por Valuexperience Community Manager | Jun 22, 2017 | elearning, Ventas
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.
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por Valuexperience Community Manager | Jun 20, 2017 | Habilidades 4.0, Liderazgo
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:
Johnson señala una serie de maneras en las que MetLife está empleando la Inteligencia Artificial, habilitada por grandes datos:
- 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.
- 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.
- 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:
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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por Valuexperience Community Manager | Jun 12, 2017 | Habilidades 4.0, Liderazgo
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:
- Cultura:
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- 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:
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- 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:
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- 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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por Valuexperience Community Manager | Jun 12, 2017 | Habilidades 4.0
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:
- 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.
- Debido a la gran cantidad de responsabilidades de los empleados, estos no tienen el tiempo necesario para participar en actividades de crowdsourcing interno.
- Los empleados pueden mostrar cierta reticencia a la hora de participar, sobre todo, cuando directores y otros expertos toman parte en este crowdsourcing.
- Muchas empresas llevan a cabo el crowdsourcing con la mirada puesta únicamente en lo competitivo y en la distribución de recompensas.
- En ocasiones, las plataformas tecnológicas se plantean para que las personas aporten ideas, pero no para llegar a soluciones de manera conjunta y colaborativa.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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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por Valuexperience Community Manager | Jun 7, 2017 | Liderazgo, Ventas
Los estilos y prácticas de gestión varían drásticamente entre industrias, empresas e incluso unidades de negocio. Las prácticas de gestión jerárquicas tradicionales, de Silicon Valley o de Wall Street, se han convertido en marcadores de tendencias y son, a menudo, lo que distinguen la cultura de una corporación, de la de otra.
El censo, realizado por Lucia Foster y Ron Jarmin de la Oficina del Censo de los Estados Unidos, ofrecen la oportunidad para analizar a más de 30.000 departamentos en más de 10.000 empresas. Este revela sorprendentes variaciones de las prácticas de gestión incluso dentro de la misma corporación. Por ejemplo, una planta de automóviles en un estado puede tener requisitos muy diferentes que una planta que hace el mismo trabajo para la misma empresa matriz, pero ubicada en otro estado.
Cuando examinamos las diferentes prácticas de gestión empresarial, encontramos tres factores claves:
Son las empresas que utilizan prácticas de manejo más estructuradas, las que tienen mayor productividad, rentabilidad e innovación, así como también un mayor crecimiento.
Para ayudarnos a entender por qué la gestión estructurada es tan importante, y por qué hay grandes diferencias entre las empresas, identificamos cuatro «factores» causales que parecen influir en el estilo corporativo y su éxito:
1. COMPETENCIA DE PRODUCTOS Y MERCADOS
Los equipos más competitivos, generalmente, están relacionados con prácticas de manejo bien estructuradas.
Regularmente, las políticas se intensifican cuando aumenta la competencia. En particular, la competencia exige prácticas de gestión más diligentes, por lo tanto, las empresas mal gestionadas estarían predestinadas al fracaso si no se adaptan e incorporan prácticas de manejo estructuradas dentro de sus equipos.
2. ENTORNOS EMPRESARIALES
Existe una fuerte evidencia de que los entornos empresariales que nos rodean suelen tener un gran impacto en la manera de estilos y prácticas de gestión.
La llegada de empresas grandes, típicamente multinacionales, afectará la gestión, el empleo y la productividad de las empresas de fabricación preexistentes en un área. Esto pone de relieve la importancia de los efectos de aprendizaje localizados dentro de la industria.
3. RRHH y EDUCACIÓN
Es un hecho que las prácticas de manejo de recursos humanos están relacionadas a los resultados de las oportunidades educativas de su equipo.
Un aumento de la oferta de graduados universitarios parece conducir a prácticas de gestión más estructurada, incluso después de controlar el desarrollo económico local. La habilidad de retención de conocimientos y la posibilidad de transmitirla a los demás sugiere la eliminación de la brecha entre directivos y generar un vínculo más directo entre los empleados más educados y las prácticas de gestión estructurada de lo que se podría pensar.
En conclusión, los censos revelan que ciertos tipos de políticas de manejo están asociados con mayores niveles de productividad, rentabilidad, innovación y crecimiento. Para llegar a tener mejores prácticas de gestión estructurada, no es necesario que las empresas ni sus directivos pierdan la esencia de sus prácticas. Pero, es un hecho que la implementación del conjunto adecuado de prácticas de gestión produce recompensas de productividad, y eso es algo que los líderes no pueden ignorar a la hora de buscar procesos de gestión efectivos para sus equipos.
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