Blue chip: diciembre 2018

lunes, 31 de diciembre de 2018

Bibliografía 2018

Y como llevo haciendo desde 2009, en el último día del año dedico un post a recoger mis lecturas en materia de tecnología y management a lo largo del periodo que se cierra. Es mi Bibliografía 2018.

Este año el conjunto de referencias bibliográficas leídas abarca 34 volúmenes, lo que supone un buen incremento respecto al año pasado (que cerré con 22 libros ) aunque también es cierto que este año he leído varios libros muy cortos (menos de 100 páginas) como medio de incursión rápida en temas antes de decidir si profundizar más con otros libros más extensos y detallados.

Entre los temas, un poco de todo, pero ha dominado bastante las temáticas relacionadas con mi nueva andadura profesional en los ámbitos de la docencia y la asesoría. Así, por ejemplo, he leído mucho sobre transformación digital, sobre innovación, sobre agile, sobre gestión de procesos de negocio (BPM) y sobre modelos de negocio. En el apartado de tecnología, he dedicado tiempo a aquellas más relacionadas con la automatización de procesos, especialmente RPA, chatbots y SOA, pero también he reservado tiempo para blockchain, realidad, virtual o machine learning.

Como hago habitualmente, agrupo los libros en tres bloques: uno dedicado al management (dirección y gestión empresarial), otro a la tecnología y un último de varios para lecturas que no me encajan en ninguno de los dos anteriores.

Y también, como todos los años, existe un artículo gemelo de éste en mi blog El Cielo del Gavilán donde dejo constancia de mis lecturas en materia de ficción, literatura y humanidades.

La lista de lecturas

Y sin más preámbulos, ésta es la lista de mis lecturas en 2018:

Management

9 factores de la transformación digital de la empresa (Juan Merodio et al)
Digital @ Scale (Anand Swaminathan y Jürgen Meffert)
The startup owner's manual (Steve Blank)
Métodos ágiles. Scrum, Kanban, Lean (Carmen Lasa, Alonso Álvarez y Rafael de las Heras)
Trello: aprende a gestionar proyectos y equipos de manera visual (Javier Cristóbal)
Lean UX: designing great products with agile teams (Jeff Gothelf y Josh Seiden)
INprendedores (David Bartolomé Sedano)
The art of innovation (Tom Kelley)
Gestión de la innovación y la tecnología en las organizaciones (Antonio Hidalgo Nuchera, Gonzalo León Serrano y Julián Pavón Morote)
Introduction to robotic process automation: a primer (Frank Casale)
Diseñando la propuesta de valor (Alex Ostwerwalder e Yves Pigneur)
Lean vs. Agile vs Design Thinking (Jeff Gothelf)
Platform revolution (Geoffrey Parker, Marshall Van Alstyne y Sangeet Paul Choudary)
Fundamentals of Business Process Management (Marlon Dumas, Marcello La Rosa, Jan Mendling y Hajo A. Reijers)
Economía de los Datos. Riqueza 4.0 (Emilio Ontiveros)
Innovar. Un manifiesto de acción (Luis Pérez-Breva)
OCEB 2. Certification guide (Tim Weilkiens, Christian Weiss , Andrea Grass y Kim Nena Duggen)
50 estrategias para 2050 (Fundación Telefónica)
Six Sigma for dummies (Craig Gygi y Bruce Silver)
Business Process Management. A rigorous approach (Martyn Ould)
Evolución de los nuevos modelos de negocio en la era digital (Javier Celaya et al)

Tecnología

Cyber-physical systems of systems (Andrea Bondavalli, Sara Bouchenak y Hermann Kopetz)
Learning Robotic Process Automation (Alok Mani Tripathi)
Designing bots for Facebook (Nicholas Brown)
Designing bots. Creating conversational experiences (Amir Shevat)
Blockchain for dummies. IBM limited edition (Manav Gupta)
Machine Learning for dummies. IBM limited edition (Judith Hurwitz y Dan Kirsch)
Bitcoin: complete guide to bitcoin (Mark Gates)
Learning virtual reality (Tony Parisi)
Robotic Process Automation for dummies. NICE special edition (NICE)
Getting started with AWS (Amazon)
Dynamic SOA and BPM (Marc Fiammante)
Service Oriented Architecture: Analysis and design for services and microservices (Thomas Erl)
Crisper learning for UiPath (Vaibhav Jain)
Hands-on chatbots and conversational UI development (Srini Janarthanam)

Otros

Derecho de los robots (Moisés Barrio Andrés, director)
Training from the back of the room! (Sharon L. Bowman)

Ranking

Y, aunque siempre me resulta muy difícil, he seleccionado los que considero las tres mejores lecturas. Serían éstas:

Platform revolution

'Platform revolution' describe el modelo de negocio de plataformas, de una manera detallada, completa y brillante. Lo he seleccionado como mejor lectura porque aúna el hecho de ser realmente un gran libro sobre management, como porque trata un asunto plenamente actual ya que el modelo de negocio de plataformas es una de las tendencias (y realidades) más fuertes y disruptivas en la economía digital.

Fundamentals of Business Process Management

Es un libro que tiene ya algunos años (aunque poco después de leerlo, salió al mercado una segunda edición que pienso revisitar) pero es el tratado más serio, organizado y completo que conozco en materia gestión de procesos de negocio (Business Process Management, BPM). Un gran libro y creo que referencia obligada para cualquiera interesado en la gestión de procesos.

Diseñando la propuesta de valor

Un libro que podríamos considerar una especie de secuela del bestseller 'Generación de modelos de negocio' de los mismos autores. En esta ocasión, profundizando en un segmento del modelo de negocio recogido en el business model canvas: la proposición de valor. Y, como en otras obras de estos autores, siguiendo un formato desenfadado, gráfico, muy fácil de asimilar y muy atractivo para la lectura e incluso más, para la exploración y el repaso.

(diploma) The startup owner's manual

Aunque tras dudarlo mucho, al final lo he sacado del pódium, no quiero dejar de mencionar este clásico de innovación y emprendimiento, 'The startup owner's manual' de Steve Blank. Una grandísima obra llena de conocimiento, experiencia y sentido común, sobre el lanzamiento de empresas. Quizá un poco larga, pero sin duda muy valiosa y un claro referente en el mundo de la innovación y las startups.

Para 2019

No tengo un plan claro para 2019 pero calculo que las temáticas van a ser parecidas. A corto plazo ya tengo en marcha más lecturas en materia de modelos de negocio digitales. No abandonaré, seguro, la temática de BPM aunque puede que ya con menos referencias, y seguro que seguiré profundizando en las tecnologías de automatización. También quisiera, si es posible, aumentar las lecturas en materia de tecnología analítica y cognitiva.

Ya lo iremos viendo y, por supuesto, lo podrás seguir en este blog.

Dentro de un año, volvemos a hacer un repaso a ver qué ha dado de sí 2019 en materia de lecturas.

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domingo, 30 de diciembre de 2018

Mis #TEDTalks de 2018

Un año más, como llevo haciendo desde 2014, en el día 30 de Diciembre censo en este blog las TED Talks visualizadas durante el año, a razón de poco menos de una por semana lo que este año me ha llevado a visualizar un total de 48 TED Talks.

Se refleja así una costumbre que inicié, allá por Noviembre de 2011, que consistía en visualizar una TED Talk cada fin de semana, con excepción hecha de vacaciones o alguna situación especial. Una costumbre que inicialmente nacía con el simple deseo de practicar Inglés de una forma amena pero que, actualmente, tiene mucho más que ver con mi interés en los temas que se tratan y en el propio 'storytelling'.

Este año me ha costado más seleccionar las TED Talks objetivo, a pesar de las cada vez mayores facilidades que el sitio de TED da para encontrar por temas, novedad, etc. Puede que haya agotado ya los grandes 'speakers' y las charlas más populares, o puede que me haya vuelto más exigente. El caso es que, ante esa dificultad, la selección es, quizá. menos homogénea, más a salto de mata si se quiere pero, en cualquier caso, creo que es un conjunto de charlas suficientemente valiosas.

¿Y cuáles han sido las esas 48 charlas? Pues éstas:

Como suele suceder, un poco de todo: algunos personajes muy conocidos como Kevin Kelly, Ray Kurzweil, David Kelley o Jane Fonda y otros bastante más anónimos y, en cuanto a temática, por supuesto, tecnología y ciencia, y también otra serie de temas como diseño o relaciones y emociones humanas.

Una serie de charlas, en fin, para aprender, disfrutar y pensar.

Y, desde ya, sigo programando las del 2019...

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viernes, 28 de diciembre de 2018

Aprendiendo a enseñar con Sharon L. Bowman

En 'Training from de the back of the room!' la autora nos propone una nueva forma de diseñar las acciones de formación, una forma que supuestamente se adapta mejor a la manera en que nuestro cerebro funciona, y una forma que cede el protagonismo a los propios estudiantes que adoptan una actitud activa, participativa, en movimiento y enseñándose unos a otros.

El libro explica los fundamentos de ese estilo de enseñanza, donde cuatro pasos son fundamentales, cuatro pasos que describe como las cuatro Cs, aludiendo a la letra por la que empiezan esos pasos en Inglés: Conexiones, Conceptos, práctica Concreta y Conclusiones. Además proporciona un total de 65 técnicas para aplicar en cada uno de esos cuatro pasos.

La autora, además, aplica sus técnicas de enseñanza en el propio libro lo que, sobre todo al principio, confunde un poco porque crea una cierta sensación de falta de estructura.

El libro se organiza en seis partes, cuatro de las cuales, las centrales, reciben ese nombre de 'parte' y se concentran en una de las cuatro Cs. Las otras dos partes son de apertura y cierre, la primera con información introductoria necesaria, y la última de cierre con información complementaria. Con todo ello, la estructura y contenidos del libro son los siguientes:

'NEED-to-KNOW - Need-to-Know Information from the Front of the Book': Una primera parte dedicada a explicar los fundamentos y conceptos fundamentales del método.
- 'Warm Ups for Training from the BACK of the Room!': Invita a hacer unas actividades previas como calentamiento para lo que viene.
- 'The 4 Cs Reference Guide': Presenta de forma muy breve y gráfica, las cuatro Cs.
- 'What's in it For You? An Introduction to Training from the BACK of the Room!': Hace una descripción del método y del libro
- 'Brain-friendly Training - Learning About Learning ': Presenta los fundamentos neurocientíficos en los que se apoya el método, un método que se supone se adapta mejor a la forma en que funciona y aprende nuestro cerebro y habla de cinco elementos que sirven para enriquecer el aprendizaje: experiencia emocional positiva, novedad y estimulación multi-sensorial, opciones y variedad, participación activa y colaboración y, finalmente, entornos de aprendizaje informales.
- 'The 4 Cs - A Quick and Remarkably Effective Instructional Design Process': Explica, ahora en más detalle, los cuatro pasos; Conexiones, Conceptos, práctica Concreta y Conclusiones.

'part ONE - Connections': Desarrolla la primera C, las Conexiones, es decir, las actividades iniciales que sirven para conectar a los estudiantes con la materia, con los resultados a obtener y entre sí.
- 'What You Need To Know About Connections': Conceptos sobre las conexiones incluyendo el tipo de conexiones que se buscan, la importancia de los primeros contactos o la diferencia de estas actividades con un mero romper el hielo
- 'Connections: Warm Up Activities': Tras explicar lo que son las actividades de calentamiento, presenta cinco de ellas: Interview With an Expert, Web Hunt, Scavenger Hunt, People and Personal Surveys y Pop Quiz.
- 'Connections: Fast Pass Activities': Explica que las Fast Pass son actividades de aproximadamente un minuto para implicar a los estudiantes en el inicio de la formación y proporciona cinco de estas actividades: Dot Voting, Think It Then Ink It, Post It, Turn and Talk y Take a Guess.
- 'Connections: Start-Up Activities': Una actividades parecidas a las Fast Pass pero que duran unos diez minutos. Se proporcionan otras cinco actividades: Standing Survey, Wall Writing, Table Talk, Where Do You Stand? y Card Carousel.

'part TWO - Concepts': Aborda la segunda C, las de los Conceptos
- 'What You Need To Know About Concepts': Aporta las ideas más relevantes, incluyendo el concentrarse en lo realmente importante, usar organizadores gráficos, no extenderse más de 10 o veinte minutos seguidos de instrucción directa o incluir revisiones de un minuto.
- 'Concepts: Concept Maps': Explica en qué consisten los mapas de conceptos y aporta cinco formas concretas: Basic Map, Flow Chart Map, Burger Map, Free Flow Map y Timeline Map.
- 'Concepts: Interactive Lecture Strategies': Habla de la forma de hacer una instrucción más interactiva y aporta cinco técnicas: Rapid Response, Pass That Card, Stand Stretch and Speak, Beat the Clock y Bend Breathe and Write.
- 'Concepts: Jigsaw Activities': explica las llamadas actividades rompezabezas en que los estudiantes asumen una parte de la instrucción a sus compañeros. Se explican cinco actividades: One-Person Experts, Table Group Experts, Concept Card Experts, Concept Clinic y Jigsaw Choices.
- 'Concepts: Concept Centers': Habla de los centros de conceptos, es decir, puntos del aula donde se concentra el conocimiento o la práctica de un concepto. Y aporta como siempre cinco actividades con centros de concepto: Table Centers, Wall Centers, Discussions Centers, Computer Centers, Learner-Created Centers

'part THREE - Concrete Practice': Se centra en la tercera C, la práctica Concreta.
- 'What You Need To Know About Concrete Practice': Como en los casos anteriores, primero proporciona las ideas fundamentales como los elementos de una práctica efectiva o el hecho de que se deben permitir los errores.
- 'Concrete Practice: Teach-Back Activities': Se centra en las actividades en que los estudiantes explican a otros lo que han aprendido y proporciona cinco técnicas: Paired Teach-Back, Table Teach-Back, One-Legged Teach-Back, Improv Teach-Back y Circle Teach-Back.
- 'Concrete Practice: Skills-Based Activities': Actividades en que se ponen en práctica física ciertas habilidades. Se aportan cinco opciones: In-room Mentoring, Each Teach, Rounds and Repetition, Table Demonstrations y Skill-Based Game Shows.
- 'Concrete Practice: Learner Created Games': Un conjunto de actividades de recapitulación en que los estudiantes adoptan diferentes roles como creadores, líderes, árbitros, etc. Se aportan cinco tipos: Card Games, Grab and Gab, Cooperative Jeopardy, Ball Toss y Group Scavenger Hunts.

'part FOUR - Conclusions': Donde llega el momento de la útima C: Conclusiones.
- 'What You Need To Know About Conclusions': Explica ideas generales como los resúmenes dirigidos por los estudiantes, las evaluaciones centradas en el estudiante, los planes de acción o las celebraciones.
- 'Conclusions: Learner-Led Summaries': Tras una explicación muy breve propone cinco actividades: Learning Logs, Stand and Deliver, Table Talk, Card Exchange y Round Robin.
- 'Conclusions: Evaluation Strategies': Tras aportar una particular visión sobre cómo deben ser las evaluaciones, explica, como habitualmente, cinco técnicas: Where Do You Stand?, Four-Square Feedback, Four-Square Levels of Learning, May We Quote You? y Email Blast.
- 'Conclusions: Celebrations': explica lo que es una celebración así como su necesidad y propone cinco formas de hacerlas: Make and Take, Certificate Car Wash, Circle Celebration, I Like My Neighbour, Walk and Talk.

'NICE-TO-KNOW - Nice-To-Know Information from the Back of the Room': Donde se aporta material complementario.
- 'The Secret of Adult Learning Theroy - It's NOT About Age': Hace algunas consideraciones sobre el aprendizaje, sobre pedagogía y sobre el enfoque en niños y adultos (para concluir que no hay verdadera diferencia)
- 'Begin with the End - A Fresh Approach to Learning': Apuesta por concentrarse en los resultados del aprendizaje y los comportamientos observables.
- 'The World Cafe - An Innovative Process with Conversations that Matter': Explica el concepto tras The World Cafe, un enfoque de aprendizaje basado simplemente en conversaciones como las que se pueden mantener en una cafetería.
- 'Wake 'Em Up! - Ten Tips for Interactive e-Learning': Proporciona unos consejos sobre cómo aplicar los principios del método en el caso del eLearning.

A todo lo anterior le sigue un epílogo, una lista de recursos, los agradecimientos e información sobre la autora.

'Training from de the back of the room!' plantea un enfoque dinámico, práctico y diferente sobre el aprendizaje, un métdo que creo que se puede aplicar en su completitud pero del que también pueden aprovecharse ideas o prácticas concretas para enriquecer una formación más tradicional. Interesante lectura para cualquiera interesado en la pedagogía o en hacer más efectivas y atractivas las actividades de formación.

Sharon L. Bowman

(Fuente: Ligera elaboración propia de la biografía en su página oficial.)

Sharon L. Bowman

Sharon Bowman es la presidente de Bowperson Publishing & Training, Inc. Ha sido speaker profesional, autora, profesora y entrenadora durante más de cuarenta años. Trabaja con empresas e instituciones educativas que quieren ofrecer una formación y unos programas de desarrollo profesional excepcionales.

Sharon es autora de siete libros muy populares acerca de formación, incluyendo los bestellers 'Training from the BACK of the Room' y 'The Ten-Minute Trainer'. Su último libro es 'Using Brain Science to Make Training Stick'. Sharon ha sido una popular speaker en las ya desaparecidas conferencias internacionales de la American Society of Training and Development (ASTD) y actualmente es presentadora del programa de certificación de la Training Magazine Events annual conference.

Sharon practica lo que predica y ofrece unas experiencias de aprendizaje altamente interactivas, informativas e inolvidables. Tanto si el formato es una conferencia, una sesión de outdoor, una formación de medio día, día completo o varios días, incluso webinars u otros medios de aprendizaje online, los estudiantes nunca permanecen quietos mucho tiempo sino que participan activamente a lo largo de todo el evento de aprendizaje. La experiencia es siempre EPIC: (Emotional, Participatory, Image-rich y Connected)

Puedes saber más de la autora visitando su página oficial o siguiéndole en Twitter donde se presenta como @sbowperson.

Ficha técnica:

TITULO: Training from the back of the room!

AUTOR: Sharon L. Bowman.

EDITORIAL: Wiley

AÑO: 2009

ISBN: 978-0787996628
PAGINAS: 320

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miércoles, 26 de diciembre de 2018

Modos y estrategias para el crecimiento

En un artículo anterior hablábamos del framework 'Business Model Builder' y, al compararlo con el 'Business Model Canvas' veíamos que el apartado más diferencial que aportaba el BMB era el modelo de crecimiento. Hablamos hoy un poco más de crecimiento y nos seguimos apoyando en el libro 'Business Model Innovation: concepts, analysis and cases' de Allan Afuah. Y vamos a ver tres aspectos relacionados: la necesidad del crecimiento, los modos de crecimiento y las estrategias para el crecimiento en rentabilidad.

La necesidad del crecimiento

El modelo de crecimiento del framework BMB describe cómo continuar generando, entregando y monetizando beneficios a clientes, pero a una mayor escala y a largo plazo.

¿Y por qué se necesita crecer? Afuah lo argumenta de forma simple explicando que el crecimiento puede conllevar economías de escala o de alcance, mayor poder de negociación y una mayor amenaza a o resistencia frente a competidores.

Modos de crecimiento

Según Afuah, existen tres modos en que una empresa puede crecer, a saber:

Incremento de ventas en mercados existentes mediante el ofrecimiento de nuevos o mejorados beneficios a los clientes lo que puede conllevar lanzamiento de nuevos productos, tal vez con mayores márgenes.

Expansión a nuevos mercados pero con pocas innovaciones, sino con los mismos productos y beneficios.

Crecer en mercados existentes y expandirse a nuevos mercados a la vez, es decir, combinación de las dos anteriores.

Nada sorprendente en esta clasificación, aunque siempre es de agradecer la estructuración y claridad conceptuales.

Estrategias de crecimiento de rentabilidad

Menos evidente que los modos de crecimiento anteriores, es la propuesta de Afuah respecto a las estrategias posibles para crecer en rentabilidad. Según este autor, existen tres estrategias posibles para ese crecimiento en rentabilidad:

Bloqueo: Se trata de mantener a los competidores alejados de nuestro mercado y bloquear su entrada o movimientos. Se puede bloquear de forma proactiva o reactiva. Mecanismos de bloqueo pueden ser las patentes o la defensa de la propiedad intelectual. El autor propone como ejemplo de esta estrategia la llevada a cabo por Microsoft.

Carrera: Se trata de estar siempre por delante, es decir, proporcionar constantemente productos o servicios mejores, más nuevos o quizá ofrecer un mejor servicio. Implica en general una gran capacidad de innovación. Ejemplos que propone el autor es el caso de Intel en el mundo de los microprocesadores o de Apple.

Colaboración: se trata de no afrontar solos el mercado sino de asociarse con terceros que realizan mejor que nosotros alguna parte interesante, Esta cooperación se puede conseguir por adquisiciones, joint-ventures, alianzas estratégicas o participación en capital riesgo, por mencionar algunas.

No es extraño que las empresas, más que una de estas estrategias puras, realicen algún tipo de combinación de las mismas.

Lo que hace Afuah en su libro, y lo que hemos recogido en este post, es más una estructuración conceptual que propuestas específicas en la materia del crecimiento. Pero se trata de una estructuración interesante y bastante específica del framework de modelo de negocio propuesta por el autor.

lunes, 24 de diciembre de 2018

La Navidad en los detalles

La Navidad flota en el ambiente.

Nos lo demuestran las luces que engalanan nuestras ciudades. Nos lo recuerdan, insistentes, los mil y un anuncios y reclamos que marcas y comercios de todo tipo nos lanzan incansables. Nos hace tangible su inicio el soniquete de los niños de San Ildefonso en nuestras radios y televisiones. Nos lo recordamos a nosotros mismos comprando regalos, haciendo acopio de turrones o celebrando comidas de empresa.

Pero la Navidad está, también, está sobre todo, en los pequeños detalles.

En este año que para mi ha sido tan especial, un año de transición profesional y personal, estoy, quizá, más sintonizado con lo pequeño pero significativo.

Y quizá por eso, he apreciado más, incluso me han conmovido más, los pequeños detalles que me están trayendo esta Navidad: ese whatsapp tempranero felicitándote la navidad de alguien con el que hacía mucho que ni hablabas, el correo personalizado de alguien que tanto me ha ayudado en la transición y que, sin embargo, se apresura a valorar mi aportación; el mensaje de alguien que, en estos tiempos laicos, se atreve a mencionar que recordamos el nacimiento de un niño muy especial; o el detalle de una amiga y compañera que me envía una foto de mi hija, de hace catorce años, en un festival del 'cole' celebrando precisamente la Navidad.

Detalles en donde reside lo humano, donde está la verdadera magia de estos días.

Detalles que reconfortan y reconcilian, conmueven y animan.

Y sólo el miedo de no estar a la altura de tanto mérito, tanta sensibilidad y tanto cariño. O, quizá peor, de olvidar a alguien que también merecería, e incluso necesitaría, recibir un detalle.

Esperemos que la Navidad realice su magia y que nadie, absolutamente nadie, se quede sin su detalle, del tipo que sea, proceda de quien proceda.

Feliz Navidad.

Feliz Navidad a todos y en todo.

Feliz Navidad en las luces, los turrones y regalos. Y Feliz Navidad, sobre todo, en los detalles.

Feliz Navidad. Simplemente, Feliz Navidad.

*****

Esta entrada ha sido también publicada en mi blog personal 'La vida de color azul'

viernes, 21 de diciembre de 2018

Un framework alternativo para modelos de negocio: el Business Model Builder

Cuando hablamos de modelo de negocio, y de frameworks de modelos de negocio, es tan omnipresente el 'Business Model Canvas' de Osterwalder y Pigneur, que a veces parece que no exista otra cosa, que no haya más alternativas. Ciertamente, el business model canvas es, que yo conozca, el modelo más completo, el más popular.. y probablemente el mejor. Pero hay otros. Hoy comento brevemente el Business Model Builder.

Se trata de un framework propuesto por Allan Afuah, profesor de estrategia en la Universidad Michigan Ross. Un modelo que explica en su libro 'Business Model Innovation: concepts, analysis and cases' del que recientemente a sacado a la venta su segunda edición.

Este framework se muestra en la figura inferior y distingue cinco aspectos:

Business Model Builder de Allan Afuah

Proposición de valor: recoge los beneficios que una compañía ofrece a sus clientes y cómo éstos perciben si esos beneficios satisfacen sus necesidades y demandas.

Segmentos de mercado: es decir, los grupos de clientes a quien se ofrece esa proposición de valor, su tamaño, su disponibilidad para pagar por los productos/servicios propuestos, etc

Modelo de ingresos-costes: es decir, cómo es la corriente de ingresos que entra en la compañía procedentes de los clientes así como los costes de generar esos ingresos. Incluye qué clientes pagan por qué beneficios, cuánto, cuándo y cómo, y los costes en los que incurre la organización.

Modelo de crecimiento: Define cómo una compañía continua generando, entregando y monetizando esos beneficios que aporta a los clientes, a gran escala y a largo plazo.

Capacidades (recursos y actividades): Son los recursos que la compañía necesita para crear los beneficios, entregarlos a los mercados y clientes y obtener los ingresos a corto y largo plazo. Estos recursos pueden ser tangibles e intangibles, e incluyen cosas como: edificios, recursos humanos, marca, datos, cultura, canales de distribución, equipos, financiación, propiedad intelectual, patentes, etc

¿Cómo compara esto con el Business Model Canvas?

Business Model Canvas de Osterwalder y Pigneur

Hay dos elementos que parecen muy similares, a saber, la proposición de valor y los segmentos de clientes/mercados. Igualmente, parece que el modelo de ingresos-costes del Business Model Builder se corresponde con la unión de las fuentes de ingresos y estructura de costes del Business Model Canvas. Por otro lado, el bloque de capacidades del Business Model Builder, que en sí mismo parece muy amplio, se corresponde, en efecto, con varios elementos del Business Model Canvas; en concreto, yo diría que mapea con la suma de Actividades clave, Recursos Clave, Socios Clave y Canales. Quizá la aportación más original del Business Model Builder sea el modelo de crecimiento, del cual puede que volvamos a hablar en este blog. Sin embargo, si uno lee cómo entiende Steve Blank el área de Relación con cliente del Business Model Canvas (con su propuesta de definición del Get-Keep-Grow), parece que tampoco estuviéramos muy lejos de establecer una cierta correspondencia.

Si las cosas son como he descrito en el párrafo anterior, que no deja de ser una interpretación personal, el Business Model Builder sería una forma más compacta (o menos detallada, si se prefiere) de describir prácticamente lo mismo que el Business Model Canvas.

Aunque uno puede preguntarse para qué, entonces, queremos un framework alternativo, al menos tranquiliza ver que el concepto subyacente de lo que es un modelo de negocio y qué hay que analizar o diseñar en él, tiende a ser coincidente entre diferentes autores.

jueves, 20 de diciembre de 2018

Mi Actividad: Columna 'Empresa Digital' en el portal Invertia

Desde ayer 18 de Diciembre, tendré una columna de opinión en el completamente renovado portal financiero Invertia.

La columna se titula 'Empresa Digital' y tendrá una periodicidad prevista quincenal. En ella hablaré de tecnología, de Transformación Digital y, en general, de todo el ámbito de aplicación de la tecnología digital al mundo corporativo.

E inicio esta nueva aventura con un artículo seminal que he titulado 'Hacia una empresa digital'.

Te animo a leer este primer artículo y, sobre todo, a que visites el nuevo Invertia y sigas mi columna.

miércoles, 19 de diciembre de 2018

Vídeo: ¿Qué es un proceso de negocio?

En este vídeo explico, de la forma más sencilla que creo posible, en qué consiste un proceso de negocio. Se trata de un concepto capital de la gestión empresarial y en torno al cual giran y girarán otros vídeos en materia tanto de gestión como de tecnología.

Transcripción

Hablamos de eficiencia. Hablamos de agilidad. Hablamos de experiencia de cliente. Y hablamos también de digitalización, de transformación, de robotización. Y todas esas cosas dependen de, o actúan sobre, procesos de negocio.

¿Qué es un proceso de negocio?

Un proceso de negocio, en el fondo, no es más que cómo funciona una compañía.

En una compañía hay una serie de personas que trabajan en ella y que para hacer su trabajo, con frecuencia, se apoyan en ordenadores y en sistemas. Y las tareas que realizan esas personas se coordinan para al final, acabar dando unos resultados de negocio.

Pues eso es, ni más ni menos, un proceso de negocio.

Recordemos: Una serie de tareas, que las realizan personas o sistemas, que se coordinan entre sí, y que dan un resultado de negocio.

Un ejemplo:

Imaginemos una compañía logística que se apoya en capacidades de comercio electrónico. En esa compañía habrá una serie de personas: habrá operadores de almacén o habrá conductores de furgonetas, por poner un ejemplo. Y tendrá sus sistemas: tendrá un portal, tendrá un CRM para gestionar los pedidos, y tendrá un sistema de gestión de almacén. Y esas personas que trabajan en la compañía, con la ayuda de los sistemas, realizarán tareas. ¿Qué tareas? Pues recogerán los pedidos en el portal, harán la transacción electrónica para realizar el cobro, los pedidos se trasportarán o se pasarán al almacén, en el almacén se retirarán los productos correspondientes de los estantes, se hará el packing, se meterán en las furgonetas, se transportarán y finalmente llegarán al cliente. Y con eso habremos conseguido el resultado que era, precisamente, atender el pedido del cliente y entregarle lo que había solicitado. Pues hemos ejecutado un proceso de negocio.

Así que ¿cuál es el concepto de proceso de negocio?

Pues, un conjunto de tareas realizadas por personas o sistemas que de forma coordinada, producen un resultado de negocio.

Sencillo ¿verdad?

Bueno, es más fácil enunciarlo que gestionarlo. Pero de la gestión nos ocuparemos en siguientes vídeos.

No te los pierdas ¿eh?

Vídeos relacionados

Canal Youtube

Si te interesa ver más vídeos sobre tecnología, procesos de negocio, modelos de negocio, innovación y transformación, puedes visitar mi Canal Youtube.

lunes, 17 de diciembre de 2018

Convergiendo hacia una buena definición de modelo de negocio

Cuando hablamos de innovación y de Transformación, en especial de Transformación Digital, solemos decir que lo digital introduce nuevos modelos de negocio, algunos de ellos disruptivos. La expresión 'modelo de negocio' aunque sugestiva, tiende a ser vaga, sin un significado preciso. Dado que por diferentes motivos voy a profundizar un poco en los modelos de negocio digitales, creo que como punto de partida me conviene buscar una buena definición de modelo de negocio.

Comienzo repasando alguna definición que ya 'ha pasado' por este blog. Así, ya en 2011 recogía aquí brevemente una definición de modelo de negocio aportada por Alexander Osterwalder e Yves Pigneur en su famosísimo libro 'Generación de modelos de negocio'. Decía así:

Un modelo de negocio describe las bases sobre las que una empresa crea, proporciona y capta valor.

Bastante más adelante, a principios de este 2018, reflejamos en este blog la definición que aportaba David L. Rogers en su libro 'The digital transformation playbook' y que rezaba:

a business model describes a holistic view of how business creates value, delivers to the market, and capture value in return.

Vemos que esta definición es, prácticamente, una ligera reformulación de la aportada por Osterwalder y Pigneur. Y vemos que ambas nos hablan de un 'cómo' relacionado con el valor y en tres fases: creación de valor, entrega de valor y captura (monetización) de ese valor entregado.

Y recientemente me he encontrados con dos nuevas aportaciones. Por un lado, en el libro 'Business model innovation: concepts, analysis and cases' que estoy iniciando ahora mismo, su autor, Allan Afuah, propone la siguiente definición en las primeras páginas de la obra:

An organization's business model is the set of activities that it performs to build and use resources to generate, deliver, and monetize benefits (embodied in products and services) to customers,

Observamos que no difiere en su esencia de las dos anteriores. Nos sigue hablando de un cómo ('set of activities that it performs'), de un valor, que en este caso, y de forma algo confusa, denomina 'benefits', y de las mismas tres fases: creación ('generate'), entrega ('deliver') y captura ('monetize'). Es decir, cambian las palabras, pero no el significado.

La otra aportación procede del curso 'Digital Business Models' en Coursera, En él, el profesor, Andreas Constantinou, parte de la definición de Osterwalder y Pigneur pero añade una cuarta fase: defender el valor creado, una fase que tiene que ver claramente con la lucha competitiva y estratégica, con la forma en que una empresa defiende la posición diferencial alcanzada.

Sintetizando todas las aportaciones que, como se puede observar, son todas muy convergentes y basadas en la idea inicial de Osterwalder y Pigneur, podríamos concluir con esta definición:

Un modelo de negocio es la forma en que una organización crea, entrega, captura y defiende el valor creado para sus clientes.

Seguiré explorando otras definiciones alternativas pero de momento creo que la búsqueda de definición ha sido satisfactoria. La encontrada me parece razonablemente buena y, además, todos los autores parecen converger hacia ella.

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viernes, 14 de diciembre de 2018

Intentar definir Inteligencia Artificial

El pasado Miércoles 12 de Diciembre asistí al evento 'IA en negocios: una visión en el corto plazo' organizado por Digital&Beers y que tuvo lugar en las instalaciones de Sngular en Madrid. En el evento actuaba como anfitrión y presentador José Carlos Cortizo y como ponentes Raúl Arrabales, Ana Jiménez, José Luis Calvo y David Llorente. Y, como no era raro esperar, lo primero que se les pidió fue definir Inteligencia Artificial.

Escuché con mucha atención sus respuestas. Oí cosas con las que estaba de acuerdo. Y oí cosas con las que no tanto. Pero sí que me quedé pensando en lo difícil que es definir el campo de la Inteligencia Artificial y en lo igualmente difícil que es explicárselo a alguien lego en la materia, especialmente si no tiene algún tipo de background científico y sobre todo informático.

De izquierda a derecha: Raúl Arrabales, Ana Jiménez, José Luis Calvo y David Llorente

Sin aspirar, no al menos en este artículo, a definir yo mismo lo que es la Inteligencia Artificial, sí voy a recoger alguna definición existente y alguna reflexión propia, algunas de las cuales ya han ocupado espacio anteriormente en este blog.

Lo primero que conviene saber es que el campo de la Inteligencia Artificial no es monolítico, sino que agrupa un conjunto bastante diverso y heterogéneo de técnicas, o casi mejor, algoritmos. ¿Qué tienen en común? Podemos recordar la primera definición de Inteligencia Artificial proporcionada por John McCarthy allá por 1955:

making a machine behave in ways that would be called intelligent if a human were so behaving

Lo bueno de esta definición es que es muy sencilla y compacta. Lo malo...que nos aclara poco y que puede incluso ser errónea. Nos aclara poco porque, en el fondo, tampoco acabamos de saber lo que es un comportamiento inteligente (aunque medio lo intuimos). Y puede ser errónea, desde una perspectiva actual, porque hay formas de exhibir un comportamiento externo inteligente con algoritmos muy básicos cuando nos centramos en tareas muy específicas y tenemos una suficiente capacidad de computación.

Estoy pensando, por ejemplo, en el empleo de algoritmos de 'fuerza bruta' (es decir, los que simplemente exploran todas las posibilidades) aplicados a juegos como el 'tres en raya'. Se trata de un juego con un número de posibilidades (de jugadas) finito y fácilmente evaluables así que con informática 'de toda la vida' podemos hacer un programa que juegue al tres en raya y que sea invencible. ¿Es eso Inteligencia Artificial? Me resisto a clasificarlo como tal. Los algoritmos en sí mismos son relativamente básicos y la inteligencia la aporta realmente el programador. Si a esto le llamásemos inteligencia artificial, creo que la mayor parte de la informática podría ser clasificada como tal... y no se trata de eso. Y, sin embargo, creo que se puede decir que ese algoritmo que juega al tres en raya satisface la definición de McCarthy.

Un poco en mi misma línea de razonamiento, Jerry Kaplan en su libro 'Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know' comenta a propósito de la estadística:

one of the biggest surprises of the past few years has been that relatively simple statistical methods, when supplied with a sufficiently large number of examples, are capable of tasks that would otherwise appear to require comprehension and insigth.

Es decir, también algoritmos estadísticos 'de toda la vida' pueden conseguir un comportamiento externamente inteligente. ¿Es eso inteligencia artificial? Conforme a la definición de McCarthy sí que lo sería pero, de nuevo, me resisto a tratarlos como tales porque entonces desdibujamos el campo de la Inteligencia Artificial.

En otras ocasiones se hace referencia a su imitación del cerebro humano y la naturaleza, a su inspiración incluso biológica de cómo funciona el cerebro humano. De hecho, las redes neuronales parten de la metáfora de las neuronas y su interconexión, los algoritmos genéticos se inspiran en la genética y selección natural y los sistemas expertos en el modo de razonar, presuntamente, de las personas expertas. Sin embargo, creo que esa inspiración no debe tomarse como otra cosa que no sea inspiración. Seamos sinceros: todavía no sabemos cómo funciona el cerebro humano...así que no podemos asegurar que lo estamos imitando, y mucho menos que, al hacerlo, vayamos a conseguir algoritmos que funcionen de la misma manera.

¿Y entonces? ¿Qué es la inteligencia artificial?

No voy, todavía, a proporcionar una definición propia y no dispongo ahora mismo de una definición ajena que me satisfaga completamente. Así que sólo voy a explorar y de una manera todavía tentativa y eventualmente transitoria, elementos que creo que son distintivos de la 'verdadera' inteligencia artificial.

Por un lazo mencionaré el aprendizaje y/o la adaptación. Los algoritmos de inteligencia artificial presentan la capacidad de modificar su comportamiento externo con base en la experiencia. Una experiencia que según el algoritmo, se adquiere en una fase de entrenamiento previo a su uso y en otras se obtiene, además, durante su funcionamiento en operación real. En cualquier caso, el comportamiento externo del algoritmo (que no el algoritmo en sí mismo) aprende y cambia. Y puede hacerlo de una forma que ni su programador podría haber previsto. Porque el programador sabe de la lógica, el algoritmo propiamente dicho, a qué experiencias se ca a enfrentar esa lógica ni con qué datos va a trabajar.

Ese aprendizaje confiere a los algoritmos de inteligencia artificial una cierta autonomía que no deja de impresionarnos. Autonomía en el sentido de que, de alguna forma, acaban decidiendo por sí mismos. cómo actuar. No nos confundamos ni dejemos volar la fantasía en exceso: el algoritmo está completamente fijado, pero esa capacidad de adaptación que le confiere el aprender de la experiencia, y de los datos, le confiere facultad para comportarse con una cierta 'libertad'.

Por otro lado, y bastante relacionado con el aprendizaje, tendríamos la capacidad de generalización y de abstracción. Todos los clasificadores tan propios del machine learning de alguna forma generalizan y abstraen características. Esto se utiliza por ejemplo para reconocimiento de imágenes o para establecimiento de 'clusters'.

No me resisto a dejar de añadir un cuarto elemento, algo discutible y un tanto romántico: el misterio. Los algoritmos los crean científicos y desarrollan programadores. Los algoritmos en sí mismos son perfectamente conocidos y documentados. Pero su estructura interna es tan compleja y su forma de adaptación tan abstracta que, una vez entrenados, ni el propio científico que lo diseñó, ni el propio programador que lo desarrolló, podrían explicar exactamente por qué se comporta como se comporta. Hay un cierto halo de misterio, una cierta percepción de que, en efecto, hemos logrado una inteligencia externa, una inteligencia artificial.

Aunque no se suela mencionar como tal, es cierto que el misterio de una forma, quizá no rigurosa pero sí psicológica, acompaña a la Inteligencia Artificial. De hecho, Jerry Kaplan nos apunta esta paradoja:

the field of AI suffers from an unusual deficiency - once a particular problem is considered solved, it often is no longer considered AI.

Si un problema algorítmico que considerábamos en su concepción, propio del campo de la Inteligencia Artificial queda claramente resuelto, a esa solución tendemos a no considerarla ya Inteligencia Artificial...seguramente porque ya no hay misterio...

Aprendizaje, abstracción, autonomía y misterio.

Por sí mismos no son la definición que aún estoy buscando, pero creo que ayudan a entender, aunque de una manera aún difusa, qué es Inteligencia Artificial.

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miércoles, 12 de diciembre de 2018

Vídeo: Tres cosas que debes saber sobre RPA

La idea de este vídeo es intentar fijar una ideas básicas sobre el concepto de RPA (Robotic Process Automation) y deshacer algún malentendido que rodea a esta tecnología.

Espero que este vídeo sigan otros varios sobre la propia tecnología RPA y sobre procesos de negocio y automatización. Si te interesan, no dejes de estar pendiente de las novedades en mi Canal Youtube.