Digitalizar: qué es, para qué, cómo y tipologías existentes

Digitalizar se ha convertido en los últimos años en la palabra de moda: sin embargo, muy pocos tienen claro qué es o cómo afrontarla. El post de hoy la aborda a través de consejos que ayudan a aterrizar el concepto, contribuyen a adaptarlo a cada sector, y al mismo tiempo lanza preguntas retadoras para ver si es conveniente o no implantarla en la empresa. 

De acuerdo a la RAE, Digitalizar es:

1. tr. Registrar datos en forma digital.
2. tr. Convertir o codificar en números dígitos datos o informaciones de carácter continuo, como una imagen fotográfica, un documento o un libro.

Más allá de la definición oficial, para los mortales comunes es un término del que, uno: todo el mundo habla de él, y dos: no se sabe muy bien como aplicarlo o aterrizarlo en nuestro día a día. Y esto es así porque, efectivamente, allá donde nos encontremos y a qué nos dediquemos, tendremos que ser capaces de entender de qué manera podemos hacer uso de la digitalización y cómo aprovecharnos de ella -si es que tiene sentido.

Previo al concepto de digitalización, debemos ser capaces de:

• reconocer con qué datos trabajamos en nuestro día a día, 
• qué estamos haciendo con ellos en la actualidad, y 
• qué queremos hacer o qué pensamos que podemos llegar a querer hacer con ellos a futuro. 

A través de este hilo conductor, definimos digitalizar como convertir el dato en un elemento trabajable, que no manipulable, y con los siguientes atributos (lista extensible):

• Que se pueda enviar entre equipos informáticos o dispositivos móviles
• Que pueda ser pintado en una gráfica
• Que pueda ser analizado con otros de su serie, de manera que aporte un valor diferencial 
• Que pueda ser correlacionado con otras variables: aquí ya entra la introducción de capas de inteligencia artificial en general, o Machine Learning en particular

Otras definiciones de interés son:

• La digitalización es el proceso de transformar procesos analógicos y objetos físicos en digitales (Dropbox)

¿Se puede digitalizar todo?

La respuesta es que en mayor o menor medida, sí. De hecho, la pregunta más bien debe ser: ¿vale la pena digitalizar?. Para ello, lo mejor es intentar respondernos a las siguientes preguntas:

• ¿Qué me va a aportar digitalizar?
• ¿Ahorro en tiempo y dinero. eficiencia, productividad, bien estar de los empleados, etc?
• ¿Nos encontramos ante un ¡Guau! Effect?
• ¿Con qué frecuencia se generan los datos? Si son datos que se generan, por ejemplo, una vez al día, probablemente nos conformemos con una hoja excel que nos lo dibuje.
• ¿Cómo de accesible es el dato? En el caso de la cadena de suministro, por ejemplo, en raras ocasiones están dispuestos los proveedores a compartir ciertos datos que los consideran parte de su know-how.
• ¿Cómo de importante es ese dato? En el caso de datos médicos de pacientes, o de consumos o mermas en máquinas, pueden ser muy relevantes. Pero en muchos otros casos, el dato no aporta nada. 
• ¿Cuánto tiempo tenemos que tener almacenado el dato? En el caso de datos médicos es posible que sea toda la vida del paciente. En el sector de automoción, hablando de componentes críticos, estamos hablando de datos que precisan un almacenamiento que puede llegar hasta los 25 años.

Por todo ello, la elaboración de un Business Case que profundice en:

• Definir, de manera precisa, el problema a abordar
• Los beneficios: ¿Qué pinta tiene el éxito? ¿Cuál va a ser el impacto en mi negocio?
• ¿Cuáles serán las tecnologías facilitadoras vs tecnologías de impacto que me van a permitir dar el salto cualitativo?
• Las tensiones que se van a generar
• Cómo hacerlo realidad, con un timing y recursos

¿Qué tipos de digitalización existen?

Digitalizar puede tener una definición o concepción diferente en función del sector en el que trabajemos: para un traumatólogo, por ejemplo, digitalizar puede ser simplemente escanear las radiografías de los clientes. Para un responsable de procesos de una línea industrial, puede ser conseguir datos de los consumos de la máquina en milisegundos. Por todo ello, podemos diferenciar entre los siguientes tipos:

• Digitalización de documentos: pasarlos del papel a un pdf, word, excel o una imagen. Este matiz es importante, puesto que un dato en word o excel es fácilmente buscable o encontrable, mientras que en pdf puede que el dato se haya convertido en una imagen, con lo que el beneficio será mucho más limitado (no podremos hacer búsquedas). Como regla general, se prefiere convertir cualquier documento en excel, dado que al tenerlo en formato tabla luego es mucho más fácil poder trabajar con ellas. Para ello se emplea el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR, en inglés).
• Digitalización de procesos (genérico): una derivada de la antes mencionada. Básicamente se trata de pasar de recopilar el dato usualmente en papel y bolígrafo o incluso en hojas excel, a hacerlo de manera automática y sistematizada en los repositorios o data lakes que se preparen a tal efecto. Esto permite, al menos, tener el dato disponible para ser trabajado en nuesto mejor y mayor interés. Ejemplos de este tipo pueden ser: 
• mediciones que se hacen a moldes de producción al inicio de cada turno
• Digitalización de procesos industriales: iotizar máquinas (sensorizarlas) para luego, a través de los gateways correspondientes, seamos capaces de llevar todos los datos a la nube y así poder jugar con ellos. Ejemplos prácticos pueden ser:
• datos de consumo de máquinas
• datos de producto (cotas, chequeos automáticos en el End Of Line), de proceso (temperatura, presión) o de producción (OEE, FTT)
•  Marketing Digital: no tiene nada que ver con lo anteriormente expuesto, salvo por el hecho de que se generan datos masivos igualmente. En este caso, se trata de venta por internet mediante técnicas SEO o SEM de productos o servicios: está la tienda online, la digitalización del punto de venta, la digitalización de operaciones, de cliente, de Customer Service, de métodos de pago... ¡hay muchas áreas que se pueden digitalizar!. En este caso, el wording nos juega una mala pasada.

¿Qué no es digitalizar?

Como hemos comentado anteriormente, no es digitalizar:

• Convertir un documento en papel en un pdf sin más, en el caso de que el pdf NO reconozca palabras o no permita hacer búsquedas. De hecho, motores actuales de Inteligencia Artificial que permiten la revisión de miles de documentos en cuestión de segundos NO pueden hacer esta actividad si las palabras no pueden ser leídas convenientemente. 
• Recopilar datos sin más. Se requiere a posteriori una labor de depurado (cleansing) que es fundamental para no caer en conclusiones erróneas. De hecho, el proceso de captura del dato y el de depurado, suelen llevar al menos el 70% de dedicación de los técnicos de análisis de datos y científicos de datos.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de digitalizar?

En cuanto a las ventajas, podemos mencionar las siguientes:

• Permite acceder a datos e información desde cualquier dispositivo móvil, simplificando su intercambio
• Es ecológico, rentable, seguro y siempre disponible
• Promociona la experiencia del cliente

Y respecto a las desventajas, entre otros:

• Se pierde el control sobre la propiedad intelectual
• No está clara la respuesta a la siguiente pregunta: ¿de quien son los datos?
• Daños en los procesos de manipulación 

Conclusiones

• De nada sirve recoger el dato en modo digital si luego no hacemos nada con él.
• Es fundamental tener claro con qué tipo de datos trabajamos:
• ¿Es discrecional o cuantitativo?
• ¿Con qué frecuencia se genera el dato?
• Antes de hacer nada conviene sentarse ante un folio en blanco y dar respuesta a todas las preguntas planteadas anteriormente.
• No confundir Digital Marketing con el resto de definiciones de Digitalización
• La sociedad, en general, y las empresas en particular, visionan un futuro digitalizado, y por ello abrazan la digitalización como estrategia de supervivencia.
• Ya existen modelos empresariales completos que se articulan cien por cien en la estructura digital.
• Este cambio de analógico a digital abre la puerta a nuevas oportunidades, como el trabajo desde casa (teletrabajo)

Investigadores de la UPV inventan equipo que permite medir la felicidad en las personas

Investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia liderados por el Profesor Marcos M.P. inventan el equipo que permite medir la felicidad de las personas en función de la proteína ZP4, presente en un nuevo órgano que no se ve bajo el microscopio llamado intersticio.

Este hallazgo abre el camino a conocer “de qué manera se genera la dicha y el bienestar, y por tanto, diagnosticar problemas de infelicidad, así como intentar producir un anticonceptivo contra ella”, afirma Rubén T.C., uno de los investigadores de la UPV. Según el experto, aunque “existen  mutaciones que afectan a la ZP4 en la población humana, éstas no son frecuentes y tienen una probabilidad baja, por lo que los resultados obtenidos son perfectamente válidos para un 99,9% de la población”.

Asimismo, el invento permitirá controlar la población de seres humanos generalmente infelices y que llegan a convertirse en plagas y “generan un alto coste e impacto en la sociedad”, explica M.P.

El equipo de la Universidad Politécnica de València ha tenido que dar nombre a una unidad para poder cuantificar la felicidad: el nombre elegido ha sido el felibelio. Esta unidad, que pasará a formar parte del Sistema Internacional con el símbolo fb a partir de Marzo del 2020, equivale a la cantidad de energía desatada por el intersticio de un ser humano al vacío en comparación con la masa del prototipo de platino iridiado que se encuentra en la Oficina Internacional de Pesas y Medidas de París.

El felicímetro, en las instalaciones de la UPV en Valencia

El equipo de medida, llamado felicímetro, actualmente se encuentra en fase de pruebas, ya incorpora redes neuronales y tiene unas dimensiones similares a los primeros ordenadores que se fabricaron: 27 toneladas y las dimensiones de una plaza de garaje. No obstante, se cree que la tecnología permitirá, a medio plazo, que incluso las pulseras de actividad incluyan el felibelio como una variable más a medir, de manera que controlemos el estado de nuestra dicha a demanda, la monitoricemos, establezcamos alertas de excesiva o baja felicidad e incluso lleguemos a predecir cómo será nuestro estado de felicidad gracias a la Inteligencia Artificial, en función de variables internas (señal electrocardiográfica, capacidades y volúmenes pulmonares, saturación de oxígeno, presión arterial, estado mental, etc) y externas (ubicación, horario, estación del año, cercanía de seres queridos, edad media del grupo alrededor, gente tóxica a nuestro alrededor, etc). La APP creada al efecto dará consejos y recomendaciones para mejorar nuestros estados de felicidad.

Prototipo de la futura pulsera de actividad

Este trabajo, publicado en la revista eLife, se ha desarrollado en una muestra de conejas modificadas genéticamente a través de la tecnología JODR, la primera técnica de mutación en conejos realizada en España.

Why Companies fail to introduce Disruptive Technologies?

Why established companies fail to introduce disruptive technologies?  What internal processes are holding them to do so? Asking Plant Managers, CIOs and Innovation Leaders within large companies and different sector paint a situation like this:

• They are in their confort zone and have no need to introduce them: for regulatory reasons, or due to the fact that they already eat a large portion of the cake of the business, they don´t feel the need of it
• They are not familiar with them and their internal resources are far away from this challenges: the employees are obsolete on new technologies and how to introduce them.
• They focus only in the production
• They don´t screen the market for new trends
• Disruptive Technologies go faster than their capabilities to introduce new technologies

The reality is that Companies often fail because the managerial practices that have allow them to become industry leaders in the past, at the same time makes it extremely difficult for them to develop the disruptive technologies that will steal away their markets in the future.

That means, established companies are excellent at developing the sustaining technologies that improve the performance of their current products in the ways that
matter to their customers. And this is because their management practices are biased towards: 

• Listening to mainstream customers
• Investing agressively in sustaining technologies that give those customers what they say they want
• Targeting larger markets rather than smaller ones

Disruptive technologies, however, are distintly different from sustaining technologies, because:

• Disruptive Technologies change the value proposition in a market: they intend to introduce something new, upgraded or different in the market.
• When they first appear, they always offer lower performance in terms of the atributes that mainstream customers care about: the process of creating is a long term activity with many proof and error loops.
• Think of batteries or autonomous cars!
• They are ment to be cheaper: in this life, at the end of the day, everything is about money, and our quickest way to convince our Customers.
• They generaly promise lower margins, not higher profits: this is a risk that the originator of the disruptive technology must take into account. A good finantial Plan will help address the cushion of profits existing.
• Leading firms of the most profitable customers can´t use them or don´t want to use them: related to the fact that they only focus in their current existing production, they don´t screen the market for new trends.
• They are first commercialized in emerging or insignificant markets: those where big companies believe it does not deserve to pay attention.

Principles of Disruptive Technology

Four pillars sets the foundations of Disruptive Technology:

• Companies depend on Customers and Investors for resources: that means, if my Customers or Investors are not interested, we shall not go for that. In this regards, our value proposition to them has to come with a robust and convincing plan.  
• Small markets don´t solve the growth needs of large companies: niches, they are not interested, those markets are too small for them. Example: cabrios in the automotive sector - most of the OEMs do not manufacture them any more. 
• Markets that don´t exist can´t be analyzed: there are several examples related to Disruptive Technologies, such us Artificial Inteligence or Machine Learning, where many people talk about them but when you deep dive the reality is that there are only few success cases. 
• Technology Supply may not equal market demand: Tech may be existing, but there is no demand for it.

Managers facing Disruptive Technologies: Actions!

• Give responsiblity for disruptive technologies to organizations whose customer need them so that resources will flow to them
• Set up a separate organization small enough to get excited with small gains:
• think of an start up ecosystem where accountablity and empowerment is given to those creative workers, offering them empowement and accountability, and everything under the umbrella of the well-established company
• Plan for failure: 
• Being right the first time, this is something that unfortunately never happens.
• Learn from commercializing, and do it as soon as you have an MVP (Mininum Viable Product) / MSP (Minimum Saleable Product)
• Make revisions as you gather data, and link to the FMA (Failure Mode Avoidance) Process.
• Don´t count on breakthroughs:
• Go outside early and find the market for the current atributes of the technology.
• Outside we will find that the atributes that make disruptive technologies unattractive to mainstream markets are the atributes on which the new marketwill be build
• Applying the traditional management practices that lead to success with sustaining technologies always leads to failure with disruptive technologies.

2018, año de la evangelización en Industria 4.0

2018 ha sido un año intenso en cuanto a Industria 4.0 se refiere. Un año de siembra, más que de ver crecer los frutos o recogerlos. Los resultados demuestran que tenemos que seguir trabajando en evangelizar, inspirar y provocar a las Organizaciones y las Personas desde todos los puntos de vista y a todos los niveles. Evangelizar a través de la formación y el entrenamiento, Inspirar a través de la seducción y la demostración objetiva y cuantitativa de los beneficios de las tecnologías emergentes y Provocar a través de retar nuestros procesos y compararnos con nuestra competencia y otros sectores.

Un año de luces y sombras. Luces porque efectivamente las tecnologías disruptivas asociadas a la Industria 4.0 están aterrizando en el día a día de nuestras empresas, y cada vez son más los seguidores. Sombras porque la capacidad de convicción que tenemos es limitada – sigue habiendo mucho escéptico-, y el sprint de lanzamiento de productos y la velocidad de aterrizaje de las tecnologías a los procesos no está siendo la deseada. Es por todo ello que debemos replantearnos, todos y cada uno de los actores que estamos involucrados en esto, la estrategia a seguir. Por fortuna, hay tanto por hacer, hay tantos ámbitos en los que podemos ayudar y echar una mano, que 2019 se nos va a quedar corto.

Y es que el año que empieza se nos presenta lleno de oportunidades. Proyectos que hace 5 años nos parecían inimaginables, hoy está al alcance de cualquier empresa independientemente de su tamaño o sector. Es una cuestión de visión, liderazgo y cierta dosis de aventura, puesto que obligará a salir de nuestra zona de confort con toda seguridad. El coste de oportunidad que representa este tema merece le esfuerzo y la atención por parte de todos.

Es por ello que propongo la siguiente lista de deseos. Como regalos terrenales, he aquí una lista no exhaustiva:

• Dejarse evangelizar: reservar un % de recursos y tiempo para asistir a foros y eventos relacionados con la Industria 4.0., así como alguno de los Master ya existentes.
• Establecer procesos en las empresas que permitan lanzar proyectos relacionados con la Industria 4.0.
• Rodearnos de los mejores: nombrar en la empresa a un Líder en Transformación Digital. Buscar el proveedor tecnológico que mejor se adapta a nuestras necesidades. Formar y consolidar un equipo transversal para este tipo de proyectos.

Como regales tecnológicos, dos ámbitos fundamentales:

• Internet de las Cosas (IoT) en todos los sitios: todo empieza aquí. Convirtamos los objetos que usamos en el día a día en objetos inteligentes. Se trata de extraer de ellos toda la información posible, para luego, con el tiempo y la experiencia, poder definir cuáles son las variables que realmente nos interesan.
• Inteligencia Artificial: la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.

Para terminar, mencionar las actividades organizadas desde la APPI – Ribera Baixa durante todo 2018, y en particular el Segundo Foro sobre el Futuro de las Áreas Industriales. Sentar en una misma mesa a expertos, líderes empresariales y gestores políticos y tratar de alinearlos, conminando sutilmente a empresas del tejido industrial a que conozcan proveedores tecnológicos, es parte de esa labor de evangelización que hablábamos anteriormente. Y esa búsqueda constante, incansable e insaciable de la excelencia es lo que marca la diferencia y lo que nos va a hacer tener éxito, a medio y largo plazo. A más a más, no debemos olvidar que trabajamos para anclar la industria al territorio, pero también para inspirar, en interno a los empleados y aquellos que toman decisiones, y en externo a los inversores para que tengan en la Ribera Baixa una Alfombra Roja sobre la que aterrizar sus inversiones.

Feliz 2019.

(*) Este artículo fue publicado en el Especial del futuro de las áreas industriales, en Enero de 2019.