¿Puede UX ahorrar IT empresarial?

Forjar un futuro para ello en la era de la aplicación.
¿Puede UX ahorrar IT empresarial?

La nueva generación de trabajadores del conocimiento habilitados para iPAD tiene poca paciencia para las arcaicas experiencias de usuario (UX) ofrecidas por los proveedores de IT empresariales arraigados, ya sea en sus PC en el trabajo o en sus teléfonos inteligentes de viaje (o en el partido de fútbol de sus hijos). Y muchos de los departamentos de IT empresarial, desde ingenieros de software hasta administradores de IT, están quejando de la pérdida de control, ya que las tecnologías de consumo elegantes y fáciles de usar como el iPad y Dropbox cambian las expectativas en el panorama corporativo. Para las grandes empresas tecnológicas que solían dominar la IT empresarial con sus ofertas utilitarias orientadas a tareas, como HP y RIM, la empresa ya no es un refugio seguro para sus carteras de productos en la década de 2010.

Detrás de la actual ola de la «consumerización», en realidad hay signos de una tendencia inversa en el que las experiencias de usuario empresariales más efectivas del mundo pueden reconfigurar el futuro de todos los UX. Esta oleada en ciernes podría beneficiar enormemente a la industria de IT empresarial, si lo hacen bien.

La próxima ola de innovación estará impulsada por soluciones de nivel empresarial que combinan análisis en tiempo real y experiencia de usuario mejorada para apoyar una mejor toma de decisiones en una serie de nuevas áreas. Estas innovaciones van desde cómo gestionamos la infraestructura a gran escala, como el tráfico urbano, hasta cómo gestionamos nuestras facturas de calefacción en casa; desde cómo gestionamos la colaboración en un mostrador de trading hasta cómo priorizamos nuestras bandejas de entrada personales de correo electrónico.

Y aquí está el giro: a medida que los límites entre el trabajo y la vida personal se desdibujan, a menudo se siente como si nuestras vidas se «desconectaran» cada vez más. La información se canaliza en aplicaciones cada vez más especializadas para ayudarnos a mantenernos siempre conectados con nuestros amigos, colegas, clientes y familia (por supuesto, no siempre en ese orden). Las aplicaciones se han filtrado en cada grieta y grieta de nuestra vida personal y profesional. Por lo tanto, la implicación mental para administrar estas aplicaciones puede salir de control. Incluso las decisiones simples, como dónde reunirse para cenar, pueden implicar múltiples flujos de datos y una compleja colaboración entre canales y aplicaciones, desde Yelp hasta OpenTable.

En nuestra vida cotidiana, nos enfrentamos a desafíos logísticos y de toma de decisiones que antes se limitaron a los gerentes de IT de grandes corporaciones. ¿Cómo podemos reunir todas estas corrientes de información de una manera más útil?

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

Por ejemplo, el objetivo puede ser correlacionar las discusiones de marca en Facebook y Twitter (datos no estructurados) con las ventas de productos para (datos estructurados) para hacer la recomendación correcta a un consumidor cuando entra en una tienda o busca una película. Las startups ya han comenzado a surgir de la empresa, como Rocketfuel, que aprovechan algoritmos de grado industrial para dirigir mejor las recomendaciones de productos. Gracias a la profusión de sensores baratos en nuestros coches y neveras, estos flujos de datos se están moviendo fuera de nuestras redes sociales y hacia nuestros entornos.

Pero sólo llegaremos tan lejos cuando la fuente final de valor sea la preferencia individual del consumidor. Las empresas de IT empresarial: IBM, GE, HP, frente a las startups dinámicas que comienzan desde cero, en realidad pueden tener la ventaja cuando se trata de extraer valor de una gran cantidad de flujos de datos diferentes. ¿Por qué? Porque simplemente han construido los tipos de experiencia analítica y herramientas para hacerlo.

Tomemos, por ejemplo, los datos comparativos recopilados de una aplicación popular utilizada en Facebook frente a los datos recopilados a través de una importante empresa comercial de Wall Street. Incluso con la mayor cantidad de datos que se capturan a través de clics de los consumidores cada día, la tasa de conversión en muchas categorías de marketing en línea se mantiene en un solo dígito. Por el contrario, incluso un poco de aumento de puntos porcentuales en la productividad de un solo operador de Wall Street, puede conducir a millones de ingresos adicionales por año. Pero la capa de «experiencia de usuario» será fundamental para liberar el valor de los datos tanto para consumidores como para empresas, como hemos visto en nuestras prácticas en General Electric y frog. Y las empresas están empezando a despertar el valor de la UX incluso en los entornos industriales más especializados, como la gestión de parques eólicos. Aquí hay dos ejemplos reales de desafíos que se derivan de nuestra experiencia reciente trabajando con empresas a gran escala que tienen un mayor potencial de impacto en el mercado de consumo:

1.Visualizar patrones de comunicación: La industria de servicios financieros está saturada de datos estructurados de mercado. Para muchos en Wall Street, las oportunidades de ventaja competitiva se han reducido a apostar en movimientos de mercado infinitesimales de gran volumen y alta velocidad, como pequeños cambios en el valor relativo de las monedas. En este contexto, existe un nuevo interés en el papel que el sentimiento y la opinión pueden desempeñar para influir en el comportamiento del mercado. Los datos no estructurados de fuentes como Twitter están empezando a ser tomados en serio por gente como Thomson Reuters y Bloomberg. ¿Qué pasaría si combinara este tipo de análisis amplio de sentimientos con CRM y datos de cartera de sus clientes más valiosos? ¿Qué tipo de gráfico social podrías construir? ¿Cómo podría esta nueva capa de información mejorar el rendimiento de compradores y vendedores, ya que reaccionan ante los eventos del mercado y se comunican con uno y otro a través de las fronteras institucionales?

Wall Street está desarrollando rápidamente una superposición de datos sobre comunicaciones y sentimientos que es igual al nivel de precisión en sus herramientas de seguimiento del mercado. Las empresas de IT de servicios financieros, como el cliente de rana IPC, están en una posición única para desarrollar herramientas de comunicación inteligentes de próxima generación para comerciantes de todo el mundo.

¿Cómo podrían aplicarse estos mismos patrones visuales, utilizados para mapear el flujo de información e influencia en los mercados financieros, para dar sentido a los datos personales que las personas comparten a través de Foursquare o Yelp? Imagine si pudiera buscar a través del contenido de sus comunicaciones prioritarias, ya sea voz, texto, correo electrónico o tweets y correlacionarse con un servicio de puntuación de influencia de las redes sociales como Klout u otras medidas de interés. Imagine si todas sus diversas buzón de entrada/historial de llamadas se etiquetaran usando un esquema visual común para denotar 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 «mensajes importantes» en nuestras bandejas de entrada de Gmail, archivadas de acuerdo con nuestro historial de respuestas. Pero esto es sólo 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 datos de mercado utilizando un lenguaje consistente de color y comportamiento. 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 logramos la avalancha diaria de comunicaciones sin esta capa adicional de inteligencia.

2. Conversando con el Internet de las cosas: Dispositivos «inteligentes» como el termostato Nest se están filtrando lentamente en el mercado de consumo, abriéndonos a nuevas corrientes de datos procedentes de sensores integrados en nuestro entorno físico. Algún día pronto esta corriente de información y actualizaciones se integrará perfectamente en nuestras comunicaciones generales, abriendo la puerta a formas mucho más ricas e inteligentes de interactuar con nuestros hogares o nuestros coches. Cuando se piensa en el papel de estos sistemas a una escala diferente, digamos a nivel urbano, este tipo de insumos puede prometer enormes mejoras en la vida diaria al ayudar a optimizar los vastos 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 grandes 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 está muy por delante. Empresas de infraestructura como GE han estado recopilando datos en tiempo real sobre centrales eléctricas, locomotoras y aviones durante años, gracias a una amplia variedad de sensores. Ahora estas empresas están buscando nuevas formas de desbloquear estos datos y hacerlos útiles en el momento. GE llama a esto la «Internet industrial» y cree que el desbloqueo de esta información dará lugar a importantes aumentos de productividad y nuevas empresas a la vida.

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 aeronaves en el aire y en tierra para gestionar mejor sus flotas y planificar y predecir problemas de mantenimiento antes de que surjan. Imagina cientos de motores multimillonarios convirtiéndose en tu próximo círculo de «amigos» en Facebook. ¿Cómo usaría esos datos para buscar patrones históricos, identificar anormalidades, predecir problemas y tomar decisiones en tiempo real? Lo que GE aprende acerca de estas oportunidades puede establecer el modelo de cómo monitorizamos a un padre de edad avanzada en todo el país o nuestro HVAC mientras estamos de vacaciones. En particular, podemos ver la aparición de una serie de nuevos servicios como OnStar que monitorean estas fuentes, los correlaciona con una variedad de fuentes de datos relevantes y análisis predictivos para ayudarnos a responder de manera efectiva y oportuna.

Estos no son escenarios futuristas. Ambos son ejemplos reales de tecnologías empresariales que hemos explorado dentro de nuestras organizaciones, así como con nuestros clientes y socios. Estas ideas representan una nueva frontera de innovación donde la empresa puede volver a captar el liderazgo en una estrategia exitosa de UX y crear una nueva ola de tecnologías con un inmenso potencial de valor social. Estos avances son posibilitados por los principales impulsores de la revolución de los «big data» (Internet omnipresente, informática en la nube bajo demanda y sensores baratos y conectados), por no hablar de numerosas máquinas (y robótica), desde motores hasta equipos sanitarios hasta turbinas eólicas.

Esta es la próxima y mejor oportunidad para los fabricantes de software de IT empresarial. Será mejor que no lo arruinen. Pero para liderar esta revolución también deben adoptar los últimos avances en el diseño de la experiencia de usuario que han surgido del mercado de «aplicaciones» para consumidores. La clave no son sólo mejores algoritmos, sino formas más inteligentes de surcar los datos de maneras significativas, a través de nuevos paradigmas visuales e de interacción. Como profesionales de experiencia de usuario, vemos enormes oportunidades en una próxima ola de herramientas de organización de datos, que combinarán los mejores elementos de interfaz de dispositivos y aplicaciones personales y «inteligentes» de software y hardware empresarial.

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