Los datos contextuales de los sensores de realidad aumentada permiten a las empresas conectar los puntos y crear mejores productos y procesos.
La palabra «sensor» se ha vuelto inseparable de la internet de las cosas (IoT), donde los sensores detectan las condiciones ambientales y comunican estas señales bidireccionalmente en forma de datos, ya sea una máquina industrial que informa de su estado operativo o el termostato de tu hogar que se enciende a distancia. Estos datos son un factor clave del impacto económico mundial de la IoT, que, según las estimaciones de McKinsey, podría alcanzar hasta11,1 billones de dólares al año para 2025.
Antes de la IoT, las dos funciones principales de un sensor —detectar cambios ambientales y comunicar esos datos— las realizaban en gran medida las personas. Hoy, a medida que se generaliza la tecnología de realidad aumentada (RA), pronto las personas contarán con sensores a través de diversos dispositivos de RA, como teléfonos y visores. Esta ampliación abre oportunidades inéditas para que las organizaciones aprovechen estos datos para mejorar la eficacia operativa y diferenciar sus productos y servicios para los consumidores.
El mercado de la RA actual se parece al mercado de la IoT en 2010: genera gran expectación y demuestra el valor inicial de nuevas capacidades para los usuarios. La capacidad de la RA para visualizar, instruir e interactuar puede transformar la forma en que trabajamos con los datos. A partir de las lecciones aprendidas en los primeros años de la IoT, las empresas deberían preguntarse: ¿Cuál es la mejor manera de planificar el uso de los datos de los dispositivos de RA y reconocer su valor, para crear mejores productos y procesos a partir de la información sobre los usuarios?
Una realidad inteligente y conectada implica más datos de los usuarios
Al planificar, podemos aprender mucho de nuestro pasado reciente y conectado. El lanzamiento de iPhone y Android al mercado en 2007-2008 proporcionó datos importantes sobre cómo interactuaban los clientes con sus marcas y brindó a los ingenieros nuevos conocimientos sobre los requisitos de los usuarios. Esta disrupción del mercado invirtió la propuesta de valor: las aplicaciones podían percibir y medir la experiencia del cliente al mismo tiempo que la ofrecían, y abrieron la puerta a servicios por suscripción y basados en el uso. Cuando comenzaron a surgir capacidades de detección similares para productos físicos a través de la IoT, las empresas incorporaron rápidamente conectividad, lo que dio lugar a los productos inteligentes y conectados (SCP, por sus siglas en inglés) que conforman la internet de las cosas. Desde entonces, la carrera armamentista de los datos y la aparición de la economía de los datos han ido desplazando a las empresas rezagadas en tecnología.
A la luz de estas dinámicas de mercado ya demostradas, el potencial de la RA como sensor —una modalidad de nueva generación para recopilar datos enriquecidos— es enorme. Los productos ya cuentan con API y conectividad, y los dispositivos de RA incorporan sensores, desde varias cámaras hasta GPS, Bluetooth, infrarrojos y acelerómetros.
La RA también activa un conjunto de sensores que a menudo se olvidan en medio del frenesí de la automatización de máquinas: la capacidad humana para la creatividad, la intuición y la experiencia. Las personas tienen una capacidad extraordinaria para reconocer y responder a situaciones novedosas, y evaluarlas con más rapidez y precisión que los sistemas tecnológicos actuales.
Pensemos en lo que las personas que usan dispositivos de RA podrían aportar a estas interacciones. Tanto los productos no conectados como los SCP ofrecen nuevas oportunidades valiosas para recopilar datos e información sobre el comportamiento. En el caso de un producto no conectado, alguien que use tecnología de RA como sensor podría preguntar: ¿Cómo se usa este producto y cuáles son las preferencias de los usuarios? En el caso de un SCP, podría preguntar: ¿Cómo afecta el uso al rendimiento y cómo puede adaptarse el producto al uso?
La interacción humana aporta contexto para saber cómo se usan realmente los productos conectados y no conectados, cómo funcionan y cómo pueden adaptarse a su propósito, al incorporar la creatividad, la intuición y la flexibilidad humanas a la recopilación de datos mediante RA.
Evaluar las oportunidades de negocio que ofrecen los nuevos datos de RA
Los nuevos datos generados por la RA establecen un ciclo de retroalimentación que permite responder preguntas sobre cómo se usa un producto o dónde existen oportunidades de personalización. El valor de este tipo de datos de los clientes se ha vuelto cada vez más fundamental para la estrategia empresarial en la nueva economía digital.
Una forma de comprender el valor de tus datos es evaluarlos mediante la pirámide DIKW (véase «El modelo DIKW»), una jerarquía utilizada en la gestión de la información para entender cómo las señales de datos sin procesar se transforman en conocimientos e información valiosos.
El modelo DIKW
El modelo DIKW muestra la jerarquía que va de los datos sin procesar a la sabiduría de gran valor que se obtiene de su análisis.
Si esto te resulta familiar, es porque este es precisamente el tipo de flujo de datos que genera valor hoy para los fabricantes y usuarios de SCP. Al integrar esta información en sus sistemas de ingeniería, las empresas pueden optimizar su cartera de productos, su diseño y sus características como nunca antes.
La recopilación de datos impulsada por la RA puede combinarse con el flujo de datos de IoT procedentes de los SCP para aportar contexto adicional y generar información más completa. En el caso de productos físicos no conectados o servicios exclusivamente digitales, las personas pueden interactuar con ellos mediante la RA y actuar como sensores para proporcionar nueva información sobre el uso y la calidad del producto o servicio y, en última instancia, sobre cómo optimizar la experiencia y el valor para el usuario.
Primeros casos de uso de la información obtenida mediante RA
Existe una amplia variedad de primeros ejemplos de casos de uso de este tipo de fuentes de datos. Empresas como Honeywell, Cannondale, Amazon y DHL han creado nuevas oportunidades para la estrategia de productos, las actividades de la cadena de valor y el control de calidad, al aprovechar los datos de RA de los usuarios y ofrecer personalización basada en ellos. (Véase «Primeros casos de uso de RA».)
Primeros casos de uso de RA
Las empresas ya utilizan la información obtenida de los datos de RA para crear nuevos productos y servicios.
Estos primeros ejemplos nos dan una idea de cómo la RA como sensor se incorporará a la corriente dominante y creará nuevas oportunidades para los fabricantes, tanto en la estrategia de productos como en las actividades de la cadena de valor.
Transferencia de conocimientos especializados. Aunque muchos destacan las ventajas de ofrecer experiencias de RA a los usuarios, Honeywell utiliza la RA para captar los conocimientos especializados de trabajadores con experiencia y mejorar la transferencia de conocimientos a los nuevos empleados. Al digitalizar conocimientos sobre un producto que solo se adquieren con la experiencia, Honeywell puede comprender los productos y su uso de maneras antes imposibles, sin utilizar sensores integrados.
La voz del producto. Cannondale envía sus bicicletas de gama alta más recientes con aplicaciones de RA que muestran sus características y guían a los usuarios por procedimientos de mantenimiento habituales. Esto cambia radicalmente la definición del producto: deja de ser solo una bicicleta física y pasa a combinar experiencias físicas y digitales. Gracias a estas experiencias digitales de RA, Cannondale puede recopilar y analizar datos anonimizados para dar voz al producto. Al comprender qué características y procedimientos se utilizan más, Cannondale obtiene una perspectiva de sus productos que puede mejorar la experiencia de los usuarios y ofrecer una ventaja competitiva.
Servicios personalizados. Se dice que la RA transformará el comercio electrónico y el comercio minorista porque permite a los clientes visualizar y probar antes de comprar, algo que otros medios disponibles no ofrecen. Amazon Echo Look es un nuevo dispositivo que permite a los clientes fotografiarse y verse con ropa virtual antes de comprar la prenda real. En enero de 2018, Amazon patentó la tecnología del «espejo mágico», que, combinada con Echo Look, allanará el camino para el probador de nueva generación. Los datos que recopila actualmente Echo Look se analizan para crear perfiles de preferencias de los usuarios y seleccionar compras recomendadas según sus gustos. Es fácil imaginar cómo esta nueva fuente de datos de RA, combinada con la capacidad de superponer esas sugerencias de ropa sobre los clientes, dará lugar a un nuevo nivel de servicios y experiencias personalizados.
Control de calidad. DHL lleva mucho tiempo a la vanguardia de la tecnología de RA y se encuentra entre las empresas más avanzadas en los programas actuales de RA. Al reducir las fricciones en los procesos logísticos, la RA aporta un gran valor a los empleados de DHL mientras realizan sus tareas diarias. Pero estos datos no se limitan al usuario. Mediante el uso de visión artificial integrada para escanear códigos de barras, DHL tiene ahora una forma de recopilar y registrar datos de control de calidad, lo que permite a la empresa comprender dónde puede influir el comportamiento humano en la calidad de los pedidos y la eficiencia de los procesos.
Las primeras implementaciones de todas estas empresas ofrecen una idea de lo que se avecina en la prestación de experiencias de RA y de cómo esos datos pueden generar valor adicional para las empresas.
Conectar los puntos de la estrategia
¿Qué impacto tiene esto en una estrategia de datos más amplia? Si damos un paso atrás y observamos la situación en conjunto, las implicaciones podrían ser importantes. El valor de muchas iniciativas de datos depende de la capacidad de conectar los puntos. Aunque la IoT, la interacción digital, la voz del cliente y otras iniciativas siguen creando importantes oportunidades para optimizar productos y procesos, muchas empresas llevan adelante estos proyectos de forma aislada debido a limitaciones tecnológicas u organizativas.
A medida que la RA surge como una nueva fuente de datos contextuales, las empresas que conecten los puntos entre múltiples fuentes —desde los productos inteligentes y conectados hasta los datos de CRM, la interacción digital y otras fuentes de información— crearán las mayores oportunidades.
Las empresas que quieran aprovechar estas oportunidades deberían crear responsables interfuncionales o equipos especiales dedicados al resultado deseado —mejorar la experiencia del cliente— en lugar de organizarse según las tradicionales áreas funcionales o tecnológicas.
En este nuevo mundo basado en los datos, el todo es más que la suma de sus partes, y puede que la RA sea la pieza que te falta para completar tu visión.
