Toma un minuto para responder lo siguiente y, si lo necesitas, escribe tus respuestas: ¿Qué es la computación cognitiva?, ¿a qué se refiere el término cognitivo?, ¿por qué las palabas entender, razonar, aprender e interactuar son la base de la computación cognitiva? ¡Muy bien! Con las preguntas anteriores tienes bastantes pistas para entrar de lleno en una de las disrupciones tecnológicas que guiarán la revolución 5.0 junto a los espacios basados en IoT y IIoT.

El término cognitivo se refiere a la capacidad de procesar información, aprender, razonar, memorizar, revolver problemas y tomar decisiones, este concepto se relaciona con los seres vivos, ya que hasta hoy eran los únicos capaces de procesar información a partir de la percepción y la experiencia. Por lo tanto, la computación cognitiva busca que las máquinas imiten las funciones cognitivas del ser humano y sean inteligentes. El ejemplo actual aplicado a los negocios es la tecnología llamada Watson, desarrollada por IBM. Veamos cómo han empleado a Watson en Pepper:

Medicina: es utilizado para la prevención del cáncer, como ayudante cognitivo para personas con discapacidades visuales.
Inversión: recomienda los mejores planes de jubilación para sus clientes, ayuda a operadores de call center a encontrar las respuestas más rápido.
Inteligencia de datos: ayuda a los investigadores a encontrar patrones escondidos en grandes volúmenes de datos.
Ventas: asistente de ventas y atención al cliente.

Muchos imaginaban el futuro un poco al estilo Matrix, y no por la simulación de la realidad a través de una súper computadora, sino por el hecho de que podían aprender cualquier cosa con sólo conectar el chip de sus mentes a una estructura remota que brindaba toda la información práctica y teórica necesaria para aprender, por ejemplo, kung fu, a pilotar un avión o hablar chino o árabe. Lo anterior está más cerca de ocurrir de lo que suponemos, aunque quizá no con humanos, pero sí con inteligencia artificial.

Para conocer cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma de ver el mundo, te invitamos a ver los primeros 15 minutos del video (si deseas ver el documental completo, prepara palomitas porque dura casi una hora y media) ¡No te lo puedes perder!

Video. Inteligencia artificial por IBM.
Fuente: Discovery Channel. (2018, 26 de septiembre). Discovery Latinoamérica | Inteligencia Artificial - IBM [Archivo de video]. 
Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=5rvZBsueMoc

La premisa de la interacción máquina-humano nos acompaña todos los días a través de nuestros teléfonos inteligentes, tenemos a Siri para IOS, Cortana para Window Phone y Google Now para Android. Google, Apple, Facebook, Amazon y Microsoft han hecho grandes inversiones para crear valor en esta tecnología emergente, su ojo está puesto en tecnologías de computación cognitiva como la robótica, los sistemas expertos, la visión por ordenador, los sistemas de reconocimiento facial, del habla y del gesto. Hoy podemos desbloquear el IPhone X mediante reconocimiento facial, fichar en el trabajo a través de reconocimiento digital y visual, contar con coches autónomos y un sinfín de tecnologías que perciben, comprenden y actúan.

De acuerdo con Harvard Deusto (2018), la computación cognitiva es una gran disrupción tecnológica que permitirá una nueva forma de colaboración máquina-humano, haciendo posible obtener unos niveles de eficiencia, precisión en las decisiones y mitigación del riesgo no vistos hasta ahora. Sin embargo, el futuro que algunos imaginan, en donde las Inteligencias Artificiales (IA) se hacen cargo de muchas tareas que tradicionalmente habían sido humanas, levanta dudas y temores. Algunos cuestionamientos iniciales son: ¿cómo serán los puestos de trabajo del futuro?

El estudio titulado Partnering with AI: how organizations can win over skeptical managers, elaborado por Accenture Institute for High Perfomance y Accenture Strategy (2017), menciona que el 84% de los directivos cree que la Inteligencia Artificial (AI) hará su trabajo más interesante y efectivo, mientras que, el 36% de los directivos piensa que la AI amenaza sus puestos de trabajo.

El Internet de las cosas (IoT), la red 5G y las redes de infraestructura propician todo un nuevo mundo orientado a los datos, ya que aportan información sobre el comportamiento de los consumidores. Actualmente se generan 2500 millones de gigabytes de datos al día y 90% de todos los datos que se han registrado en la historia humana se ha generado en la última década. En 2011 había cerca de 1.8 zettabytes de datos, y la consultora IDC estima que para el 2020 el mundo entero habrá generado 50 veces la cifra anterior en volumen de datos, de acuerdo con Mendes (2018). Las tecnologías SMAC (Social, Móvil, Análisis de datos y Cloud) han favorecido cambios a nivel organizacional y estructural en casi todas las empresas y lo seguirán haciendo, ya que lo anterior ha impuesto nuevos modelos de negocio, tipos de consumidores y nuevos tipos de demanda. Muy pronto la revolución 4.0 se transformará en la revolución 5.0 y hay que estar preparados.

Interfaces de usuario conversacionales (CUI)

Desde hace tiempo también contamos con interfaces de usuario conversacionales o Conversational User Interfases (CUI), que se han puesto de moda, es decir, el uso de bots como servicio al cliente. Las empresas se han dado cuenta que al final los seres humanos necesitan de interacción y comunicación, lo que facilita muchísimo la experiencia del usuario. Por ello, han apostado por esta tecnología que encontramos en Messenger de Facebook y demás páginas. Los líderes mundiales de las CUI son 10, de las cuales 8 tienen sede en Estados Unidos, mientras que las otras son taiwanesas (HTC) y surcoreanas (Samsung).

Los tres tipos de CUI son los chatbots, los agentes conversacionales y los asistentes virtuales o personales. El primero, como su nombre lo indica, lo encontramos en páginas de atención al cliente para brindar una respuesta resolutiva y eficaz; el segundo lo están utilizando en llamadas telefónicas para preguntas muy concisas y el tercero para dispositivos inteligentes.

 

 

A lo largo del presente subtema hablaremos del tema de big data, sin embargo, para entrar de lleno en él vamos a presentar la transición de los negocios tradicionales a los digitales. El objetivo es que comprendas mejor la importancia de la inteligencia de datos para las plataformas actuales y futuras a través de un caso actual, el cual dice así:

La consultora Statista (2018) estima que las previsiones de inversión de las empresas que invertirán en inteligencia de datos, a nivel mundial, superarán los 60,000 millones de dólares en 2020. Actualmente, el big data es el centro de las compañías, de las plataformas y de los dispositivos conectados, vamos camino al boom de la inteligencia de datos.

La toma de decisiones en las empresas es un asunto central en el ámbito de los negocios, y las empresas deben constantemente adaptarse de manera óptima a los cambios, especialmente en esta era de las generaciones y las revoluciones tecnológicas que cambian en cuestión de días. ¿Cómo afrontar los cambios? Las organizaciones toman información del medio, la procesan y finalmente realizan acciones necesarias para asegurar la supervivencia.

La fórmula de las organizaciones, basada en computación cognitiva e inteligencia de datos, es:

Ejecutar lo anterior no es fácil y mucho menos rápido y siempre quedará la duda de si la decisión tomada fue la mejor. En este punto es cuando la computación cognitiva y la inteligencia de datos se combinan y nos brindan las respuestas ideales. Es decir, si contamos con un ser computarizado capaz de razonar como un ser vivo, pero a una velocidad increíblemente rápida, que pueda manejar millones y millones de datos y tomar la mejor decisión con base en los objetivos de las empresas, éstas serán capaces de eliminar a la competencia, adaptarse continuamente y ofrecer experiencias que aún no podemos ni imaginar.

Para comprender lo anterior revisa el siguiente gráfico y determina en qué parte nos encontramos. Los círculos azules son aquellos que combinan la computación cognitiva y la inteligencia de datos, ¿tu empresa en qué punto se encuentra?

Gráfico. El desarrollo y madurez del análisis de datos.
Fuente: Arrabales, R. (2018). Computación cognitiva: la nueva revolución Big Data. ICEMD, El instituto de la Economía Digital.
Recuperado de https://goo.gl/vV9B8v Sólo para fines educativos.

La mercadotecnia multicanal (multichannel marketing) representa el nuevo paradigma de contacto y comunicación entre empresa y cliente, porque ahora la interacción de las marcas con los consumidores se da a partir de la combinación de diferentes canales de comunicación como páginas Web, redes sociales, tiendas físicas, call centers, aplicaciones móviles, Smart TV, correo electrónico, vía móvil, entre otras. Esta tendencia es importante debido a que las marcas deben estar donde están sus clientes.

Los clientes multicanales gastan en promedio tres o cuatro veces más que los clientes que solamente utilizan un canal. No hay duda de que los consumidores actuales tienen mucho más control sobre el proceso de compra que las marcas. Además, gracias a la llegada de diferentes canales, los clientes tienen más opciones para elegir que nunca, cuando se trata de querer conseguir información sobre una marca.

Entonces, ¿cuáles son los puntos clave para tener un negocio multicanal?

1. Cada opción de canal (páginas Web, redes sociales, teléfono móvil y correo electrónico) debe ser independiente del otro.
2. El mensaje de la marca debe ser el mismo, pero difundido a través de diferentes canales.
3. Contar con la información adecuada para cada canal, de acuerdo a las preferencias de los consumidores.
4. Garantizar que el usuario tenga acceso a toda la información que busca en el canal que elija.
5. Enviar mensajes personalizados al target a través de e-mail marketing, envío de catálogos por correo, mensajes por celular o chatbots. El objetivo es crear contacto y cercanía con el consumidor.

Muchos de los negocios actuales que invierten en mercadotecnia multicanal también apuestan por estrategias que ayuden a homogenizar sus procesos. El cross-channel marketing rompe los límites que existen entre canales y propone integrar todos los canales. Lee el siguiente caso:

De acuerdo con Pitney Bowes (2018), los clientes ahora esperan una experiencia personalizada, transparente y relevante en todos los canales de comunicación, por lo que es importante que las empresas ofrezcan precisamente eso para garantizar la lealtad de los clientes y reducir la pérdida de los mismos. También es preciso mencionar que, lo anterior no sería posible, de no ser por la inteligencia de datos.

Actualmente, en el mercado hay poca inteligencia de datos que se encargue exclusivamente a un sector, es verdad que hablamos de que la inteligencia artificial y la computación cognitiva están trabajando para poder manejar millones de datos y brindarnos decisiones. Por desgracia, es preciso desarrollar este tipo de tecnologías para la mercadotecnia. Hoy por hoy contamos con compañías que recolectan estos datos, sin embargo, muchas veces los ofrecen sin ton ni son y sin una estrategia óptima poco podrá hacerse con ellos. Por ejemplo, Red Brand Consultants desarrolló Zio, una herramienta de Inteligencia Artificial que busca dotar "a la gestión del marketing de herramientas científicas para afrontar niveles de complejidad no conocidos anteriormente" (Darwin Social Noise, 2017).

Casos de éxito

La mayoría de las plataformas en streaming basan sus modelos de negocio en marketing intelligence y Big Data:

Fuente: THK. (2018). Cómo Netflix y HBO utilizan Marketing Intelligence para captar más usuarios.
Recuperado de https://thksoluciones.es/blog/netflix-marketing-intelligence/