Las nuevas tecnologías se deben poner a disposición de los clientes para mejorar sus experiencias de consumo.
La Cuarta Revolución Industrial engloba los últimos avances en tecnología y tendencias con base en un modelo económico y social. Es ahí donde diversos sectores se integran cada vez más a un mundo ciberfísico de interacción dinámica y en tiempo real. El combinar estos adelantos tecnológicos que vienen junto con la Industria 4.0 sirve para desarrollar la competitividad de economías enteras, así como de ramos menos explorados como el de los servicios 4.0.
Alrededor del mundo existen diversas iniciativas para impulsar cada vez más el desarrollo de la Industria 4.0, por ejemplo: Alemania destinó 200 millones de euros para financiar la investigación; Reino Unido otorgó seis millones de libras esterlinas para avanzar en las normas de tecnología de fabricación; 140 millones de dólares se destinaron en Estados Unidos para nuevas soluciones tecnológicas; China inició un programa gubernamental sobre automatización; Corea del Sur aportó 16 mil 750 millones de USD para desarrollar tecnología robótica; finalmente, Japón lanzó un presupuesto de 139 mil millones de dólares para aumentar su conectividad global.
Las inversiones antes mencionadas se están enfocando principalmente en la manufactura y pocas son las economías que desarrollan programas dirigidos a los servicios. Sin embargo, existen muchas oportunidades por descubrir, además de aspectos a considerar en próximas inversiones dentro de este ámbito.
Integración que genera valor para un servicio 4.0
El Internet de las cosas (IoT) tiene una diversidad de usos tales como desarrollar métodos sofisticados para el abasto de productos.
Refrigeradores de marcas reconocidas como LG han desarrollado este mecanismo para vender suscripciones a un sistema que permite al electrodoméstico encargarse de hacer pedidos anticipados de despensa antes de que sepas que falta algo indispensable.
En México, el uso del IoT está en su infancia por lo que existen muchas aplicaciones que aún no han sido explotadas.
Un ejemplo es el uso del Smart Grid por organismos proveedores de energía eléctrica.
Al conectar nuestros dispositivos y estudiar la demanda de electricidad, se puede habilitar su comercialización entre particulares. Asimismo, el IoT contribuye a optimizar su consumo y distribución. Por lo tanto, su aplicación puede transcender no sólo en el ámbito privado sino también en el público.
Conjuntar el Internet de las cosas con el Big Data sirve para la implementación del Smart Grid en diferentes sentidos. Imagina la cantidad de información proveniente de los electrodomésticos de cada hogar en México. ¿Cómo se obtendría, almacenaría y procesaría para que fuera útil? Las respuestas a estas preguntas provienen de lograr protocolos nuevos que soporten el almacenaje y transmisión simultánea de gigantescas cantidades de información aún no manejadas. De igual manera, su procesamiento viene de las compañías tecnológicas que desarrollan continuamente métodos a través de técnicas estadísticas avanzadas que involucran la reducción de dimensiones de los datos para estructurarlos.
El Big Data podría aportar un nuevo nivel de precisión y automatización a la gestión de los servicios públicos, ya que los retos que traen consigo no son diferentes a los del ámbito privado. Por ejemplo, al menos el 20% de la información crítica para todas estas compañías existirá fuera de ellas para el 2020. Ésto proviene de la población en general a través de la navegación web, el comercio electrónico, las redes sociales, IoT y la geolocalización. Aquí es donde entra en juego el análisis y las técnicas predictivas. Se podría pronosticar el número de asientos que se van a ocupar en un día cualquiera para los cines o también cuantas mesas se van a ocupar por la noche en un restaurante. El paradigma tradicional que tenemos sobre los pronósticos evolucionará a modelos más complejos y más precisos.
Una manera en la que esto sucederá es combinando Big Data con machine learning. Esta técnica ha demostrado ser una de las tecnologías estratégicas para el análisis amplio y completo de los datos. Sin embargo, su incorporación moderna no es tan simple, ya que implica el uso de algoritmos que permiten a las máquinas imitar la inteligencia humana. Pero a final de cuentas es posible predecir, con la información correcta, la demanda de un servicio con una exactitud casi total.
El principio fundamental del machine learning es que los dispositivos se hagan más inteligentes con el tiempo y aprendan a aprender (aunque suene redundante).
Retomando el ejemplo del Smart Grid, se podría optimizar el consumo y distribución de la electricidad. Esto podría convertirse en algo ideal para impulsar el mejoramiento de la gestión en términos de calidad. Las posibilidades provienen de la generación de modelos estadísticos en tiempo real del consumo de la energía, así como del uso de electrodomésticos.
Al combinar estas tres tecnologías que hemos mencionado anteriormente, pequeñas y medianas empresas o distintas áreas de grandes organizaciones podrán desarrollar soluciones para utilizar mejor lo que conocemos de los clientes. Una historia reciente de este tipo son las encuestadoras en línea. Cuando no teníamos fácil acceso a herramientas en la nube para realizar sondeos hace poco más de una década, se crearon pequeños negocios dedicados a esto. Lo anterior sirvió para que hoteles y restaurantes pudieran medir la calidad de lo que ofrecían. En esa misma línea, se desarrollaron metodologías que iban acompañadas de dicha nueva tecnología para aplicar encuestas por Internet y mejorar en el trato a las personas.
Debido a que los servicios se consumen al tiempo que se producen, la mayoría de las empresas tienen acceso a información de sus usuarios que no se captura ni utiliza. Por ejemplo, la detección de niveles de satisfacción a través de analizar la expresión facial de alguien cuando está comiendo en un restaurante o viendo una película.
En el lado opuesto de la moneda, imagina la misma tecnología antes mencionada utilizada para analizar las reacciones de tus clientes.
Considera alternativas para disminuir la insatisfacción de las personas en bancos, en centros telefónicos o aerolíneas utilizando aspectos de la Industria 4.0. Esta es un área virgen en México, ya que estos casos regularmente son detectados y tratados por empleados que cargan con toda la responsabilidad sin contar con mecanismos tecnológicos que pudieran apoyar su labor.
Detectando el disgusto de los consumidores antes de que ellos se quejen, es la mejor manera de optimizar la calidad de su oferta.
Quienes manejan la Industria 4.0 y pueden combinar IoT, Big Data y machine
learning con maestría, podrán desarrollar capacidades internas para mejorar la competitividad de sus servicios. Es por eso que los que logren implementar
estas tecnologías más rápido, serán los más competitivos.
