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En esta última entrega de nuestra serie sobre la transformación de nuestra institución en un socio poderoso y competitivo en los ecosistemas Industria 4.0, [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] ahora veremos la sexta lección aprendida en la revisión de este proceso [2] [8] y delinearemos nuestro conjunto inicial de conclusiones y llamado a la acción:

 

Sexta Lección: No importa la cantidad de datos que recopilemos ... no es suficiente. Tendremos que hacer crecer verdaderamente nuestra infraestructura y habilidades de adquisición, procesamiento e interpretación de datos.

 

La velocidad de la transformación digital es asombrosa. Como indica el informe de PWC, aquellos que no han comenzado este proceso encontrarán muy difícil, si no imposible, ponerse al día con la competencia. [8] Ejemplos sorprendentes del epítome actual de grandes conjuntos de datos en acción son cosas relacionadas con la Inteligencia Artificial (IA):

 

Lo que IA es, y no lo es, muestra algunos ejemplos de autos que se conducen a sí mismos y una aplicación funcional para detectar el cáncer.

Diseño intuitivo de IA, que muestra ejemplos de diseños que resuelven problemas del mundo real.

El Asistente de Google, IA interactúa de forma autónoma con los humanos, y aparentemente podría pasar la prueba de Turing con gran éxito.

 

Por más que todos estos llamativos ejemplos parezcan estar fuera del alcance de la transformación digital de una institución, en realidad son bastante indicativos de la relación dinámica que debemos desarrollar con un sentido de inmediatez urgente. Primero, es a nivel operativo donde debemos tener un ecosistema que nos permita aprovechar los conocimientos derivados para obtener un mejor rendimiento. Un artículo de revisión de 2017 [9] indicó que comerciantes mostraron un aumento del 15-20% en el retorno de la inversión mediante la aplicación de análisis de big data (BDA). Comprender el comportamiento de nuestro mercado, optimizar nuestra cadena de suministro, procesos y sistemas, y maximizar la retención estudiantil se pueden beneficiar al recopilar el tipo correcto de datos y analizarlos de una manera útil. En segundo lugar, debemos estar completamente inmersos y entrenados en este mundo impulsado por los datos para poder integrar este tipo de pensamiento en todas nuestras experiencias de aprendizaje. Una conferencia impartida recientemente en iideas por el Dr. José Lorenzo Sánchez Alavez (que pronto estará en el repositorio de videos) destacó cómo por muy poco dinero, incluso un maestro con apoyo insuficiente podría convertir su aula en un espacio de aprendizaje interactivo y una experiencia de realidad aumentada. Las herramientas están a nuestra disposición, pero nos estamos quedando atrás en lo que respecta a su aplicación en nuestros sistemas educativos. Un resumen de este mundo y nuestra relación con él fue dado en otra conferencia de iideas, esta vez enfocada en IA.

 

Este problema no se limita a nuestras instituciones locales. En mi propia formación personal en el extranjero, me he encontrado con personas que estudiaban posgrados en ingeniería avanzada que tenían una relación absolutamente nula con la programación, el pensamiento algorítmico avanzado o la automatización de tareas. Esto dio como resultado trabajo en tareas de hasta una semana que, con unas pocas horas de trabajo y programación podrían haberse convertido en cinco minutos de trabajo interactivo que diera resultados mucho más complejos y ricos para extraer inferencias científicas y conclusiones.

 

En nuestra propia institución, he tenido conversaciones con estudiantes de licenciatura de último año en los campos de ingeniería, economía, finanzas y otras áreas basados ​​en datos que nunca han aplicado un pensamiento algorítmico verdaderamente avanzado, aprendizaje automático o técnicas similares a su trabajo, más bien enfocándose sus carreras en procesos y técnicas de resolución de problemas "clásicos". Aprender los fundamentos es una parte importante de cualquier proceso educativo, pero como institución debemos romper la mentalidad del ciclo de 5 años sobre el diseño y la mejora del plan de estudios. Cada año, cada semestre, debe ser diferente, dinámico, disruptivo y vanguardista.

 

No lograremos esto sin transformar nuestra propia relación cultural con tecnología y datos disruptivos. Si no nos estamos convirtiendo en virtuosos de datos a los niveles más altos de liderazgo, será difícil propagar esos valores al resto de la institución. [5] [8] Si no podemos modelar estrategias para mejorar continuamente nuestros procesos de toma de decisiones, nos quedaremos atrás. Si no podemos identificar qué es lo que impulsa a la gente a voltear la mirada sobre nosotros y quedar impresionados por el increíble trabajo que ya se está haciendo en la institución, perderemos un gran crecimiento y oportunidades de impacto social. Si no podemos detectar cuellos de botella de procesos de forma dinámica, continuaremos desperdiciando recursos en cosas que no están contribuyendo a que la institución sea el centro educativo líder en nuestra región, el país y América Latina. Si no contamos con virtuosos informáticos y de procesamiento que enseñen a nuestros estudiantes a responder a un mundo que cambiará antes de que el semestre acabe, les fallaremos a generaciones enteras de futuros líderes que serán menos efectivos en su impacto en la transformación global que nosotros estamos llamados a generar.

 

El título de este documento alude al viejo poema, La rima del marinero anciano,

Agua, agua, por doquier, Ni una gota para beber.

[10] (traducción por el Dr. López Oglesby)

Estamos rodeados e inundados por datos y nuestro futuro exitoso depende de poder aprovechar este vasto recurso. El resultado verdaderamente trágico, como para el marinero anciano, es cuando nos faltan las herramientas para que esa abundancia nos sirva de algo.

 

El cambio conservador, lento y constante pertenece a las principales universidades de antaño. El nuevo mundo es un proceso vertiginoso, más parecido a navegar rápidos de aguas bravas que a manejar un buque de vapor masivo. Debemos ser ágiles, responsivos y líderes fuertes. Como dijo la Almirante Grace Hopper, "la frase más peligrosa es...siempre lo hemos hecho de esta manera" (traducción por el Dr. López Oglesby). [10] [11] Esta visionaria pensadora estaba viendo este problema en la década de 1970. Ese mundo tenía IBM, GE y empresas similares. Pero la Almirante Hopper nunca había visto un Google. [12] Y ahora, Google es solo uno de los muchos actores principales en el cambio tecnológico impulsado por los datos.

 

Los videos relacionados con la IA que destacamos son impresionantes. Pero en cinco años esos esfuerzos parecerán algo rudimentarios o atrasados. En diez años, los nuevos estudiantes universitarios se preguntarán cómo alguien trabajó sin un asistente digital totalmente capacitado para gestionar y programar su trabajo. En veinte años (¡probablemente mucho menos!) el mundo para el que estamos preparando actualmente a nuestros estudiantes no existirá en la forma que actualmente visualizamos y asumimos.

 

Si nuestra universidad va a ser el socio adecuado para nuestro mundo en este futuro que describimos, debemos tomar en serio todas las lecciones que se analizaron en esta serie, así como todas las que aún no hemos considerado pero que encontraremos en el camino. Es una certeza de que cometeremos errores, que estaremos cegados a ciertas elecciones que habrían sido clave tomar, que no veremos el valor en colaboradores individuales que podrían haber sido nuestros campeones y líderes de cambio. Sin embargo, esa certeza solo proviene de la imperfección inherente en cualquier esfuerzo humano grande, y no tiene que ser peor que en las mejores instituciones en el mundo.

 

Como hemos dicho antes, podemos jubilarnos en un país diferente y transformado: un cambio radical en una sola generación. [13] Pero no sucederá sin un verdadero tsunami de personas comprometidas a este trabajo. Uno de nosotros puede hacer la diferencia – diez millones de nosotros inevitablemente lo haría. UPAEP tiene los activos más importantes para este trabajo, presentes y contabilizados: su gente.

 

¿Quién serás en este proceso? ¿Un líder? Una disruptora? ¿Un campeón? ¿Una profesora? ¿Un estratega? ¿Una visionaria? ¿Elegirás transformarte para ayudar a quienes nos rodean a transformar este mundo? ¿Representarás y encarnarás este socio para el futuro para darle a los que le rodean un modelo a seguir? ¿Serás el tomador de riesgos, el estándar avanzando a la batalla, el que pone todo para un mañana mejor? ¿Elegirás decir y verdaderamente infundir el significado más profundo posible de liderazgo, compromiso, disrupción y transformación que necesitamos incorporar a la frase “YO SOY UPAEP”?

References

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[1]

Juan Manuel López Oglesby, "Digitalized Innovation Ecosystem: “iideas”," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/y47hbp

[2]

Juan Manuel López Oglesby, "The University as a Strategic Partner in Industry 4.0," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/YX16Uj

[3]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0 and the University: Self-Study," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/QkgLgH

[4]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0 and the University - Digital Trust," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/nXfCg7

[5]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0 – A Call for Champions," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://upress.mx/index.php/opinion/editoriales/innovacion-y-tecnologia/2594-industry-4-0-a-call-for-champions

[6]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0: Failing Successfully," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://upress.mx/index.php/opinion/editoriales/innovacion-y-tecnologia/2644-industry-4-0-failing-successfully

[7]

PWC, "Global Industry 4.0 Survey," 2016. [Online]. https://www.pwc.com/gx/en/industries/industry-4.0.html

[8]

E. A. Hoebel, Anthropology: The study of man., 4th ed. New York, USA: McGraw-Hill, 1972.

[9]

P. Shieber, "The Wit and Wisdom of Grace Hopper," OCLC Newsletter, vol. 167, March/April 1987.

[10]

Scott Elser. (2014, July) 6 Words Your Employees Say That Will Kill Your Business. Inc.com. [Online]. https://www.inc.com/scott-elser/6-words-your-employees-say-that-will-kill-your-business.html

[11]

Eric Schmidt, Jonathan Rosenberg, and Ala Eagle, How Google Works, First Edition ed. New York, New York, USA: Grand Central Publishing, 2014.

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Industry 4.0: Data, Data Everywhere 

In this final installment of our series on the transformation of our institution into a powerful and competitive partner in Industry 4.0 ecosystems, [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] we now discuss the sixth lesson learned in the review of this process [2] [7] and draw our initial set of conclusions and call to action:

 

Sixth Lesson: However much data we are collecting…it’s not enough. We will need to truly grow our data acquisition, processing, and interpretation infrastructure and skillset.

 

The speed of the digital transformation is astounding. As the PWC report indicates, those who have not begun this process will find it very difficult, if not soon impossible, to catch up to the competition. [8] Astonishing examples of the current epitome of large datasets in action are things related to Artificial Intelligence (AI):

 

What AI is – and isn’t, showing some examples of self-driving cars and a functional cancer-spotting app.

Intuitive design by AI, showing examples of designs resolving real-world problems.

The Google Assistant AI autonomously interacting with humans, and apparently would be able to pass the Turing test with flying colors.

 

As much as all these flashy examples may appear to be outside the scope of an institution’s digital transformation, they are actually quite indicative of the dynamic relationship we must develop with a sense of urgent immediacy. First, is at operational level, where we must have an ecosystem that allows us to leverage the derived insights into better performance. A 2017 review [9] stated that retailers showed a 15-20% increase in return on investment by applying big data analytics (BDA). Understanding our market’s behavior, optimizing our supply chain, processes, and systems, and maximizing student retention can all be benefitted by collecting the right kind of data and analyzing it in a useful manner. Secondly, we must be fully steeped and trained in this data-driven world to be able to integrate this kind of thinking into all our learning experiences. A recent talk given at iideas by Dr. José Lorenzo Sánchez Alavez (that will soon be in the video repository) highlighted how for very little money, even an underfunded teacher could turn their classroom into an interactive computer learning space and augmented reality experience. The tools are at our disposal, but we are lagging far behind in bringing them to bear on our educational systems. A summary of this world and our relationship to it was given in another iideas conference, this one focused on AI.

 

This issue is not limited to our local institutions. In my own personal training overseas, I have encountered people studying advanced engineering degrees who had an absolutely null relationship to programming, advanced algorithmic thinking, or task automation. This resulted in working on tasks for up to a week that with a few hours of work and programing could be turned into five minutes of interactive work resulting in much more complex and rich outcomes from which to draw scientific inferences and conclusions.

 

In our own institution I have had conversations with graduating undergraduate seniors in the fields of engineering, economics, finance, and other data-driven fields that have never applied truly advanced algorithmic thinking, machine learning, or similar techniques to their work, rather having focused their careers on “classical” problem solving approaches and techniques. Learning the fundamentals is an important portion of any educational process, but as an institution we must break through the 5-year cycle mindset on curriculum design and improvement. Every year, every semester, must be different, dynamic, disruptive, and cutting edge.

 

We will not accomplish this without transforming our own cultural relationship to disruptive technology and data. If we are not becoming data virtuosos at the highest levels, it will be difficult to propagate those values down to the rest of the institution. [5] [8] If we cannot model strategies to continuously improve our decision-making processes, we will remain behind the times. If we can’t identify what is driving people to turn their eyes upon us and be impressed by the amazing work being done already at the institution, we will miss major growth and opportunities for social impact. If we can’t spot process bottlenecks dynamically, we will continue to waste resources on things that are not contributing to the institution being the leading educational center in our region, the country, and Latin America. If we do not have data and processing virtuosos teaching our students how to respond to a world that will change before the semester is even completed, we will fail entire generations of future leaders who will be less effective in their impact on the global transformation that we are called to generate.

 

The title of this paper alludes to the old poem, The Rime of the Ancient Mariner, 

Water, water, every where,

Nor any drop to drink. [10]

We are surrounded and inundated by data and our successful future depends on being able to tap into this vast resource. The truly tragic outcome, like for the Ancient Mariner, is when we lack the tools to have that abundance do us any good.

 

Slow-and-steady conservative change belongs in the major universities of yesteryear. The new world is a breakneck process more akin to navigating whitewater rapids than steering a massive steamer. We must be nimble, responsive, and strong leaders. As Admiral Grace Hopper said, “the most dangerous phrase is…We’ve always done it this way”. [10] [11] That visionary thinker was seeing this problem in the 1970s. That world had IBMs, GEs, and the like. But Admiral Hopper had never seen a Google. [12] And now, Google is only one of many different major players in data-driven technological change.

 

The AI-related videos we highlighted are indeed impressive. But in five years those efforts will seem somewhat rudimentary or behind the times. In ten years the new college students will wonder how anyone ever worked without a fully capable digital assistant to manage and schedule their work. In twenty years (likely much less!) the world for which we are currently preparing our students will not exist in the form we currently visualize and assume.

 

If our university is to be the right partner for our world in this coming world, we must take all the lessons discussed in this series to heart, as well as all the ones that we have not yet considered but will encounter. It’s a certainty that we will make mistakes, that we will be blind to certain choices that would have been key to make, that we will not see the value in individual contributors who could have been our champions and change leaders. However, that certainty comes only from the imperfection inherent in any large human endeavor, and it does not have to be any worse than the best institutions in the world.

 

As we’ve said before, we can retire in a different and transformed country – radical change in a single generation. [13] But it will not happen without a veritable tsunami of individuals committed to this work. One of us can make a difference – ten million of us inevitably will. UPAEP has the most important assets for this work present and accounted for – its people.

 

Who will you be in this process? A leader? A disruptor? A champion? A teacher? A strategist? A visionary? Will you elect to transform yourself to help those around us transform this world? Will you embody this partner for the future to give those around you a model to follow? Will you be the risk-taker, the charging standard before the fray, the one to lay it all down for a better tomorrow? Will you elect to say and truly infuse the fullest and deepest possible meaning of leadership, commitment, disruption, and transformation we need to embody into the phrase, “I AM UPAEP”?

 

References

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[1]

Juan Manuel López Oglesby, "Digitalized Innovation Ecosystem: “iideas”," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/y47hbp

[2]

Juan Manuel López Oglesby, "The University as a Strategic Partner in Industry 4.0," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/YX16Uj

[3]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0 and the University: Self-Study," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/QkgLgH

[4]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0 and the University - Digital Trust," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://goo.gl/nXfCg7

[5]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0 – A Call for Champions," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://upress.mx/index.php/opinion/editoriales/innovacion-y-tecnologia/2594-industry-4-0-a-call-for-champions

[6]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0: Failing Successfully," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://upress.mx/index.php/opinion/editoriales/innovacion-y-tecnologia/2644-industry-4-0-failing-successfully

[7]

Juan Manuel López Oglesby, "Industry 4.0: Anchors aweigh!," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2018. [Online]. https://upress.mx/index.php/opinion/editoriales/innovacion-y-tecnologia/2696-industry-4-0-anchors-aweight

[8]

PWC, "Global Industry 4.0 Survey," 2016. [Online]. https://www.pwc.com/gx/en/industries/industry-4.0.html

[9]

Ray Y Zhong, Xun Xu, Eberhard Klotz, and Stephen T Newman, "Intelligent Manufacturing in the Context of Industry 4.0: A Review," Engineering, vol. 3, no. 5, pp. 616-630, Oct. 2017. [Online]. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095809917307130

[10]

Samuel Taylor Coleridge. (2013, Jan.) Project Gutenberg. [Online]. http://www.gutenberg.org/files/151/151-h/151-h.htm

[11]

P. Shieber, "The Wit and Wisdom of Grace Hopper," OCLC Newsletter, vol. 167, March/April 1987.

[12]

Scott Elser. (2014, July) 6 Words Your Employees Say That Will Kill Your Business. Inc.com. [Online]. https://www.inc.com/scott-elser/6-words-your-employees-say-that-will-kill-your-business.html

[13]

Eric Schmidt, Jonathan Rosenberg, and Ala Eagle, How Google Works, First Edition ed. New York, New York, USA: Grand Central Publishing, 2014.

[14]

Juan Manuel López Oglesby, "Research and Innovation Reform as a Transformation Catalyst in Mexico," UPAEP Graduate School, Puebla, Science Strategy Position Paper 2017. [Online]. https://goo.gl/V2xSqd

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