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16/06/2015
13:21
 

Pedro Gaspar, Senior Manager - Head of Live Banking, Novabase

Pedro Gaspar, Senior Manager – Head of Live Banking, Novabase


Por Pedro Gaspar, @pgaspar

Hace unas semanas tuve oportunidad de participar en el gran evento sobre sistemas cognitivos organizado por IBM que se celebró en Nueva York: el World of Watson. En él se presentaron los desarrollos más avanzadas de Watson y se dieron cita los mayores especialistas en el mundo de la computación cognitiva, junto con un pequeño número de partners del ecosistema de Watson que están utilizando en la actualidad esta tecnología en diferentes aplicaciones. Nosotros en Novabase participamos presentando Wizzio, powered by IBM Watson.

Wizzio es una plataforma para gestores financieros que les permite encontrar toda la información que necesitan para aconsejar a sus clientes de una forma fácil y móvil, y con toda la inteligencia de Watson, de modo que el gestor puede concentrarse en lo realmente esencial, mejorando así su productividad y la calidad de su asesoramiento. Wizzio y Watson juntos son capaces de procesar centenares de fuentes de datos y analizar millares de documentos de gran complejidad.

Fueron dos días extraordinarios, en los que pudimos constatar que la computación cognitiva ya está cambiando el mundo: desde Watson Robotics, pasando por Watson Genomic y el Chef Watson hasta las soluciones para Social Media, Financial Services y mucho más. Esto me ha hecho reflexionar sobre el hecho de que, si vamos a cambiar el mundo (y es una realidad que lo estamos haciendo), ¿en qué sentido lo estamos cambiando? Y os contaré cómo la respuesta la tuve que dar cuando ni siquiera había llegado al evento World of Watson.

Tras aterrizar en el aeropuerto de Nueva York y al pasar el control de pasaportes, el policía me preguntó por lo que iba a hacer en Estados Unidos. Le explico que voy a un evento de IBM, y entonces me pregunta si vamos a presentar algo nuevo. Le contesto que se trata de un evento dedicado íntegramente a Watson. “¿A Watson? ¡Yo vi cómo ganaba Jeopardy! “, me dice. Y acto seguido, sin perder un segundo, exclama: “¿Y cree usted que es inteligente crear algo tan listo como Watson? ¿Que nos va a reemplazar a los humanos en tantas cosas que hacemos hoy?” Le respondo que quizá podríamos plantear la cuestión de otra manera y, en vez de preguntar si vamos a ser reemplazados, deberíamos preguntarnos qué cosas grandes y mejores vamos a conseguir hacer gracias a un sistema como Watson. ¡Ésa sí es la cuestión principal!

Esta persona no es la única que piensa que, al automatizar a través de los sistemas cognitivos una buena parte del trabajo de conocimiento que hoy desempeñan los humanos, se va a producir un enorme impacto en nuestra sociedad. Esas personas se cuestionan si no estamos caminando hacia un futuro donde no habrá trabajo para todos y al final seremos reemplazados por máquinas. Pero insisto: la pregunta no es correcta. Tenemos más bien que pensar qué cosas hoy no conseguimos hacer pero que, con la ayuda de sistemas como Watson, las podrá hacer casi cualquier persona. Y yo creo que son muchísimas. Y de hecho he podido ver algunas y el mundo las ha podido ver también en el World of Watson: mejores sistemas para sanidad que nos ayudarán a vivir más; mejores sistemas en servicios financieros que nos ayudarán a vivir mejor; mejores sistemas de productividad que nos ayudarán a tener más tiempo para lo que es de verdad importante. ¡Y esto es solo el principio!

El trabajo que hacemos en Novabase en conjunto con IBM y el Watson Group camina en este sentido: crear algo que mejore nuestro mundo y que hasta ahora no era posible.

09/06/2015
12:48
 

Las máquinas no expresan sentimientos. Pero, ¿pueden reconocer los sentimientos humanos? ¿Qué interés puede haber en que las máquinas manejen sentimientos?

Watson Personality Insights

Watson Personality Insights

Las máquinas no tienen sentimientos. Tampoco motivación, voluntad ni conciencia. Quizá puedan llegar a tenerlos, personalmente creo que sí, que no hay una objeción fundamental. Pero el hecho es que hoy carecen de esas facultades. Simplemente no se ha intentado, no ha habido proyectos de desarrollar sentimientos en máquinas. El motivo es sencillo: no hay una compensación económica que sustente tales proyectos. A nadie interesa hoy por hoy una máquina que exprese emociones reales más allá de la investigación. Menos aún motivación: un ordenador se enchufa a la red y funciona, no hay que motivarlo. Y respecto de la conciencia, es demasiado difícil y todos los experimentos son mentales, o sea, filosóficos. Por el contrario, otras facetas de la cognición humana y animal como el pensamiento o el reconocimiento de patrones están en auge en la Inteligencia Artificial.

Los seres humanos, como el resto de los animales, podemos ser descritos de una forma simple: nos alejamos del dolor y nos acercamos al placer con el objetivo de sobrevivir y reproducirnos. El resto, las capacidades cognitivas superiores, está al servicio de la motivación básica. Pensamos para evaluar la mejor inversión en bolsa de forma que nos produzca placer a través de un largo sistema de recompensas: dinero, subsistencia, prestigio, placer en definitiva. Por cierto, como muestra el psicólogo Premio Nobel de economía, Daniel Kahneman, en su libro “Pensar rápido, pensar despacio”, la mayoría de las decisiones económicas, incluidas las de los máximos responsables de empresas y gobiernos, están dictadas por sesgos cognitivos sistemáticos como el efecto halo, la aversión a la pérdida o decenas de sesgos estudiados.

Aunque las máquinas no expresan sentimientos, tiene gran interés que reconozcan los sentimientos humanos. Ahí sí hay dinero. Los humanos somos consumidores y tomamos decisiones económicas basadas en sentimientos. Reconocer los sentimientos permite a las máquinas presentar la información de manera que el consumidor actúe en beneficio de la empresa. Y por supuesto, sí se está intentado aunque el reconocimiento de sentimientos está dando sus primeros pasos.

En la Universidad del Sur de California han creado un personaje virtual que nos escucha activamente. “Ellie” es el nombre de este simulador virtual que habla con la gente. Una cámara de vídeo recoge nuestros movimientos y expresiones y un micrófono analiza nuestra voz. Ellie es capaz de detectar nuestro estado de ánimo, si estamos serios, si miramos a la cámara o al suelo. Ellie va diciendo aprobaciones como “aja” y haciendo preguntas que cambian de los temas positivos a los conflictivos. Lo fascinante es que Ellie no tiene ningún módulo de lenguaje, da igual lo que digamos. Sigue un protocolo simple y no es lo mismo que una psicóloga. Pero es barata y ayuda.

¿Es posible que te conozca mejor un ordenador que un amigo? Al parecer Facebook lo hace. Un equipo de investigadores tuvo acceso a los “like” de FB de miles de usuarios a los que también pasaron un test psicológico. Además preguntaron a familiares y amigos de los sujetos. Con tan solo diez likes, FB predijo mejor la personalidad que los amigos o familiares. Solo las parejas ganaban a FB. Pero con 300 likes, FB era imbatible. Al parecer, los ordenadores pueden conocernos mejor que las personas más próximas.

Existe un tipo de máquina que domina un aspecto de la psicología humana mejor que nadie: las tragaperras. Manejan el sistema de recompensas basado en décadas de investigación de la psicología conductista. Sus algoritmos consiguen que cada jugador se gaste el mayor dinero posible. Y son muy eficaces. Pero hay otros muchos negocios que quieren formar hábitos en los consumidores y aprender de sus pautas de actuación. Las empresas de juegos online saben cuándo te estas cansando del juego y te proponen otro. Y hay que saber cuál es el mejor momento para presentarte un anuncio.

El análisis emocional del lenguaje es más complejo. Pero mucho más potente ya que lanzamos decenas de mensajes al mundo cada día. El producto estrella de la computación cognitiva, IBM Watson tiene su propio servicio en Bluemix. Se llama Watson Personality Insights. Usa los análisis lingüísticos para extraer un abanico de características sociales y cognitivas de los textos que las personas generan a través de blogs, FB, tweets y otros.

Personality Insights infiere los rasgos de personalidad llamados Big Five, las necesidades y los valores de la persona. Big Five es un modelo clásico de descripción de la personalidad de los años 90 que engloba cinco dimensiones: apertura, responsabilidad, extroversión, amabilidad, y neuroticismo. Algunas aplicaciones ya usan este servicio de Watson como NYC School Finder que busca colegios en función de la personalidad de los niños, Speak Up que analiza la personalidad a través de la voz o Your Celebrity Match que busca una personalidad similar a la tuya basándose en tus tweets.

Interpretar las emociones humanas mediante ordenador es una disciplina que acaba de comenzar y que sin duda tiene un enorme interés.

Belén Gancedo, Directora de Soluciones de Colaboración de IBM España, Portugal, Grecia e Israel

Belén Gancedo, Directora de Soluciones de Colaboración de IBM España, Portugal, Grecia e Israel


Por Belén Gancedo, @BelenGancedo (*)

Es posible que en nuestro día a día nos encontremos con un diluvio de correos electrónicos que, a veces, no sabemos cómo gestionar. Esta circunstancia se da porque nuestras herramientas de email se inventaron mucho antes de que Internet se convirtiera en un entorno social. El correo electrónico es una tecnología que ha cambiado muy poco desde su creación hace más de 30 años. Y el efecto de las nuevas herramientas sociales, la tecnología móvil y cloud han provocado un cambio significativo en las expectativas de los consumidores respecto al correo electrónico, las interacciones sociales y otras herramientas de colaboración.

Precisamente el espíritu social y de colaboración es lo que impera en la nueva solución IBM Verse, un sistema de correo electrónico diseñado para compartir, con conexión a páginas sociales y blogs en un solo clic, que permite a los empleados trabajar juntos constantemente, de forma intuitiva y sencilla. El hecho además de que esté en la nube, y que tenga una capacidad de búsqueda rápida, que no necesite que nos preocupemos más por archivar emails en carpetas separadas, son algunas de las claves que muestran que esta solución ha cambiado la forma en que trabajamos permitiéndonos dedicar más tiempo al trabajo y menos al mail.

IBM Verse es pionera en su área, ya que es la primera herramienta en que la experiencia de usuario está totalmente basada en conversaciones entre personas. Mail, colaboración, analítica inteligente con acceso web y móvil en un entorno único de colaboración. En el diseño de IBM Verse hay tres conceptos importantes:

1. Un sistema que me conoce: Con una rápida localización y priorización de las principales tareas, la inteligencia integrada analiza el comportamiento y preferencias de los usuarios para personalizar y a veces predecir la experiencia del mail social de los empleados.
2. Claridad sobre el desorden: Su intuitiva interfaz de usuario diseñada para dispositivos móviles y entornos web permite tomar decisiones rápidamente basándose en el contenido y las conversaciones diseminadas en diferentes herramientas como email, calendario, tareas, redes sociales, chats, reuniones online y documentos.
3. Del “yo” al “nosotros”: Para ser más efectivos, necesitamos situar a las personas y equipos involucrados en alguna tarea o proyecto. Los usuarios pueden ver los perfiles de empleados y entender las relaciones entre individuos y equipos. Los blogs son tan sencillos como los mails. Compartir archivos en cloud permite además a los usuarios previsualizar un archivo sin necesidad de descargarlo.

El desarrollo de una solución de estas características ha sido fruto una inversión de 100 millones de dólares en innovación. A la hora de diseñar el producto, un estudio de mercado arrojó una conclusión obvia y reveladora al mismo tiempo: la experiencia tenía que centrarse en las personas y en las conversaciones, no en una lista plana de mensajes impersonales. Se observó una pérdida de productividad de los usuarios que tenían que explorar en bandejas de entrada repletas para encontrar la información requerida. Por ello, los desarrolladores se centraron en explorar las conexiones humanas y sociales, con el fin de dar al usuario la posibilidad de construir sus propias redes de personas con las que interactuaban habitualmente en su puesto de trabajo. Las comunicaciones entre persona y persona se convirtieron en el foco principal de los diseños.

Por otro lado, se vio una pérdida de productividad en la clasificación de las bandejas de entrada, donde encontrar un mensaje importante a veces resulta una verdadera proeza. Pero la idea no era separar automáticamente los mensajes, lo que implicaría nuevas carpetas de clasificación, sino saber utilizar la analítica para crear un entorno más inteligente y efectivo.

También descubrimos que entre el 25 y el 40 por ciento de mensajes son tareas que realizar, y que se pierden muchas veces en el flujo de mensajes. Nuestro objetivo no solo era ayudar a los usuarios a saber qué mensajes precisaban algún tipo de acción, sino también detectar los que necesitan la acción de otros. El objetivo es guiar a los usuarios intuitivamente a las tareas más importantes y, a la vez, ofrecer un contexto mucho mayor de las personas y equipos con los que colaboran más frecuentemente. El diseño de la herramienta también fue crucial en IBM Verse para ofrecer una experiencia de usuario única.

En definitiva, se trata de una nueva forma de trabajar, una revolucionaria solución de correo electrónico social que actúa más como un asistente personal, nos conoce a nosotros y lo que consideramos que es importante, las personas y los grupos clave con los que interactuamos, y al mismo tiempo, nos permite concentrarnos en el trabajo que realmente importa.

(*) Artículo publicado originalmente en Hipertextual el 30 de abril de 2015.

Álvaro Saavedra López,     Experto de Soluciones Riesgos y Fraude de IBM

Álvaro Saavedra López,
Experto de Soluciones Riesgos y Fraude de IBM


Por Álvaro Saavedra

Sin lugar a dudas, los bancos tienen una mejor y más valiosa información sobre los consumidores que cualquier otro tipo de empresa. Los bancos saben el nivel de ingreso aproximado de sus clientes en función de las cantidades que depositan en sus cuentas de manera regular y cuál es el gasto de sus clientes basado en el dinero que mantienen y mueven en sus cuentas. Los bancos conocen en qué empresas sus clientes gastan el dinero con base a la información de los pagos de tarjetas de crédito y débito, pagos en línea, transferencias, e incluso los cheques emitidos, lo que les proporciona también una gran comprensión de qué tipos de bienes y servicios el cliente está comprando. Conocen también exactamente cuándo los clientes hacen la mayor parte de estas compras y dónde estaban cuando se hizo la compra.

Y, con un poco de trabajo, los bancos pueden determinar algunas otras ideas muy interesantes sobre el comportamiento de gasto de los consumidores, tales como:

• Categorización de los gastos, es decir, cuánto se gasta mensualmente en comestibles vs. salir a cenar
• Cuánto se gasta mensualmente en el entretenimiento, incluyendo un desglose del gasto en películas vs. restaurantes vs. teatro vs. conciertos
• Cuánto gastan los clientes en artículos no discrecionales como el alquiler o la hipoteca, servicios públicos y transporte
• Correlación en el momento de la compra, por ejemplo, cada vez que echan gasolina qué compran en la tienda de comestibles poco después.

Pero, ¿cómo deberían los bancos aprovechar esta información? ¿Qué nuevos productos y servicios pueden ofrecer como resultado de esta idea, y a través de qué canales?

Cuando sacamos el máximo provecho de la profundidad y amplitud de la información disponible, el análisis de la misma nos permite entender mejor las necesidades y comportamientos del cliente de forma individual, en lugar de la visión de “segmentos” tradicional. Disponiendo de un mejor conocimiento acerca de las necesidades individuales del cliente, las actitudes y el comportamiento, las ofertas pueden ser más específicas, personalizadas y con más probabilidades de ser aceptadas. Ofertas optimizadas y personalizadas, venta-cruzadas en contexto, actividades de marketing en tiempo real son ejemplos de utilización de esta información.

Todas estas iniciativas permiten incrementar los ingresos, mejorando la aceptación de las ofertas. Pero para impulsar los ingresos de forma verdaderamente incremental y, al mismo tiempo, mejorar radicalmente la experiencia del cliente, se requiere algo más que una mayor capacidad para personalizar las ofertas y dirigirlas al individuo objetivo. Se requiere un replanteamiento de cómo la mejora significativa en el conocimiento del cliente puede transformar los actuales procesos y monetizar la información.

Y entonces, ¿por donde empezar?

Una de las áreas propicias para aprovechar esta oportunidad es el movimiento masivo del cliente bancario al canal móvil. Según el informe publicado por la Reserva Federal de Estados Unidos en marzo de este año, el 39% de los usuarios de teléfonos móviles que tienen cuenta corriente en una entidad en Estados Unidos usaron en algún momento en 2014 servicio de banca electrónica. Es un incremento de 10 puntos porcentuales en solo dos años.

La banca móvil también se está convirtiendo en un criterio clave cuando los consumidores seleccionan un banco. La interacción a través del móvil representa una oportunidad para que los bancos puedan ofrecer a a sus clientes la mejor experiencia multicanal de hacer negocios en cualquier lugar y a cualquier hora.

Pero los bancos tienen que ir más allá de la utilización banca móvil para la realización de las transacciones rutinarias como las consultas de saldo o pagos. Por el contrario, la banca móvil debe ser vista por los clientes como un servicio interactivo que se anticipa a sus necesidades y ofrece atractivos ofertas y servicios que se entrelazan con sus vidas financieras diarias.

En un artículo publicado por la Reserva Federal de Boston en 2014, sus autores afirman que “los servicios de valor añadido son cada vez mucho más importante que la propia transacción de pago… La propuesta de valor del comercio móvil deberá incluir servicios concretos de valor añadido más allá de los pagos.” Desde la perspectiva bancos, el móvil ofrece casi siempre un canal en el que acercarse de forma inteligente a los clientes con ofertas y servicios que, cuando se hace bien, puede ofrecer a sus clientes un valor añadido y una experiencia bancaria mejorada.

Los bancos deben tener cuidado de que sus ofertas y servicios en el canal móvil no se perciban de la misma manera que ofertas de cupones fuera de contexto e invasivas. La mejor manera de lograrlo es tener un intercambio de valor con el cliente. El banco debe balancear sus propuestas de servicios bancarios con otros servicios móviles de valor añadido. Tienen que atraer clientes con servicios en los que puede no haber un impacto en los ingresos inmediato u obvio, pero que el cliente percibe como de valor añadido.

Un ejemplo podría ser un “Digital Vault”, donde el cliente puede tomar una foto de sus recibos y cartas de garantías en el punto de venta y almacenarlos de forma segura en una base de datos del banco para su futura recuperación. Otro ejemplo puede ser una herramienta financiera en línea que actúa como gestor de presupuestos o gastos y que permite al cliente comparar sus gastos contra los compañeros o “comunidades”, por ejemplo, por profesiones u otras clasificaciones.

Se trata de crear servicios útiles y convincentes que permitan que el banco se convierta en parte de la vida cotidiana de los clientes. Esto hará que los clientes sean mucho más receptivos a las ofertas inteligentes de Bancos/Comercios o aceptar una campaña dirigida a ofrecer productos o servicios bancarios.

Desde IBM trabajamos para proporcionar la tecnología bancaria que ayude a hacer realidad todas estas ideas y a crear un valor sin precedentes.

Ignacio Crespo, Consultor senior de Talento y Cambio de IBM España

Ignacio Crespo,
Consultor senior de Talento y Cambio de IBM España


Por Ignacio Crespo (*)

Un nuevo estudio de IBM pone en entredicho algunas de las creencias que se tienen acerca de la generación del Milenio: Los Nativos Digitales o personas nacidas en la Era Digital no son “ni perezosos, ni egoístas, ni superficiales” y aconseja a las empresas detenerse a conocer qué motiva a cada empleado para poder así maximizar sus cualidades únicas. El estudio, “Myths, Exaggerations and Uncomfortable Truths” (en su título original) pone de manifiesto que la diferencia fundamental entre los Millennials y los empleados de otras generaciones es su habilidad con lo digital, que les viene casi de nacimiento. Sin embargo, en temas como los objetivos en su carrera profesional, su compromiso como empleado, los estilos de liderazgo y de reconocimiento que prefieren, el estudio demuestra que no existen tantas diferencias con los empleados de la generación X o con los de la generación del Baby Boom.

En los próximos cinco años, los nativos digitales irán accediendo a puestos de trabajo (se calcula que ocuparán la mitad de la fuerza de trabajo de EE.UU. en 2020) e incrementarán su influencia en las decisiones de las organizaciones conforme vayan ocupando cada vez más puestos de liderazgo.

Los actuales líderes de negocio necesitan empezar a planificar este cambio creando un entorno de trabajo que maximice las características únicas de esta generación. Para hacerlo, primero necesitan entender bien qué motiva a estos nuevos empleados y qué parte de lo que sabemos de ellos es mito y qué es realidad.

Desgranando los mitos

- Mito 1: Las expectativas profesionales de los Millennials son diferentes de las de sus mayores. Sin embargo, según el estudio de IBM, los Millennials buscan la seguridad económica y un buen puesto de trabajo, al igual que sus predecesores.

- Mito 2: Los Millennials necesitan reconocimiento continuo y creen que todo el mundo merece un premio. La idea de los nativos digitales de un jefe perfecto no es la de una persona que te de palmaditas en la espalda. Buscan un jefe honesto que comparta información. Un 35% de los encuestados de generaciones anteriores también citaron ésta como la cualidad más buscada en un jefe.

- Mito 3: Los Millennials son adictos digitales que no distinguen entre trabajo y juego. Los nacidos en la generación del Milenio son menos propensos que las generaciones anteriores a usar sus cuentas personales en los medios sociales para fines de la empresa en la que trabajan. Ellos entran al mundo laboral con una estrategia en medios sociales bien definida: saben qué y cuándo quieren comunicar, dónde lo quieren compartir y cuál es la mejor manera de aproximarse a cada audiencia.

- Mito 4: Los Millennials no pueden tomar una decisión sin pedir opinión. Los nativos digitales valoran la opinión de los demás, pero no manifiestan una mayor necesidad de pedir consejo cuando toman decisiones en un entorno laboral que los de la generación X. Incluso aunque piensan que obtener un consenso es importante, más del 50% piensa que sus jefes están bien cualificados para tomar las decisiones.

- Mito 5: Los Millennials son más proclives a cambiar de trabajo si no les satisface. Los Millennials deciden cambiar de trabajo por las mismas razones que lo hacen otras generaciones y no son más proclives a dejar su trabajo para seguir una pasión. De hecho, el mayor motivo para cambiar de trabajo es para ganar más dinero y para trabajar en un entorno más innovador, por encima de salvar al mundo.

¿Qué tiene que hacer un empleador?

Los empleadores no deberían fiarse a priori de los estereotipos cuando tomen medidas para satisfacer a sus trabajadores. Necesitan estrategias que les ayuden a entender mejor a sus empleados como individuos para que puedan aportar lo mejor de sus cualidades.

De acuerdo con el estudio, aplicar tecnologías de analítica laboral puede ayudar a los ejecutivos a descubrir patrones de conducta, permitiendo a los departamentos de recursos humanos y a los líderes de negocio tomar unas decisiones más inteligentes y efectivas, mejorando así sus resultados de negocio.

IBM trabaja con compañías en todo el mundo y en todos los sectores industriales mostrando las mejores prácticas en el diseño e implantación de políticas de compromiso con los nativos digitales y de analítica para el desarrollo del talento de los Empleados. Para este estudio multigeneracional, IBM ha consultado la opinión de casi 1.800 empleados de organizaciones de todos los tamaños en 12 países, incluido España. Además se han mantenido discusiones de grupo y entrevistas a través de Tweetchat.

(*) Artículo publicado originalmente en Aral el 21 de abril de 2015.

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