Hoy, nuestro invitado es el Dr. Mark van Rijmenam. Es el fundador de Datafloq, de Mavin, y autor de “La organización del mañana”. Hola, Mark. ¿Cómo estás hoy?
Hola, Neil. Estoy muy bien. Gracias. Me alegro de estar en tu programa.
Estupendo. Estoy muy emocionado de hablar contigo hoy porque eres el tipo de persona con la que nos encanta hablar. Eres alguien que vive en el futuro. Hablas de cosas que están en el futuro, pero eres muy activo en la creación de ese futuro y en la creación de un futuro mejor al que podamos llegar. Entonces, ¿por qué no comienzas contándonos un poco sobre ti y las empresas que tienes?
Seguro. Así que tengo un trasfondo un poco híbrido, diría yo. Soy emprendedor desde hace unos 9 o 10 años. De hecho, fundé Datafloq hace unos años, fundé Mavin, escribí tres libros, hice un doctorado sobre cómo big data blockchain e IA están cambiando las organizaciones. Así que soy un poco emprendedor, un poco semi académico, diría, y estoy ayudando a las organizaciones a comprender la transformación digital.
Me encanta el hecho de que seas un académico, escribas sobre temas muy intensos, pero también eres alguien muy activo en el mundo de los negocios, has podido fusionar ambas cosas muy bien. Así que es genial hablar contigo.
Es bueno oir eso.
Su libro se llama «La organización del mañana». Hay muchas cosas geniales en él. Usted mismo es un experto en blockchain e inteligencia artificial, y muchas cosas por el estilo. Pero alejemos primero y hablemos de la organización del mañana. ¿Cómo se verá? ¿Cómo cambiará significativamente la naturaleza del trabajo durante los próximos 10 o 20 años? Así que guíanos con eso. ¿Cómo quieres empezar?
Bueno, creo que la naturaleza del trabajo definitivamente cambiará en los próximos años. Y creo que si hay algo que ha demostrado COVID-19 es que las organizaciones pueden cambiar drásticamente si necesitan cambiar. De repente, pudimos empezar a trabajar desde casa, o trabajar de forma remota, lo que hasta este año no era realmente posible. Creo que lo que vemos que está sucediendo aquí es que más organizaciones se están convirtiendo en organizaciones digitales u organizaciones de datos, me gustaría decir, y por supuesto, con el empleado digital como un aspecto importante de eso, un empleado que usa tecnologías digitales para trabajar básicamente desde en cualquier parte del mundo, pero aún siendo capaz de seguir siendo productivo. Y creo que una de las principales cosas que vemos y hemos visto en los últimos años es que las nuevas tecnologías realmente están cambiando el juego y se están volviendo cada vez más avanzadas. Pero todas estas tecnologías que se están desarrollando tienen una cosa en común, ya que todas crean datos. Y creo que si tienes esa perspectiva de que sabes que la tecnología que puedes usar crea datos, puedes usar esos datos para mejorar tu organización, creo que obtienes una perspectiva diferente sobre cómo puedes administrar tu negocio y esas empresas. que han podido hacerlo y, por supuesto, todos conocemos los ejemplos de que Uber es la mayor empresa de taxis sin taxis y Netflix la mayor sala de cine sin cines. Pero muestra que estas empresas adoptan un enfoque diferente, adoptan un enfoque de datos en primer lugar. Y eso es lo que siempre traté de decirle a las organizaciones que si realmente quieres estar listo para mañana, tienes que tener este cambio de perspectiva, al que me gusta llamar, tienes que lograr un cambio Gestalt, una palabra muy bonita, creo. , personalmente.
Sí, una palabra muy apropiada.
Y para aquellos que quizás no sepan lo que significa, tenemos esta famosa imagen donde, por un lado, ves un pato, y por otro lado, ves un conejo, pero no puedes verlos a los dos en el Mismo tiempo. Entonces, o ves un pato o ves un conejo, y ese cambio entre perspectivas es lo que se llama un cambio Gestalt. Y eso es lo que las organizaciones también deben lograr si quieren estar preparadas para este futuro impulsado por los datos en el que ya estamos.
Danos un ejemplo de una organización que hayas visto que haya hecho esta transición para convertirse o comenzar a verse a sí misma como una organización de datos.
Creo que uno de los ejemplos más interesantes que conozco es una empresa alemana llamada Kaeser Compressors. No es la primera empresa en la que pensaría, pero crean estas enormes máquinas de ventilación o máquinas de ventilación de aire para fábricas. Empresa alemana de más de 100 años, creo, empresa de productos muy tradicional. Y a lo largo de los años, han logrado cambiar eso por completo. Solían vender estas enormes máquinas por mucho dinero. Y si se estropeaba les llamabas, venían a arreglarlo, te cobraban, etc., muy tradicional. Pero luego vieron la oportunidad de convertirse en una organización basada en datos y, a su vez, pasaron de ser una empresa de productos a una empresa de servicios. Y ahora venden aire como servicio. Creo que ganar dinero con el aire es genial. Y básicamente, lo que hacen es regalarte esta máquina, la instalan gratis y tú pagas por metro cúbico de aire consumido. Y utilizan análisis predictivos para comprender cuál es el estado de la máquina, y si está a punto de averiarse, y lo arreglan antes de que se averíe. Porque, por supuesto, si se estropea, la máquina no consume aire y la empresa no gana dinero. Creo que este es un ejemplo fantástico de este cambio Gestalt del que estaba hablando. Porque si una empresa alemana muy tradicional que vende máquinas masivas para circular y luego aire limpio puede convertirse en una organización impulsada por datos, cualquier organización puede hacerlo.
Sí, me encanta ese ejemplo que diste, porque para muchos de nosotros, creo que entendemos los modelos de negocio de Google, entendemos cómo Facebook gana dinero con todos estos datos y que se ven a sí mismos como una organización de datos. Pero a menudo nos resulta difícil mirar nuestro modelo de negocio existente y convertirlo en algo así. Entonces este es un gran ejemplo. Y creo que eso ayuda a las personas a ver cómo pueden cambiar su forma de pensar y realmente adoptar los datos desde ese punto de vista.
Pero realmente significa que las organizaciones deben comenzar a incorporar la inteligencia en su organización. Y, por supuesto, no puede integrar la inteligencia en toda su organización a la vez. Realmente necesita comenzar a pensar en todos sus diferentes procesos y sus puntos de contacto con el cliente. Y básicamente tiene que repensarlos uno por uno hasta convertirse en esta organización inteligente basada en datos. Y comienza con procesos muy pequeños de cómo trata con su cliente, por ejemplo, hasta proporcionar actualizaciones durante el año a sus máquinas, que se distribuyen por todo el mundo, por ejemplo. Por supuesto, no puede cambiar todo su negocio en uno. Toma tiempo. Y básicamente necesitas empezar con algo pequeño y crecer a partir de ahí.
Una de las cosas con nuestro programa es hablar de tecnología, y específicamente de la relación que tenemos con la tecnología. Entonces, una pregunta que hago a menudo es, ¿cuál crees que es un buen marco para tener cuando pensamos en la relación que los humanos y la tecnología deberían tener como compañeros de trabajo, como socios, como herramientas? ¿Cómo ve a los humanos y la tecnología trabajando juntos en el mejor de los casos?
Bueno, creo que los líderes deberían ver que la relación entre humanos y máquinas puede ser muy positiva. Y también es una relación que veremos cada vez más a menudo en la que los humanos y las máquinas trabajarán juntos para un bien mayor. Hace unos años, creo que escribí un artículo sobre cómo la IA puede hacer que las organizaciones sean más humanas. Lo que querían decir con eso es que si su inteligencia artificial u otra organización, por ejemplo, la robótica, se hacen cargo de las tareas mundanas, sus empleados pueden concentrarse más en su cliente. Y si cuidas a tu cliente, como siempre digo, tus clientes se ocuparán de tus accionistas. Entonces, si usted es una organización realmente centrada en el cliente y orientada al cliente, y utiliza la tecnología para lograrlo, al final, creo que se convertirá en una mejor organización y les agradará más a sus clientes porque está más centrado en el cliente. Así que creo que los líderes no deben tener miedo de dar la bienvenida a la tecnología dentro de su negocio. Hará que su organización sea más eficiente. Cambiará tus trabajos. Cambiará el trabajo a realizar. Pero no tiene por qué ser necesariamente algo malo. Puede utilizar el tiempo libre para convertirse en una organización más amigable o orientada al cliente.
Hablemos de confianza por un tiempo. Por lo general, no hablamos de confianza con la tecnología. Pero realmente tiene tal vez un problema de imagen o simplemente en las formas en que las empresas lo han utilizado indebidamente en el pasado. Creo que estamos en medio de muchos documentales y otras cosas que hablan sobre el mal uso de la tecnología. Y creo que la gente a menudo tiene esa vacilación para decir, bueno, tal vez no deberíamos involucrarnos en estas cosas. No lo estamos haciendo de la manera correcta. Entonces, ¿cómo podemos comprender mejor cómo reconstruir la confianza que deberíamos tener con la tecnología y los datos?
Creo que es seguro decir que, desafortunadamente, la confianza está en su punto más bajo en este momento en todo el mundo, ya sea en los medios en línea o en las noticias, ya sea en el liderazgo, en los gobiernos, en las empresas, la confianza está en todo momento. baja, que es, creo, muy problemática. Pero desde la perspectiva de una organización, lo que puede hacer es que cuando transforme digitalmente su organización, debe tener un equilibrio, un equilibrio entre la tecnología que tiene, las habilidades que necesita, la cultura y sus ganancias. Es por eso que dije que debería tener un enfoque centrado en el cliente, orientado al cliente, en el que primero se ocupa de sus clientes y luego viene el resto. Y si tiene ese enfoque, no comenzará a recopilar los datos de sus clientes ni a venderlos con fines de lucro. Porque sabe que a sus clientes no les gusta eso y probablemente, a la larga, será malo para el negocio. Entonces, soy un gran defensor de GDPR primero o privacidad primero donde sus clientes poseen sus propios datos, donde hay transparencia en qué tipo de algoritmos usa y cómo funcionan esos algoritmos. Creo que si nos convertimos en estas organizaciones que son opacas donde los clientes son en realidad solo una máquina para hacer dinero, creo que también tendremos un problema como sociedad. Así que creo que hay mucho trabajo por hacer. Y creo que, como sociedad, deberíamos exigir que las organizaciones se centren más en el cliente y se vuelvan más conscientes de la privacidad de que protegen su privacidad en lugar de simplemente venderla por el mayor precio.
Sí, no creo que nadie se proponga convertirse en el próximo Cambridge Analytica. Ese es el objetivo de nadie mientras están pasando por esto. Pero a menudo hay estos pequeños pasos que damos en el camino y no nos damos cuenta de lo lejos que hemos llegado en cuanto a cómo abusamos de los datos que tenemos. Entonces, ¿cuáles son algunas de las cosas que sugeriría que las empresas reconozcan al tratar con los datos de sus clientes? ¿Cuáles son algunas pautas o barandas de las que podríamos hablar, controles de cordura que están ahí para asegurarse de que está en el camino correcto? ¿Cuáles son algunos buenos principios para eso?
Creo que la práctica estándar debería ser tener la seguridad de sus datos en orden, tener el cifrado en orden. Porque si tus datos no están almacenados, encriptados y estás siendo pirateado, y siempre he dicho que todas las organizaciones serán pirateadas, y si no estás siendo pirateado, simplemente no eres lo suficientemente importante o no eres grande. suficiente. Su punto de partida debe ser que lo piratearán y, si lo están, qué sucedió con los datos que tiene de sus clientes. Pero eso es, creo, una cosa, asegurarse de que los datos estén seguros. Sus clientes le confían sus datos. No son tus datos, son sus datos. Y debería tomarlo muy en serio como organización. Al igual que usted no quiere que su banco se asegure de que su dinero sea robado del banco. Y creo que ese es el mismo enfoque que deberíamos tener, deberíamos tomar los datos mucho más en serio. Y no puede simplemente compartir su lista de correo electrónico con su amigo o no sé, con quien sea. Sus clientes le confían estos datos, sus datos, y usted debe respetarlos.
Mark, tienes un artículo que realmente disfruté, se trata de cómo la IA va a cambiar la cara del trabajo. Y muchas de las mismas cosas de las que habla aquí son las cosas de las que hablamos. Permítanme comenzar con este acerca de la colaboración. La colaboración en sí misma, siento que está en medio de muchas opciones, supongo, de muchas formas diferentes. Hay muchas herramientas dispares que a veces son difíciles de conectar, o para averiguar dónde está la comunicación y dónde se llevará a cabo la colaboración. Entonces, ¿cómo cree usted que la IA tendrá un efecto positivo en la forma en que colaboramos en el lugar de trabajo?
Creo que, como mencioné anteriormente, la IA, por un lado, hará que su organización sea más humana para que pueda hacerse cargo de muchas de estas tareas mundanas. Y eso es una cosa, pero por otro lado, especialmente para las organizaciones más grandes, encontrar y especialmente también cuando trabajamos de forma más remota, encontrar al colega adecuado que tenga la información correcta que usted está buscando para atender las solicitudes de sus clientes. creo que eso se vuelve mucho más importante. Ahora bien, ¿cómo puede encontrar el conocimiento adecuado dentro de una organización de 100.000 empleados? ¿Y cómo se puede utilizar ese conocimiento que hay en algún lugar de la organización que es muy difícil de encontrar? Y, por supuesto, puede usar la IA conversacional para eso, en la que tal vez use un agente virtual para hablar y para ayudarlo a responder las preguntas que tenga sobre su empresa o sobre ciertos productos. Por eso, creo que la IA puede ayudarlo a hacer que el conocimiento dentro de su organización sea mucho más fácil de encontrar. Y eso ayudará también a sus colegas, sus empleados también colaborarán más fácilmente entre sí.
Sí, eso me hace pensar en la idea de conocimiento institucional. Muchas veces tienes a ese tipo que ha estado trabajando en la empresa durante 35, 40 años, y simplemente lo sabe todo y saben a dónde ir para todo y saben a quién pedirle todo. Pero una vez que esa persona ya no está allí, no sabes a dónde ir y necesitas ese tipo de fuente única para poder acceder a eso. Y especialmente porque las organizaciones están cambiando rápidamente, es difícil tener una sola persona que sepa todo eso. Veo que esta es una gran oportunidad para que la IA cumpla ese papel, supongo que ese viejo que simplemente sabe todo lo que hay allí.
Si absolutamente. Y creo que eso ayudaría, sobre todo, por ejemplo, si eres una persona nueva, nueva en una empresa, y comienzas tu primer día en la oficina, desde tu sala de estar, que es bastante común hoy en día. Y es muy útil si tiene una IA en la que puede confiar, en la que puede confiar, para ayudarlo a encontrar a esos empleados, a esos colegas con los que necesita hablar para ayudarlo en su trabajo.
Bueno. Además, en este artículo, habla sobre cómo la IA puede afectar el liderazgo y la cultura. Así que has estado hablando de cómo la IA puede hacernos más humanos. ¿Y en estas áreas?
Creo que una de las cosas que, una vez que se convierte en una organización impulsada por datos, una de las cosas que cambia es todo el proceso de toma de decisiones. En el pasado, era muy común que tomara decisiones una vez al mes o una vez a la semana más o menos. Pero si tiene la IA incorporada en su organización, tendrá información en tiempo real, tendrá previsión en tiempo real. Y creo que tienes que hacer algo con esa información. Por un lado, eso asegura que su equipo de liderazgo esté realmente al tanto de lo que está sucediendo y que su organización tenga que hacer cambios más rápidamente. Pero, por otro lado, también vemos que hay un cambio de poder dentro de la organización, porque de repente, no solo el nivel superior de su organización tiene esa información, sino que cualquiera tiene esa información y puede actuar en consecuencia. Y creo que eso democratiza el conocimiento dentro de su negocio, y eso solo resultará en mejores productos y mejores servicios.
El último tema del que quería hablar de este artículo era la diferencia entre el trabajo asistido por computadora y el trabajo asistido por personas. Y realmente me gusta este marco. Ayúdenos a comprender cómo podemos organizar una empresa en torno a esos pensamientos.
Creo que realmente deberíamos usar las computadoras para facilitar nuestro trabajo. Pueden ayudarnos a encontrar conocimiento más rápido, escribir mejores correos electrónicos, crear mejores productos, difundir el conocimiento entre sus clientes sobre sus productos e ir a crear un nuevo producto con eso. Y creo que este trabajo asistido por computadora realmente ayudará a que, al final, se creen mejores empresas. Hay un ejemplo fuera de tema que me viene a la mente en este momento: los investigadores del MIT, creo, crearon un gobierno de IA, donde utilizaron la IA para determinar las políticas dentro del gobierno. Y el resultado fue que la IA fue mejor para hacer una economía más equitativa y cerrar la brecha entre ricos y pobres, lo que pensé que era un ejemplo fascinante de cómo la IA puede ayudarlo a tomar mejores decisiones, y eso no significa necesariamente que La IA debería hacerse cargo de todas las decisiones. Porque creo que a veces también es muy importante que los humanos sigamos informados cuando tomamos decisiones, especialmente porque, desafortunadamente, mucha IA también está sesgada. Por eso tenemos que tener cuidado de no confiar todo a la inteligencia artificial. La combinación de dónde la IA puede examinar miles de millones y miles de millones de puntos de datos para brindarle algunas recomendaciones, y luego nosotros, los humanos, tomamos la mejor decisión, tomamos la decisión de cómo avanzar, creo que es una combinación muy fuerte.
Cuando leí esto, estaba pensando en una conversación que tuvimos con Heather Johll antes, ella dirige los procesos de una compañía médica que maneja cientos de miles de artículos que pasan por un proceso todos los días. Por eso, es imposible que un humano lidere ese trabajo. Y entonces realmente, ella estaba diciendo, mire, los sistemas y los procesos son los que dirigen el trabajo. Nosotros, como humanos, somos los que manejamos las excepciones, y estamos ayudando a las computadoras en los casos en que no saben qué hacer. Creo que es un tema importante en el que pensar, que hay algo de trabajo que vamos a hacer mejor y que las computadoras pueden ayudarnos, y otro trabajo que las computadoras hacen bien, y podemos ayudar a las computadoras. Entonces me gusta ese concepto.
Creo que es una asociación entre humanos y máquinas. Nos ayudamos mutuamente. En algunas áreas, las máquinas harán su trabajo mucho mejor que los humanos, y viceversa. Entonces, la IA puede aumentar a los humanos, pero los humanos también pueden aumentar la IA. Y creo que la combinación de eso es lo más poderoso.
Mark, antes de cerrar esta conversación, quería volver a esta conversación sobre la confianza, que lleva a lo que estás haciendo en Mavin. Así que cuéntanos sobre eso.
Creo que lo que vemos que está sucediendo en este momento en el mundo es que la confianza en los medios está en su punto más bajo. Y creo que eso es muy problemático. Tal vez hayas visto el documental «El dilema social», que trata sobre este tema de toda la desinformación que está ocurriendo en todo el mundo, ya sea en torno al COVID-19, las elecciones o cualquier elección en cualquier parte del mundo. o cambio climático. Y lo que intentamos hacer con Mavin es ofrecer a los usuarios de Internet la posibilidad de reconocer instantáneamente si pueden confiar o no en un determinado artículo que leen, comparten o participan. Y lo hacemos básicamente como una asociación entre la IA y los humanos. , donde usamos, por un lado, inteligencia artificial, que será completamente de código abierto y completamente transparente, para dar una calificación de primera base a un artículo. Entonces, ¿cuál es la puntuación de confianza de un artículo? ¿Puedo confiar en este artículo? Observará parámetros, como el número de sesgos, o si tiene opiniones, o se basa en hechos, etc., pero luego pasamos a la multitud donde le pedimos a la multitud que califique el artículo en función de cuatro parámetros: confiabilidad, sesgo, corrección fáctica y calidad. Y cuantas más calificaciones de la multitud obtengamos, menor será el impacto de la inteligencia artificial. Y cuando la multitud lee esos artículos, tenemos en cuenta la reputación y la experiencia de la multitud. Entonces, un experto en un tema determinado tendrá más peso que un no experto. Y una vez que haya calificado un artículo, solo entonces puede dejar un comentario debajo del artículo, que esperamos que la calidad del compromiso aumente. Y juntos construimos casi un IMDb para contenido escrito, que esperamos que las personas que leen o interactúan con los artículos, ya sea en el sitio web de un editor, en las redes sociales o en WhatsApp, puedan ver esta puntuación de confianza de Mavin, y luego puede decidir qué hacer con él. Así que no nos corresponde a nosotros decir un artículo con dos que no debería leer o deberíamos censurarlo. No absolutamente no. Podría ser un muy buen artículo para ti. O podría ser lo mismo que con IMDb, una película que tiene una puntuación muy baja puede ser su película favorita. Y lo que intentamos hacer es dar más contexto al contenido y hacer que las personas sean más conscientes de lo que están leyendo, compartiendo y participando.
Sí, me encanta esto como una aplicación de cómo estás usando lo que has aprendido y tus habilidades tecnológicas para tratar de resolver un problema serio en nuestro mundo. Así que espero que gane mucha tracción. El sitio web es Mavin, ¿verdad?
El sitio web es mavin.org . Y por el momento, tenemos un complemento de navegador listo, que le permite leer esos artículos en cualquier lugar. A finales de esta semana, lanzaremos un motor de búsqueda, que le permite encontrar artículos relacionados con COVID-19 según la calidad del artículo, según la probabilidad de que sean noticias falsas, según el sentimiento, según el sesgo en él. Así que este es nuestro MVP, y esperamos que mucha gente lo use para encontrar artículos de una manera diferente a como lo haría normalmente en los motores de búsqueda estándar.
Sí, suena genial. ¿A algún otro lugar al que quiera dirigirnos si la gente quiere aprender más sobre su trabajo?
Puede ir a mavin.org para obtener más información sobre Mavin o visitarme en mi perfil de LinkedIn para leer más sobre mis libros y cualquiera de los cientos de artículos que he escrito en los últimos años.
Sí, genial. Gracias, Mark, por estar en el programa. Ha sido fantástico conocerte y escuchar tu perspectiva y aprender más sobre este tipo de cosas. Así que gracias por venir y compartir tu sabiduría con nosotros.
Muchas gracias, Neil. Fue un placer estar aquí.
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