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Tomás Calleja Hace 3 años Cargando comentarios…
Hoy más que nunca vivimos en un mundo que cambia constantemente y no espera a nadie, no paramos de escuchar que para estar preparados para el futuro y afrontar con fuerza los cambios que se avecinan la innovación juega un papel importantísimo en nuestras empresas. El problema viene a la hora de empezar ya que los presupuestos son limitados y existen gran cantidad de temas más prioritarios (que no más importantes) que la innovación.
¿Es posible innovar sin tener que invertir gran cantidad de dinero y esfuerzo? La respuesta a esta pregunta nos lleva a hablar de los famosos quick wins o victorias rápidas, las cuales nos dan mucho por muy poco. La satisfacción de un quick win bien realizado y acertado es comparable a la de una buena compra pero no podemos olvidar que los quick wins tienen que estar alineados con nuestras estrategias a medio y largo plazo; no es comprar barato por comprar, sino dentro de lo que necesitamos comprar lo que por menos dinero nos da más beneficio.
En el post de hoy vamos a ver 5 maneras sencillas de potenciar la innovación en nuestra empresa. 5 medidas sencillas y efectivas que, sin duda, ayudarán a nuestra empresa a ser más innovadora y a estar más preparada para el futuro, para el presente, para lo que sea que pase.
Aunque las medidas propuestas se pueden realizar más o menos en cualquiera de las nubes vamos a centrarnos en cómo ejecutarlas usando servicios del ecosistema de Google, empresa famosa por su avances en innovación y por la sencillez de sus soluciones.
Datos, datos y más datos. Tener la mayor cantidad de información ordenada y procesable nos vale tanto para usarla en procesos de innovación (por ejemplo Machine Learning o Big Data) como para ayudarnos a seleccionar qué iniciativas van a tener más impacto en nuestras empresas y estimar el resultado de las mismas. Por este motivo, tener un Cloud Data warehouse es el primer punto que vamos a tratar.
Imaginemos por un momento que en un pueblo existen dos tiendas de alimentación, una en frente de la otra. Las dos tiendas venden más o menos los mismos productos y más o menos a los mismos precios. Imaginemos que una de ellas empieza a apuntar datos como las horas de entrada y salida de los clientes, qué productos se compran y cuando, control de inventario y caducidad de la mercancía… imaginemos también que la otra se basa en la memoria e intuición de los trabajadores cuando necesitan tomar decisiones... Ahora viene el momento en el que os hago un par de preguntas para luego comentar que esto es extrapolable a blablabla. Pues bien, creo que la claridad del caso hace que nos podamos ahorrar esa parte y que todos estamos de acuerdo en lo fundamental que es tener los datos ordenados y consultables.
Tener un data warehouse o un data lake puede ser muy complicado y caro. Hasta hace unos años la opción pasaba por hacer una gran inversión en hardware, licencias y en personal, dedicar mucho esfuerzo a montar “cubos” que luego eran analizados y explotados por determinados perfiles de nuestra organización.
Hoy en día todo es mucho más sencillo y conveniente gracias al Cloud y a los servicios de analítica serverless. De esta forma, podemos tener nuestros datos de manera organizada, con acceso controlado sin tener que invertir en máquinas o licencias; además es fácilmente consultable usando SQL, de esta manera ampliamos enormemente el número de gente que puede “jugar con los datos” sin tener que depender de un equipo especializado.
BigQuery nos permite almacenar y procesar toda nuestra información usando SQL, controlando el acceso y pagando solo por el uso que hagamos. Puede procesar sin problemas cualquier cantidad de información en poco tiempo y se conecta con la mayoría de sistemas de Business Intelligence. Si tu empresa no tiene gran cantidad de datos pagarás muy poco y si tienes un montonazo de datos te saldrá mucho más caro no usarlo. Una de las integraciones más sencilla de BigQuery es la que se realiza con DataStudio permitiendo crear prácticos cuadros de mando de manera fácil y accesible.
En Goodly hacemos proyectos de analítica de datos con BigQuery en pocos meses en los que procesamos, almacenamos y explotamos la información, sentando las bases de una buena política de manejo del dato. Puedes ver aquí un meetup sobre analítica de datos en Google Cloud y aquí otros recursos sobre lo sencillo que es analizar datos con BigQuery.
Machine Learning para saber qué ver en la tele, qué nos puede interesar comprar, traducir el menú de un restaurante o hablar con nuestro televisor son ejemplos de cómo la innovación tiene un gran aliado en esta tecnología. Lamentablemente hacer un modelo de Machine Learning desde cero es un proceso complicado y no especialmente barato que no siempre está al alcance de nuestras empresas. ¿Quiere esto decir que no puedo sacar partido de esta tecnología para mis innovaciones? En absoluto, cada vez es más fácil y accesible para todos, veamos cómo.
Hoy en día hay gran cantidad de modelos ya entrenados que pueden ser utilizados como servicio gracias a sus APIs, permitiendo a cualquier empresa innovar con productos y servicios que utilicen esa tecnología. Vamos a enumerar una cuantas APIs disponibles en Google Cloud junto con algunos casos de uso ¿A que dan ganas de empezar?
Vision. Permite “ver” en imágenes detectando objetos, texto, caras, lugares o si la foto es potencialmente no apta....
Translate. Traducción de alto nivel entre más de 50 idiomas disponibles.
SpeechToText. Puede trabajar tanto online como offline y realiza transcripciones de ficheros de audio.
Aquí citamos 3 pero hay bastantes más (y creciendo). Aunque cuentan con utilidad innegable para muchos de nuestras ideas innovadoras se queda algo corto esta aproximación, no hay que preocuparse ya que aún nos queda una opción para utilizar el Machine Learning de manera fácil con el aprendizaje automático, donde solo tendremos que facilitar nuestros datos para crear modelos personalizados ¿De dónde podemos sacar estos datos? Bueno, el punto uno del post ayudará sin duda a tener los datos listos para entrenar nuestros modelos.
Gracias a la familia de productos Auto ML podemos entrenar sin necesidad de programar modelos de predicción, de clasificación, de traducción… ¿Más complicado que usar un API? Sí. ¿Más sencillo que realizar nosotros todo el proceso? Por supuesto que sí.
Hace unos meses entrenamos un modelo, llamado Goodlio, con dibujos de los niños para diferenciar entre Dinos y Ninjas, puedes verlo aquí.
Lo que conocíamos como chatbots ha ido evolucionando a gran velocidad y ahora se los conoce como asistentes virtuales. Estos asistentes son capaces de mantener conversaciones y entender órdenes complejas, actuando con los usuarios a través de centralitas IVR, programas de mensajería instantánea o hablando con Google Assistant, Alexa o Siri.
Atrás quedaron los días de locuciones interminables en las que había que memorizar el número de opción (“Pulse o diga 9 para otras opciones”), en los que había que escribir una palabra clave para desencadenar una acción concreta (envíe FACTURA al XXXX). Ahora, gracias a los frameworks avanzados podemos diseñar conversaciones complejas e incluso conocer datos del usuario gracias al account linking (“Me gustaría pedir una pizza mediana con jamón para cenar a las 9 en mi casa”).
Una de las opciones con mayor reputación y funcionalidades es Dialogflow, el cual viene acompañado de los procesos de IA de Google haciendo que sea sencillo crear nuestros asistentes en poco tiempo y con resultados muy muy buenos.
Además de los casos de uso de atención al cliente, los más habituales, nos gustaría comentar otros casos donde el uso de esta tecnología nos puede resultar útil.
Además de hacer asistentes virtuales para varias empresas, como este para Santalucía o este para Verti, en Paradigma nos gusta divertirnos y explorar hasta donde se puede llegar con las nuevas tecnologías. Hace unos meses desarrollamos un divertido juego didáctico en el que viajamos por el mundo atrapando ladrones. ¿Quieres probarlo? Solo tienes que decir: Ok Google, Quiero jugar a atrapar a Moriarty. Esperamos que te diviertas y que atrapes al ladrón.
La innovación se lleva muy bien con el agilismo y una de las cosas más importantes que tienes que tener en cuenta para que la innovación se abra paso en tu empresa es facilitar al máximo el que se puedan desarrollar nuevas aplicaciones/iniciativas. A medida que crece una empresa crecen también los protocolos y los días/meses necesarios para poder desplegar una aplicación: realizar la petición a sistemas, esperar a tener el ok, las máquinas, provisionales, hablar con el equipo de despliegue, conseguir una ventana libre, configurar sistemas de logs, de login… todas estas cosas hacen que te lo pienses dos veces (y cuatro) el promover una nueva iniciativa. ¿No hay otra manera más sencilla?
La solución se llama Cloud con ayuda del Serverless, no estoy hablando de migrar todos nuestros procesos a la nube (que está muy bien, pero no es nada sencillo) sino de tener el entorno preparado para desarrollar y poner en marcha las iniciativas innovadoras de una manera rápida y sencilla. Este tipo de configuraciones se llaman híbridas y consisten en tener parte de los procesos de una empresa en los datacenter pero complementados con la fuerza de la nube.
Veamos las ventajas de un servicios como App Engine para desplegar rápidamente nuestras aplicaciones.
Seguro que os parece que tiene buena pinta y es porque realmente agiliza y facilita el proceso de crear y mantener aplicaciones.
Para poder empezar a usar Google Cloud de manera rápida pero segura en Goodly realizamos estudios y planes de arranque donde nos encargamos de ayudar a la definición y configuración de tareas como el control de usuarios, la gestión de los recursos, monitorización, redes, integración continua… usando las mejores prácticas y adaptándonos a las necesidades específicas de cada empresa.
Cuando eres consultor especializado en tecnologías Google visitas a muchos clientes y escuchas muchas historias. Os sorprendería el número de departamentos que, usando hojas de cálculo, macros y mucho ingenio han desarrollado pequeñas aplicaciones que les solucionan el día a día y, al ir incrementando su uso, nos piden hacerla ya como una aplicación con todas las de la ley, completando la funcionalidad ya implementada y haciéndolas más robustas. Estas personas, que no son desarrolladores pero conocen como nadie sus problemas y cómo solucionarlos, son los verdaderos motores de innovación de una empresa.
La capacidad de probar ideas invirtiendo poco esfuerzo se conoce como prototipar y es un gran aliado a la hora de obtener conocimiento y mejorar la productividad. El uso de suites colaborativas como G Suite acerca la tecnología a todos los empleados de la compañía, democratizando su uso. G Suite cuenta con app script, una manera sencilla para aumentar la funcionalidad de drive, calendar, gmail… aunque es necesario programar su nivel de acceso es mucho más simple que otras soluciones. Adicionalmente, disponemos de las herramientas llamadas no-code, que nos permiten hacer aplicaciones sin tener que saber programar. Este tipo de plataforma, que lleva unos cuantos años con nosotros, es cada vez una opción más recomendable para hacer pequeñas aplicaciones o prototipar soluciones más ambiciosas. Una de las mejores plataformas no-code, Appsheet, ha sido adquirida recientemente por Google y se complementa muy bien con G Suite. Ahora lo único que hay que hacer es dar algo de formación a los trabajadores y esperar a ver con qué ideas nos sorprenden.
Si deseas conocer más sobre no-code development hay un artículo interesante en el blog de Google Cloud que puedes leer aquí.
En este post hemos visto 5 maneras muy sencillas y al alcance de cualquier empresa para empezar a potenciar la innovación, 5 maneras para mejorar de la mano de Google. Vivimos tiempos interesantes y no está de más cualquier ayuda.
Tomás Calleja
De pequeño me encantaba solucionar problemas de manera sencilla y cacharrear con la tecnología. Han pasado los años pero mis gustos no han cambiado: me paso el día aprendiendo nuevas tecnologías para luego diseñar e implementar soluciones sencillas a problemas complejos, siempre desde un punto de vista LEAN. Durante los últimos años me he centrado en Google Cloud Platform, soluciones Cloud Native y Serverless aunque me gusta saber un poco de todo.
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