S- (‘smart everything’)

07 Feb S- (‘smart everything’)

Durante algo más de una década, el mundo ha sido “tomado” por una letra, la “e-“: hemos visto la irrupción del e-commerce, del e-learning, del e-government, del e-everything. Hemos digitalizado todo lo digitalizable, y hemos ideado montones de nuevas interfaces entre máquinas y humanos. Pero nos hemos limitado fundamentalmente a automatizar tareas rutinarias, y eso ya no nos basta.

Por ejemplo, tenemos fantásticos sistemas que manejan complicadas redes de semáforos en las ciudades, pero lo que ahora precisamos es sistemas que decidan sólos en qué momento es más adecuado que un semáforo este rojo o verde, de acuerdo con los vehículos presentes en el cruce. Necesitamos sistemas que aumenten nuestras capacidades. Necesitamos sistemas inteligentes. Por ello, uno intuye que la próxima letra que irrumpirá con fuerza en nuestro día-a-día va a ser la “s-“, de smart, inteligente.

En las organizaciones, esa inteligencia se notará en tres estadios básicos: captura de la mejor información sobre el entorno (ver lo que los demás no han sabido ver), transformación de esa captura en un conocimiento diferencial (idear explotaciones de esa información en forma de productos y  servicios, únicos, originales), y comunicación de ese conocimiento hacia el mundo en forma de soluciones percibidas como valor.

En lo que respecta a la captura de datos, viviremos en un mundo denso en sensores, que medirán una enorme diversidad de variables, tanto del mundo físico como relativas a nuestro comportamiento. Esos datos podrán ser integrados, conectados entre sí, para aportar valor al usuario. Los datos también deberán ser interpretados, mediante simulaciones y modelos (matemáticas avanzadas y algorítmicas sofisticadas), de manera que se pueda dar una respuesta en tiempo real a las situaciones. Las respuestas las generarán tanto humanos que las interpreten, como máquinas que estarán programadas para responder automáticamente ante determinadas situaciones. Máquinas que, progresivamente, serán capaces de aprender (o sea, de entrar en procesos de feed-back prueba-error, que oportunamente medidos, les “informen” de cuales han sido sus buenas decisiones). Y, finalmente, sistemas que comuniquen de forma intuitiva la información, para que pueda ser de verdadero valor al usuario.

En fin, veremos inteligencia en el diseño de objetos y procesos (para generar el máximo retorno con la óptima inversión de esfuerzo), en la captura de datos (cuya interpretación permita generar información sobre la que actuar), inteligencia en máquinas y sistemas que sean capaces de responder autónomamente a los “estímulos” recibidos (o sea, que respondan a la información captada a través de algoritmos basados en reglas bien establecidas), e inteligencia en las interfaces con los usuarios, de manera que éstos puedan usar fácilmente los sistemas que se les proponen (buscando la maximización del retorno social de los sistemas), que responderán en tiempo real y de forma personalizada a sus necesidades.

Todo lo que hemos hecho en el sXX deberá ser repensado, en términos de mayor y mejor inteligencia, en el s. XXI.