La estrategia Humano + IA que realmente funciona

¿Qué ocurre cuando la IA se implementa sin un caso de uso claro, un plan de gestión del cambio o ningún respeto por las personas a las que pretende apoyar? Fracasa, y según Evan J Schwartz, Chief Innovation Officer de AMCS y autor de *The People, Places and Things*, fracasa de forma predecible y evitable. En este episodio del podcast CTRL+Listen, Evan comparte lecciones ganadas con esfuerzo a lo largo de más de 35 años en software empresarial, implementación de ERP y automatización industrial en los sectores forestal, minero, de chatarra y de residuos.



Desde el mantenimiento predictivo impulsado por IA y la optimización de flotas hasta los peligros de los casos de uso de IA omnipresentes, Evan defiende una estrategia de "persona más IA": una en la que tareas de IA limitadas y bien definidas se encadenan para lograr un impacto acumulativo. También profundiza en cómo la IA está transformando la educación en software, por qué los generalistas sobrevivirán más que los especialistas en la era de la IA y qué puede enseñarnos la industria de los residuos y el reciclaje sobre eficiencia operativa.



Más información sobre Evan →



Sigue a Evan → 

Escucha el episodio

Mira el episodio

Conclusiones clave

• La mayoría de las iniciativas de transformación digital y de IA fracasan por la adopción, no por la tecnología. Los proyectos de ERP e IA colapsan en altas proporciones porque las organizaciones subestiman la gestión del cambio, el ajuste cultural y la complejidad operativa del mundo real.
• Un marco estructurado y centrado en las personas es esencial para una transformación exitosa. El enfoque del “recorrido del cliente” enfatiza fases claras, una selección informada del proveedor y pasos prácticos de adopción que van más allá de la gestión de proyectos estándar.
• La IA funciona mejor como amplificador humano, no como reemplazo. Los casos de uso de IA limitados y bien definidos, combinados con el juicio humano, impulsan ganancias acumulativas en eficiencia, logística, mantenimiento predictivo y rentabilidad.
• La eficiencia operativa y la sostenibilidad están alineadas económicamente. Optimizar la logística, las flotas y el uso de recursos reduce costos, incrementa el flujo de caja libre y disminuye el impacto ambiental, lo que convierte la sostenibilidad en una ventaja empresarial en lugar de una concesión.

Transcripción

James Sweetlove: Hola a todos, soy James del podcast Control+Listen, presentado por Octopart. Gracias por acompañarnos hoy.

Tenemos un invitado especial, Evan Schwartz. Es el Chief Innovation Officer de AMCS, fundador y CEO de Evan J Schwartz, y profesor adjunto en Jacksonville University. Muchas gracias por acompañarnos.

Evan J Schwartz: Es un placer, James. Me entusiasma estar aquí. Gracias.

James Sweetlove: Tuvimos algunas conversaciones breves antes de esto, y tengo muchas ganas de profundizar en algunos de los temas que hablamos para el programa.

Para empezar, quizá podrías contarnos cuál es tu trayectoria y hablarnos un poco de Evan J Schwartz.

Evan J Schwartz: Claro.

Mi historia de origen es muy similar a la que escucharías en TI. Empecé desarrollando juegos durante la era de los sistemas de tablón de anuncios por conexión telefónica, en los primeros días de las computadoras. Y eso me permitió sentirme muy cómodo con la tecnología, entender la experiencia del usuario y gran parte de la tecnología emergente de la época, que era el módem de acceso telefónico.

De ahí pasé rápidamente al mundo empresarial y encontré enormes oportunidades en diversos negocios, particularmente en las industrias de la riqueza. Y eso fue hace más de 35 años.

Así que ahora sigo muy involucrado en sistemas de operación corporativa, sistemas de generación al estilo motor de flujo de caja libre, sistemas de automatización, cosas que permiten a las empresas funcionar, particularmente en las industrias de la riqueza, la industria forestal, la minería, la logística inversa, la chatarra, cualquier lugar donde los márgenes son ajustados y se intenta realmente optimizar y automatizar procesos es donde me he mantenido a lo largo de mi carrera.

Evan J Schwartz es una derivación personal de eso, algo que me apasionó mucho porque, con los años, empecé a ver patrones de cómo estas empresas compraban un gran sistema ERP, atravesaban este cambio masivo en su organización. Y la estadística actual de Gartner, que coincide con lo que he visto a lo largo de mi carrera, ya sea haciendo la limpieza posterior o formando parte de una de ellas e intentando sacarla adelante, es la tasa de fracaso en torno a la adopción de estos sistemas empresariales a gran escala que hacen funcionar a las empresas.

Así que Evan J Schwartz y el recorrido del cliente fueron mi intento. Escribí el libro simplemente para dar contexto a mis más de 35 años estando en esto, habiéndolo vivido, visto y hecho. Y luego el recorrido del cliente fue mi intento de redactar un marco de trabajo.

Aunque la gestión de programas y la gestión de proyectos han evolucionado bastante bien hasta convertirse en ciencias por derecho propio, creo —y lo he visto por experiencia directa— que existe un enfoque muy específico para implementar y adoptar un nuevo sistema operativo empresarial, una pieza de software. Y por eso, lo que es el recorrido del cliente es un marco que se sitúa por encima de lo que considerarías las mejores prácticas estándar de gestión de proyectos y de gestión de programas, pero cubre algunos de los desafíos únicos que conducen a estas tasas de fracaso del 70%.

Quiero decir, ahora lo estamos viendo. La IA es otra forma de transformación digital. Y el año pasado, MIT publicó informes que decían que el 95% de ellas no está cumpliendo con el ROI o está fracasando, ¿verdad? Y están fracasando por las mismas razones. Así que pensé: tiene que haber una manera de detener esto.

Y así, el recorrido del cliente abarca todas las fases de implementar cualquier tipo de transformación digital. Te dice todo, como cliente, desde la perspectiva del cliente, lo que necesitas hacer, cómo elegir a tu proveedor, cómo seleccionar software, cómo planificar tu programa. ¿Dónde están las trampas? ¿Dónde se descarrila y cómo llegas a una implementación exitosa que genere ese flujo de caja libre, que mueva tu línea de EBITDA?

Toda la razón por la que compras estas cosas es para mejorar las finanzas de tu empresa. No estás comprando sistemas por el simple hecho de tener un sistema digital, ¿verdad? Tienen que mover las cosas a nivel financiero, y demasiados de esos proyectos han salido mal.

Dos órdenes de magnitud, eso es asombroso. Hace dos años, Alemania aparecía mucho en los artículos, en la prensa, donde una implementación de SAP se excedió en 650 millones de dólares antes de que simplemente la cancelaran. Sin valor alguno, solo un proyecto que desangraba recursos y que nunca llegó al final.

Así que básicamente dije: basta ya. Hay una forma de ganar de manera consistente y repetida. Déjame poner un marco frente a la gente porque todos con los que he hablado —y en el libro aparece un buen amigo mío, John Leonard, que es el CEO de Florachem—, debido a nuestra relación, no acudió a mí para que le ayudara a dirigir su implementación, y era otro software, pero tuvo un resultado negativo.

Y entonces, al final, vino a verme, nos sentamos y le expliqué: bien, deberías haber hecho esto, o esta habría sido una manera, ¿verdad? Y él dijo: Dios, no lo sé. Ojalá hubiera sabido eso antes de involucrarme.

Y el final de su historia es que está atrapado pagando una licencia de cinco años por un software que no puede usar. Es una sensación horrible, ¿verdad? Y se puede evitar. Esa es la peor parte: no es aleatorio. No es simplemente un desastre ferroviario que no podamos detener. Es algo bien conocido, bien documentado. Sucede tan a menudo que la gente planifica de más para ello.

El objetivo fue: ¿cómo puedo dotar a suficientes personas de la información para evitarlo? Y eso es lo que hace el recorrido del cliente.

James Sweetlove: Fantástico.

Sí, parece un servicio muy necesario, y es una de esas áreas en las que todo el mundo se está lanzando tan rápido que quizá no estén haciendo la debida diligencia que deberían hacer.

Evan J Schwartz: Parte de eso es así, y parte es simplemente que no sabes lo que no sabes, ¿verdad? Es como cualquier otra cosa. Abordas las cosas desde tu lente, tu perspectiva, y los clientes conocen su negocio mejor que nadie.

Pero puedo decirte, por haber pasado por el gas natural, las materias primas, la silvicultura, la chatarra, la manufactura e incluso el comercio de materias primas en los mercados, sin importar cuántas personas haya en ese negocio, incluso en el negocio de residuos y reciclaje, mucha gente en esos negocios, ninguna opera de la misma manera. Ni una sola.

Todas hacen exactamente el mismo negocio. Si haces zoom hacia afuera, parece que todas hacen lo mismo. Cuando bajas al nivel de detalle, ninguna opera de la misma manera. Esa es su salsa secreta. Ese es su diferenciador. Y normalmente ahí es donde las cosas empiezan a desviarse un poco.

Todas tienen una cultura distinta. Te sorprendería cuánto de tu cultura está moldeado o tiene que encajar en función de ese software que estás implementando en todo tu sistema. Porque toca cada parte de tu negocio, cada parte, ¿verdad?

James Sweetlove:Antes de profundizar demasiado en este otro tema, también quiero obtener básicamente un breve resumen para la audiencia sobre lo que haces en AMCS Group; si pudieras contarnos un poco sobre tu función allí también.

Evan J Schwartz: Sí. Pocas veces tienes la oportunidad de trabajar en un lugar que te acelera la sangre y te entusiasma levantarte por la mañana y salir corriendo a por algo. Así que AMCS, durante años —y probablemente podríamos pasarnos horas intentando contar aquí toda la historia—, pero la realidad es que me he ido moviendo por una variedad de empresas de industrias intensivas en recursos.

Así que el negocio forestal fue una de las primeras industrias profundamente intensivas en recursos, donde en su día talábamos árboles para papel, ¿verdad? Y luego, cuando el reciclaje empezó a cobrar importancia, necesitábamos una forma de poder recuperar el cartón, volver a convertirlo en pulpa y transformarlo de nuevo. Así que eso se convirtió en el negocio del reciclaje.

Mucha gente no sabe esto, pero no hay ninguna parte de un árbol que se desperdicie. Incluso los terpenos y algunos de los subproductos de la fabricación de papel son productos valiosos. Como el tipo del que hablaba, John, él está en la industria química. Los terpenos se usan para dar sabor.

Así que empiezas a ver rápidamente que la industria del gas natural, la del petróleo, todas estas industrias están conectadas, ya sea por la logística. El subproducto o residuo de una persona es la materia prima de otra. Están muy bien conectadas.

Así que cuando llegué a AMCS, ese era precisamente el punto de precisión de ese tejido conectivo entre todas estas industrias diferentes. Y ahí es donde empiezas a encontrar estas eficiencias adicionales.

Con una sostenibilidad del rendimiento subyacente, creemos que podemos lograr mayores impactos positivos en el medio ambiente mediante la tecnología, mejor de lo que podíamos antes. Y lo estamos haciendo todos los días, ¿verdad?

Así que lo que hago en AMCS es trabajar en innovación. Así que puedo apostar por algunas de estas nuevas tecnologías emergentes, y luego las llevo hasta el punto en que salen de la POC y entran en producción, y después se las devuelvo al equipo de producto para que las perfeccione y las convierta en algo muy valioso para los clientes. Ese es mi papel allí en AMCS.

Así que, mientras analizamos cómo la IA encaja ahora en tu ciclo de ERP, ¿cómo podemos ahorrar en logística? Todo negocio —por eso llamo a mi libro People, Places and Things— tiene personas implicadas, hay lugares a los que tienes que llegar, hay cosas que tienes que mover, hay logística involucrada. Todas esas cosas conspiran para generar y mover tu flujo de caja libre, tus márgenes, tu EBITDA. Todo eso es importante.

Y si estás ganando dinero sin contaminar, ¿no es más probable que lo hagas? Así que, si pudiera ahorrarte cien galones de diésel al año, por camión, incluso a 4 dólares, y tienes 1.400 camiones, es todo ese combustible que no va a la atmósfera, pero también es todo ese combustible que no tienes que comprar.

Ahora bien, eso es sostenibilidad del rendimiento. Es alinear las acciones correctas que producen externalidades positivas en lugar de externalidades negativas, y que impactan tu cuenta de resultados, tus márgenes, tu EBITDA, tu flujo de caja libre, todo. Ese es el valor que AMCS aporta. Y conecta a través de todas esas industrias. Ve esas oportunidades en todas partes.

Así que somos un gran sistema ERP SaaS para industrias intensivas en recursos, de extremo a extremo. Gestionamos tus flotas, la logística de tus rutas, la capacidad de procesar material, comprender su valor, poder venderlo y devolverlo al mercado, reciclarlo; eso es logística inversa.

Así que construí un producto, y ahora necesito recuperar esto para que vuelva a mis manos, para poder descomponerlo en sus componentes y convertirlo otra vez en algo útil, ¿verdad? Eso es difícil.

Hemos pasado miles de años, como especie, volviéndonos muy buenos en sacar cosas de un agujero o cosechar algo de la tierra. No se mueve. Sé dónde está mi granja en todo momento. Sé dónde está mi mina. Pero una vez que he creado un producto y lo he puesto en el mercado, no tengo ni idea de adónde ha ido después de eso.

Así que recuperarlo con la suficiente eficiencia como para poder volver a convertir ese material en materias primas para fabricar un nuevo producto, ese es el desafío que estamos logrando ofrecer al mundo. Así que me encanta.

James Sweetlove: Eso también es algo muy emocionante y súper necesario. Quiero decir, con la forma en que vamos con el consumo de recursos, no hay manera de no poder hacer esto. Tenemos que hacerlo.

Evan J Schwartz: Exacto. Pero por fin estamos llegando a un punto en el que es posible lograrlo sin tener que ponerle la bota en el cuello a alguien ni recurrir al cumplimiento forzado o a una sanción. La tecnología se ha puesto al día con la visión. Digámoslo así.

James Sweetlove: Claro. Ya lo mencionaste un poco en lo que acabas de decir, pero quiero profundizar un poco más. ¿Puedes contarnos un poco sobre lo que una empresa está perdiendo por no emplear IA y automatización en el sector logístico?

Evan J Schwartz: Así que la IA es realmente, realmente buena para analizar la cantidad adecuada de datos y ver patrones, pero también es muy buena para observar áreas que a nosotros nos cuesta analizar, que tienden a ser el tejido conectivo o el punto de transferencia de un paso al siguiente.

Así que podemos dar un paso y profundizar de verdad, y asegurarnos de que ese paso sea lo más eficiente posible. Pero luego se lo paso a la siguiente fase aguas arriba, y para nosotros es muy difícil ir más allá de uno, quizá dos pasos. A partir de ahí todo empieza a volverse muy borroso.

Con la IA, podemos ver toda la cadena de suministro. Podemos volvernos predictivos.

Hay algo que decir sobre “voy a optimizar este proceso”. Un ejemplo en la industria de residuos es cuando hay un contenedor bloqueado. Así que envié mi vehículo allí y, sin que sea culpa tuya, un camión de servicios públicos lo está bloqueando, ¿verdad? Y llego allí y no consigo localizarte, y no puedo acceder al contenedor. He desperdiciado por completo mi viaje para ir a dar servicio a ese contenedor.

Tengo que hacer una foto de eso, enviártela y hacerte saber que no pude dar servicio a tu vehículo o a tu contenedor porque había un vehículo delante. Probablemente voy a tener que cobrarte por volver. Eso no es muy eficiente.

En cambio, con sensores o imágenes de cámaras en la zona —porque estuve en la conferencia de ciudades inteligentes y están abriendo las cámaras de la ciudad a proveedores que prestan servicios—, ¿y si pudiera ver que ese camión estaba bloqueando ese contenedor antes de que mi vehículo llegara, y pudiera avisar por radio a alguien o hacer que lo movieran antes de que llegara mi camión?

Entonces, en lugar de estar allí y no tener tiempo para localizarte y ver si puedes mover el camión, sé que estoy a 30 minutos. Hay alguien bloqueándolo. Voy a enviarte una alerta. Es mucho más probable que consiga que salgas y digas: oye, chicos, necesito que muevan el camión. Viene alguien a dar servicio a mi contenedor. Necesito que despejen el paso.

La IA hace eso muy bien porque no es escalable para mí tener a mil personas mirando mil cámaras y observándolo todo. Pero la IA sí podría hacerlo, ¿verdad?

Cuando miras la forma en que estamos aplicando la IA, estamos reduciendo la cantidad de kilómetros que tu camión tiene que recorrer porque estamos optimizando la ruta. También reducimos porque podemos extraer fluidos de ese vehículo y entender: ¿necesita mantenimiento?

Si no tengo que sacar ese camión de un día productivo para hacerle mantenimiento, no estoy introduciendo fluidos ni aceites en el medio ambiente, y ese camión sigue siendo productivo. Incluso si solo eliminara un ciclo de mantenimiento al año por camión, eso representa decenas de miles de dólares en ingresos capturados y costes evitados, además de galones y galones de aceite usado que no he tenido que introducir.

Y si pudiera detectar contaminación en el punto, en el punto de recogida, no estaría contaminando toda una carga de material de un camión porque uno de los contenedores tiene contaminación.

O si mi ruta estuviera optimizada porque sé cuánto puedo cargar en mi camión, y sé que les he dado a todas estas personas contenedores de 90 galones, sé cuándo necesito ir a vaciar. Eso forma parte de mi rutina de optimización. Esa es una rutina óptima. Pero si empiezo a recoger muchos contenedores donde las tapas están levantadas o rebosan de cosas, puedo tenerlo en cuenta porque en realidad estoy recogiendo más de 90 galones de residuos.

No es justo que solo te esté cobrando por un contenedor de residuos de 90 galones cuando estás poniendo 120 galones de residuos en él, ¿verdad?

Así que todas esas cosas, individualmente, son muy eficientes, pero empiezas a unirlas y entonces se potencian entre sí; esas mejoras se vuelven exponenciales. Y entonces te das cuenta de que lo que antes atendía con 13 vehículos, ahora puedo hacerlo con 10.

El impacto para un operador promedio al dejar estacionados tres de estos vehículos —olvídate del coste del vehículo; solo al año— es de aproximadamente un millón de dólares al año. Tienes seguros, costes de mantenimiento, mano de obra. Así que poder dar servicio a mi comunidad con tres vehículos menos significa devolver 3 millones de dólares de flujo de caja libre a mi negocio, que ahora puedo invertir en otra parte para crecer, ¿verdad?

Tomas ese escenario y puedes multiplicarlo y usar ese esquema, ese patrón, para cada parte de tu negocio. Son las áreas que hoy no escalan las que no hemos analizado porque no podíamos, no tenía sentido. Tendría que poner a una persona en cada pequeña etapa para verlo. Bueno, ahora ya no, ¿verdad?

Ese es el verdadero valor. Mantener los casos de uso de la IA acotados y luego encadenarlos, de modo que la IA haga algo muy específico, pero yo pueda escalarlo, pueda multiplicarlo, pueda poner esos ojos a revisar 10.000 cámaras buscando esto. Eso es fácil, ¿verdad?

Es cuando quieres una IA omnipresente observando todas estas cosas que empiezas a ver que divaga y se descarrila. Y ahí es donde está la mayor parte de la tasa de fracaso de la IA. Está en el caso de uso. No has pensado el caso de uso de manera adecuada.

Y si tu caso de uso es intentar deshacerte de los humanos, ya has fracasado. Lo siento. Es una estrategia de personas más IA. No vas a ganar así.

Ahora bien, eso no quiere decir que al final, si te has vuelto eficiente, no puedas dimensionar correctamente tu negocio; por supuesto. Si ya no hay más crecimiento que conseguir y has conquistado cada parte de ello, dimensiona correctamente tu negocio. No tiene sentido conservar recursos que no necesitas.

Pero cuando recurres a la IA, tu idea principal debería ser: ¿cómo va a hacer la IA que este trabajo, con estos recursos, sea mejor? ¿Puedo escalar más? ¿Puedo hacer más? ¿Puedo generar más margen a partir del costo de este recurso?

Y luego, al final, igual que con el ejemplo de los camiones, bueno, ahora puedo hacer todo esto con 10 en lugar de 13 camiones. O necesito encontrar más negocio para que esos tres camiones lo hagan, o si ya he llegado al máximo, entonces no necesito esos tres camiones.

Así que dimensiona correctamente al final del recorrido. No empieces pensando: oye, puedo reducir mi plantilla de 10 a dos. Vas a fracasar porque eso cambia tu proceso mental sobre cómo implementas la IA.

Y la IA no arregla esto que estamos haciendo ahora mismo. La IA no hace esto bien. En cualquier lugar donde haya conexión entre personas, necesitas dejar a las personas dentro de la ecuación. Hay una razón por la que la etiqueta del libro es People, Places and Things. Las personas son una prioridad. Enfócate en eso. Luego, al final, dimensiona correctamente a partir de ahí una vez que hayas conseguido ese impulso.

James Sweetlove: Correcto. No, realmente agradezco esa perspectiva porque es una visión que yo también comparto personalmente. No puedes reemplazar a todo el mundo en una empresa. No es posible.

Evan J Schwartz: Sí. Y estamos viendo grandes empresas que intentaron ir por ese camino tan pronto y ahora están dando marcha atrás, y están pagando más para recuperar esos recursos de lo que habrían pagado si simplemente lo hubieran pensado bien desde el principio.

James Sweetlove: Claro, definitivamente. Sí, he visto algunos ejemplos de eso en las noticias últimamente. Fue como, ah, vale, básicamente cometimos un error. Pero creo que es bueno, como dijiste, que las empresas lo reconozcan y no caigan en esa falacia del costo hundido de pensar: bueno, ya hemos llegado demasiado lejos, así que sigamos adelante de todos modos.

Así que mencionaste antes un término sobre el que quería profundizar porque creo que quizá la gente no esté familiarizada con él. Entonces, si pudieras explicar muy brevemente, ¿qué es un ERP y cuál es específicamente el papel que desempeña?

Evan J Schwartz: Sí, claro, ERP, tienes razón, es un término que podría usarse de distintas maneras. He oído a algunas personas decir que su CRM o su sistema de ventas y gestión de relaciones con clientes es un nuevo ERP.

Para nosotros, un ERP es un sistema de transformación digital que controla una parte importante de tu negocio. Ya sea el back-end de finanzas y contabilidad, tu CRM, o lo que tradicionalmente se ha llamado ERP, que es tu sistema operativo empresarial. Es tu capa de gestión, ¿verdad? Es cómo opera tu negocio.

No necesariamente, pero se conectaría con la forma en que haces tus ventas si hay un componente de ventas en tu negocio. La mayoría de las empresas tienen alguna parte de eso, y se conecta con tu componente de finanzas y contabilidad si no incluye por sí mismo componentes financieros y contables.

Donde ves mucha fricción, y muchos fracasos en algunos ERP, es cuando empiezas a ver que los sistemas contables intentan también hacerse cargo de las operaciones. Porque desde su perspectiva parece fácil. Y luego, cuando empiezan a darse cuenta de que, bueno, construimos un sistema contable.

Un gran ejemplo es que, en muchas de estas industrias, necesito ese material aquí. No me voy a preocupar tanto de si hemos firmado un acuerdo. Tú y yo nos dimos la mano y necesito ese material. Necesito esa madera para mantener en marcha ese gran molino porque me cuesta un millón de dólares por hora que no funcione. Así que tráela, ya lo resolveremos. Pongámonos de acuerdo en un precio y simplemente hagamos el seguimiento.

La mayoría de los sistemas contables ni siquiera te permiten configurar eso sin un documento, un contrato o un acuerdo dentro del sistema. Así que los sistemas operativos tienen que moverse a la velocidad del negocio. Tienen que ser ágiles. No pueden tener estas reglas rígidas e inamovibles. Tienen que tener reglas flexibles, que permitan a las personas tomar decisiones de mando. Gente en el terreno.

Los sistemas contables no suelen hacer eso bien.

Así que, en mi contexto, el ERP abarca todo el panorama, ¿verdad? Cualquier lugar donde estés usando una pieza de software para impulsar tu empresa, ¿verdad? Ya sea en el lado de ventas, en el lado de operaciones o en el lado financiero, atraviesa muchas de esas áreas. Y las distinciones vienen dadas por lo que la herramienta hace realmente.

Pero lo que estás implementando es un proyecto de transformación digital que afecta a una gran parte de tu negocio.

James Sweetlove: Tiene todo el sentido. Pero gracias por la claridad. Creo que está bien saber desde qué perspectiva lo dices cuando hablas de eso.

Así que, entrando en algunas de las cosas que hablamos antes de esta llamada. Me diste algunas ideas fascinantes. La automatización del mantenimiento predictivo fue algo de lo que me hablaste y que me pareció un tema realmente fascinante. Entonces, ¿quieres profundizar un poco en qué es eso?

Evan J Schwartz: Sí, claro. Mucha gente usa el historial pasado de un vehículo o de una máquina —podría ser un activo fijo, como una trituradora o algo así— y dice: hemos tenido que darle servicio dos o tres veces al año. Así que predigo, basándome en precedentes históricos, que voy a tener que hacerle mantenimiento dos o tres veces este año o cada seis meses.

Para hacerlo un poco más cercano para tu audiencia: cuando compré un coche, me dijeron que cada 3.000 millas tenía que llevarlo a cambiarle el aceite, ¿verdad? Y sabemos que un coche totalmente nuevo no debería necesitar un cambio de aceite en 3.000 millas, ¿verdad? No con la ingeniería de precisión actual de ese motor. No tiene sentido.

Pero además, estas máquinas generan ingresos. No es que simplemente estén funcionando por funcionar o que sean solo un costo hundido. Están generando valor.

Así que imagina poder simplemente tomar una muestra del aceite, como un análisis de sangre, pasarla por un calculador de IA, y que te diga: bien, basándome en estos factores, deberías empezar a vender esa máquina. Puede que aún no hayas llegado al final de su depreciación, pero has exigido mucho a esa máquina. Va a fallarte. Así que mi recomendación es venderla y comprar una nueva.

O bien, esa máquina está funcionando realmente muy bien. No tiene sentido sacarla de servicio. Podemos saltarnos un mantenimiento, ¿verdad? Eso te permite no estar adivinando con parte de tu equipo más costoso.

Y como decía, con estos camiones, cada uno de estos vehículos, ya sea de residuos y reciclaje, está recogiendo algo, vas a algún sitio, recoges algo y lo entregas. Y eso es una entrega de valor.

Si sé que ese vehículo no está funcionando bien y se trata de transporte, entonces volvemos a la logística inversa. Hay un dicho en la industria: a la chatarra no le gusta viajar lejos. Cada milla que tienes que enviar chatarra, simplemente te estás comiendo el margen, ¿verdad? Así que necesitas que ese vehículo funcione de la manera más eficiente posible.

Un vehículo bien mantenido y bien lubricado funcionará con mucha más eficiencia, consumirá mucho menos combustible que uno que va expulsando humo negro por detrás o rechinando mientras avanza. Va a consumir mucho más combustible.

Así que les damos la capacidad de captar toda esa telemetría de sus máquinas, ya sea una rectificadora, un vehículo o cualquier tipo de activo fijo con partes móviles, decirles exactamente qué está ocurriendo ahí dentro y permitirles tomar una decisión. ¿Conviene posponerlo y obtener unos días más de valor de este equipo porque no hace falta intervenir todavía? O bien, antes de que tengan una parada imprevista, programemos de una vez una parada. Adelantemos el pedido de piezas nuevas. Esto se está desgastando, esto se está deteriorando.

Así que esto aprovecha la IA no solo para observar el historial del vehículo, sino para saber realmente qué está pasando dentro de esa parte móvil donde se requiere aceite, y es algo muy potente. Está permitiendo a los clientes recuperar cientos de miles de dólares y, dependiendo del tamaño de su flota, quizá incluso millones, en sus márgenes y flujo de caja libre.

Y eso se conecta con nuestro software de mantenimiento de flotas en su conjunto. Porque les da una visión global, ¿verdad? Si son una gran empresa, puede que tengan 18, 20 o más bahías de mantenimiento a las que llevan los camiones, y todas están desconectadas entre sí.

Así que, si eres la persona cuyo trabajo es mantener esos camiones en funcionamiento y tienes una bahía de mantenimiento, vas a tener cierta cantidad de inventario de materiales, piezas y repuestos. Bueno, si no sabes qué está pasando en las otras 20 bahías de mantenimiento, ¿qué vas a hacer? Pues pensar: de acuerdo, siempre necesito bujías de más. Voy a comprar de más aquí, voy a comprar un poco de más acá.

Y antes de que te des cuenta, multiplicas eso por 14 o 20 bahías de mantenimiento y tienes una inversión de capital de más de un millón, o de 2 millones de dólares al año, que quizá no necesitas hacer porque todo el mundo se está cubriendo.

Pues bien, si sé que puedo conseguir esa pieza de la bahía de mantenimiento dos, que es la más cercana, no necesito que cada bahía de mantenimiento compre y almacene de más. Puedo distribuirlo entre mis 20 bahías y aun así mantener mi flota funcionando sin problemas. Así puedo ser más inteligente en cómo aplico mis piezas y servicios.

Además, a medida que se consumen, la IA analiza ese consumo en relación con la antigüedad de sus vehículos frente a las muestras que extraemos de los motores. Así podemos predecir: oigan, en todas estas muestras, estas correas se van a desgastar, y ustedes solo tienen X cantidad en inventario total, es decir, sumando todas sus bahías, y solo tienen dos internamente. Quizá les convenga enviarse cuatro más ustedes mismos.

Así que lo hacemos al estilo Amazon, preposicionando existencias, porque sus vehículos están presentando un poco más de problemas que, por ejemplo, los de las bahías de mantenimiento seis, ocho y nueve. Así que tomemos algunas de ellas prestadas. Y entonces, señores, o bien tienen que empezar a poner estos vehículos a la venta y comprar nuevos, o tienen que empezar a mantener estas piezas en stock.

Así que ahora están tomando decisiones empresariales informadas basadas en lo que se sabe, en lugar de hacer revisiones históricas y esperar que ese patrón continúe, porque eso es lo que termina afectándote. El patrón no continúa. La entropía entra en juego. Las cosas se degradan con el tiempo. Este año va a ser distinto del año pasado.

Pero si lo único que puedes hacer es tomar decisiones basándote en lo que ocurrió el año pasado, entonces estás especulando. No estás tomando las mejores decisiones posibles. Ahí es realmente hacia donde se dirige el mantenimiento predictivo, elevando poco a poco todo eso hacia operaciones mucho más eficientes.

James Sweetlove: Sí, creo que usar la IA de forma preventiva es un caso de uso excelente. Cosas como la optimización de rutas, de eso hablábamos antes. Me parece un caso de uso realmente fascinante. Simplemente hacer pequeños cambios, pequeños ajustes en la forma en que operan las cosas. Ahorra muchísimo dinero y se va acumulando; como dijiste, se va apilando.

Evan J Schwartz: Sí, se compone, ¿verdad? Así que la ruta optimizada es una ruta ideal. Luego tengo que llevarla al mundo real y ejecutarla, y entonces le pasan cosas del mundo real. Cuanto más pueda asegurarme de que los factores que van a afectar negativamente mi ruta puedan resolverse de forma preventiva, y pueda ajustar por contenedores sobrellenados si mi servicio recoge residuos, o pueda protegerme contra la contaminación si estoy recogiendo una corriente de valor, puedo asegurarme de que mis camiones estén funcionando en condiciones óptimas, porque en realidad no voy a tener una ruta optimizada si mi camión está consumiendo 1,6 galones frente a los galones estimados por milla porque está en mal estado.

Así que, cuando empiezas a sumar todo eso, el ahorro en dólares realmente empieza a dispararse, y estás tomando decisiones informadas. Entonces ahora tu personal de logística y despacho puede decidir cómo incorporar nuevas solicitudes. Puede que se den cuenta de que alguien llama para pedir un servicio y tienen un vehículo muy cerca. Pueden incorporarlo a la ruta, a una ruta dinámica, y el sistema dirá: sí, al desviar el vehículo cuatro para atender esta solicitud imprevista, vas a generar esta cantidad de ingresos, y solo vas a impactar la ruta en esta medida si haces estos pequeños ajustes.

Es una forma muy potente de impulsar su negocio.

James Sweetlove: Y esos ahorros, obviamente, pueden trasladarse al cliente o al consumidor, porque claramente el coste de fabricación puede subir o el coste operativo puede aumentar.

Evan J Schwartz: Exacto. No tienen que cobrar más. De hecho, pueden ahorrar dinero volviéndose más eficientes. Esos son muy buenos problemas para tener, James: decidir si voy a cumplir con mi responsabilidad fiduciaria y pagar dividendos a mis accionistas, o si voy a ser más competitivo en mi mercado porque puedo hacer esto a casi el 80 % del coste de mi competidor más cercano. Voy a sacarlos del mercado y voy a dominar toda esta zona porque nadie puede competir conmigo en costes. Ese es un gran problema para tener.

James Sweetlove: Sin duda. Así que hubo un término con el que me encontré al leer sobre este tema, y creo que sería genial si pudieras comentarlo. Informes ESG. ¿Qué es exactamente esto? Sé que está relacionado con lo que hemos estado hablando.

Evan J Schwartz: Yo diría que, a lo largo de los años, si observas la sostenibilidad y cómo se han involucrado los gobiernos, las externalidades negativas, el establecimiento de normativas y el hecho de decirles a las empresas y negocios que deben ser buenos administradores del mundo en el que vivimos. Y van a informarnos cuál es su huella de carbono, cuál es su perfil de residuos, cuál es su consumo de energía. Y vamos a compararlos con otras empresas, con sus pares, y a decir: ¿cómo se comparan, verdad?

Y luego, si tienen algo muy desviado, vamos a pedirles que lo revisen. ¿Por qué? ¿Por qué están consumiendo entre tres y cuatro veces más energía que su competidor más cercano? Aquí algo anda mal.

Y eso surgió primero de una conciencia de que necesitamos hacer algo bueno por el medio ambiente: externalidades negativas, sanciones, cumplimiento normativo; y esas cosas movieron la aguja para generar conciencia.

Lo que estamos haciendo con eso, y llevándolo más lejos, es que hemos creado informes ESG. Hemos automatizado todo el sistema para poder recopilar esos datos y poder ofrecerles esos informes para que sepan dónde está su negocio.

Pero, una vez más, la IA demuestra su valor. Lo que surgió de ese patrón fue que la IA pudo predecir dónde se encuentra su mayor CO2. No importa de qué se trate, en toda su empresa hay oportunidades de ingresos. Eso tiene una correspondencia directa con las ineficiencias: su huella de carbono en ese aspecto.

Así que ahora, además de cumplir con la normativa, para una empresa vale la pena realizar este análisis. Porque es un mejor indicador de dónde necesitan enfocarse que cualquier otra cosa que hayamos visto a partir de analistas de negocio revisando sus procesos y su eficiencia. Basta con rastrear dónde está su huella de carbono y eso se lo dirá. Y entonces profundizan en ello. Luego incorporan a sus analistas de negocio y entienden: de acuerdo, ¿cuál es el proceso aquí? ¿Qué estamos haciendo? Ah, y entonces incorporan IA. ¿Hay patrones? ¿Dónde puedo mejorar? ¿Dónde puedo eliminar este elevado coste de carbono?

Y entonces pueden llevar ese margen directamente al resultado final.

Eso es sostenibilidad del rendimiento. Lo que estamos diciendo es que no lo están haciendo solo por... miren, deberían hacerlo porque es bueno para el medio ambiente, pero también entendemos que tienen una responsabilidad fiduciaria con sus inversores y una responsabilidad con la comunidad en la que están. Pueden hacer ambas cosas. No tiene por qué ser rentable o sostenible. Y la sostenibilidad es algo real. Todo depende de cómo lo miren y de cómo lo implementen, ¿verdad?

James Sweetlove: De hecho, no hace mucho tuvimos un invitado que se dedicaba específicamente a esto. Así que sí, fue un episodio fascinante. Y realmente planteó muy buenos puntos sobre cuánto dinero se puede ahorrar simplemente optimizando en este ámbito.

Así que quería cambiar un poco de tema aquí y hablar de tu trabajo como profesor adjunto en Jacksonville University. Sé que has tenido ideas muy interesantes al respecto. Entonces, ¿podrías comentar, en cierto modo, cómo ha cambiado la educación en ingeniería de programación desde la adopción de la IA a gran escala?

Evan J Schwartz: Sí, estamos viendo que muchas instituciones de educación superior están empezando a retirar los títulos y programas de ciencias de la computación, ¿verdad? Si había un canario en la mina, esto es. Básicamente, están proyectando que no va a haber trabajo de programación, al menos no como lo conocemos hoy.

Así que, al tener la oportunidad de colaborar con Jacksonville University, armamos una clase porque esto plantea la pregunta: si pierdo a todos mis desarrolladores junior, ¿de dónde saco a los arquitectos? De ahí es de donde salen, ¿no? Programan durante un tiempo, mejoran en su trabajo y luego se convierten en arquitectos. Y eso no ha desaparecido. Seguimos necesitándolos. Seguimos necesitando personas que puedan mirar los sistemas de forma amplia y asegurarse de que seguimos prácticas sólidas de arquitectura.

Y eso sigue ahí. Es como decir que ya no necesitamos la arquitectura. Sí la necesitas. La IA ni siquiera está cerca todavía de llenar ese vacío.

Así que impartimos una clase para entender de dónde saldrían esas personas, y la pregunta que hacíamos era: ¿tienes que escribir cientos de miles de líneas de código para convertirte en arquitecto, o puedes convertirte en arquitecto de una forma distinta en este mundo?

Déjame dejar eso sobre la mesa un segundo y ponerlo en algo que quizá sea más fácil de relacionar para el público general.

Un fotógrafo artístico, alguien que se gana la vida tomando fotos y colgándolas en un museo, se preguntó si se había quedado sin trabajo. Así que se sentó con una IA, simplemente se tomó una selfie —no estamos retocados, así que se parecía a nosotros— y le dio algunas instrucciones, y esta le devolvió un retrato suyo que provocaba emoción, con iluminación de contraste, agua escurriendo, simplemente increíble.

Y en ese momento, se sintió derrotado. Pensó: ah, me he quedado sin trabajo. Y se fue.

Ahora, después de aproximadamente una hora de haberse alejado, probablemente fue lo más inteligente que hizo. Se dio cuenta de que todavía tenía que decirle a la IA el efecto de lente. Todavía tenía que describir el entorno, la iluminación. Todavía tenía que usar todo eso, todo lo que hoy está incorporado en una cámara y que impactaría la forma en que se vería esa imagen. Tenía que describírselo a la IA.

Así que lo que se dio cuenta es que lo único que cambió fue la cámara. Él seguía teniendo que hacerlo.

Y yo se lo digo a la gente todo el tiempo. Decimos que “marcamos” un teléfono. Nadie ha marcado un teléfono en décadas, pero seguimos usando el término marcar, ¿verdad? Nadie lo ha marcado.

Así que lo que él está demostrando es que todavía necesitas enseñar fotografía. Todavía necesitas entender el arte y saber cómo colocar la iluminación y poner un difusor delante y cómo meter humo y todo eso. Todo eso todavía hay que enseñarlo. Lo que ya no necesito es crear un escenario, montar todos los trípodes y preparar la iluminación y los efectos, y aun así puedo obtener esa imagen. Simplemente estoy usando IA.

Mi iteración sobre ese principio va rápido porque puedo ver muy rápidamente los resultados de un lente de este tipo o de un destello de luz de este tipo. Donde en un estudio real quizá obtendría una o dos iteraciones al día, con un estudiante completamente nuevo podría obtener 50 de esas iteraciones en un día. Están aprendiendo esos términos, solo que los aprenden de manera diferente.

Bien, ahora volviendo a la arquitectura y al código, se llama vibe coding. Y estás trabajando con una IA que genera el código, pero tú sigues dirigiéndola.

Y nos estamos dando cuenta de que el rol del desarrollador y del arquitecto se está ampliando. Y, por cierto, esto lo estás viendo en una variedad de industrias. La gente está volviendo a ser generalista.

Ahora, quizá seas demasiado joven para recordar los años ochenta, pero en aquella época, antes de los días de SaaS y del software vertical, no podías simplemente ir al estante y comprar una pieza que hiciera esa cosa. Las empresas tenían que construir estas cosas internamente, y normalmente había un generalista en plantilla, el tío, primo o sobrino de alguien, alguien que conocías y que era un nerd de las computadoras, que armaba estas cosas como podía, y a nadie se le permitía tocarlas.

Pero te decían: Bob, tienes que llamar a Bob. Él es el único que sabe cómo hacer que esto funcione, ¿verdad? Y era bueno en muchas cosas, pero no era experto en ninguna. Y lo armaba como podía.

Estamos viendo que eso está volviendo. Y si todos recordamos las clases de ciencias ambientales de séptimo grado, donde decían que en la naturaleza los especialistas se extinguen y los generalistas sobreviven, eso es lo que estamos viviendo ahora mismo.

El mundo de la IA es uno en el que quieres saber un poco o mucho de muchas cosas, pero no quieres ser un experto en nada. Deja que la IA cargue con ese peso por ti.

Y esta clase lo demostró perfectamente. Así que dividimos la clase entre desarrolladores junior que no tenían fundamentos, estudiantes de uno o dos años que entendían los fundamentos pero no tenían mucha experiencia real, no habían programado mucho, y luego estudiantes de último año que ya llevaban bastante tiempo programando.

Los estudiantes de último año lo pasaron fatal. Peleaban con la IA. Eran muy críticos, no les gustaba lo que hacía. Los juniors no tenían lo suficiente como para apreciar las abstracciones que estábamos intentando hacer con el vibe coding. No sabían lo bastante bien cómo se ve algo bueno como para llegar hasta ahí.

Los del medio, con un poco de base, apreciaban la caja negra. Que podían lanzarle algo, obtener un resultado, mirarlo, volver, lanzarlo otra vez, e iterar, iterar, iterar hasta llegar a algo bueno. Y les gustaba lo fácil que era cambiar el producto.

Así que, si mi primera iteración era monolítica en torno a APIs y eso funcionaba, pero luego descubro que ahora tengo cien mil clientes y solo había construido para 10.000 y necesito hacer una SOA o dividir mis APIs, podía simplemente volver, decírselo a la IA, y reconstruía todo eso.

Así que esos generalistas del centro son los que van a prosperar. Y eso está cambiando la forma en que necesitamos enseñar a la gente. Necesitamos enseñar temas, conceptos y abstracciones, y luego enseñarles a usar la IA para profundizar. Dejemos que la IA cargue con ese peso por nosotros.

Así que, para mí, eso es algo muy emocionante. Y creo que, si lo llevamos hasta antes de la educación superior, a los grados de primero a doce, podríamos estar entrando en otro mundo de renacimiento, ¿verdad?

Escribí un artículo en Forbes sobre esto, porque lo vi con mi hijo menor. Primer grado, puras A. Tercero, cuarto, era simplemente increíble. Pero cuando llegó más o menos a cuarto grado, dejó de esforzarse porque ya había estado en el cuadro de honor. Ya era así de bueno. Entonces, si seguía tomando riesgos, lo único que hacía era poner en peligro su estatus de honor. ¿Por qué iba a tomar riesgos? Así que, desde ese momento, apostó por lo seguro. Todo lo que buscaba era consistencia y repetibilidad. Sin riesgos, sin probar algo nuevo.

Básicamente, eso que llamamos infantil, pero que ojalá fuera innato en todos nosotros, esa falta de miedo para intentar algo, sin preocuparte por si va a fallar, para ver qué podemos aprender, se les quita a nuestros hijos más o menos hacia cuarto grado. Es una forma terrible de aprender. Solo quieren llegar a la cima de cualquiera que sea su estatus y luego dejan de intentarlo. Ya no hay nada más que obtener, y no puedes crear un estatus infinito.

Así que, si delegáramos en la IA esa carga de la excelencia repetible y nos quedáramos nosotros con esa iteración constante de “vamos a probarlo”. Dices que no es posible, veamos. Veamos por qué no es posible. Quizá eso revele algo y nos permita llegar por otra vía.

Puedo decirte ahora mismo que las cosas que estamos haciendo en AMCS nadie pensaba que fueran posibles hace apenas cinco años. Hace apenas cinco años. “Oh, eso no se puede hacer. No hay forma de ganar dinero así”. ¿De verdad? Porque ahora lo estamos haciendo todo el día, todos los días, ¿verdad?

Así que fue simplemente la disposición a apostar y lanzarnos a ello. Pero destruimos esa creatividad en nuestros hijos, al menos aquí en Estados Unidos. Y espero que esto llegue hasta la educación pública, donde estemos formando a toda una generación de aprendices creativos y sin miedo, más interesados en el intento y en lo que aprendemos de él que en acertar o en tener un estatus.

Recuerdo a mi profesora quejarse de que había que hacer las cuentas a mano porque no ibas a tener una calculadora en todos lados. Bueno, yo llevo una calculadora en el bolsillo a donde quiera que voy. Ya no hago ese tipo de matemáticas. Nunca las hice.

Ahora bien, si eso es bueno para nosotros o no, supongo que alguien más inteligente que yo tomará esa decisión. Pero la realidad es que creo que puede ser una experiencia positiva para la próxima generación, pero tenemos que elegirla, James.

Escucho todos estos indicadores de una catástrofe inminente, como si la vida te estuviera pasando por encima. Como si la IA te estuviera robando. No, esto es una elección. Nosotros elegimos esto. Puedes elegir la catástrofe o puedes elegir un futuro muy brillante, y ese futuro brillante—

Así que la única diferencia es que no hay suficientes personas ahí fuera describiendo cómo es ese futuro brillante y cuál es el camino para llegar a él. Ese es el único problema. Todo el mundo está con el discurso catastrofista. Así que ya hay suficientes de esos por ahí. No hace falta otro más.

Así que lo que intento promover es este enfoque mejor hacia la IA. Es una estrategia de persona más IA. Incluso cuando Elon habla de robots para todos y abundancia, ¿para qué haces todo eso, si no es para las personas? ¿Por qué? ¿Por qué cultivaría una cantidad ilimitada de maíz si no hubiera personas? ¿Por qué construiría una cantidad ilimitada de robots si no hubiera personas? ¿Para qué lo hago?

James Sweetlove: Correcto. Definitivamente estoy de acuerdo.

Y es curioso porque ese aspecto generalista no solo se aplica dentro de la IA, sino que se aplica al negocio en su conjunto. Incluso en los últimos años he notado cuánto ha cambiado. Así que quizá hace cuatro o cinco años, como decías, la gente tenía un rol específico en la empresa. Ahora la gente tiene entre cuatro y cinco funciones. Todos llevan varios sombreros. Tienes que ser adaptable para seguir ahí, básicamente.

Evan J Schwartz: Sí. El generalista va a sobrevivir. Hoy he visto a emprendedores hacer crecer una startup hasta decenas de millones, y en la empresa solo hay dos personas. Eso habría sido impensable hace una década, haber llegado a ese nivel. Y con el poder de la IA, las herramientas y la automatización, todo encadenado, hoy es totalmente factible.

James Sweetlove: Claro. Hay un par de cosas más de las que realmente quiero hablar, pero ya se nos acaba el tiempo. Muy rápido, para que la gente lo entienda bien, ¿quieres contarnos un poco sobre tu función en el Forbes Technology Council y mencionar tu libro?

Evan J Schwartz: Sí, en el Forbes Technology Council, Forbes tiene una variedad de estos consejos, y realmente se trata de conectar a profesionales de la tecnología entre sí. El mío consiste en tener conversaciones. Así que mucho de lo que estoy hablando contigo se está debatiendo intensamente en el Forbes Technology Council. Y me encanta. Me encantan las conversaciones que están ocurriendo allí. Me encanta el hecho de que todo el mundo esté viendo más o menos lo mismo.

Algunos llegaron ahí a través de una serie de tropiezos estrepitosos y recorridos dolorosos. Algunos llegamos intentando abrir ese camino de forma directa. Pero está bastante claro que los CIO y CTO del mundo que están en esa comunidad están viendo lo mismo. La IA no es una panacea. No vas a reemplazar a las personas con ella. Tienes que tener casos de uso sólidos.

Así que me entusiasma mucho ese ecosistema porque abarca una gran diversidad de negocios.

Y, de nuevo, The People, Places and Things, ese es el customer journey. Así que el libro es realmente: ¿por qué deberías escucharme? Es mi historia desde mi primer día hasta el momento actual. Y luego el customer journey es el marco que hay por debajo.

Así que si estás a punto de pasar por una implementación importante de ERP o una transformación digital, te recomiendo encarecidamente que consigas el libro y una copia del customer framework para que sepas qué hacer y te asegures de que tu proyecto tenga éxito.

Si estás en medio de un proyecto de pesadilla y todo se ha descarrilado, no te preocupes. No está todo perdido. Probablemente puedas saltarte la lectura del libro e ir directamente al customer framework. Averigua dónde estás. Esas 10 fases: estoy aquí, y probablemente solo estoy dando vueltas sin avanzar. Perfecto, entra ahí y averígualo, porque te digo que, al comienzo de cada fase, deberías tener estas cosas si estás en esa fase. No tengo esas cosas. Retrocede una fase, consíguelas, retrocede otra fase y luego vuelve a avanzar para reencaminar tu proyecto.

Se puede recuperar. Ese es el mensaje con el que me gustaría dejarte. La única razón por la que la gente en los proyectos hace esa amortización es porque no sabe cómo salir de ese dar vueltas sin avanzar.

Así que puedes salir de eso, puedes salvarlo, pero consigue el customer journey. Te guiará en el proceso incluso si... incluso si parece que ya no hay esperanza, échale un vistazo. Creo que te ayudará a cruzar la meta.

James Sweetlove: Fantástico. Muchas gracias, Evan. Ha sido fascinante. Puede que tengamos que hacer otra de estas porque hay como cinco temas más que tenía apuntados y quería hablar. Así que sí, gracias por tu tiempo y gracias por la conversación.

Evan J Schwartz: Lo disfruté. Gracias, James.

James Sweetlove: A todos los que nos escuchan, gracias por acompañarnos, y vuelvan la próxima vez para otro invitado.