Un Internet de las Cosas multicultural

¿Hay algún producto, fuente de datos o servicio IT realmente universal? ¿O es el carácter cultural inherente a cualquier acción trasladable a escala global?

He desarrollado mi carrera en torno a la corrección de errores de comunicación que se comenten en todo el mundo, mostrando a las empresas cómo evitarlos. Así que ¿cómo no me iban a interesar los aspectos multiculturales de una de las tendencias más de moda de la historia, Internet de las Cosas (IoT)?

Teniendo en cuenta el nivel técnico de los lectores de este blog, no es necesario entrar en detalles sobre los principios básicos de IoT. Digamos que la idea básica es que los sensores envían datos a personas, repositorios centrales o a otros sensores, para obtener contexto de los datos agregados o de fuentes de datos “a la carta”.

Aunque la tecnología que emplean los sensores puede llegar a ser universal, las “cosas” que generan los datos introducen considerables aspectos culturales, y esto es especialmente importante, si los datos obtenidos en cualquier parte del mundo se consolidan en una sede central.

En los últimos 20 años, he escrito sobre cómo las empresas deben desarrollar estrategias de comunicación internacionales que tengan “chasis global y contenido local”. En esencia, es necesario que haya un mensaje único de la marca corporativa que contenga aspectos universales, con sub-mensajes que se refieran específicamente a la cultura e idioma de destino. Sólo hace falta mirar los menús de McDonald en todo el mundo para ver cómo mantener este delicado equilibrio entre un chasis global y un contenido local.

El reto no es nuevo en absoluto. Las empresas vienen normalizando datos y localizando interfaces de usuario, mucho antes de que existiera Internet. El ejemplo más rudimentario de esta normalización es la variación de uso del punto y la coma decimales, en las diferentes monedas mundiales. Otro ha sido la adaptación e integración del símbolo de doble byte en textos escritos en asiático, árabe, hebreo y cirílico.

Pero, lo que cambia ahora son las cuatro viejas 4 V (relativas a volumen, variedad, velocidad y veracidad) de los datos masivos, que proceden de esta enorme gama de sensores. ¿Cómo lograr que las IT desarrollen las habilidades necesarias para extraer información de los datos de cada país, algo que desafía la necesidad de normalización, pero resulta fundamental en cualquier estrategia global de Analytics?

He aquí cuatro ejemplos de algunas peculiaridades de “contenido local” que pueden entorpecer la consolidación de datos relevantes en un único repositorio central:

No siempre conseguirás lo que quieres

Hay una enorme diferencia en la forma en que los diferentes países permiten o limitan la recopilación y transmisión de datos IoT. Como se podía esperar, Europa es una jaula de grillos en cuanto a regulación, perjudicada aún más por las normas locales de cada país. En este entorno, puede ser difícil encontrar un denominador común, más allá de ciertas fuentes de datos que utilicen información individual de ciudadanos/consumidores concretos, especialmente si tenemos en cuenta la velocidad con que se están introduciendo cambios en cuanto a privacidad, a nivel local y central.

La tecnología Máquina a Máquina (M2M) necesita un toque de intervención humana

Aunque la tecnología M2M ha conseguido enormes progresos, en cuanto a calidad y fiabilidad, la experiencia nos ha demostrado que resulta necesaria la intervención humana para entender los importantes matices culturales que rodean a los datos. La traducción automática a diferentes idiomas ha evolucionado notablemente. Sin embargo, una simple búsqueda en Google nos muestra la cantidad de errores de traducción automática que se producen y cómo la intervención personal habría evitado muchos dolores de cabeza a los promotores de esta tecnología.

Los gestos son también “cosas”

Justo cuando pensábamos que la normalización de los caracteres de doble byte resultaba suficiente, nos encontramos con que hay una demanda de un lenguaje de gestos internacional para introducir datos IoT. Hasta un niño podría decírselo, en las interacciones internacionales y la comunicación cultural, los gestos de los interlocutores son de primera importancia. El que podríamos tener como signo universal e inofensivo, el tan utilizado símbolo OK en Estados Unidos, puede ser interpretado como “Cero”, en otros países.

El aspecto emocional o sentimental

Por último, el aspecto emocional se ha convertido en un elemento clave para el análisis predictivo. A diferencia de la mera traducción lingüística, los algoritmos M2M han mejorado, a la hora de determinar los sentimientos o emociones de diferentes fuentes de datos. Pero, las sutilezas culturales del lenguaje permiten realizar un análisis emocional a partir de los datos procedentes de los sensores o de los posts que aparecen en medios sociales, lo que supone un reto descomunal.

Recopilar y analizar datos de fuentes IoT a escala mundial tiene un enorme potencial. Sin embargo, normalizar la interpretación de los gestos y las emociones en todas las culturas requiere entrar en una dimensión de antropología cultural que necesita de unos recursos para los que pocos proveedores de IT están preparados.

¿Ha afrontado su organización el reto intercultural de los datos? Y, si es así, ¿cómo lo ha manejado?


cutitta3Autor: Frank Cutitta escribe e investiga para CSC a través del Leading Edge Forum, centrándose en aspectos transculturales del desarrollo social de las empresas. A su vez estudia cómo las organizaciones de IT harían mejor en aplicarse técnicas de Branding a sí mismas. Forma parte del Global Board of Directors del HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society) la asociación más grande que mezcla temas sanitarios y tecnológicos a nivel mundial. Actualmente está involucrado en el análisis del crecimiento rápido que están teniendo las ciudades inteligentes y resilientes.

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