lunes, 18 de noviembre de 2019

Estructura de la planta de automatización industrial


Cuando hablamos de tecnología digital y de robotización, solemos pensar, consciente o inconscientemente, más en el ámbito de la prestación de servicios y de los procesos administrativos, comerciales o de oficina que en el mundo industrial o de la fabricación.

Y en cierto modo es paradójico, teniendo en cuenta que el propio término 'robotización' parece que debería sugerirnos mirar hacia las impresionantes plantas robotizadas que ya desde hace bastantes años existen en las factorías, quizá de forma más visible en lo que a la automoción se refiere. 

Lo cierto es que el mundo industrial es más desconocido y está más ausente de los discursos 'modernos' sobre tecnología, incluso cuando se habla de 'industria 4.0'.

Buscando información sobre Internet Industrial de las Cosas, he tenido la oportunidad recientemente, de informarme y actualizarme sobre automatización industrial y he intentado, como suelo hacer, estructurar un poco la información y los conceptos.

En ese sentido, me ha resultado interesante, y es lo que recojo en este post, dos modelos, dos arquitecturas si se quiere, que he encontrado comentadas en el libro 'Hands-On Industrial Internet Of Things' de  Giacomo Veneri y Antonio Capasso.

El primero nos muestra el modelo CIM (Computer Integrated Manufacturing). En el modelo se ve una versión simplificada de la Pirámide CIM con cinco niveles y, flanqueándola a derecha e izquierda, qué tipo de equipos y sistemas encontramos en cada nivel (derecha) y qué tipo de redes (izquierda). Me refiero a la siguiente figura:


Pirámide CIM frente a equipos y redes industriales
El siguiente modelo, que quizá, más que modelo es una ilustración, nos muestra esos equipos y redes pero en unas capas algo más visuales y probablemente más ilustrativas. Sería la siguiente:


Esquema de equipos y redes en entorno industrial

En ambas formas de presentarlo, observamos en la parte inferior, justo en contacto con el proceso físico, a los sensoresactuadores incluyendo válvulas, compresores y bombas.

Encontramos en el nivel de supervisión, e intermediados por una red especializada en tiempo real ('fieldbus') al primer nivel de control con PLCs, DCSs y microcontroladores.

Subimos un nivel más, a través de otra red especializada (bus de control) y pasamos a la supervisión con sistemas como los SCADA.

A partir de ahí, ya los sistemas, aunque del ámbito industrial, se parecen más a los sistemas de información de otros campos y, así tenemos los MES (Manufacruring Execution System) y los registros de activos.

En la cima de la pirámide, ya cruzamos plenamente con la informática de gestión, con los ERP (Enterprise Resource Planning) y también redes más comunes (Ethernet / WiFi)

No voy a detenerme a describir cada tipo de equipo o sistema porque, aparte de resultar largo, lo que realmente quiero destacar es esa visión general y, sobre todo, esa estructuración de lo que nos podemos encontrar en el ámbito industrial, en el campo de la automatización, con sólo una excepción notable: los robots industriales.

Habrá que rellenar ese hueco en algún momento...

lunes, 11 de noviembre de 2019

Factores que impulsan el despegue de Internet de las Cosas


Aunque resulta bastante sencillo visualizar y entender lo que es Internet de las Cosas, quizá no resulta tan fácil definirlo o, más bien, acotarlo y saber dónde empieza una solución de conectividad a ser Internet de las Cosas y donde no llega. 

Y eso es así porque, aunque solemos hablar de Internet de las Cosas como una tecnología, en realidad no es tal sino, más bien, un concepto o un tipo de soluciones que aúnan en su seno un conjunto de varias tecnologías. 


There is no one specific new technology or invention, but rather a set of already existing technologies that have been developed. These have created an ecosysten and a technology environment which makes the connection of different things possible, efficient and easy from a technical perspective, profitable from a market perspective, and attractive from a productions-cost perspective.

Esto es, Internet de las Cosas es realmente un ecosistema de tecnologías que hace viable e interesante la creación de soluciones que implican a dispositivos diferentes interconectados a través de Internet.

Pero ya hace muchos años que disponemos de tecnologías para la conexión de dispositivos, para la comunicación de estos dispositivos entre sí, y para la actuación de determinados sensores y actuadores sobre un entorno físico, sea éste industrial o no. 

¿Por qué entonces este interés en Internet de las Cosas? ¿Por qué tan altas expectativas? ¿Por qué se espera tanto impacto? ¿Por qué ese despegue desde ya y con perspectiva de aumentar los próximos años?

Los mismos autores citados, y en la obra citada, identifican una serie de factores habilitadores de Internet de las Cosas. En concreto, se trata de estos siete: 
  • Nuevos y más avanzados sensores: uno sensores con más capacidades, más maduros y con menores costes y diseñados para ocultar sus complejidades e interactuar de forma sencilla a través de interfaces digitales. Sensores que, además, se han estandarizado en la familia de estándares IEEE 1451.

  • Nuevas redes y conectividad inalámbrica: y en este aspecto se apunta a las redes de área personal (PAN, Personal Area Networks) y redes de baja potencia (LPN, Low Power Networks), como mecanismos de interconexión entre sensores y dispositivos, optimizando el ancho de banda y el consumo de energía.

  • Nuevos procesadores y microprocesadores: procedentes del campo de los dispositivos móviles, de mucha potencia, bajo precio y funcionando bajo frameworks abiertos.

  • Sistemas operativos en tiempo real: donde la batalla competitiva ha llevado a disponer de plataformas más sofisticadas y potentes.

  • Tecnología de virtualización: que, bajo el modelo cloud, proporciona servicios bajo demanda de forma flexible y personalizada, que minimiza el CAPEX (inversión) necesario poniendo el peso, por el contrario, en el OPEX (gasto)

  • Convergencia de TI y tecnología operacional: que permite una adopción mayor de elementos de catálogo comercial en segmentos donde la práctica tradicional era el hardware personalizado.

  • Difusión de móviles y redes sociales: que crea la cultura en los consumidores de encontrar la información a través de Apps.

En esta enumeración lo que quizá me sorprende es que, en el apartado de la conectividad, no se mencione la difusión y evolución de las nuevas redes móviles WAN, y muy especialmente, las expectativas sobre 5G.

En cualquier caso, la consecuencia, en palabras de los propios autores son: 

The preceding factors are making it possible to transition from a vertical, legacy platform with an application organized hierarchically, with the data confined in silos, to a horizontal. modular, and cloud-based platform. This new platform uses a standarized API layer that provides high interoperability  capabilities and the ability to share data and information betweeen applications.

Es decir, que se posibilitan soluciones de amplio espectro, modulares, apoyadas en la nube y basadas en APIS estandarizadas.

Más que interesante.

viernes, 8 de noviembre de 2019

Arquitecturas Cloud Nativas con Tom Laszewski et al.

'Cloud Native Architectures' es, fiel a su nombre, una descripción amplia y rigurosa de los diferentes aspectos de las arquitecturas cloud nativas, es decir, de aquellas que se crean desde el principio en la nube, con sus mejores prácticas y técnicas de diseño. Aunque, casi, casi, lo podemos considerar un manual completo sobre cloud computing, su tecnología y su gestión, en la que se incluye también análisis sobre patrones de migración hacia la nube, partiendo no desde situación cloud nativa, sino desde legados.

El libro, algo extenso, se estructura en doce capítulos:
  • 'Introducing Cloud Native Architectures' comienza dando una definiciónde las arquitecturas cloud nativas y a continuación define un modelo de madurez cloud native que va a guiar el discurso en el resto de libro, un modelo con tres ejes: servicios cloud nativos, diseño centrado en la aplicación y automatización. A medida que explica el modelo, también aprovecha para introducir otros conceptos como agile y DevOps, cloud híbrida, multicloud, etc

  • 'The Cloud Adoption Journey' desarrolla los mecanismos de adopción y sobre todo migración hacia la nube. Acaba explicando una serie de patrones de migración pero antes toca temas como los diferentes drivers para ir a la nube (agilidad, coste, seguridad, gobierno, expansión de la compañía, etc). También nos habla del modelo operativo, de la gestión del proyecto, del riesgo, aseguramiento de la calidad, etc y algunos aspectos de diseño como las 'landing zones', el diseño de la red, etc

  • 'Cloud Native Application Design' primero introduce algunos patrones de diseño de sistemas para luego desarrollar la idea de contenedores y serverless.

  • 'How to choose Technology Stacks' Comienza hablando del ecosistema de actores (proveedores cloud, ISVs y consultoras) para luego abordar los mecanismos de adquisición (incluyendo marketplaces y catálogos de servicios, consideraciones de licenciamiento y open source). Sigue con algunos modelos de gestión de servicios y termina con consideraciones sobre sistemas operativos.

  • 'Scalable and Available' Introduce el concepto de la hiper-escala. Luego desarrolla cómo son las arquitecturas always-on e incluso las infraestructuras auto-curativas ('self-healing'). Finaliza explicando una serie de herramientas especificas. incluyendo Simian army, Docker, Kubernetes, etc

  • 'Secure and Realiable' Aborda ahora lo relativo a seguridad explicando elementos como los firewalls, los logs y la monitorización, gestión de la identidad, encriptado, etc. Finaliza introduciendo, de nuevo, herramientas concretas para este campo como Okta, Centrify, etc

  • 'Optimizing Cost' Cuenta algunos conceptos de economía cloud y luego aborda algunas buenas prácticas incluyendo la optimización del tiempo de computación y del almacenamiento. Finaliza, de nuevo, presentando algunas herramientas concretas, como Cloudability o AWS Trusted Advisor.

  • 'Cloud Native Operations' Se centra ahora en lo que es la operación en la nube, comparando primero el modelo tradicional, con el modelo en la nube imbuido de los conceptos de apificación y DevOps. Habla, también, de los equipos reducidos (equipos 'dos pizzas') y de los proveedores de servicio. Entre las herramientas que presenta en esta ocasión se encuentran por ejemplo, Slack y Github.

  • 'Amazon Web Services' Explica con cierto detalle la solución AWS de Amazon, eestudiándola en los tres ejes del modelo.

  • 'Microsoft Azure' Presenta la plataforma Azure según los tres ejes.

  • 'Google Cloud Platform' Cuyenta la solución de Google, de nuevo, según los tres ejes del modelo de madurez.

  • 'What's Next? Cloud Native Architecture Trends' Finaliza, intentando visualizar las tendencias en cloud para los siguientes tres años. Habla de cosas como una mayor abstracción de los servicios de infraestructura, una mayor presencia de la inteligencia artificial y el machine learning, un camino hacia la completa automatización de la operación, del desarrollo nativo en la nube, etc.
'Cloud native architectures', es un muy buen libro sobre cloud, que adopta una visión sobre todo de arquitectura de sistemas, pero que también hace incursiones en otros dos sentidos: por un lado, hacia algo más de detalles tecnológicos, lo que lo acercaría ligeramente al mundo de los desarrolladores y, por otro, hacia el mundo de la gestión con elementos de operación, proyectos, equipos y gestión del cambio.

Un buen libro, interesante, con muchos conceptos, y de complejidad entre media y media-alta.

Tom Laszewski

(Fuente: Traducción y ligera elaboración propia de la sección 'Acerca de' en su perfin LinkedIn)

Tom Laszewski
Un tecnólogo y líder reconocido en cloud computing. Ha trabajado con clientes variados desde ISVs hasta startups pasando por empresas medianas y globales. Posee una amplia experiencia en la arquitectura de soluciones basadas en la nube, en incubar, construir y dirigir equipos globales, en el desarrollo de partnership tecnológicos, gestión de proyectos empresariales y definir e implementar estrategias de adopción de cloud.

Estableció el equipo AWS Global Solution Implementers and Influencers (GSII) Solution Architects (SA), haciendo crecer el equipo hasta 45 arquitectos de soluciones, y colaborando en la gestión de un negocio de un billon de dólares.

Primer miembro de la Americas Enterprise Technologist construyendo ralaciones con directivos de clientes de Fortune 1000, diseñando soluciones cloud nativas y dando soporte a transformaciones en gran escala.

Ha ocupado posiciones importantes en Oracle y Amazon Web Services. Es co-autor de cinco libros y numerosos white papers y es un solicitado conferenciante.

Puedes saber más del autor visitando su perfil en LinkedIn o siguiéndola en twitter donde se identifica como @migrating2cloud.
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jueves, 7 de noviembre de 2019

¿Qué hace a Internet Industrial de las Cosas diferente del IoT 'normal'?


Hace algunas fechas finalicé la lectura del libro 'Hands-On Industrial Internet of Things: Create a powerful Industrial IoT infrastructure using Industry 4.0' de Giacomo Veneri y Antonio Capasso, realmente un buen libro que proporciona perspectiva no sólo sobre Internet Industrial de las Cosas sino, en general, sobre toda la automatización industrial.

Y el primer aspecto del libro que quiero entresacar en este post es la diferencia entre el Internet de las Cosas que podríamos denominar 'normal' o de consumo, aquel que no lleva consigo el apellido de industrial, y su variante industrial, el IIoT.

Todavía bastante al principio del libro, los autores identifican ocho factores que hacen a Internet Industrial de las Cosas diferente de su primo no industrial:

  • Seguridad Aunque la ciberseguridad es crucial también en el entorno no industrial, en los ambientes industriales adquiere un cariz diferencial por razones como que el ciclo de vida de los dispositivos es más largo, y con frecuencia se basan en procesadores, chips y sistemas operativos legados no pensados para conectarse a través de Internet, lo que significa que 'habitan' en la red de área local (LAN) aislados mediante firewall del exterior.

  • Criticidad/disponibilidad Es crítico que los sistemas industriales permanezcan en funcionamiento ya que, de lo contrario, las pérdidas pueden implicar serias pérdidas económicas.

  • Legados y diversidad de fuentes de datos en los entornos industriales en los que debe operar IIoT, existen multiplicidad de tecnologías legadas así como diversidad de fuentes de información procedentes de equipos y sistemas como PLC, SCADA, DCS, ERPs,...

  • Redes industriales que tienen características singulares como el hecho de ser especializadas y deterministas y atendiendo a decenas de miles de robots, sensores y controladores.

  • Complejidad de 'las cosas' en general, los objetos, las 'cosas' son bastante mas complejos en los ambientes industriales que los que nos podemos encontrar en los entornos de consumo.

  • Prioridades diferentes, unas prioridades que en el entorno industrial apuntan a la robustez, resiliencia y disponibilidad, siendo, por el contrario, menos relevantes aspectos como la usabilidad y la experiencia de cliente tan importantes en el sector consumo.

  • Flexibilidad Dado que los equipos industriales como PLCs, CNC, etc se reprograman con cierta frecuencia para adaptarse a nuevos procesos productivos, las soluciones IIoT deben proporcionar una flexibilidad equivalente.

  • Propiedad intelectual que es un asunto especialmente sensible en el mundo industrial

A la espera de un estudio más detallado, estos ocho factores más que explicarnos en qué son diferentes las soluciones IIoT frente a las IoT, nos apuntan al por qué de esas diferencias.


lunes, 4 de noviembre de 2019

Diez beneficios que traen consigo los smart contracts


Dentro del mundo del blockchain, uno de los conceptos más en alza y probablemente más prometedores es el de los contratos inteligentes ('smart contracts').

El nombre de contrato inteligente es ligeramente engañoso e incluso limitado para designar la idea más amplia de las aplicaciones distribuidas (DApps) que tanto impulso reciben a partir de la plataforma Ethereum.

Aunque la idea de las aplicaciones distribuidas es de mayor alcance y aunque en muchos casos los contratos inteligentes no pueden ni siquiera considerarse estrictamente contratos (en el sentido legal), lo cierto es que uno de los usos de este concepto es el de la implementación automatizada de acuerdos entre partes (se considere o no a esos acuerdos como verdaderos contratos).

En el libro 'Blockchain technology - Smart contract, sus autores, Bashar Almunyyer y Abdallah Daodiah, definen de esta forma los contratos inteligentes:

A smart contract is a computer program designed to facilitate, verify and enforce an agreement.

Una definición muy orientada a su uso para implementar acuerdos entre partes, sin considerar otras opciones de las DApps. Los mismos autores, abundan en la explicación del concepto, con esa orientación a implementación automatizada de acuerdos, afirmando:

Smart contracts are self-verifying, self executing agreements that can function autonomously.

Estos autores, una vez establecida esa definición, identifican diez beneficios de los Smart contracts (si se prefiere, de los acuerdos implementados como Smart contracts) frente a contratos o acuerdos tradicionales. Los diez beneficios que apuntan son los siguientes:

  • Precisión al tratarse de acuerdos automatizados, no existe lugar para la imprecisión. Una vez correctamente definidos, son completamente claros y precisos.

  • Trasparencia los términos y condiciones del acuerdo son claramente visibles para todas las partes involucradas.

  • Claridad de las comunicaciones Dada la necesidad de definir con precisión los resultados del acuerdo, no hay lugar para los maos entendidos o malas interpretaciones.

  • Velocidad Los acuerdos recogidos en Smart contracts se ejecutan como software y, por tanto, lo hacen muy rápidamente, pudiendo ahorrar muchas horas con respecto a lo que ocurre en contratos tradicionales.

  • Seguridad utilizan los niveles más altos de encriptación y seguridad existentes en la actualidad. con lo que, sin poder garantizar su absoluta invulnerabilidad, si, al menos, el mayor nivel de protección.

  • Eficiencia obtenida como subproducto de la velocidad y precisión.

  • Sin papeles ya que viven y se ejecutan en el mundo virtual.

  • Almacenamiento y backup la información se almacena de manera permanente y son recuperables en caso de pérdida.

  • Ahorros ya que eliminan la necesidad de muchos intermediarios (abogados, testigos o bancos, por ejemplo).

  • Confianza debido a su naturaleza trasparente, autónoma y segura. que elimina posibilidades de manipulación.

A estos diez beneficios, los autores añades, a modo de 'bonus' el adicione de Resultados garantizados porque, virtualmente, eliminan la necesidad de litigios y juicios.

Aunque quizá la consideración de los Smart contracts tan ligados a una implementación de acuerdos sea algo limitada, esta lista de beneficios nos pueden ayudar a comprender algunos de los porqués del auge de los contratos inteligentes.

viernes, 1 de noviembre de 2019

El ingenio colectivo según Linda Hill, Greg Brandeau, Emily Truelove y Kent Lineback

'Collective genius' es un libro a caballo entre la innovación y el liderazgo. Lo que nos muestra es, precisamente, el modelo de liderazgo de la innovación que los autores deducen como más efectivo tras trabajar con directivos de empresas claramente innovadoras. En esencia la propuesta consiste en que el líder, no tiene tanto que crear una visión e impulsar la innovación, como se entendería en un liderazgo más tradicional, sino en crear la cultura y el ambiente adecuados para que esa innovación surja y se desarrolle.

El libro apenas incluye conceptos teóricos y más bien se dedica a ilustrar las ideas, que en el fondo son muy pocas, con la historia de los directivos y empresas más relevantes que sirven de base al análisis. Los contenidos se estructuran en 9 capítulos agrupados en tres partes como sigue:
  • 'Introduction

    • 'Chapter 1: What collective genius look like' habla de la importancia de la innovación como fuente de ventaja competitiva y, apoyándose en el caso de Pixar y su presidente, Ed Catmull, identifica tres elementos que hacen los grandes los líderes de la innovación: crear organizaciones que colaboran, promover el aprendizaje basado en el descubrimiento e impulsar un modelo de decisión integrativo.

    • 'Chapter 2: Why collective genius need leadership: the paradoxes of innovation' identifica una paradoja básica y es que se necesita el talento individual pero también que ese talento individual se integre para producir una innovación colectivamente. De ahí deriva otras seis paradojas que deben equilibrar polos aparentemente opuestos: individuo versus colectivo, soporte versus confrontación, aprendizaje frente a rendimiento, improvisación frente a estructura, paciencia frente a urgencia y enfoques de abajo a arriba y de arriba a abajo.

    • 'Chapter 3: recasting the role of the leader' toma como modelo a Vineet Nayar, CEO de HCL Technologies y concluye que hay que cambiar el modelo de liderazgo hacia un modelo en que el líder no tenga todas las respuestas sino que ceda su equipo el poder de innovar.


  • 'Part I: Leaders create the willingness to innovate

    • 'Chapter 4: Creating a community' Se basa en el caso de Luca de Meo, CMO en Volkswagen y concluye que la mejor forma de que las personas deseen innovar es que se sientan parte de una comunidad.

    • 'Chapter 5: Beyond purpose: values and rules of engagement' Adopta el caso de Kit Hinrichs, socio de Pentagram, para hablar de la importancia de los valores compartidos y de unas reglas de compromiso que deben incluir la confianza, el respeto mutuo, la confianza mutua o la influencia mutua.


  • 'Part II: Leaders create de ability to inovate' recuerda la necesidad de las tres capacidades de las empresas innovadoras: colaboración, aprendizaje basado en descubrimiento y toma de decisiones integrativa y dedica a cada una de ellas un capítulo

    • 'Chapter 6: Creative abrasion'
    • propone esta abrasión creativa que consiste en crear una especie de mercado donde las ideas compitan a través del discurso y el debate y lo ilustra mediante el caso de Greg Brandeau en Pixar.

    • 'Chapter 7: Creative agility', una agilidad creativa que consiste en la capacidad de aprender mediante el intento de diferentes opciones y observación de los resultados. En este caso, Phillipp Justus de eBay en Alemania, sirve como modelo.

    • 'Chapter 8: Creative resolution' La resolución creativa, en el fondo, no es más que tomar una decisión. Tras haber creado y debatido ideas, haber intentado diferentes opciones y aprendido de ellas, se trata de elegir finalmente un camino y apostar por él. Esta capacidad se ilustra con el caso de Bill Coughran, responsable de ingeniería en Google.


  • 'Part III: Collective genius 2.0: inventing the future

    • 'Chapter 9: Cultivating an innovation ecosystem' afirma que la innovación cada vez se circunscribe menos a las fronteras de una organización y que es preciso cultivar ecosistemas de colaboración e innovación.
Y finaliza con un epílogo 'Where will we find tomorrow's leaders of innovation?' donde resume las características de los líderes de la innovación.

'Collective genius' es un libro a ratos ameno que transmite un conjunto muy reducido de ideas que ilustra a través de un amplio desarrollo de historias concretas de líderes y casos en empresas concretas y bien conocidas. Aunque ese es un estilo exitoso de escribir libros de management, en mi caso hubiese preferido acortar más los ejemplos y, a cambio, un mayor desarrollo conceptual y metodológico.

Linda A. Hill

(Fuente: Traducción y ligera elaboración propia de su ficha de profesor en Harvard.)

Linda A. Hill
Linda A. Hill es profesora de Administración de Empresas en Harvard Business School y presidenta de la Leadership Initiative, estando considerada una de las mayores expertas en liderazgo. Es co-autora de 'Collective Genius: The Art and Practice of Leading Innovation', co-fundadora de Paradox Strategies y co-creadora del Innovation Quotient. Fue designada por Thinkers50 como una de las pensadoras de management más importantes del mundo en 2013 y recibió el premio Thinkers50 Innovation Award en 2015.

Su investigación se centra en la implementación de estrategias globales y liderazgo de la innovación, construcción de ecosistemas y organizaciones innovadoras, desarrollo de líderes para la innovación y el papel del comité en el gobierno de la innovación. Es autora de reputados artículos y libros sobre liderazgo incluyendo su libro 'Collective Genius: The Art and Practice of Leading Innovation' . 'Collective Genius' fue nominado por Business Insider como uno de los 20 mejores libros de negocios en 2014 y recibió la Gold Medal for Leadership, Axiom Business Book Award. En 2015, Hill, junto con los otros co-autores, recibió el primer Warren Bennis Prize por el artículo en Harvard Business Review “Collective Genius” basado en el libro. Hill es también co-autora de 'Being the Boss: The 3 Imperatives of Becoming a Great Leader' seleccionada por el Wall Street Journal como uno de los “Five Business Books to Read for your Career in 2011” y autora de 'Becoming a Manager: How New Mangers Master the Challenges of Leadership'. Sus libros se encuentran disponibles en múltiples idiomas. Ha sido autora o co-autora de numerosos artículos en Harvard Business Review incluyendo “Where Will We Find Tomorrow’s Leaders”, “Winning the Race for Talent in Emerging Markets” y “Are You a High Potential?”. Participa en HBS Press Pocket Mentor series Managing Up, Hiring, Becoming a New Manager, and Negotiating Outcomes.

Ha presidido numerosos programas ejecutivos incluyendo el seminario "Organization Presidents", el programa High Potentials Leadership y Building a Culture of Innovation.

Hill ha estado al frente del desarrollo de varios programas de aprendizaje innovadores para mandos, incluyendo Breakthrough Leadership, ganador del Brandon Hall Group Award for Best Advance in Unique Learning Technology en 2013 y programas de desarrollo como High Performance Management.

Puedes saber más de la autora visitando su perfil en LinkedIn o siguiéndola en Twitter donde se identifica como @Linda_A_Hill.

Ficha técnica:

EDITORIAL: Ingram
AÑO: 2013
ISBN: 978-1422130025
PAGINAS: 320

miércoles, 30 de octubre de 2019

Vídeo: "La Carrera Digital": ¿Qué es Transformación Digital?



En este vídeo te doy una explicación sencilla de lo que entiendo que es la Transformación Digital, tal y como lo explico en el capítulo 4 de mi libro 'La Carrera Digital'.

Transcripción

¿Te resulta confuso el concepto de Transformación Digital?

En realidad es algo sencillo de entender.

Por un parte tienes tu empresa. Una empresa con un porfolio de productos y servicios que ofrece a sus clientes, que opera de una cierta manera y que, en definitiva, ejecuta un modelo de negocio.

Y por otro lado tienes las tecnologías digitales. Unas tecnologías que avanzan a toda velocidad y que ofrecen nuevas posibilidades para crear nuevos productos y servicios, para operar de manera más eficiente y para ejecutar, de nuevo, diferentes modelos de negocio.

Y esas nuevas posibilidades suponen, para tu empresa, a un tiempo una oportunidad pero también una amenaza.

Pues bien, la Transformación Digital no es más que un Plan de Acción.Es un programa de cambio profundo por el que tu empresa aprovecha las oportunidades y contiene las amenazas que surgen de las tecnologías digitales.

En mi libro, "La Carrera Digital" te hablo de Transformación Digital. Te explico las características de las principales tecnologías digitales y luego te enseño a definir y gestionar un Programa de Transformación Digital, tanto desde el punto de vista operativo como también de las personas, de la transformación cultural, de liderazgo y de la gestión del cambio.

¿Te interesa leerlo?


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lunes, 28 de octubre de 2019

Antes del Big Data: sobre la disponibilidad y calidad de los datos y la oportunidad del análisis


La tecnología, creo que por suerte, es deslumbrante: Nos atrae con su novedad y con sus inmensas posibilidades.

Y creo que eso es bueno.

Pero cuando actuamos en el seno de una empresa, cuando ejercemos de mandos o directivos, es importante tener perspectiva, mantener la objetividad y actuar conforme a principios racionales.

Una de las tecnologías más de moda, y probablemente una de las que aporta más resultados prácticos, es el Big Data, una tecnología heredera de lo mejor realizado hasta la fecha en el campo de las bases de datos, los informes y la analítica.

Muchas y muy interesantes son las posibilidades que nos abre Big Data. Pero, cuando aplicamos el sentido común, la disciplina propia de la dirección y la gestión, tenemos que tener en cuenta algunos principios de sensatez y de realismo.


just because we can measure, monitor and access everything doesn't mean we should.
.
Es decir, por más atractiva que nos resulte la analítica y el Big Data, esos análisis, esos informes, deben tener un sentido de negocio. No es razonable hacer medias e indicadores sin ton ni son sino sólo aquellos que realmente tienen que aportar algo al negocio, a su estrategia o al seguimiento de su operación. Según la misma fuente:

As business leaders we need to understand that lack of data is not the issue. Most businesses have more tan enough data to use it constructively; we just don't know how to use it. The reality is taht most businesses are already data rich, but insight poor.

Es decir, y según Bernard Marr, tenemos, en general, datos de sobra y lo importante es saber cómo utilizarlos.

Aunque comparto la idea que quiere transmitir Bernard Marr con esa frase, la importancia de hacer estudios, análisis e indicadores sobre lo que realmente importa, creo que soy algo menos optimista que él en cuanto a la disponibilidad de los datos.Pienso que Bernard Marr, cuando esto afirma, tiene su mente puesta en grandes empresas y con un nivel alto, o al menos razonable, de digitalización.

Sin embargo, si miramos el tejido empresarial español, especialmente en empresas medianas y más aún pequeñas, creo que nos podemos encontrar con cierta frecuencia con carencias de cierta importancia de datos.

Por otro lado, incluso cuando existen datos, incluso en empresas grandes y avanzadas, creo que es importante advertir de las dificultades que eventualmente tiene su uso real y práctico en Big Data (o también en Business Intelligence e incluso un reporting relativamente simple). Problemas que hacen referencia a las dificultades para acceder a esos datos y, sobre todo, a la calidad de los mismos y a la coherencia entre diferentes sistemas o fuentes de información.

Cualquiera que se haya enfrentado en la práctica a un proyecto en que se utilizan datos de diferentes fuentes, ya sea para análisis o para cualquier otro objetivo, sabe de la magnitud de los problemas prácticos que nos podemos encontrar., de las enormes dificultades que supone disponer de un juego de datos amplio, coherente y de buena calidad.

Así que sí, Big Data es una tecnología espectacularmente atractiva y beneficiosa. Pero si piensas utilizarla en tu empresa, no te dejes llevar por lo deslumbrante de las posibilidades: aplica tu sensatez, tu experiencia, tu  análisis y tu capacidad de gestión para, por un lado, establecer los objetivos que realmente buscas y, sobre todo, para hacer frente a las dificultades que la obtención y limpieza de los datos te va a suponer con casi total seguridad..

viernes, 25 de octubre de 2019

Gestión de la innovación con Pervaiz Ahmed y Charles Shepherd

'Innovation management. Context, strategies, systems and proceses' es un largo manual sobre innovación, concebido como libro de texto para estudiantes universitarios. Como tal, es un recorrido largo, entiendo que aspirando a la completitud, de todo lo que tiene que ver con la innovación en la empresa y con mucho foco, o al menos eso me ha parecido a mi, en el proceso de desarrollo de nuevos productos y quizá menos atención en la innovación hacia adentro, hacia los procesos o la propia organización, a pesar de lo que el título, e incluso el background del segundo de los autores, Charles D. Shepherd, podía hacer esperar.

La obra se compone de catorce capítulos organizados en cinco partes, como sigue:
  • 'PART 1: UNDERSTANDING INNOVATION AND CREATIVITY': Establece los conceptos básicos.

    • '1. Innovation in context': Nos habla de la importancia de la innovación y proporciona definiciones y tipologías de innovación. También introduce algunos aspectos de naturaleza macroeconómica como los ciclos de innovación de Schumpeter o la competitividad e innovación a nivel nacional.

    • '2. Creativity and innovation': Habla de la creatividad y del proceso creativo incluyendo la identificación de algunos mitos a desterrar sobre la creatividad. Enfoca la creatividad tanto a nivel individual como a nivel corporativo y describe algunas técnicas de creatividad

  • 'PART 2: STRATEGIC FOCUS - SETTING A DIRECTION': Aporta la visión estratégica de la gestión de la tecnología y la innovación.

    • '3. Strategy and innovation': Introduce primero algunos conceptos básicos como estrategia y ventaja competitiva. Luego describe estrategias genéricas en relación con la innovación, con especial foco en las que tienen que ver con el tiempo y la proactividad en la innovación.

    • '4. Technology strategy': Comienza describiendo el ciclo de vida de las tecnologías con las famosas curvas en 'S'. Luego habla de la gestión de la tecnología desde un punto de vista estratégico, deteniéndose, por ejemplo, en el uso de patentes.

  • 'PART 3: STRUCTURE FOR NEW PRODUCT DEVELOPMENT - FRAMEWORKS': Un amplio estudio dedicado a los procesos de desarrollo de nuevos productos 

    • '5. Innovation process management': Comienza describiendo con perspectiva histórica los diferentes sistemas de gestión de la innovación. Luego identifica los componentes necesarios en un modelo de desarrollo de nuevos productos. A continuación revisa los nuevos modelos de desarrollo de nuevos servicios y finaliza revisando las últimas aportaciones en materia de desarrollo de nuevos productos.

    • '6. Optmising innovation decision making and portfolio management': Habla de cómo tomar decisiones en un proceso de desarrollo de nuevos productos, y de la gestión del porfolio, incluyendo la integración de las prácticas de gestión del porfolio dentro del gobierno del proceso de desarrollo de nuevos productos.

    • '7. Innovation performance measurement': Aborda la problemática de la medida del desempeño de la innovación, estudia diferentes modelos y propone indicadores concretos.

  • 'PART 4: ALIGNING PEOPLE - CULTURE AND STRUCTURE': Supone un importante cambio de orientación hacia los aspectos más humanos y culturales

    • '8. People, leadership and structure for innovation': Se pregunta qué hace a una compañía creativa, identifica tipos de compañías en relación a la innovación y estudia alternativas en cuanto a estructuras organizativas para la innovación así como diferentes roles en la dirección y liderazgo de la innovación.

    • '9. Culture and climate for innovation': Habla de la cultura y clima organizativos, su relación con la efectividad y cómo gestionarlos.

    • '10. Innovation in a global world': Estudia la globalización y los 'drivers' que conducen a ella. Analiza la evolución de los negocios en un mundo globalizado y analiza cómo gestionar la innovación a nivel global, tocando aspectos como las estructuras organizativas o el liderazgo.

  • 'PART 5: EXECUTION WITHIN A STRUCTURED DEVELOPMENT PROCESS': Aborda, finalmente, aspectos relacionados con la implementación del proceso de desarollo de nuevos productos.

    • '11. Market learning': Pone a la innovación en relación con el cambio y hace un largo repaso de técnicas para entender y aprender del mercado.

    • '12. Design and manufacture for innovation': Habla de cómo la innovación, y en concreto el proceso de desarrollo de nuevos productos, debe de tener en cuenta la producción posterior. Habla de la importancia del diseño y su conexión con la fabricación.

    • '13. Supply chain management and innovation': Describe las cadenas de suministro y su relación con la innovación.

    • '14. Knowledge management and learning for innovation': Nos habla de la sociedad del conocimiento, define conocimiento y aprendizaje y aporta ideas sobre su gestión y estrategias de gestión, incluyendo la gestión del conocimiento externo.
'Innovation management' es un libro de texto, largo, riguroso, ordenado y abarcador. Una obra, quizá exenta de pasión y de mayor conexión con el mundo empresarial actual, pero sin duda profunda y valiosa para entender los diferentes aspectos, teorías y disciplinas relativas a la innovación y su gestión.

Pervaiz Ahmed

(Fuente: Traducción y ligera elaboración propia de su ficha de profesor en Monash University.)

Pervaiz Ahmed
Perteneciente a la Monash University Sunway Campus a la que se unió en 2007. Actualmente, es Deputy Head of School, Discipline Head of Management y Director of Halal Ecosystem. Hasta 2010 fue director de estudios de posgrado y encabezó el desarrollo del programa de doctorado y de Másters en el campus de Sunway.

Anteriormente, ha ostentado posiciones académicas en varias universidades. En concreto, antes de unirse a la Monash University en Malasia, fue profesor y presidente de Management en la University of Wolverhampton.

Ha publicado intensivamente en revistas internacionales. Ha sido conferenciante principal en diferentes eventos internacionales y ha ganado numerosos premios por su actividad investigadora. Ha sido editor y formado parte de comités editoriales de diferentes publicaciones. Es editor fundador de la European Journal of Innovation Management, International Journal of Management Concepts and Philosophy, International Journal of Business Ethics and Governance e International Journal of Management Practice.

El profesor Pervaiz Ahmed estuvo involucrado en la European Quality Foundation y asesoró sobre el desarrollo de un modelo revisado incorporando innovación y aprendizaje. Tiene una amplia experiencia trabajando con y actuando como asesor de compañías blue chip y del sector público tales como Unilever, Ford, AT&T, NCR, British Telecommunications, NHS en Europa, gobierno de Dubai así como el Islamic Development Bank.

También ha colaborado con clientes corporativos como Malaysia Airlines, CELCOM, así como agencias gubernamentales como Singapore National Productivity Council. Ha asesorado al sector de servicios públicos del gobierno de Dubai acerca de mejora del servicio e innovación.

Puedes saber más del autor visitando su ficha de profesor en Monash University.

Charles Sheperd

(Fuente: elaboración propia a partir fundamentalmente de su perfil en LinkedIn.)

Charles Sheperd
Profesional de origen británico especializado en proyectos de mejora y optimización de negocios.

Tiene una titulación en Computer Science por el Dundee College of Technology, un MBA por la Dundee University y un doctorado en alineamiento estratégico del desarrollo de nuevos productos y y gestión del porfolio por la universidad de Bradford en 2001.

Actualmente actúa como cinturón negro en Lamprell y es director de 'Charles Shepherd Consulting'.

Con anterioridad trabajó como director de excelencia operativa en CGR PerEx, como responsable de mejora de procesos y Six Sigma en Raytheon Systems y previamente ocupó diferentes posiciones en NCR.

Es co-autor del libro 'Innovation Management: Context, Strategis, Systems and processes'

Puedes saber más del autor visitando su perfil en LinkedIn.

Ficha técnica:

EDITORIAL: Prentice-Hall
AÑO: 2010
ISBN: 978-0273683766
PAGINAS: 552

miércoles, 23 de octubre de 2019

Automatización, empleo y 'reshoring'


Por desgracia, y aunque hay que reconocer que no sin cierta base, se asocia a la automatización y la robotización la pérdida de empleo.

Sin ignorar los riesgos, soy más bien tecno-optimista y confío en que, en conjunto y a medio plazo, la tecnología siempre va a ser beneficiosa (aunque en ciertas áreas, colectivos o sectores, evidentemente, se puedan generar efectos adversos transitorios).

Sin embargo, en este post no quiero hablar exactamente del tema del impacto en el empleo de la robotización, asunto sobre el que ya corren, como se suele decir, ríos de tinta (aunque sea tinta digital).

Pero sí quería comentar un efecto interesante de la automatización y que, visto, eso sí, desde el punto de vista del primer mundo, genera un impacto positivo en el empleo (cierto que a costa del empleo en tercer mundo o países emergentes).

Se trata del fenómeno del 'reshoring'.

Durante las quizá dos últimas décadas, y como un mecanismo para conseguir eficiencia, las empresas han ido externalizando las tareas de menor valor, generalmente asociadas a fabricación, operación o tareas administrativas. Esa externalización ha sido en muchos casos dirigida a terceros países, dando lugar al fenómeno denominado 'offshoring'.

En general, lo que se busca con el 'offshoring' es la eficiencia o, más bien, el ahorro de costes. Porque esa eficiencia se consigue, no tanto por la mejora de procesos, como por el ahorro de costes laborales, muy inferiores en los países del tercer mundo. Esto tiene unas muy relevantes e incluso preocupantes connotaciones éticas pero, sin entrar en ellas y quedándonos en lo económico, el resultado del offshoring es un ahorro de costes de la empresa del país desarrollado y un desplazamiento del empleo desde el primer mundo hacia países emergentes aunque, eso si, quedándose el primer mundo con los, al menos en principio, empleos mas cualificados. Pero a nivel de volumen, el empleo disminuye en el primer mundo y aumenta en el segundo o tercero.

Y, en eso, aparece la automatización masiva. ¿Y qué ocurre?


El primer argumento en favor del reshoring o relocalización es la fuerte reducción del diferencial de costos de producción entre los países desarrollados y los emergentes. El desarrollo económico de los países emergentes ha ocasionado que los costos de producción (y no sólo los laborales) hayan aumentado. Por otra parte, con la automatización inherente  al modelo de la industria 4.0, el peso del factor mano de obra  en el proceso productivo se ha reducido sustancialmente y para muchos productos el coste salarial representa hoy en día una parte pequeña y decreciente del costo total.

Es decir, la automatización hace que el volumen de mano de obra necesario disminuya fuertemente y la masa salarial también siendo su peso en el coste total mucho menor que hace unos pocos años. Por tanto, en el nuevo escenario con fuerte automatización es mucho menos ventajosa la externalización a un país emergente (el offshoring). A eso se une el aumento de costes laborales de los países emergentes debido precisamente a su desarrollo.

¿Consecuencia?

Que se produce el fenómeno contrario al 'offshoring' y los países desarrollados comienzan a traer 'de vuelta a casa' el empleo que habían trasladado a los países emergentes. Esto puede paliar parcialmente la falta de empleo en los países desarrollados y, a cambio, suponer un peligro para los países emergentes.

Y es paradójico que, por ejemplo tecnologías como la automatización robótica de procesos han tomado muchísima fuerza y se han desarrollado en un país como la India, especialista en prestar servicios en modo offshoring y que han utilizado RPA para optimizar sus servicios y mejorar sus costes. Lo peligroso para ellos es que si los países occidentales imitan su modelo, dejarán de necesitar en gran medida los servicios prestados desde la India que ya no serán tan competitivos. ¿Están cavando su propia tumba?

Por supuesto, las dinámicas del empleo y de los equilibrios económicos entre países desarrollados y emergentes son mucho más complejos e influidos por muchos otros factores, pero resulta interesante ver cómo la automatización, desde el punto de vista de los países desarrollados, puede ser una forma de recuperar empleo via 'reshoring'.


lunes, 21 de octubre de 2019

La empresa innovadora en el sector industrial según Joseph Siglitz


La innovación es una receta para la competitividad. Para la competitividad de las empresas y para la competitividad de las sociedades.

Por eso, y ahora que vivimos, al menos en el mundo Occidental, en una economía de la abundancia donde es difícil ganar una posición competitiva sin aportar valor diferencial, la innovación se convierte en objetivo estratégico, en una receta para el éxito o, al menos, la supervivencia.

Y por ello, los manuales de gestión intentan, entre otras cosas, identificar las características que debe exhibir una empresa para ser innovadora.

Avanzada la lectura de 'La industria 4.0 en la sociedad industrial' de Antoni Garrell y Llorenç Guilera me encuentro con una propuesta interesante. Se debe a Joseph E. Siglitz. Según nos explican los autores, se considera el conocimiento ('know-how') como motor de la innovación. Pues bien, para incorporar con éxito  ese 'know-how' en el caso de las empresas industriales, Siglitz identifica las siguientes condiciones necesarias:
  • Tamaño: deben ser empresas grandes en su sector ya que, dada la alta probabilidad de fracaso se precisa una protección en forma fundamentalmente de financiación ya que los mercados no incentivan de forma directa la actividad de investigación y desarrollo. Las empresas grandes, aunque con riesgo de burocratización y conservadurismo, están mejor preparadas para aportar esa protección financiera.

  • Veteranía: Afirma Siglitz que el conocimiento se afianza mejor en empresas veteranas, donde ya se ha producido un acúmulo anterior de conocimiento.

  • Estabilidad: de forma que se pueda aprovechar el capital intelectual. El conocimiento no parece desarrollarse adecuadamente en entornos de crisis ni los proyectos de innovación alcanzar la madurez necesaria en esos contextos convulsos.

  • Concentración geográfica: dado que eso contribuye a la difusión del conocimiento, entre personas y empresas, como demuestra la aparición de clusteres empresariales
La verdad es que las condiciones que menciona Siglitz parecen razonables, de sentido común y conforme a la experiencia. Y, sin embargo, es preciso reconocer que contradicen en gran medida la imagen de la empresa innovadora como una startup, pequeña y viviendo en el filo de la navaja que parece que tenemos en la actualidad.

¿Dónde está la verdad?

¿Es que la innovación en el sector industrial presenta características diferentes a las de otros sectores? ¿ Es que el mito de la startup innovadora no es más que eso, un mito? ¿Es que realmente hay aspectos de las empresas grandes que favorecen la innovación pero hay otros que son propios de empresas pequeñas?

Tiendo a pensar que la respuesta se encuentra más en esta tercera opción (sin despreciar tampoco la singularidad del sector industrial) y de hecho existen modelos modernos de innovación que intentan conjugar las virtudes de una startup con las ventajas de la empresa grande.

Lo más probable es, sin embargo, que simplemente, no exista una receta única para ser innovadores. O, tal vez, que no la hayamos encontrado...

lunes, 14 de octubre de 2019

Las cinco generaciones de robots según Michael Knasel


Tras unos cuantos meses de dedicar bastante esfuerzo, lecturas y prácticas a los robots software (RPA y chatbots), me interesa recuperar el conocimiento sobre los robots hardware, los robots fundamentalmente industriales aunque, hoy en día, variantes de robots hardware se pueden encontrar en muchos entornos no fabriles.

Pienso encadenar varias lecturas al respecto, y alguna huella quedará, sin duda, en este blog de los resultados de esa investigación.

De momento, y como una forma de poner un orden inicial, me ha parecido interesante, por estructuradora, la clasificación en generaciones de robots que propone T. Michael Knasel y con la que me he topado en el libro 'La industria 4.0 en la sociedad digital' de Antoni Garrel y Llorenç Guilera.

Según esa clasificación, éstas son las cinco generaciones de robots:
  • Generación 1 - 'pick-and-place': robots dedicado a coger materiales y colocarlos en un cierto lugar. Son robots usados para servir de complemento a máquinas industriales y se encuentran en una base fija. Comenzaron en 1982.

  • Generación 2 - Servocontrol: aparecen en 1984 y se caracterizan por controles definidos con un servocontrol, con capacidad para desplazarse por una vía y dotados de programas con trayectoria continua. Se emplean fundamentalmente en soldadura y pintura.

  • Generación 3 - AGVs: Aparecen en 1989. Disponen de un control más avanzado, con servomecanismos de precisión y están dotados de visión y tacto. Además se mueven de forma auto-guiada (de ahí el término AGV, Automatic Guided Vehicles). Se emplean fundamentalmente en funciones de acoplamiento y montaje.

  • Generación 4 - Robots móviles: Se inicia en 2000. Se trata de robots con ruedas o piernas artificiales, dotados de sensores inteligentes y se emplean fundamentalmente en la construcción y procesos de mantenimiento.

  • Generación 5 - basados en inteligencia artificial: Se inician en 2010. Sus controladores se basan en inteligencia artificial. Están dotados de movilidad usando diferentes tipos de andadores. Por desgracia, su uso inicial ha sido en la industria militar, pero parecen destinados a más usos.

Observamos una clasificación en que, entre los motivos que parecen dictar el paso de una generación a otra está el incrmento en movilidad, autonomía e inteligencia. También da la sensación de tratarse de una clasificación abierta, susceptible de revisión a medida que se asienten las novedades que especialmente la inteligencia artificial pueda aportar. Lo cual, no deja ser perfectamente lógico...

viernes, 11 de octubre de 2019

Un bonito paralelismo entre los robots software y los robots industriales


Cuando como parte de mi actividad docente en materia de tecnología y transformación digital hablo a mis alumnos de RPA (Robotic Process Automation), una de las primeras ideas que les transmito, para aquellos en que el curso supone el primer contacto con RPA, es que los robots de RPA no tienen nada que ver ni con los robots de ciencia ficción ni con los robots industriales: se trata de software, puro software. Creo que es bueno deshacer posibles malos entendidos desde el primer momento.

A veces también he pensado si el nombre 'Robotic Process Automation' es una elección afortunada para este tipo de soluciones. Desde un punto de vista mediático y de marketing, no me cabe duda de que es un nombre atractivo y bien pensado. Desde el punto de vista técnico y del rigor creo que con frecuencia llama a engaño y a deducciones erróneas por lo que asociamos a la palabra 'robot' y más aún si a eso añadimos los sobreentendidos que  se asocian imprudentemente a la inteligencia artificial (que también acompaña, aunque menos de lo que nos imaginamos, a RPA).

Sin embargo, algo sí que tienen de robots, los bots RPA. Al fin y al cabo, son ingenios artificiales capaces de realizar de forma automatizada y con cierta autonomía labores en otro caso llevadas a cabo por seres humanos. Así que si, el nombre de 'robot', aunque quizá un poco pomposo y sujeto a malas interpretaciones, puede ser adecuado para esos módulos software que creamos con RPA.

Leyendo 'La industria 4.0 en la sociedad digital' de Antoni Garrell y Llorenç Guilera, y al llegar al apartado en que nos describen los diferentes tipos de robots industriales, se me ha venido a la mente un interesante paralelismo entre los robots industriales y los robots RPA.

En el entorno RPA se suele distinguir entre robots atendidos y robots no atendidos. Los últimos, los no atendidos, realizan su trabajo de manera completamente autónoma, sin intervención de un ser humano. Simplemente, se planifica su ejecución o bien se les prepara para responder a eventos. Este tipo de robots, pensando ahora en el entorno industrial, se corresponden bien con los robots de cadenas de montaje o con los robots autónomos, que trabajan 'solos', sin intervención humana.

En RPA existen también los robots atendidos, aquellos invocados por el usuario y que interactuan con él, es decir, una especie de ayudantes cualificados. Por su lado, en el mundo industrial, son tendencia ahora mismo los denominados robots colaborativos, unos robots pensados para interactuar con las personas y ayudarlas en su trabajo, robots en general más pequeños y de menor potencia y con formas redondeadas que minimizan el peligro de daño.

Aunque existen particularidades, no creo que ese paralelismo entre los robots software y los industriales sea casual. Independientemente de su realidad física o no, ambos están pensados para realizar trabajos propios de las personas. En ambos casos parece natural que se encuentren con la doble situación de tareas completamente automatizables y tareas en que aún se precisa el juicio humano o la capacidad de adaptación y respuesta a lo imprevisto propio de las personas. En ambos casos parece lógico pues, que existan robots que 'funcionan solos' y robots que colaboran con personas, ayudándolas en su trabajo.

Es un paralelismo interesante, casi bonito.

En realidad, es que la tecnología bien entendida es hermosa.

jueves, 10 de octubre de 2019

Vídeo: La proposición de valor de RPA en cuatro palabras



En este vídeo te resumo en sólo tres ideas sencillas, expresadas en cuatro palabras, cuál es la proposición de valor de RPA (Robotic Process Automation) y que explica que esté recibiendo tanta atención de medios y de empresas.

Transcripción

¿Te preguntas por qué la Automatización Robótica de Procesos está tan de moda y está pegando tan fuerte en el mercado?

Pues mi nombre es Ignacio Gavilán y en tres conceptos y cuatro palabras te lo voy a explicar.

En primer lugar, RPA es una forma de automatización, es decir, de eliminar tareas manuales para que sean realizadas por software. Y por ser una automatización ganamos tiempo, eliminamos errores, aumentamos la eficiencia, ganamos en calidad.

Pero RPA no es la única forma de automatización. Entonces, ¿qué más nos añade? 

Además es rápida. Eso quiere decir que las soluciones RPA se implantan más rápidamente que otras soluciones alternativas. ¿Por qué? Porque adoptan la filosofía denominada 'low-code', Eso quiere decir que apenas se codifica. Las aplicaciones RPA parten de unos bloques pre-construidos, ya muy importantes que nos dan mucha funcionalidad. Y luego los combinamos simplemente mediante herramientas gráficas y asistentes. ganando mucho en velocidad.

Así que ya tenemos una automatización rápida. 

Pero, además, lo que es realmente diferencial es que es no invasiva. ¿Qué quiere decir esto?

Cuando un robot RPA interactua con una aplicación no necesita modificarla, interactua con ella tal cual es. No necesitas interfaces. No necesitas cambiar nada. No necesitas hablar con nadie. La utilizas como es. Y lo mismo cuando lee un documento. No tienes que pedirle a nadie que cambie el formato de ese documento. Lo lee tal cual es. Y esto es 'no invasiva' y es absolutamente diferencial de las soluciones RPA.

Así que ya sabes. ¿Cuál es la proposición de valor de RPA?

Es una automatización rápida no invasiva.

Vídeos relacionados


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miércoles, 9 de octubre de 2019

Siete características de la sociedad digital 4.0


He leído recientemente el libro 'La industria 4.0 en la sociedad digital' de Antoni Garrell y Llorenç Guilera, un libro que, aunque evidentemente habla de tecnología e industria, también hace frecuentes excursiones al campo de la macroeconomía, la política económica e industrial e, incluso, la sociología.

En uno de esos saltos, se detiene brevemente a enumerar los atributos que la sociología identifica en la llamada sociedad 4.0 y eso es lo que he querido traer a este post.

Estas son las características que se mencionan:

  • Tecnificada: una característica que los autores interpretan en clave de dependencia. Es decir, lo que destacan con esta característica es que una caída de por ejemplo las redes, puede desencadenar una catástrofe.

  • Hipermedia: es decir, la abundancia de información, enlazada entre sí a modo de hipertexto pero con contenidos multimedia

  • Informada: aunque de nuevo, enfocado quizá no en el aspecto más positivo sino en el sentido de la hiperabundancia de información con el riesgo de la imposibilidad de procesarla y la necesidad, tanto de reducir la atención a fuentes contrastadas, como de intentar evitar las tristemente célebres 'fake news'.

  • Rápida: La inmediatez como valor, con frecuencia sin pasar por la reflexión antes de la acción.

  • Relativa: que quiere decir relativista en el sentido de los valores o, más bien, la poca solidez de esos valores y, más bien, su sujeción a modas y tendencias.

  • Condicionada: y en este caso quieren subrayar hasta qué punto la exposición pública a que estamos sometidos por mor de los medios sociales, condiciona los comportamientos.

  • Superficial: con escasa dedicación de tiempo al análisis y la reflexión.

No es, como se puede observar, una visión en exceso halagüeña. Aunque parece difícil no reconocer esas siete características como propias de la sociedad actual, diría que se centran demasiado en los aspectos negativos o peligrosos que se derivan de la tecnología y me parece por ello que, siendo ciertas de forma individual, la visión global que transmiten no es sin embargo del todo completa y acertada.

Confieso que soy más optimista...