El CTO de ahora se despierta un día y descubre que el negocio ya no le pide “la plataforma”. Le pide el margen. Hace un año, todavía podía esconderse detrás de un roadmap de microservicios y un informe de deuda técnica. Hoy el equipo de producto le enseña un agente que ya está cerrando operaciones, el de finanzas le pregunta por qué el coste de inferencia se come el EBITDA del trimestre, y el de comercial le manda un vídeo de un cliente usando un copiloto que su equipo no ha autorizado. La frontera no se ha movido: se ha disuelto. Y el que sigue midiendo su éxito por el uptime se encuentra, de pronto, en la misma posición que aquel defensa de Valdano: “Hemos perdido 4-0, pero el mío ni la ha tocado”. El problema no es que la IA sea difícil. Es que ya no es de IT. Cada prompt que reduce el ciclo de ventas es una decisión de negocio que alguien ha tomado sin pasar por el comité de arquitectura. Cada modelo que se entrena con datos de clientes es un riesgo regulatorio que no cabe en un ticket de Jira. El CTO que solo sabe escalar infraestructura se convierte en el único del equipo directivo que no entiende por qué se está quemando caja, ni por qué el consejo ya no le pregunta por Kubernetes, sino por si el moat tecnológico que defendía sigue existiendo cuando el competidor puede replicarlo en tres semanas con una API. La salida no es aprender más de IA. Es subir. Entender el P&L lo suficiente como para decir “esto no se hace” cuando el negocio quiere automatizar un proceso que todavía no controla. Estar en la habitación donde se decide qué se automatiza y qué se deja humano, no solo cómo se despliega. Porque la tecnología sigue siendo la que conecta con el futuro, pero el futuro ya no se decide en el CPD. Se decide donde se habla de margen, de riesgo y de si el modelo de negocio aguanta que la inteligencia deje de ser un proyecto y pase a ser el sistema operativo de la empresa. Si sigues midiendo tu trabajo solo por lo que funciona, te vas a encontrar, otra vez, explicando por qué todo iba perfecto mientras la compañía moría. Date una vuelta por el Bootcamp de @startupsSI para ayudarte en la transición. programas.startupsinstitute.…

“Security is like Tetris: Your successes disappear but your failures pile up.” — Mikko Hyppönen

Ojalá todas las putas empresas hicieran esto: "Mientras la industria repetía los mismos errores de siempre, el caso paradigmático de alguien que no surfeó las olas, sino que voló sobre ellas, fue Pedro Serrahima, de quien ya hemos hablado. Hace unos años, escribí un libro, La píldora Serrahima, sobre cómo fundó Pepephone y O2, generando las condiciones de contexto para mejorar la atención al cliente que hoy reciben todos los clientes de telecos en este país. Pero no sabía que lo mejor estaba aún por llegar. Tanto Recuenco como yo mismo creímos que Pedro fracasaría en Telefónica. Se lo iba a comer el entorno corporate después de años de trabajar con mucha libertad. No fue así. Simplemente ajustó el juego y volvió a ganar. Después de lanzar O2 y ser nombrado responsable de Experiencia de Cliente, empezó a meter nuevas ideas en la compañía. Algunas parecían obvias, pero dentro de una compañía grande, el elefante que José María Álvarez-Pallete había prometido mover parecía casi temerario. Por ejemplo, devolver dinero por debajo de una determinada cantidad sin verificarlo todo hasta el último céntimo, teniendo en cuenta únicamente la facturación del cliente y su historial con la compañía. Crees más a un amigo de hace muchos años que a un recién llegado. Cada vez que planteaba algo así, la reacción era la misma: «Nos van a engañar. Va a llamar todo el mundo. Esto va a ser una ruina». Y Serrahima pensaba, en respuesta: «¡Qué concepto más ridículo tenemos de los clientes! ¡Como si todo el mundo estuviese esperando a que le diéramos una rendija para robarnos!». Así que lo probaban. Hacían un piloto. Y funcionaba. Metieron ocho o diez medidas de ese tipo. Todas funcionaron. Ninguna se echó atrás. Llegó entonces un momento en que Serrahima le planteó a la compañía algo distinto: «Mirad, todas las medidas que hemos puesto en marcha han dado resultado, pero vamos tan despacio que, si seguimos así, tardaremos doscientos años en cambiar la compañía. Cada medida se convierte en una pelea interna, cada pequeña decisión genera miedo, y así no se transforma nada». Ahí nació la idea de La Isla. La propuesta era coger uno de los contact centers que tenía Telefónica en España y tratarlo como si fuera una Movistar nueva. Eligieron A Coruña. Y como parte de la atención también se hacía desde Bucaramanga, en Colombia, cogieron allí también una parte proporcional del centro para no hacerse trampas al solitario y separaron a parte de los agentes de atención. En total, entraron en La Isla unos 230.000 clientes y buscaron otros 230.000 para el grupo de control. Mismo rango de edad, mismas provincias, mismos productos, mismo nivel de ingresos. Todo lo más parecido posible. A unos los atendería La Isla. A los otros los seguiría atendiendo el 1004 normal. El cliente no sabía nada. No se le decía que estaba en un experimento. Cuando llamaba, por el número de teléfono se le dirigía a los agentes de La Isla en A Coruña y la parte de Bucaramanga. Las ofertas seguían siendo las mismas. Lo único que cambiaba era la forma de atenderte. Y ahí metieron todos los cambios de sopetón. Quitaron la música de espera absurda. Cambiaron el saludo. Cambiaron la forma de atender las reclamaciones. Quitaron la presión de vender durante la llamada. Quitaron las comisiones de venta. Quitaron la medición obsesiva del tiempo de llamada. Eliminaron la idea de que el agente tenía que colgar rápido. Y, sobre todo, implantaron una cosa que resultó clave. El «me quedo con tu gestión». Eso quería decir que el cliente dejaba de caer en un agujero negro en cada comunicación. Si llamaba por un problema, alguien se hacía cargo. Con nombre y apellido. Si se podía resolver en la llamada, se resolvía. Si no, el agente le decía cuándo le iba a volver a llamar. Y después le llamaba. Parece una tontería. No lo es. En un contact center tradicional, el agente casi nunca llama. Atiende, cuelga y pasa al siguiente. Si el cliente vuelve a llamar, le toca contar otra vez su vida a otra persona. La Isla cambió eso. Si un cliente pedía un cambio de titularidad, una modificación bancaria o tenía una reclamación, el agente ya no decía simplemente que estaría hecho al día siguiente. Le decía: «Esto debería estar mañana a las ocho, pero yo te llamo a las diez y lo comprobamos». Si el cliente prefería a las once, se ponía a las once la llamada. Se le bloqueaba la agenda al agente y al día siguiente ese mismo agente llamaba al cliente. No otro. El mismo. «Soy Pedro, me quedé ayer con tu gestión. Ya está resuelto». O bien: «Todavía no está listo porque ha pasado esto, pero lo estoy arreglando». Ese cambio costó. Obligaba al agente a hacerse dueño de lo que pasaba. Pero también le daba poder. De repente, no era alguien condenado a escuchar problemas sin poder resolverlos. La hipótesis estaba clara. Al principio, vendería menos. Era normal. Si dejas de vender forzando, si dejas de meter productos con calzador, si dejas de colocar cosas cuando el cliente llama enfadado porque no le funciona la fibra, vendes menos en la llamada. Pero también cancelas menos. Hay menos sorpresas en la instalación y menos sustos en la primera factura. Menos reclamaciones. Menos bajas. La pregunta era si la compañía ganaría más dinero tratando mejor al cliente que apretándole más. La medición era facilísima. Tenían 230.000 clientes en La Isla y 230.000 en el grupo de control. Si cada grupo facturaba, pongamos, unos treinta y cinco millones, bastaba con esperar. Al cabo de un año y medio solo habría que comprobar la facturación neta, la pérdida de clientes, las llamadas, las reclamaciones, las ventas limpias y los costes. Las matemáticas decidirían. Pero no hubo que esperar tanto. A los seis meses, La Isla ya daba más dinero. Había bajado muchísimo el churn, el indicador de pérdida de clientes. Bajó también el número de llamadas. Bajó el tiempo total dedicado a llamadas, aunque no pidiesen al agente que colgase rápido. Subía el número neto de clientes. Las ventas durante la llamada eran menores al principio, pero más limpias, y las cancelaciones caían. La satisfacción se disparó. Hacían falta menos agentes, menos tiempo, menos reclamaciones, menos reinstalaciones y menos correcciones posteriores. A partir de ahí, Emilio Gayo, el jefazo de Telefónica de España, pidió ampliar todo lo posible. Se analizó cuánto podía aguantar el sistema haciendo cosas todavía a mano mientras se desarrollaban las herramientas definitivas y se tomó una decisión importante. En lugar de meter clientes al azar, se metió a los de mayor facturación. Eso era apostar de verdad. Si el modelo fallaba, fallaba con los clientes más valiosos. Pasó lo contrario. Como esos clientes tenían más productos, llamaban más, eran más sensibles y tenían más motivos para frustrarse, el efecto fue todavía más rápido. En tres meses, el nuevo modelo ya ganaba más dinero. Y el cliente nunca supo que estaba en una isla. Solo notaba que le atendían de otra forma. Que no le ponían una musiquita mientras el agente hacía cosas en el ordenador. Que le llamaban por su nombre. Que alguien se quedaba con su problema. Que si se cortaba la llamada, no tenía que volver a empezar. Que no tenía que contar la misma historia dos veces. Ese detalle era fundamental. En el modelo anterior, si había que pasar a un técnico, el cliente volvía a explicar todo desde cero. En La Isla eliminaron ese efecto casi por completo. Y, cuando de verdad había que transferir, no se hacía una transferencia fría. El agente llamaba primero al compañero, le explicaba el problema y solo entonces pasaba al cliente. El cliente llegaba al segundo agente con la historia ya contada. Eso cambiaba completamente la percepción. El cliente sentía que estaba en un sitio en el que, como en Cheers, alguien sabe cómo se llama y qué problemas tiene. También se cambiaron los incentivos de los agentes. Esto fue esencial. En el contact center de A Coruña, que era de Atento, había mucha tensión, mucha sindicalización, muchas bajas, mucho hartazgo. Y les dijeron algo simple. «Hasta ahora tenéis una parte variable vinculada a ventas y objetivos. Esos objetivos desaparecen. Vais a ganar lo mismo, pero tenéis que cumplir al dedillo la operativa». La operativa era concreta. Saludar de una forma. Responder de una forma. Registrar bien el caso. No mentir. No ofrecer antes de resolver. Quedarse con la gestión. Llamar cuando se ha dicho que se va a llamar. Cerrar correctamente. Comprobar que el cliente considera resuelta su petición. Todo eso se medía. Analizaban todas las llamadas y la inteligencia artificial permitía revisar si el agente había saludado bien, si había ofrecido lo que tocaba, si había dicho algo incorrecto, si había dejado resuelto el caso, si había evitado poner música innecesaria, si había seguido la secuencia. Pero el objetivo no era vigilar por vigilar. Era cambiar el comportamiento real del sistema. Pasó algo muy interesante. El employee NPS de ese contact center, la métrica que habla de si los empleados recomiendan trabajar en la empresa, pasó a ser el mejor de la historia de Atento. Un centro que antes era problemático se convirtió en un sitio donde la gente estaba mucho más satisfecha. Porque ya no tenían que hacer cosas absurdas. Ya no tenían que vender fútbol a alguien que llamaba porque no le funcionaba la fibra. Ya no tenían que ofrecer una alarma a una persona que estaba desesperada por un problema con un servicio médico conectado. Ya no tenían que actuar contra el sentido común. Y luchar contra el sentido común genera mucho estrés. Obligar a una persona a hacer algo que sabe que está mal, durante ocho horas al día, destruye la experiencia del empleado. También hicieron algo que casi nunca se hace. Los jefazos de Telefónica, todo el equipo, fueron al call center. Les explicaron lo que buscaban y por qué. Les pidieron explicar qué partes les parecían incómodas, qué cosas no sonaban naturales, qué frases no funcionaban, qué protocolos eran absurdos. Y se lo dijeron. Algunas cosas las cambiaron. Otras, no. Pero hicieron el trabajo con ellos. Eso hizo que sintieran el cambio como algo suyo. El mismo enfoque lo llevaron a las instalaciones. Antes, el instalador cobraba por instalar. Y si la instalación salía mal y tenía que volver, volvía a cobrar. El incentivo era perverso. Cambiaron los contratos para que cobrasen en función de la instalación acabada y de lo que decía el cliente cuando terminaba. También los obligaron a explicar las cosas en cristiano. Si la caja de fuera del domicilio estaba mal, no podían irse sin decir nada o hablarle al cliente de «una CTO saturada», como si eso significara algo para ellos. Tenían que decirle: «La caja de fuera está mal, hay que arreglarla, esto va a pasar tal día». Además, se cambió el orden de prioridad. Antes, los instaladores podían ir escogiendo de la lista lo que más les convenía. Serrahima y su equipo empezaron a marcar en rojo los casos con clientes retrasados o con problemas. Esos iban primero. El sistema dejaba de organizarse por la comodidad del instalador y empezaba a hacerlo por el daño que se le estaba causando al cliente. Hubo ajustes que corregir. Al principio se pusieron algunos plazos que no eran realistas y hubo que alargarlos. Esa es la gracia de medir. No se trata de acertar todo el primer día. Se trata de ver qué ocurre, corregir y seguir trabajando. Lo más llamativo de todo esto es que casi nada era sofisticado en apariencia. Y, sin embargo, muy pocos lo hacen. Antes, una reclamación telefónica podía tardar veintiún días en resolverse. Con ese modelo, una parte importante se resuelve en tiempo real con automatismos y otra en menos de veinticuatro horas con inteligencia artificial. El compromiso con el cliente cambia por completo. Se pasa del «hemos abierto una incidencia» al «mañana antes de esta hora lo tienes resuelto». La Isla funcionó porque no partía del manual clásico de atención al cliente. Partía de una pregunta muy simple: «¿qué tendría que pasar para que, si un cliente llama con un problema, la compañía se comporte como lo haría una persona normal?»."

People make fun of Steven Seagal Because he’s a pretentious douchebag. The actor Stephen Tobolowsky has what is perhaps my favorite Steven Seagal anecdote ever. In the 1996 flick “Glimmer Man”, Tobolowsky played a psychopathic serial killer. And Seagal had to kill this horrible villain, as any hero in any action flick ought to. But he suddenly decided he did not want to kill anyone anymore because killing people, even fake people in a movie, would be “bad for his karma”. Steven Seagal was big in his Tibetan Buddhism phase. And like all things in life, Seagal adopted it with the childlike enthusiasm only the simple-minded with a strictly rudimentary understanding of matters could ever hope to possess — Buddhism says killing is bad, I fake-kill people for a living, this is bad, so I cannot do it anymore. The director, in desperation, talked to Tobolowsky and asked him to not entertain Seagal’s delusions as the death scene had to be shot for the film to be concluded… And so, Stephen Tobolowsky explained to Steven Seagal that his character was “in pain” from his sinful and horrible life and that he was begging to be killed through his actions. And that if Seagal’s character killed his, the character’s soul could then be reincarnated in a better place and start anew and the world would be better for it. “You would be doing him a kindness,” he concluded Tobolowsky solemnly. After which Seagal did shoot the scene, and killed the villain.

Acabo de ver la peli de backrooms. Aún no sé qué cojones acabo de ver. Tampoco se si me ha gustado o no, tampoco se de qué va.

Hoy os vamos a contar una historia que ilustra bastante bien algunos de los problemas que tenemos en España. Como algunos sabéis, desde Lobera estamos organizando (con los amigos de @helmcode) CyberChallenge.ai, una competición universitaria de inteligencia artificial aplicada a la ciberseguridad, con el apoyo, entre otros, del Mando Conjunto del Ciberespacio de nuestras Fuerzas Armadas, el MCCE. La idea es bien sencilla: que los chavales aprendan a desarrollar agentes de IA, resolver problemas de ciber y competir entre ellos. Ya sabes, ingeniería, talento, formación y tecnología. De esas cosas que, en principio, uno esperaría que entusiasmaran a cualquier universidad. Pues bien...! Un grupo de estudiantes de una importante universidad de Barcelona quería participar representando a su institución. Los chavales se han movido, han hablado con la dirección y han intentado conseguir su respaldo. La respuesta final de la universidad ha sido que... NO. ¿El motivo? Que los agentes de IA desarrollados por los estudiantes podrían tener un eventual uso militar y que les preocupa su posible cesión o utilización posterior por parte de las Fuerzas Armadas. Sí, habéis leído bien. Al parecer, alguien considera un riesgo suficientemente serio que un estudiante universitario desarrolle, durante una competición educativa en una tarde, un agente de IA tan extraordinariamente sofisticado que el Ejército español termine utilizándolo para sus operaciones (con todo el respeto y el cariño para los chavales, pero una cosa es el talento y la otra una tecnología en producción) Suponemos que en el Mando Conjunto del Ciberespacio, con sus especialistas, sus sistemas y sus capacidades, están esperando ansiosamente a que un chaval de tercero de ingeniería les resuelva la papeleta con un agente programado durante el fin de semana. Hay gente muy buena y la reconocemos!!,,, pero, un poquito de por favor. Es difícil decidir si esto resulta más cómico o más triste. Pero hay algo bastante más preocupante. La inteligencia artificial, la criptografía, la robótica, las telecomunicaciones y prácticamente cualquier tecnología avanzada tienen aplicaciones civiles y militares. Es lo que conocéis como tecnología de doble uso. Si ese es el criterio para rechazar iniciativas formativas, podemos ir cerrando facultades de ingeniería. Y lo verdaderamente lamentable es que, una vez más, parece que la mera presencia de las Fuerzas Armadas resulta suficiente para despertar determinadas suspicacias en ciertos ambientes universitarios. En lugar de celebrar que nuestras Fuerzas Armadas se impliquen en la formación de talento tecnológico, colaboren con empresas españolas y se acerquen a los estudiantes, convertimos su participación en un problema ético. Además, nadie de la universidad se ha molestado siquiera en hablar directamente con nosotros para aclarar esas dudas antes de tomar la decisión. Por supuesto, las cuestiones de propiedad intelectual, gobernanza y uso posterior de los desarrollos merecen respuestas claras. Pero precisamente para eso estamos los organizadores: para explicar las condiciones y resolver las dudas. Lo más triste es que quienes pierden son los estudiantes. Los chavales quieren aprender, construir cosas, enfrentarse a problemas difíciles y desarrollar capacidades tecnológicas. Y, mientras tanto, hay instituciones preocupadas por si sus proyectos académicos terminan reforzando accidentalmente la capacidad militar de España. Afortunadamente, podrán participar igualmente como equipo independiente. Y desde Lobera estaremos encantados de contar con ellos. Después nos preguntaremos por qué nos cuesta tanto desarrollar una industria tecnológica y de defensa competitiva, por qué tenemos problemas para atraer talento a determinados sectores estratégicos o por qué seguimos dependiendo de tecnología extranjera. Tenemos un país extraordinario, lleno de gente con talento y ganas de construir cosas. Pero a veces da la impresión de que algunos están mucho más preocupados por evitar que ese talento pueda servir a España que por ayudar a desarrollarlo. En fin. Así está el patio.