Noticias
14 de noviembre de 2014
Simposio Internacional “Decisiones estratégicas y la Inteligencia Tecnológica”
El pasado 11 de noviembre tuvo lugar el Simposio Internacional “Decisiones estratégicas y la Inteligencia Tecnológica”, organizado por la Alianza FiiDEM en conjunto con la Academia de Ingeniería y el Colegio de Ingenieros Civiles de México, con la participación de siete destacados expertos internacionales en la materia.
> Descarga las presentaciones
Ceremonia inaugural del Simposio que tuvo lugar en las instalaciones del Colegio de Ingenieros Civiles de México, en donde participaron 136 profesionales provenientes de 12 instituciones de gobierno, 13 empresas privadas, 9 instituciones de educación superior y 6 asociaciones profesionales.
El simposio tuvo como objetivo abordar diversos enfoques de la inteligencia tecnológica para la toma de decisiones estratégicas.
Relatoría de las ponencias
El Dr. Brad Ashton dio una visión introductoria de Inteligencia Competitiva (IC) e Inteligencia Tecnológica Competitiva (ITC) en industrias de infraestructura. Proporcionó varias definiciones de IC, en las cuales destaca como puntos centrales la información y el conocimiento oportuno y relevante para tomar decisiones estratégicas y llevarlas a la acción. El reto es que la empresa aprenda más rápido que sus competidores gracias a información sobre el entorno de la organización, el estado del arte de la tecnología y el cambio acelerado en la misma, sobre lo que hacen los competidores, sobre los riesgos del medio ambiente del negocio, sobre temas legales, éticos, etc. La IC es un bono cuando se vuelve una práctica establecida en el negocio, por lo que debe verse como inversión, no como costo.
Más interesado en la inteligencia estratégica y analítica que en la táctica y en la innovación radical y abierta (colaborativa), el enfoque del Dr. Alan Porter está en el descubrimiento de conocimiento empírico (en las bases de datos, no en la que se obtiene de los contactos en redes humanas) para reconocer patrones en el BigData. Para ello hay que partir de una pregunta, obtener datos adecuados, buscar de forma iterativa y recuperar registros de abstracts y limpiar los datos; esto es mediante su consolidación, análisis y visualización. Después hay que mapear, quién se conecta con quién, integrar datos de internet con opinión experta (por ejemplo en talleres diseñados ad hoc), resumir, interpretar y comunicar. Finalmente, en lo posible estandarizar y semiautomatizar.
De acuerdo con la Dra. Bonnie Hohhof, los medios sociales (redes sociales) se han vuelto una fuente clave de información —útil y novedosa para la inteligencia— ya que brindan la oportunidad de encontrar formas también novedosas para conocer a nuestros competidores, clientes y proveedores, a nuestros mercados y tecnología y monitorear los cambios económicos y políticos (temas muy relacionados con la gestión de los riesgos que los negocios enfrentan). La ventaja de los medios sociales radica en la producción masiva de todo tipo de información en tiempo real con un sinnúmero de artefactos móviles que porta una masa de ciudadanos. A este bono se aúnan las herramientas de tecnología para extraer, modelar y visualizar esta información.
El Ing. Jorge E. Tello Peón refirió que la inteligencia es para generar certezas y para saber hacia dónde vamos. En Latinoamérica, dijo, hay una debilidad institucional que responde a una lógica de lealtades, indisciplina, corrupción, inmediatez e impunidad, pero hay que reconocer que estas instituciones también tienen fortalezas como el ingenio, la versatilidad, la lealtad, la creatividad, la emoción y la pasión en el servicio. Los retos para cambiar esta situación son: 1) La definición del nivel de abstracción (no confundir los estratégico, lo táctico y lo operativo); 2) La superación de la visión de un horizonte de corto plazo y la opción por la sustentabilidad, que involucra plazos más largos; 3) El equilibrio entre el poder y la legitimidad y entre la efectividad y la legalidad.
El Dr. José Ignacio Chapela Castañares planteó que el concepto de Geointeligencia partió de un enfoque limitado a temas de explotación y análisis de información geoespacial y que en su práctica y aplicación ha ido evolucionando a los procesos de toma de decisiones. Presentó la aplicación de modelos espacio-temporales útiles en la toma de decisiones tácticas para desactivar la actividad criminal que se relaciona en tiempo y espacio y que seguramente obedece a la operación recurrente de delincuentes o de formas de operar en un mismo lugar. Finalmente aseveró que la Geointeligencia está lista para incorporarse a la web y para abordar la información geoespacial del BigData, y que para ello será necesario llevar el modelaje y el análisis al tiempo real.
Para el Dr. Jonathan Calof la IC es un facilitador para tomar buenas decisiones y es un concepto que también tiene que ver con conocer gente, colaborar con ella y aprender de ella. Expuso que Canadá mejoró en su proceso de inteligencia a partir de programas de entrenamiento, de proyectos integrados y de encuentros periódicos de inteligencia. De involucrar a las personas que desde sus áreas de “expertise” conocen los temas relevantes: la tecnología, el modelaje, la información, etc., un esfuerzo que implicó la construcción de una cultura de inteligencia con base en las fortalezas que ya tenían. Asimismo, presentó la relevancia de “eventos de inteligencia” que representan ambientes favorables para integrar personas y equipos competentes de los que se puede obtener, muy rápido, información que de otra manera tomaría mucho tiempo reunir, y la importancia de tener un plan de participación en estos eventos y aprovecharlos para aprender, sabiendo de antemano qué se quiere saber de ellos.
La mesa redonda con los expositores fue presidida por el Ing. Alfonso Ramírez Lavín y moderada por el Fís. Bernardo Silva, quien formuló una serie de preguntas a cada uno de los expositores.
Mesa redonda con los expositores
A fin de enriquecer los resultados del Simposio, el Fís. Bernardo Silva formuló una serie de preguntas a cada uno de los expositores. A continuación presentamos sus respuestas:
Al Ing. Jorge Tello Peón: ¿La credibilidad sólo existe entre el Gobierno y los gobernados?
La lógica es el trabajo de redes, el trabajo en conjunto. Lo que hay que hacer es mover a México. ¿Cómo vamos a mover a México?
En los sistemas de inteligencia, las estructuras de las pirámides se construyen de abajo para arriba y no es posible construirlas de arriba para abajo.
Uno de los grandes retos de México es la confianza. Por supuesto del ciudadano al Gobierno y del Gobierno, en sus diferentes niveles, con los ciudadanos. Los sistemas de inteligencia se generan con confianza recíproca.
Adicionalmente, el Dr. José Ignacio Chapela comentó que es conveniente trabajar sobre la idea de “inteligencia cooperativa”, no “competitiva”. De eso se trata la Alianza FiiDEM.
Al Dr. José Ignacio Chapela Castañares. En el entendido de que la infraestructura crítica es un tema prioritario de seguridad, ¿podría mencionar los beneficios de abordar este tema desde el enfoque de la geo-inteligencia y podría mencionar algún ejemplo?
El primer ejemplo son las instalaciones estratégicas del país. En ese sentido, el poderlas tener plenamente identificadas, localizadas, sería un objetivo que no se ha logrado en este país. Primero la propia definición de infraestructura estratégica y de las vulnerabilidades y riesgos que puedan tener.
Adicionalmente, el Ing. Alfonso Ramírez Lavín mencionó seis ejemplos de infraestructura estratégica: las hidroeléctricas, los ductos, los hospitales, las plantas de generación de energía, las refinerías y los puentes. CFE, PEMEX, Comisión Nacional del Agua, Secretaría de Salud y SCT tienen información pero ninguna de ellas las tiene geo referenciadas y en línea.
También, el Dr. Jonathan Calof mencionó que es necesario que desarrollen en este país realmente una cultura de inteligencia, donde todas las Secretarías centralicen la información y exista una política para abordar los problemas serios.
El Dr. Calof comentó que ha trabajado con varios países que tienen centro de toma de decisiones, la información de varias Secretarías va a un centro analítico; es como un cuarto de guerra, someten a prueba los escenarios y así pueden desarrollar un plan antes de que algo ocurra. Esto requiere de mucha cooperación entre las distintas instituciones.
Si están preparados para integrarse a todos los niveles, sí tendrán la oportunidad de manejar problemas complejos. Es un mundo complejo, ya no es tan sencillo, no podemos dar una respuesta sólo de mercadotecnia o de seguridad. Es algo muy complejo y lo he visto.
Al Dr. Brad Ashton: Al igual que se hace en Administración del Conocimiento con el concepto de Capital Intelectual, ¿cómo se pueden evaluar financieramente las ventajas de utilizar la Inteligencia Tecnológica?
No estoy familiarizado con nada en mi experiencia que ponga un valor al capital intelectual en términos financieros para ayudar a estimar el costo y posibles beneficios de las autoridades de inteligencia.
Voy a decir, sin embargo, que en mi experiencia es mejor para las compañías que no tienen una actividad como las que describimos hoy, empezar lentamente, no gastar mucho dinero de inmediato, hasta no entender con base en la experiencia qué es lo que realmente quieren que haga esta función, qué inteligencia desean, en qué decisiones puede ayudar. Puede ayudar en la alerta temprana. Yo empezaría en pequeño, con pocos recursos, pero enfocándose en una actividad que sí nos va a dar beneficios a corto plazo y que se puedan determinar desde un principio. Utilizar eso como base e ir expandiendo la operación.
Hablé de que hay muchas compañías pequeñas que no se pueden dar el lujo de tener alguien de tiempo completo en el trabajo de inteligencia competitiva. Esto no significa que no lo pueda hacer alguien capacitado.
En el ejemplo que di para incursionar en un nuevo mercado, el secreto es empezar a tener ideas sobre las necesidades, escuchar a la gente en el mercado, hablar con ellos y a ver si se enteran de cosas que no sabían antes. Para mí es una forma fácil de empezar, salir a hablar con la gente, y así obtener información útil. Y expandiéndose a medida que avanzan.
También mencioné los beneficios y el rendimiento sobre la inversión. Estoy convencido de que para que sobreviva la inteligencia en una empresa, tiene que mostrar que tiene un valor, y esto es lo que deben ver los usuarios consumidores: el liderazgo.
Hay que pensar en inteligencia de valor, en términos de costos si es posible. No es fácil, pero también hay otros beneficios a los que creo deben prestar atención. Di algunos ejemplos en el área de ciencia y tecnología. La inteligencia les debe ayudar a entender mejor su posición en relación con otros en el mercado, para emitir mejores juicios de qué hacer después.
La inteligencia les debe ayudar a adelantarse, prever los cambios y mejores tomas de decisiones, más rápidamente; tomas de decisiones basadas en evidencia. Esto es más tangible que el rendimiento en dólares.
A la Dra. Bonnie Hohhof: ¿Existe alguna relación entre la minería de datos y los medios sociales?, ¿hay que complementarlas o son dos fuentes distintas?
Los medios sociales necesitan a las computadoras y algún tipo de capacidad de software para entender las tendencias de los nuevos puntos, las conexiones entre las personas, la intensidad de la perspectiva de lo que la gente está hablando, obteniendo las tendencias y cosas por el estilo.
Pero tiene que ver más exclusivamente con lo que la gente escribe o "textea". Es como una forma libre de información. En contraposición con la minería de datos, que tiene que ver más con una información que ya es estructurada, que se puede hacer un análisis muy amplio sobre ella.
Los medios sociales a veces pueden describirse como una discusión entre una persona y una cantidad innumerable de individuos. Es investigar cómo fluyen esas discusiones, quién aporta a ellas, cuáles son los aspectos que hacen la diferencia y cómo los medios sociales pueden aportar a la inteligencia competitiva como una fuente complementaria.
Por otro lado, el Ing. Bryan Solano, participante en el Simposio por parte de la CFE, le hizo la siguiente pregunta a la Dra. Hohhof: ¿Cómo evitar las manipulaciones para hacer una correcta interpretación de lo que estamos viendo en las redes sociales?
Respuesta de la Dra. Hohhof: El hecho duro acerca del software es que puede utilizarse para bien o puede utilizarse para mal. Hay muchas organizaciones en muchos casos en el área de seguridad y de seguridad nacional que hacen este tipo de manipulación.
Contrario a eso, hay muchas personas que son muy hábiles tecnológicamente y les interesa tener una discusión más pura en los medios sociales. Con frecuencia encuentran una forma de detectarlos y de neutralizarlos, y hacerle saber a la gente quién está haciendo esta manipulación.
No me preocupa mucho ver esto como algo que sea negativo en los medios sociales. Es uno de los aspectos el tipo de información libre que se encuentran en el hecho de que pueda ser manipulado. Los medios sociales entienden a la gente y entienden quiénes son los que más influyen, y pueden dedicar algo de tiempo y esfuerzo para entender las motivaciones y quiénes son las personas claves que influyen y entender cuando están distribuyendo información como que le están dando un giro con su propia agenda.
Es todo el proceso de entender qué es lo que están viendo en los medios sociales. Y nunca van a tomar algo en los medios sociales como una verdad absoluta. Es realmente un punto de partida para dar seguimiento a los individuos, a otras fuentes de información, para entender qué es lo que está sucediendo y qué no.
Al Dr. Alan Porter: ¿Qué tan lejos podemos llegar en la tecnología sin intervención humana?
Hay dos enfoques básicos en la minería de datos: tenemos uno estadístico y el otro es la inteligencia artificial y vienen conjuntamente. Tenemos el software estadístico, pero tiene un procesamiento de lenguaje natural, etcétera, y otros van en otro sentido.
No creo que llegará el momento en que la inteligencia artificial o algún facsímil van a reemplazar a la profundidad y la introspección humana. Otra simplificación que puedo utilizar, y a veces decimos en la cultura estadounidense, nos gusta hablar acerca de las preguntas de los reporteros, seis preguntas: ¿quién?, ¿qué?, ¿dónde?, ¿cuándo? Con un análisis estadístico, podemos tomar diferentes publicaciones con las cuales podemos responder bien a esas preguntas.
Para las otras dos, sin duda necesitamos a los humanos: ¿cómo lo hicieron? Y, más importante, ¿por qué lo hicieron? Una compañía ha estado publicando así, y de pronto se deja de hacerlo. ¿Qué quiere decir eso?, ¿cuál es la interpretación? Se necesita una interpretación ahí.
Adicionalmente, el Dr. Chapela comentó que el mecanismo de discernir tiene que ver más no con la “BigData” sino con las “BigQuestions” que se puedan poner enfrente. Hay que estar más preocupados por saber hacer qué preguntas que por perdernos en la información.
Al Dr. Jonathan Calof: ¿Cómo integrar datos débiles a los resultados de los procesos de Inteligencia Competitiva?, ¿Qué ponderación le daría a este tipo de información cuando no se cuenta con datos fuertes y cuando se están tomando decisiones en base a información?
El concepto de línea de tiempo les da un peso, nos puede dar una buena señal, y la regla es que hay varias cosas que van a suceder. Con una señal débil, yo me voy a preguntar la fuente de dónde viene, si hay confiabilidad en la fuente y si tiene un peso importante en el proceso. Y es por eso que es crítico que se tenga un proceso continuo analítico.
Le voy a dar un buen ejemplo. Singapur fue advertido de un potencial "bumerang" después de la recesión: había una señal muy débil de una fuente que no les gustaba, y una persona en el Reino Unido estaba haciendo unos pronósticos audaces; pero quien integró el informe comentó que a pesar de que esa persona no nos gusta, rara vez está equivocada.
Entonces, hay dos niveles: uno es la validación y la otra es la confiabilidad histórica. Hay una tendencia en donde podemos decir: señal débil, malo; señal fuerte, bueno. Yo vería de esta manera: fuente altamente confiable, bueno; fuente poco confiable, malo, o lo que tenemos que ver más bien es la confiabilidad de las fuentes, antes de incluirlas en los sistemas. Tienen que llegar después a la toma de decisiones en el tiempo.
Además, hay que considerar el marco de tiempo en el que se tomará una decisión: A veces una señal débil para algo que falta mucho tiempo en llegar, es el punto de partida para un nuevo proyecto de inteligencia puede ser una decisión que no van a tomar en tres años. Entonces, siempre tienen que vincular esto a su plan de inteligencia competitiva.
El Dr. Brad Ashton comentó al respecto: Otra forma de verlo es preguntarse acerca de las consecuencias potenciales de una señal débil. Si es algo realmente serio, si cambiará importantemente mi compañía, si está validada... En contraste con una señal débil que simplemente valida algo que ya se sabía por parte de fuentes independientes. Si se trata de una señal débil pero que proviene de una fuente confiable y va a tener unas consecuencias importantes, yo lo verificaría.
DESCARGA LAS PONENCIAS
(regresar arriba)
Introduction: Overview of CI/CTI in Infrastructure Industries
Dr. Brad Ashton
Principal Technology Consultant
Concurrent Technologies Corporation (CTC), Estados Unidos de América
(Archivo PDF, 3.0 MB)
CTI and Data Mining
Dr. Alan Porter
Professor Emeritus of Industrial & Systems Engineering
Georgia Tech, Estados Unidos de América
(Archivo PDF, 3.4 MB)
CI/CTI and New Social Media
Dr. Bonnie Hohhof
George Washington University, Estados Unidos de América
(Archivo PDF, 1.9 MB)
CI: Perspectivas en América Latina
Ing. Jorge E. Tello Peón
Socio-Presidente de Madison Intelligence, México
(Archivo PDF, 0.6 MB)
Aplicaciones de Geo Inteligencia Espacial
Dr. José Ignacio Chapela Castañares
Director General
Centro de Investigación en Geografía y Geomática, “Ing. Jorge L. Tamayo”, AC, México
(Archivo PowerPoint, 44.3 MB)
CI and Strategic Planning—Examples in Canada
Dr. Jonathan Calof
Professor of International Business and Strategy
Telfer School of Management, University of Ottawa, Canadá
(Archivo PowerPoint, 3.2 MB) |
