junio 2017 - Valuexperience

Las Necesidades del Talento Digital

Talento

Actualmente, Cuando se viene a tratar de Talento, las habilidades digitales son cada vez más importantes en el contexto empresarial y de negocios, sin embargo, las habilidades blandas (soft skills) aún lo son más, si cabe. La interpretación de datos o la comunicación efectiva de las ideas son dos claros ejemplos de ello. Existe la sensación de que el crecimiento del trabajo técnico está provocando un gran impulso en la relevancia de las habilidades blandas. Es decir, incluso los trabajadores técnicos más exitosos necesitan también entender a las organizaciones y a los equipos para poder seguir avanzando.

De esta manera, la ciencia de datos efectiva, así como otros trabajos de conocimiento, también requieren del desarrollo de las habilidades blandas, la colaboración y la creatividad.

Para poder potenciar estos aspectos, es fundamental que las organizaciones se centren en crear los ambientes de aprendizaje necesarios: espacios físicos donde los trabajadores disfruten y adquieran conocimientos. Este es un hecho importante debido a que factores no económicos del trabajo están pasando a ser incluso más esenciales para muchos de los trabajadores. Muchas empresas optan por ofrecer un ambiente de aprendizaje abierto, fomentando la adquisición de habilidades y conocimientos a través de la participación en comunidades externas a la empresa. De esta manera, los empleados tienen la posibilidad de reunirse con trabajadores de otras organizaciones. Esta comunidad más amplia permite a los empleados construir nuevas cosas que, a su vez, favorecen en gran medida a la propia organización. Además, este modelo implica inevitablemente una menor confidencialidad sobre los empleados, en todos aquellos trabajos que realizan y todas las tecnologías que utilizan. Así, las empresas pueden ser capaces de potenciar el talento y al mismo tiempo retenerlo, ya que a veces, puede resultar bastante complicado mantener a los trabajadores a bordo de la organización por un largo periodo de tiempo.

Lo que es evidente en este sentido es que, para poder competir en este entorno empresarial cada vez más digital, es totalmente necesario atraer y retener el talento. Las nuevas tecnologías están pasando a ser críticas en prácticamente todos los ámbitos, pero sobre todo en el sector de los negocios. Sin embargo, también hay que tener en cuenta que no todos los trabajos se están volviendo digitales. Por otro lado, pese a la incorporación de nuevas tecnologías y nuevas herramientas de análisis, los empleados no siempre van a necesitar demasiadas habilidades técnicas. Esto se debe a que las plataformas analíticas van a ser lo suficientemente autónomas como para realizar gran parte de los análisis sin apenas ayuda por parte de los usuarios.

En este momento aparecen serias dudas acerca de la función de algunos trabajadores, así como de su formación. Debido a todo lo mencionado, las habilidades necesarias para trabajar eficazmente en un puesto de trabajo digital no están del todo claras y se presentan algo difusas. Tanto las universidades como las organizaciones se enfrentan a un problema a la hora de educar y formar a las personas que forman parte de su fuerza de trabajo. Por este motivo, y por la velocidad de las transformaciones digitales, muchas empresas creen que el desarrollo de estas habilidades no depende exclusivamente de la formación y, optan por ofrecer a los empleados los entornos y ambientes adecuados para que puedan aprender de ellos mismos.

Por último, es importante destacar que, en el momento de buscar una persona especializada en una tecnología específica, es más apropiado llevar a cabo la búsqueda en un mercado de trabajo más denso, es decir, con muchos técnicos y muchos empleadores. Aunque la dificultad aquí aparece en la retención de los empleados ya que tienen otras muchas opciones de empleo. En cambio, los mercados menos densos, puede resultar más complicado encontrar a personas a la vanguardia en habilidades técnicas, pero si se consigue dar con las personas que posean las habilidades óptimas para la empresa, la retención de estos trabajadores es mucho más factible. Por lo tanto, la estrategia para atraer o retener el talento debe depender en función del mercado en el que la empresa se encuentre.

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Mobile Learning

El Mobile Learning, o el aprendizaje móvil, puede definirse como una modalidad educativa que facilita la construcción del conocimiento, la resolución de problemas de aprendizaje y el desarrollo de destrezas o habilidades diversas de forma autónoma y ubicua gracias a la mediación de dispositivos móviles portátiles.

Esta modalidad, relativamente nueva, permite a alumnos y formadores crear nuevos ambientes de enseñanza y aprendizaje. Debido a su gran versatilidad, el dispositivo móvil tiene el potencial para ser una herramienta excelente para el uso educativo. Está plenamente integrado en el día a día de las personas, siendo lo último que miramos antes de irnos a dormir y lo primero al levantarnos. Además, podemos disponer de él en cualquier lugar y durante las 24 horas del día, reforzando y potenciando las oportunidades para el aprendizaje, tanto formal como informal.

El Mobile learning abre un gran abanico de oportunidades para el futuro, ya que hace posible llevar la educación a cualquier rincón del mundo y, además, facilitando que esta educación a distancia pueda darse de una forma muy interactiva y dinámica. Este hecho refleja cómo la educación y la formación se ha ido abriendo paso hasta encontrar la manera de superar barreras tales como la distancia. La enseñanza ha sabido adaptarse a los avances tecnológicos y, el Mobile learning es prueba de ello. Es importante destacar que el Mobile learning no surge para sustituir ningún proceso educativo ya existente, sino más bien para complementarlo. El formador puede utilizarlo de soporte en sus actividades y a los alumnos les puede facilitar el aprendizaje, siempre que el uso que se haga del dispositivo sea el correcto. Esta modalidad ha crecido considerablemente en muy poco tiempo, y lo hará mucho más en los próximos años. Actualmente ya se está haciendo uso de ella, pero, en un futuro no muy lejano cobrará aún mayor relevancia. Así, el Mobile learning es presente y futuro de la educación. Por todo esto, ahora no sólo basta con conocer el medio, también es fundamental saber cómo utilizarlo debidamente en ambientes formativos.

Innovación

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La Inteligencia Artificial & Machine Learning de la mano con el Big Data

Big Data es poderoso por sí solo. Lo mismo ocurre con la Inteligencia Artificial.

¿Qué sucede cuando se fusionan?

La Inteligencia Artificial evoluciona rápidamente hacia una nueva fase, que promete un mayor impacto en los negocios y en la disrupción de la industria, a lo largo de la próxima década. A medida que el Big Data avanza, las organizaciones se adaptan a él. La combinación de la agilidad del procesamiento de grandes volúmenes de datos, con las capacidades de Inteligencia Artificial (IA) tienen el potencial de acelerar y enriquecer la propuesta de valor de las organizaciones.

La unión de Big Data e Inteligencia Artificial

La convergencia del Big Data con Inteligencia Artificial ha surgido como el desarrollo más importante que, actualmente, está moldeando el futuro de las empresas. Esta unión se caracteriza por su capacidad de impulsar la propuesta de valor de las organizaciones a través de las capacidades de la Inteligencia Artificial para la extraccion, almacenamiento y análisis de datos .

El desarrollo tecnológico ha permitido la existencia del Big Data (en tiempo real y en línea). El Big Data, a su vez, ha impulsado otros avances. Tal es el caso del desarrollo de la Inteligencia Artificial, que alguna vez se consideró una tecnología estancada. ¡Sin embargo, la disponibilidad de mayores volúmenes y fuentes de datos ha permitido que, por primera vez, las maquinas inactivas de Inteligencia Artificial se pongan en uso!

Aunque muchas tecnologías de Inteligencia Artificial ya existían, es ahora cuando cuentan con la tecnología suficiente para proporcionar aprendizaje y resultados significativos (Machine Learning). La capacidad de acceder de manera fácil y ágil a grandes volúmenes de datos, ha hecho evolucionar a las industrias y aplicaciones de Machine Learning. El Big Data ha permitido a los científicos de datos, acceder y trabajar con cantidades masivas de datos sin restricción.

En lugar de depender de muestras de datos representativas, los científicos de datos ahora pueden basarse en Big Data. Los Big Data nos han llevado de un enfoque basado en la hipótesis a uno basado en la transparencia cuantitativa. Las organizaciones ahora pueden recoger todos los datos y dejar que estos, por sí mismos, nos orienten a tomar decisiones más calculadas y acertadas. Los datos innecesarios o redundantes pueden eliminarse, y los datos más indicativos y predictivos pueden analizarse utilizando “bancos de pruebas analíticos”. El Big Data permite un entorno que fomenta el descubrimiento de datos a través de la interación. Como resultado, las empresas pueden moverse con seguridad y agilidad, y experimentar más y aprender rápidamente.

Caso de Exito:  Big Data e Inteligencia Artificial en MetLife

Pete Johnson es uno de los ejecutivos más experimentados que trabajan en el campo del Big Data y la Inteligencia Artificial dentro de la industria. Después de haber trabajado en el campo de la inteligencia artificial, Johnson ahora lidera grandes datos e iniciativas de Inteligencia Artificial en MetLife. Anteriormente, ocupó cargos como vicepresidente senior de Tecnología Estratégica de Mellon Bank y sirvió como vicepresidente ejecutivo y director de tecnología de Cognitive Systems Inc. (CSI).

Como experto en el campo de la inteligencia artificial, Johnson observa tres maneras críticas en las que los grandes datos están potenciando la Inteligencia Artificial:

Transformación Digital

Johnson señala una serie de maneras en las que MetLife está empleando la Inteligencia Artificial, habilitada por grandes datos:

  1. El reconocimiento de voz

Ha permitido un seguimiento muy superior de incidentes y como resultado de la  implementación de Machine Learning,  altamente escaladas, se pueden predecir y conocer  fallos futuros. Un ejemplo es la capacidad de analizar los informes médicos que se originaron como formas escritas. Esto permite el reconocimiento de la progresión de la enfermedad, la mejora de la eficacia del tratamiento y la formulación de estrategias de “retorno al trabajo – reducción de los períodos de baja de los asegurados”, toda información importante para las aseguradoras.

  1. Incorporación de datos al modelo de reclamos

Los datos permiten un significativo ahorro de costes, tiempo y garantizan un mejor servicio al cliente,  debido a las analíticas en historial. Como resultado, los modelos de reclamaciones se han enriquecido con datos no estructurados. Por ejemplo, los informes del médico. Esto permite,  mejorar la salud del paciente desde una perspectiva preventiva, ya que podemos reconocer las anomalías antes y actuar más rápido.

  1. Suscripción automatizada

La cúspide será la capacidad de ejecutar la suscripción automática, una práctica que se está convirtiendo en algo común en áreas como la propiedad y el seguro de accidentes. Los próximos pasos serán la aplicación de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para la salud general y el bienestar.

Una década de disrupción a escala

La sincronización de ambas tendencias -junto a los medios para capturar y analizar volúmenes masivos de datos con agilidad y rapidez a escala- está impulsando la innovación. Ya que va mucho más allá de las funciones tradicionales de análisis y datos. La capacidad de tomar decisiones basadas en información actualizada, se está convirtiendo rápidamente en la norma dominante.

La siguiente figura es de la encuesta Anual Big Data Executive de New Vantage Partners, publicada a principios de 2017. En ella se refleja la visión de los altos ejecutivos para la próxima década. La Inteligencia Artificial es la primera, entre todos los avances, que los ejecutivos ven como más disruptiva  para sus empresas, con un asombroso 88,5%.

La Inteligencia Artificial es el avance “más disruptivo” durante la próxima década

La encuesta Anual Big Data Executive Survey de New Vantage Partners revela que:

Transformación Digital

El impacto del Big Data va mucho más allá de datos, análisis y transparencia. El Big Data y la Inteligencia Artificial combinados proporcionan una base sólida para una rápida innovación y disrupción. Mientras que, en la primera fase del Big Data, la importancia fue la velocidad y flexibilidad, parece que en la próxima, será todo acerca del poder de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para aumentar el valor de las organizacioens a escala.

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Construyendo colaboración real en tu organización

Como no puede ser de otra forma, la colaboración es una de las claves para alcanzar el éxito organizacional. Y, para construir una colaboración significativa en tu empresa, es necesario prestar especial atención a los 3 pilares básicos de toda organización:

Colaboración

  • Cultura:

      • Constrúyela. Para dar forma a la cultura e integrar la colaboración, es fundamental que los líderes le den la importancia que merece. Y, finalmente, hacer de la colaboración parte de la marca de la organización.
      • Pregúntate qué hace que la colaboración valga la pena. Plantearse qué tipos de relaciones pueden añadir valor y cuáles no.
      • Prueba y falla. Los líderes deben fomentar el modelo de prueba y error también en las oportunidades de colaboración.
      • Celebra las victorias. Es bueno celebrar los éxitos y los esfuerzos innovadores, así como entender cómo se han alcanzado.

  • Personas:

      • Desde el principio, habla sobre la colaboración. Es importante comunicar el valor que uno le da a la colaboración interna y externa y, hacer de esta conversación, parte de todos los procesos de integración.
      • Busca personas curiosas por naturaleza. Las personas que se sienten cómodas en entornos nebulosos pueden mejorar los resultados y mejorar la moral de los demás.
      • Recompensa y refuerza. Recompensar a los miembros del equipo que ayudan a fomentar la colaboración y fortalecer sus habilidades en relación a la colaboración.
      • Utiliza la colaboración para llevar el talento aún más lejos. El hecho de vincularse con otras organizaciones ayuda a los empleados a abrirse y a desarrollar su talento.

  • Liderazgo:

      • No hagas excepciones. Las acciones deben coincidir con el mensaje que da el líder y así evitar cualquier brecha de credibilidad.
      • Potencia y energiza. Es fundamental marcar la colaboración como el camino hacia el éxito y dar a los empleados la responsabilidad de buscar alianzas.
      • Sé la roca. La colaboración puede conducir a nuevas formas de trabajo, provocando sensación de inestabilidad en los trabajadores. Por este motivo, el líder debe servir de guía,  apoyo y promotor de las iniciativas de colaboración de la organización.  

Focalizar la atención en estos pilares es esencial para crear una organización basada en la colaboración. Y, sólo a partir de aquí, cosechar las recompensas que se consiguen a través trabajar conjuntamente.

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Apuesta por el Crowdsourcing Corporativo y pon en valor las ideas de tus empleados

El crowdsourcing interno busca canalizar las ideas y las experiencias de los propios empleados de la organización. Este tipo de iniciativa de colaboración,  permite a los trabajadores interactuar con otros compañeros situados en otros lugares y, además, hacerlo de forma dinámica, así como proponer nuevas ideas y sugerir nuevas direcciones.

¿Cuales son los obstáculos que impiden el éxito del crowdsourcing interno?

Se pueden identificar 7 barreras principales:

  1. A menudo, las empresas no dan la oportunidad a sus empleados de pensar de forma creativa, limitándolos a concentrarse en procesos y en mejoras de servicios y productos ya existentes.
  2. Debido a la gran cantidad de responsabilidades de los empleados, estos no tienen el tiempo necesario para participar en actividades de crowdsourcing interno.
  3. Los empleados pueden mostrar cierta reticencia a la hora de participar, sobre todo, cuando directores y otros expertos toman parte en este crowdsourcing.
  4. Muchas empresas llevan a cabo el crowdsourcing con la mirada puesta únicamente en lo competitivo y en la distribución de recompensas.
  5. En ocasiones, las plataformas tecnológicas se plantean para que las personas aporten ideas, pero no para llegar a soluciones de manera conjunta y colaborativa.
  6. Al finalizar un proceso de crowdsourcing, los empleados pueden tener la sensación de no saber que se ha hecho con las ideas que han aportado.
  7. Aquellos que sugieren soluciones, no siempre tienen la oportunidad de desarrollar sus ideas y transformarlas en soluciones.

Maneras de superar dichos obstáculos

Estas son sus respectivas 7 acciones clave para hacer frente a los obstáculos:

Colaboración

  1. Mantén el foco en la innovación. Alentando a los empleados a centrarse en las oportunidades a largo plazo, fomentando que los participantes vayan más allá de sus problemas habituables, promoviendo la visión y amplitud de miras.
  2. Proporciona tiempo libre a los participantes del crowdsourcing interno. Establece fechas de inactividad para los empleados y animalos a participar en los desafíos de innovación a través del crowdsourcing interno.
  3. Permite la participación anónima. Los participantes del crowdsourcing deben sentir libertad y seguridad a la hora de aportar sus ideas, dejando de lado la antigüedad y el rol que tienen dentro de la organización.
  4. Toma las medidas necesarias para que la influencia de directores y expertos no sea demasiado alta. Muchas veces, la opinión de los expertos es muy valiosa, sin embargo, la figura del experto también puede provocar algo de intimidación en los empleados y cierta limitación en la expresión de sus ideas.
  5. Utiliza un proceso colaborativo para llevar a cabo el crowdsourcing interno. El objetivo del crowdsourcing no es únicamente el de generar ideas ganadoras. Lo básico aquí es el hecho de dar la oportunidad y facilitar el espacio para que los empleados compartan aprendizajes, aprendan unos de otros y planteen nuevas soluciones.
  6. Diseña plataformas que faciliten el desarrollo compartido y la evolución de soluciones. Las plataformas, a veces, son un gran obstáculo para lograr que el proceso de crowdsourcing sea óptimo. Estas deben ser capaces de conectar a las personas con las ideas de otros y conseguir que las interacciones se den de forma muy dinámica y fluida. Compartiendo conocimiento para luego buscar soluciones creativas.
  7. Sé transparente acerca de los planes de seguimiento post-crowdsourcing. Una vez finalizado el proceso de crowdsourcing, es importante mantener al corriente a los participantes, dándoles información sobre los resultados y sobre cómo se van a desarrollar las ideas. E incluso, invitarlos a involucrarse en este desarrollo e implementación.

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