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Digitalización masiva: riesgos, oportunidades y nuevas salidas profesionales.

La digitalización masiva de datos e información fruto de la cuarta revolución industrial actual conlleva una serie de riesgos y oportunidades que cualquier profesional, empresa e institución debe tener en cuenta.

Para afrontar esos retos ha surgido con fuerza la figura del Analista de Inteligencia, cuya vocación es analizar toda esa ingente cantidad de datos de multitud de fuentes diferentes con el objetivo de reducir la incertidumbre y la inseguridad, mejorando así la toma de decisiones.

En este artículo, te explicamos cómo hemos pasado de la escasez de datos a la abundancia de información, cuáles han sido los factores desencadenantes que nos han llevado hasta aquí, cuáles son los riesgos y oportunidades de la digitalización masiva y cómo el Analista de Inteligencia es el perfil profesional más adecuado, relevante y preparado para hacerles frente.

Digitalización masiva riesgos y oportunidades

¿Qué es la digitalización masiva?

¿Cómo es posible que sea el momento de la historia que disponemos de más datos e información y, por contra, seamos la generación que sentimos más inseguridad e incertidumbre?

La cantidad de información disponible hoy en día es abismal, pero lo realmente determinante es la velocidad con la que la nueva información se crea:

  • Según el informe anual de DOMO cada día se crean 2,5 trillones de bytes de datos.
  • Para 2020, se estima que cada persona creará una media de 1,7 MB cada segundo.
  • Según Forbes, solo en los últimos dos años se ha creado el 90% de información disponible a nivel mundial.

La que se conoce como la Era de la información ha hecho más relevante la profesión del Analista, especialmente la del Analista de Inteligencia como profesional especialmente formado y entrenado para analizar datos e información de multitud de fuentes, sacar conclusiones lo más objetivas posibles y reducir la incertidumbre e inseguridad para una mejor toma de decisiones.

¿Qué riesgos, amenazas y oportunidades presenta esta digitalización masiva? ¿Cómo está impactando la Era de la Información en nuestras empresas, su sostenibilidad, viabilidad y rentabilidad? ¿Qué efectos tendrá en nuestras instituciones? ¿Cómo se modulará el mercado laboral ante estas nuevas necesidades?

De la escasez de datos a la abundancia de información

De políticos a filósofos, pasando por sociólogos, economistas y líderes empresariales. Todos ellos coinciden con la cita que se atribuye al matemático Clive Humby: “Data is the new oil” (La información es el nuevo petróleo).

Conviene coger perspectiva y repasar las innovaciones que más han cambiado nuestras vidas:

  1. La primera revolución industrial desarrollo la mecanización y el uso de la energía relacionada con el agua y el vapor, lo que mejoró, sobre todo, el transporte de personas y mercancías.
  2. La segunda revolución industrial trajo la producción en masa, la fabricación en serie y la electricidad, aumentando la productividad de multitud de industrias y sectores.
  3. La tercera incorporó la computación y la automatización, aportando las tecnologías de la información y las comunicaciones, siendo su máximo exponente Internet.
  4. Por último, el rasgo característico de la cuarta revolución industrial, la que estamos viviendo en la actualidad, es la existencia y socialización de sistemas físicos sensorizados conectados al ciberespacio.

En la época actual, los disruptores tecnológicos que han permitido innovaciones como la robótica, las cadenas de bloques, la nanotecnología, la computación cuántica, la biotecnología, la impresión 3D, los vehículos autónomos o el Internet del Todo, se podrían concretar en los siguientes:

  1. El uso masivo de sensores de todo tipo que permiten una recolección masiva de información tanto de personas como de máquinas o dispositivos.
  2. Los algoritmos que permiten filtrar, indexar, estructurar y ordenar dicha información.
  3. La inteligencia artificial que permite/permitirá llegar a conclusiones mediante el análisis objetivo de esa cantidad ingente de datos.

Estos disruptores han provocado que la materia prima más valiosa pase de ser el oro o los metales escasos, a las fuentes de energía como el petróleo y, en última instancia a los datos informatizados. Como muestra de ello, así ha quedado acreditado por los mercados, que han puesto a compañías como Google, Amazon, Apple, Facebook o Microsoft a unos niveles de capitalización, crecimiento e influencia nunca antes conocidos.

 

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Factores desencadenantes de la digitalización masiva

Es importante entender por qué hemos llegado hasta la situación actual con el objetivo de comprender cuáles serán las consecuencias y, poder así, pronosticar y prever los posibles impactos positivos o negativos para nuestra vida y nuestras organizaciones.

Como cualquier revolución industrial, la actual también tiene raíces tecnológicas entrelazadas con otros factores económicos y sociológicos.

Desde la creación de la antesala de Internet mediante el proyecto Arpanet entre 1966 y 1969, hasta la publicación del “World Wide Web” en 1991, pasando por el diseño de redes inalámbricas en 1999 hasta la fabricación masiva de dispositivos conectados a Internet desde 2003 en adelante. Todos estos hitos han constituido los factores tecnológicos más determinantes en los últimos 50 años.

Si a dichos factores, se le suman innovaciones en el plano de las telecomunicaciones como el 3G, el 4G y ahora el 5G, se consigue que tanto ciudadanos, empresas como instituciones consuman y utilicen de forma sistemática la tecnología por motivos de entretenimiento, de negocio e incluso como requisito de aceptación social.

Todo ello, nos ha traído el “Internet of Things” (Internet de las Cosas), siendo superado en 2010 por el “Internet of Everything” (Internet del Todo). Este último, según CISCO, consiste en reunir personas, procesos, datos y cosas para conseguir que las conexiones de red sean más pertinentes y valiosas que nunca, convirtiendo la información en acciones que creen nuevas capacidades, experiencias más ricas y oportunidades económicas sin precedentes para las personas, empresas e incluso países.

En otros términos, el Internet del Todo consiste en conectar y digitalizar de forma constante y sistemática a las personas, los espacios y los dispositivos (persona-persona, persona-dispositivo, espacio-dispositivo y dispositivo-dispositivo) obteniendo, procesando y compartiendo datos e información sobre sus usos, actividades y estado.

Pero, ¿qué impacto tienen estos factores desencadenantes en nuestras vidas y en nuestra organización?

Riesgos y oportunidades de la digitalización masiva

El hecho de que prácticamente todo esté digitalizado tiene consecuencias positivas y negativas, tanto a nivel personal como empresarial e institucional.

Las cinco principales consecuencias positivas u oportunidades de la digitalización actual serían:

  1. Mejor comunicación: Facilita y mejora la comunicación, coordinación y cooperación a nivel personal y profesional.
  2. Mejor monitorización: La monitorización de procesos permitiendo la detección temprana de errores o mejoras necesarias.
  3. Mejor optimización: El aumento de la eficacia (consecución de objetivos), eficiencia (costes reducidos) y efectividad (tiempos reducidos).
  4. Más aprendizaje: El aprendizaje constante fruto del análisis constante de datos y procesos.
  5. Más inteligencia: La toma de decisiones más objetiva basada en datos e información relevante y contrastada.

Y, por el contrario, las cinco consecuencias negativas o riesgos de la digitalización actual serían:

  1. La interconexión aumenta las vulnerabilidades: La constante evolución del hardware, el software y su integración con otras aplicaciones o dispositivos, generan vulnerabilidades no conocidas, en ocasiones, hasta que son utilizadas por los ciberdelincuentes y, en algunos casos, pasado un largo periodo desde que estaban siendo explotadas por los cibercriminales.
  2. La innovación aumenta los riesgos y amenazas: El diseño y producción de nuevas soluciones tecnológicas, por motivos de costes económicos y temporales, posponen y dejan de lado la protección de los datos e información que generan o disponen (no aplicando los principios de Security By Design y Security By Default).
  3. La dependencia tecnológica reduce la resiliencia: Los procesos humanos u organizacionales críticos que dependen de la tecnología son más vulnerables y menos resilientes a posibles errores o ciberataques, si no se aplican la debida estanqueidad, redundancia o bastionado.
  4. La tecnología permite el anonimato delincuencial y aumenta la impunidad: La conexión desde cualquier lugar y país aumenta las posibilidades de sufrir ataques de forma anónima fruto de la existencia de herramientas que permiten una conexión totalmente cifrada. A su vez, la inexistencia o ineficacia de la cooperación policial y judicial internacional aumenta las probabilidades de impunidad de los atacantes, lo que a su vez hace aumentar su eficacia y multi-reincidencia.
  5. La falta de cultura de privacidad y seguridad provoca la asunción de riesgos no conocidos: La sobre-exposición de personas y organizaciones que, además de digitalizar, comparten de forma sistemática datos e información sensible sobre sí mismos o su entorno, les hace más vulnerables a posibles ataques o ciberataques.

Si quieres saber más sobre este tipo de vulnerabilidades te recomendamos consultar  todos los artículos sobre ciberseguridad que ya hemos publicado, entre ellos:

 

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¿Qué es el Análisis de Inteligencia?

El mercado laboral evoluciona (o debería) en función de las necesidades que cada Era presenta. La tecnología desde siempre varía la oferta y la demanda profesional, haciendo normalmente desaparecer tareas costosas, artesanales, repetitivas y automatizables, y abriendo paso a otras donde los humanos aportamos realmente un valor diferencial fruto de nuestra Inteligencia, aún inigualable.

Uno de los procesos donde los humanos aportamos (y seguiremos aportando a largo plazo) un valor añadido diferencial a las máquinas y sus algoritmos es en el análisis no matemático, es decir, aquel donde se dan variables no numéricas difícilmente cuantificables o monitorizables.

Dichos análisis complejos son aquellos en los que influyen las ciencias sociales, tales como la antropología, la ciencia política, la economía, la psicología o la sociología. Todas ellas, disciplinas que influyen directamente en la evolución y existencia de cualquier hecho, evento, decisión o escenario que queramos analizar.

Es en este contexto, es cuando se necesita la figura del Analista de Inteligencia como profesional que contribuye al análisis de asuntos complejos, reduciendo con unas técnicas analíticas estructuradas y no estructuradas la incertidumbre y la inseguridad, facilitando así la toma de decisiones.

Por tanto, el análisis de inteligencia es el proceso de evaluar y transformar los datos e información en conocimiento útil. Este conocimiento útil, en este contexto también se denomina “Inteligencia”.

En el Diccionario LID de Inteligencia y Seguridad se define Análisis de Inteligencia como:

"Procedimiento que engloba diferentes procesos o fases de actuación en el tratamiento de información recibida de observaciones planificadas, de acuerdo con las necesidades de información establecidas en cada momento".

Otra definición más específica del Análisis de Inteligencia sería:

"Método de análisis hipotético deductivo, con procesos previos de carácter inductivo y deductivo para que el analista de inteligencia conozca con detalle la situación real y facilite al decisor su función."

O de forma más simplificada, se puede definir como el:

"Proceso mediante el cual se analiza una situación de la forma más objetiva posible, emitiendo un informe que ayude a comprenderla mejor"

Dicho análisis, es un proceso mental, en ocasiones ayudado por la tecnología y compuesto de unas fases concretas tal y como se explica en el modelo del Ciclo de Inteligencia. Para comprender adecuadamente qué es y para qué sirve el Ciclo de Inteligencia, haz clic aquí.

¿Qué pros y contras tiene el Análisis de Inteligencia?

El análisis de inteligencia tiene muchas ventajas ya que permite racionalizar procesos de decisión complejos, con multitud de variables, diversidad de fuentes de información de diferentes grados de confianza cada una, en entornos con una alta incertidumbre.

Por otro lado, tiene algunos inconvenientes. El análisis de inteligencia, al depender de personas, no es 100% objetivo ni exacto, ni permite tomar una decisión correcta con total seguridad ya que en cierta medida se basa en intuición y sus conclusiones no tienen la integridad y solidez empírica del método científico.

Por este motivo, los informes de inteligencia habitualmente acaban ofreciendo una serie de estimaciones y probabilidades que reducen la incertidumbre y permiten tomar decisiones de forma más racional, pero nunca de una forma 100% objetiva.

Por otro lado, el método científico no sería una técnica viable para la toma de decisiones objetivas ya que necesita de información totalmente confiable y contrastada así como tiempo para validar o refutar las hipótesis planteadas. Esas características nunca se disponen en el mundo empresarial o institucional, que son los sectores donde precisamente más se necesita el Análisis de Inteligencia.

Para conocer mejor la figura del Analista de Inteligencia, puedes profundizar en el tema en este otro artículo.

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Objetivos y utilidades de la Inteligencia a nivel profesional

Los objetivos principales de la Inteligencia son los siguientes:

  1. Ordenarpor relevancia los datos e información que ya se disponen.
  2. Ampliar y sistematizarla obtención de datos fiables de fuentes de nuestro entorno.
  3. Implantar y perfeccionaruna metodología de análisis 
  4. Facilitar y mejorarla difusión de inteligencia a colectivos que necesitan decidir.
  5. Mejorar los procesos de decisiónmediante la reducción de la incertidumbre.
  6. Monitorizar y neutralizarlas amenazasReducir y reforzar las debilidades.
  7. Anticiparsea los adversarios, enemigos o competidores.

Todos estos objetivos y utilidades de la Inteligencia, en definitiva, contribuyen a una mejor toma de decisiones ya sean a un nivel operativo, táctico como estratégico.

¿En qué sectores se demandan más profesionales en Inteligencia?

Hay sectores en los que el uso de la inteligencia puede representar una necesidad ya sea por su elevada digitalización, porque están muy expuestos a amenazas de un alto impacto o porque su modelo de negocio requiere aprovechar cualquier ventaja competitiva y por tanto necesitan continuamente adelantarse a las oportunidades.

Empresas con mayores necesidades de profesionales de la inteligencia

Las empresas y organismos que más necesitan disponer de Analistas de Inteligencia pertenecen a uno (o varios) de los siguientes sectores:

  • Sectores con mayor complejidad y variabilidad de actores y escenarios:como es el caso del sector financiero y bursátil en donde influyen actores estatales y supranacionales, grandes fondos, agencias de calificación, crisis económicas, actores competitivos, eventos o hechos mediáticos, irrupción de las criptomonedas, etc. Ejemplos: cualquier gran entidad financiera o bancaria.
  • Sectores que basan su negocio en los datos:como es el caso de grandes corporaciones tecnológicas basadas en internet y que su valor o diferencia competitiva es precisamente cómo analizan la ingente cantidad de datos que disponen. Ejemplos: Google, Facebook, Amazon o Telefónica.
  • Sectores con una alta incertidumbre:en los que se dispone de menos acceso a la información fiable o que tienen una alta dependencia de actores que son imprevisibles. Ejemplos: Cualquier gran empresa con intereses, proveedores o clientes en países altamente inestables como Corea del Norte o Venezuela, así como países de Oriente Medio, ciertos países de África o algunas regiones de Asia o Latinoamérica.
  • Sectores donde se requiere una mayor estrategia:empresas que requieran necesariamente mirar a largo plazo para amortizar grandes inversiones iniciales. El sector farmacéutico es un claro exponente ya que las amortizaciones de sus inversiones e investigaciones en nuevos fármacos se rentabilizan pasados muchos años e incluso décadas.  Ejemplos: empresas farmacéuticas, empresas de I+D+i, etc.
  • Sectores con mayor volatilidad:La elevada exposición a cambios que condicionen el estado de cualquier organización la hace más volátil. El ejemplo empresarial más claro son las startup, empresas tecnológicas disruptivas que innovan en productos, mercados o entornos de alta incertidumbre. Ejemplos: Tesla, SpaceX, Uber, Cabify, AirBnB, Deliveroo, etc.
  • Sectores con mayor exigencia de confidencialidad: La inteligencia es especialmente útil para proteger la información y activos propios y avanzarse a posibles amenazas. Ya sea por un requerimiento legal(como es el caso de empresas vinculadas al sector sanitario o a datos personales), por motivos reputacionales o, incluso, por el tipo de producto o servicio que ofrecen (empresas de seguridad, ciberseguridad, ciberinteligencia, etc.). Ejemplos: empresas en el sector sanitario o médico, empresas que prestan servicios a gobiernos, empresas de seguridad o ciberseguridad, consultoras estratégicas, etc.
  • Sectores vinculados al mundo policial, judicial o militar: La inteligencia es de especial utilidad cuando se necesita obtener información o extraer conclusiones de personas, procesos u organizaciones criminales. Los profesionales que llevan a cabo investigaciones policiales, judiciales o militaresrequieren de conocimientos en inteligencia para poder realizar su trabajo eficazmente y de forma segura. Asimismo, los Departamentos de Seguridad, los profesionales de la ciberseguridad, el personal de seguridad privada y, especialmente, los profesionales de la Investigación Privada, por su relación directa con la seguridad y la investigación, necesitan disponer de conocimientos en inteligencia para poder cumplir su misión y funciones con éxito y garantías de seguridad.

Las empresas u organismos que pertenezcan a más de un sector de los especificados, necesitarán aún más profesionales con formación y experiencia en inteligencia para poder hacer frente a los retos y amenazas a los que están expuestos, tanto como Analistas Internacionales como Analistas de Inteligencia Competitiva.

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Conclusiones

La digitalización masiva ha provocado que los datos, la información, y especialmente su análisis, sea la materia primera (o refinada) más valiosa en la cuarta revolución industrial actual.

Esto conlleva pros y contras, así como multitud de riesgos y oportunidades. En cualquier caso, dichos datos e información están a disposición para aprovechar al máximo las oportunidades que se nos presentan y mitigar, reducir o evitar los riesgos o amenazas a las que estamos expuestos.

En este contexto, el Análisis de Inteligencia ha pasado a ser un proceso esencial para cualquier organización y persona que tome decisiones, especialmente en el ámbito de la tecnología, la seguridad y la ciberseguridad. 

En este sentido, la Inteligencia ha pasado a ser una disciplina y herramienta que todo profesional necesita conocer y dominar, para poder cumplir eficazmente su misión y llevar a cabo sus principales funciones, así como para asegurarse que aporta un valor añadido diferencial respecto a la tecnología y la creciente automatización.

En definitiva, en la actual Era de la Información, el conocimiento en Inteligencia no solo es un activo económico y de poder, sino que se presenta como un factor necesario y casi imprescindible para cualquier profesional, empresa e institución que quiera aumentar la objetividad en sus análisis y el éxito en sus decisiones.

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