeremygreenwood.net/papers/engines.pdf)
Tiempo de trabajo en casa y en una ocupación (Fuente: http://www.jeremygreenwood.net/papers/engines.pdf)

El “por qué” de estas hipótesis se debe a tres elementos que considero están trayendo las redes sociales: 1) Aceleración de las transacciones; 2) Cantidad de datos generados; 3) Interconexión de personas.

En primer lugar, en cuanto a las transacciones. Como los bancos o los mercados en el pasado, constituye un elemento fundamental para conectar más a las personas, y por lo tanto, generar probabilidades de compra-venta. Al final estas redes aportan transparencia y confianza, como ya hacen AirBnB o Uber por ejemplo, que por activa y por pasiva, no paran de definirse como plataformas de intermediación social, y no como cadenas hoteleras u operadores de viaje. Fíjense que este detalle no es menor.

En segundo lugar, los datos. Es la materia prima que puede nutrir a muchas industrias. La promesa del Big Data. Más eficiencia en el proceso de asignación de recursos. Cuando Linkedin ofrece valor en un proceso de selección o Twitter en el proceso de búsqueda de nuevos segmentos de clientes, al final, lo que hacen es reducir el tiempo de búsqueda. Por lo tanto, mejor proceso de asignación. Y, en la medida que sigamos codificando conductas humanas de nuestra vida (deseos, capacidad, acciones, comportamientos, etc.), las máquinas, las redes sociales, más sabrán sobre nosortos, y más valor tendrán estas redes sociales. A más datos, más valor.

Y en tercer y último lugar, la interconexión. No olvidemos que lleva el concepto “red” en su nombre. Por lo tanto, la interconexión es inherente a su naturaleza. De hecho, el término “red”, se utiliza todavía mucho como una clasificación técnica (como el concepto “móvil” o “social”). Sin embargo, no deja de ser mercado, que deja fuera intermediarios, y aparecen nuevos.

Yo creo que esto es lo que están valorando los inversores: más capacidad de intermediar en transacciones, materia prima para otras industrias y un mundo más interconectado. Es decir, está invirtiendo en una red. En este caso, redes con el apellido social, donde estamos los humanos, que de nuestra relación sobre la misma, generamos valor que están capturando estas infraestructuras. En relación a este último punto, creo que es importante darnos cuenta que nosotros somos indispensables en todo esto. Nuestro perfil, como ya alerté en el artículo que hablé sobre Linkedin y su futuro valor, debe ser declarado un “Bien de interés público“.

Éste es el verdadero valor que creo tienen las redes sociales: una infraestructura que permitirá construir muchas aplicaciones sobre ella. Veremos mucha evolución en todo ello.