¿Puede la experiencia de usuario salvar la TI empresarial?

La nueva generación de trabajadores del conocimiento con el iPad tiene poca paciencia con las arcaicas experiencias de usuario (UX) que ofrecen los proveedores de TI empresariales más arraigados, ya sea en sus ordenadores del trabajo o en sus teléfonos inteligentes cuando están de viaje (o en el partido de fútbol de sus hijos). Y muchos miembros de la TI empresarial, desde ingenieros de software hasta directores de TI, se quejan de la pérdida de control a medida que tecnologías de consumo elegantes y fáciles de usar, como el iPad y Dropbox, remodelan las expectativas del panorama empresarial. Para las grandes empresas de tecnología que solían dominar la TI empresarial con sus ofertas utilitarias orientadas a las tareas, como HP y RIM, la empresa dejó de ser un refugio seguro para sus carteras de productos en la década de 2010.

Detrás de la ola actual de «consumización», hay señales de una tendencia inversa en el que las experiencias de usuario empresarial más eficaces del mundo podrían remodelar el futuro de toda la experiencia de usuario. Esta incipiente ola podría beneficiar enormemente al sector de la TI empresarial, si lo hace bien.

La próxima ola de innovación estará impulsada por soluciones de nivel empresarial que combinen análisis en tiempo real y una mejor experiencia de usuario para facilitar una mejor toma de decisiones en una serie de áreas nuevas. Estas innovaciones abarcarán desde la forma en que gestionamos la infraestructura a gran escala, como el tráfico urbano, hasta la forma en que gestionamos las facturas de calefacción en casa; desde la forma en que gestionamos la colaboración en una mesa de operaciones hasta la forma en que priorizamos nuestras bandejas de entrada de correo electrónico personales.

Y este es el giro: a medida que los límites entre la vida laboral y la personal se difuminan, a menudo parece que nuestras vidas se están «desconectando» cada vez más. La información se canaliza hacia aplicaciones cada vez más especializadas que nos ayudan a mantenernos en contacto permanente con nuestros amigos, colegas, clientes y familiares (por supuesto, no siempre en ese orden). Las aplicaciones se han colado en todos los rincones de nuestra vida personal y profesional. Así que la implicación mental de la gestión de estas aplicaciones puede salirse de control. Incluso las decisiones más simples, como dónde reunirse para cenar, pueden implicar varios flujos de datos y una colaboración compleja entre canales y aplicaciones, desde Yelp hasta OpenTable.

En nuestro día a día, nos enfrentamos a desafíos logísticos y de toma de decisiones que antes se limitaban a los directores de TI de las grandes empresas. ¿Cómo podemos reunir todos estos flujos de información de una manera más útil?

Muchas empresas de TI, desde Facebook hasta GE, están explorando formas innovadoras de extraer valor del Big Data, o de colecciones cada vez mayores de información compleja, que todos suministramos constantemente a través de nuestras redes sociales y compras en línea. La mejor oportunidad está surgiendo de la capacidad de combinar datos estructurados y no estructurados para mejorar la toma de decisiones y mejorar nuestras capacidades predictivas, es decir, tomar decisiones más inteligentes. «Más que la cantidad de datos en sí misma, los datos no estructurados de la Web y los sensores (de nuestro entorno) son una característica mucho más destacada de lo que se denomina Big Data», según Thomas Davenport, profesor visitante de análisis de datos en Harvard y autor de Competir en la analítica: la nueva ciencia de ganar.

Por ejemplo, el objetivo puede ser correlacionar los debates sobre la marca en Facebook y Twitter (datos no estructurados) con las ventas de productos para (datos estructurados) a fin de hacer la recomendación correcta al consumidor cuando entre en una tienda o busque una película. Ya han empezado a surgir empresas emergentes de la empresa, como Rocketfuel, que utilizan algoritmos de nivel industrial para segmentar mejor las recomendaciones de productos. Gracias a la abundancia de sensores baratos en nuestros coches y neveras, estos flujos de datos salen de nuestras redes sociales y llegan a nuestros entornos.

Pero solo llegaremos hasta cierto punto cuando la principal fuente de valor sean las preferencias individuales de los consumidores. Las empresas de TI empresarial: IBM, GE, HP, frente a las empresas emergentes dinámicas que comienzan de cero, pueden tener ventaja a la hora de extraer valor de una serie de flujos de datos diferentes. ¿Por qué? Porque simplemente han acumulado los tipos de experiencia analítica y las herramientas para hacerlo.

Tomemos, por ejemplo, los datos comparativos recopilados en una aplicación popular utilizada en Facebook con los datos recopilados a través de una importante firma de negociación de Wall Street. A pesar del aumento de la cantidad de datos que se capturan a través de los clics de los consumidores cada día, la tasa de conversión en muchas categorías del marketing online se mantiene en un solo dígito. Por el contrario, incluso un aumento de unos puntos porcentuales en la productividad de un solo operador de Wall Street puede generar millones en ingresos adicionales cada año. Sin embargo, el nivel de «experiencia de usuario» será fundamental para aprovechar el valor de los datos tanto para los consumidores como para las empresas, como hemos visto en nuestras prácticas en General Electric and Frog. Y las empresas están empezando a darse cuenta del valor de la experiencia de usuario incluso en los entornos industriales más especializados, como la gestión de parques eólicos. Estos son dos ejemplos reales de desafíos que se basan en nuestra experiencia reciente trabajando con empresas a gran escala que tienen un potencial más amplio de afectar al mercado de consumo:

1. Visualización de los patrones de comunicación: El sector de los servicios financieros está saturado de datos de mercado estructurados. Para muchos en Wall Street, las oportunidades de obtener una ventaja competitiva se han reducido a apostar por movimientos infinitesimales y de gran volumen del mercado a gran velocidad, como pequeños cambios en el valor relativo de las divisas. En este contexto, hay un nuevo interés por el papel que el sentimiento y la opinión pueden desempeñar a la hora de influir en el comportamiento del mercado. Empresas como Thomson Reuters y Bloomberg están empezando a tomarse en serio los datos no estructurados de fuentes como Twitter. ¿Qué pasaría si combinara este tipo de análisis amplio de opiniones con los datos de CRM y de cartera de sus clientes más valiosos? ¿Qué tipo de gráfico social podría crear? ¿Cómo podría esta nueva capa de información mejorar el rendimiento de los compradores y vendedores, ya que reaccionan ante los acontecimientos del mercado y se comunican con unos y otros más allá de las fronteras institucionales?

Wall Street está desarrollando rápidamente una superposición de datos sobre las comunicaciones y las opiniones que es igual al nivel de precisión de sus herramientas de seguimiento del mercado. Las empresas de TI de servicios financieros, como Frog Client IPC, se encuentran en una posición única para desarrollar herramientas de comunicación inteligentes de próxima generación para los operadores de todo el mundo.

¿Cómo podrían aplicarse estos mismos patrones visuales, que se utilizan para mapear el flujo de información y la influencia en los mercados financieros, para dar sentido a los datos personales que la gente comparte a través de Foursquare o Yelp? Imagínese si pudiera buscar en el contenido de sus comunicaciones prioritarias, ya sean de voz, texto, correo electrónico o tuits, y correlacionarlo con un servicio de puntuación de influencia en las redes sociales, como Klout, u otras medidas de interés. Imagínese si todas sus bandejas de entrada o historiales de llamadas se etiquetaran con un esquema visual común para indicar los temas clave de interés con un gráfico social de «interés» generado en tiempo real. Google ya ha dado un paso en esta dirección cuando introdujo el filtro de «mensajes importantes» en nuestras bandejas de entrada de Gmail, archivado según nuestro historial de respuestas. Pero esto es solo la punta del iceberg. Hoy en día, un comprador de Wall Street puede correlacionar los movimientos del mercado a través de una amplia gama de herramientas de software, todas las cuales representan los datos del mercado con un lenguaje coherente de colores y comportamientos. Pero algún día, pronto, su historial personal de llamadas se parecerá más a una cartera de acciones que a una lista de tareas pendientes y nos preguntaremos cómo hemos gestionado la avalancha diaria de comunicaciones sin este nivel adicional de información.

2. Conversar con el Internet de las cosas: Dispositivos «inteligentes» como el termostato Nest están irrumpiendo poco a poco en el mercado de consumo, lo que nos abre a nuevos flujos de datos procedentes de sensores integrados en nuestro entorno físico. Pronto, este flujo de información y actualizaciones se integrará sin problemas en nuestras comunicaciones generales, lo que abrirá la puerta a formas mucho más ricas e inteligentes de interactuar con nuestros hogares o nuestros coches. Si piensa en el papel de estos sistemas a una escala diferente, por ejemplo, a nivel urbano, este tipo de insumos pueden prometer enormes mejoras en la vida diaria, ya que ayudan a optimizar los enormes flujos de actividad humana relacionados con los desplazamientos, la salud y la seguridad pública.

Para hacer realidad la promesa de este tipo de infraestructura inteligente, es necesario recopilar y analizar enormes cantidades de datos en tiempo real. Las ciudades y los centros turísticos están empezando a avanzar, gracias al apoyo de IBM y otros. Pero, una vez más, la empresa va muy por delante. Las empresas de infraestructura, como GE, llevan años recopilando datos en tiempo real sobre centrales eléctricas, locomotoras y aviones, gracias a una amplia variedad de sensores. Ahora estas empresas buscan nuevas formas de desbloquear estos datos y hacerlos útiles en este momento. GE llama a esto el «Internet industrial» y cree que desbloquear esta información generará importantes aumentos de productividad y crearán negocios completamente nuevos.

Un ejemplo de ello es MyEngines, una aplicación móvil de GE que permite a los administradores de flotas rastrear el estado de los motores de los aviones en el aire y en tierra para gestionar mejor sus flotas y planificar y predecir los problemas de mantenimiento antes de que se produzcan. Imagine que cientos de motores multimillonarios se convierten en su próximo círculo de «amigos» en Facebook. ¿Cómo utilizaría esos datos para buscar patrones históricos, identificar anomalías, predecir problemas y tomar decisiones en tiempo real? Lo que GE aprenda sobre estas oportunidades puede servir de modelo para monitorear a un padre mayor en todo el país o nuestra climatización mientras estamos de vacaciones. En particular, es posible que veamos la aparición de una serie de nuevos servicios tipo OnStar que supervisan estas fuentes y las correlacionan con una variedad de fuentes de datos relevantes y análisis predictivos para ayudarnos a responder de manera eficaz y oportuna.

No son escenarios futuristas. Ambos son ejemplos reales de tecnologías empresariales que hemos explorado en nuestras organizaciones y con nuestros clientes y socios. Estas ideas representan una nueva frontera de la innovación en la que la empresa puede volver a tomar el liderazgo en una estrategia de experiencia de usuario exitosa y, al mismo tiempo, crear una nueva ola de tecnologías con un inmenso potencial de valor social. Estos avances son posibles gracias a los principales impulsores de la revolución de los «macrodatos»: Internet omnipresente, computación en nube bajo demanda y sensores conectados y baratos, sin mencionar las numerosas máquinas (y la robótica), desde motores hasta equipos sanitarios y turbinas eólicas.

Esta es la próxima y mejor oportunidad para los fabricantes de software de TI empresarial. Más vale que no lo estropeen. Pero para liderar esta revolución, también deben adoptar los últimos avances en el diseño de la experiencia de usuario que han surgido en el mercado de las «aplicaciones» de consumo. La clave no son solo mejores algoritmos, sino formas más inteligentes de mostrar los datos de manera significativa, a través de nuevos paradigmas visuales y de interacción. Como profesionales de la experiencia de usuario, vemos enormes oportunidades en la próxima ola de herramientas de organización de datos, que combinarán los mejores elementos de interfaz de los dispositivos y aplicaciones personales y la «inteligencia» del software y el hardware empresarial.