Tendencias en movilidad: normativa y tecnología al cruce del cambio

Hoy quiero hablar de dos ejes que están marcando con fuerza el futuro de la movilidad: por un lado, la regulación que viene; por otro, la tecnología que lo está transformando todo. Y si eres responsable de marca personal, innovación o negocio, te conviene seguir muy de cerca estos movimientos.

1. La norma que impacta — y va a impactar — al consumidor

En España, la Ley de Movilidad Sostenible está ya en el Senado y plantea un cambio de paradigma: declarar la movilidad como un derecho, coordinar a administraciones, empresas y ciudadanos, y poner nuevas obligaciones tanto para los grandes centros de trabajo como para el transporte público y urbano. 

¿Por qué esto importa para el consumidor?

Porque cuando la normativa avanza, las expectativas de movilidad también cambian: no solo qué coche conduzco, sino cómo me muevo, con qué servicios, qué alternativas tengo. Una regla más estricta de movilidad sostenible puede modificar:

a) la percepción de valor de los vehículos convencionales, la demanda de vehículos de cero emisiones o servicios compartidos el diseño de las ciudades (menos aparcamiento, más infraestructuras para bici o peatón) b) la comunicación de marca: movilidad responsable empieza a ser un criterio de reputación.

2. Conocer la tecnología: el coche eléctrico como smartphone sobre ruedas

Aquí entramos en el segundo eje: la tecnología no es un accesorio, es parte integral del cambio.

La analogía me gusta porque lo resume muy bien: el vehículo eléctrico (VEB) empieza a parecerse más a un smartphone que a un simple “coche”. ¿Qué quiere decir esto? Que combina hardware + software, actualización constante, ecosistema de servicios, obsolescencia, y nuevas reglas de juego en valor residual.

Algunas ideas clave:

Un estudio reciente señala que los VE suelen depreciarse más rápido que los de combustión, principalmente por el rápido avance tecnológico (baterías, conectividad, software) que hace que “lo nuevo” lo quite valor a “lo viejo”.  La industria del automóvil vive una disrupción: según McKinsey, el valor añadido europeo en la automoción podría caer en 400 000 millones USD en la próxima década si no se adapta al cambio eléctrico. 

En otras palabras: un VE no solo es un coche sin gasolina, es un dispositivo con sistema operativo, conectividad, baterías, ecosistema de carga, servicios asociados… igual que un smartphone lo es frente a un móvil “tonto”.

¿Y por qué importa el valor residual?

Porque en combustión, tenemos curvas de depreciación bastante previsibles. Pero en la movilidad eléctrica:

a) las baterías pueden perder salud, lo que afecta valor, o no…Ayer mismo en el CEVE 2025 de AEDIVE nos explicaban cómo se pueden reparar algunas celdas del total de la batería, que no todas las celdas que tiene una batería de un coche pierden la misma eficiencia y que se pueden sustituir.

Un ejemplo: Hoy acabo de leer que Chery ha presentado una batería sólida de 600wh/kg capaz de llegar a 1.300km, la más densa anunciada por una automotriz china.

b) los incentivos públicos pueden variar, lo que altera el coste de entrada y por tanto la reventa. los usuarios (y las empresas de flotas) empiezan a preocuparse por “¿cuánto voy a recuperar?” lo que afecta decisiones de compra, leasing, renting.

Dicho de otra forma: si consideramos al coche eléctrico como el “smartphone del motor”, debemos empezar a pensar en términos de ecosistema, valor en el tiempo, servicios que lo acompañan, y adaptación constante.

Y para la industria esto plantea preguntas como:

¿Se seguirá manteniendo el valor residual alto como en los coches de combustión? ¿O vamos hacia una curva de depreciación similar a la que sufren los smartphones (rápido, con saltos grandes)? ¿Qué impacto tendrá esto en la financiación, en el renting, en la gestión de flotas, en la estrategia de marca de los fabricantes?

¿Cómo impactará el vehículo autónomo en los modelos de movilidad del ciudadano? ¿Y del transporte de mercancías?

Un horizonte emocionante y complejo. La movilidad está entrando en una nueva era: la normativa empuja, la tecnología transforma, y el consumidor cambia sus expectativas.

Iremos destilándolo.

De Infraestructuras a Personas: La Evolución de las Inversiones Empresariales

En mi experiencia he trabajado con las suficientes empresas como para sacar un denominador común, los éxitos y los fracasos desde el punto de vista financiero se derivan de la gestión de las inversiones a largo plazo.

Hasta estos años la mayor parte de este sobreendeudamiento venía derivada de invertir en grandes infraestructuras que hasta la fecha se sostenían en la facturación de ese año o de los últimos años. El pensamiento era lineal, si con estas máquinas facturo X, con nuevas máquinas, naves e instalaciones podré facturar el doble o el triple. Sencillo…

Esto tenía un sentido si el mundo era lineal, no impactaba nada diferente, el consumidor mantenía los mismos hábitos que en los últimos 50-100 años y claro, tenía todo su sentido.

Un ejemplo de sector caído fue el de las artes gráficas, aquellas empresas que se dedicaban a imprimir… Inversiones de 1.2 y 2.4 MM € por máquina en los años 2000 que no vieron venir la digitalización y que por desgracia para ellos, el mercado se contrajo porque las personas empezaron a leer en digital, bajó la facturación, y sobre endeudadas para ese nivel de facturación quebraron y tuvieron que cerrar.

Ahora, hoy en día viene un cambio de época y se llama la inteligencia artificial y ya los sobreendeudamientos no van a estar solo en las inversiones a largo plazo, sino que también estarán en una partida de gasto que todos conocemos. Subgrupo 64 del Plan General Contable… Gastos del Personal.

En estos años, más que nunca, la gestión del talento de una empresa va a ser primordial y compleja de gestionar, son inversiones realizadas para un proceso productivo que va a cambiar. Has elegido personas que muy probablemente, si no se actualizan, dejarán de ser útiles. Incluso actualizándose.

Los directivos de las empresas tendrán que capacitar rápidamente a sus equipos, explicarles el proceso que se está produciendo para que tengan contexto, explicar las nuevas necesidades de mercado, los impactos que se van a producir, etc.., etc… Todo esto sin conocer los cambios del consumidor y a una velocidad endiablada.

Resumiendo, nueva época mucho más compleja, donde hablando metafóricamente, las inversiones en maquinaria se convierten en inversiones en personas, donde la evolución del mercado es más difusa y donde hacer fácil la complejidad, la creatividad y el pensamiento crítico serán bases fundamentales.

¿Hacia dónde ha de dirigir las actuaciones el CEO con la nueva época de la IA?

Los artículos anteriores los definí bajo el aprendizaje de la gestión de la IA dentro de las empresas, a través de la autoformación que me impuse.

Si bien, este post va a ser distinto, estoy viendo una entrevista a N. Harari en wired y he sentido el impulso de comunicar.

Ciertamente, me parece muy complicado definir cuál va a ser la actividad futura de un CEO con la IA, y básicamente es porque nadie sabe hasta donde va a llegar esta tecnología. Creo que es posible, siendo lo más extremo, que la fusión entre le CEO y la IA se realice. No sé cuando… Pero antes habrá una transición.

En esa transición veo y reflexiono algunas ideas.. No necesariamente por este orden:

  1. Mira y fomenta , muy atentamente, el cambio necesario de las competencias del equipo de tu empresa.
  2. Fomenta la creatividad y el pensamiento crítico.
  3. No te gastes ni un euro en contratar más personas. Salvo algunas excepciones muy contadas.
  4. Una ayuda a la excepción-> Antes de resolver un reto, contratando: Que tenga escalabilidad y que se resuelva con IA.
  5. Sé obsesivo con este asunto, tecnología más escalado.
  6. Sentido de urgencia, esto va también de velocidad en implementar.
  7. Equipo pequeño, poco coste.
  8. Vamos a necesitar mucho más talento y que hoy no tenemos en España. Multicultura va a ser más que necesaria. Ve preparando la empresa para esto.
  9. Es hora de poner una meta a largo, con actuaciones a corto y correr mucho.
  10. Mucha cercanía con los equipos.
  11. Cliente en el centro. Esto no cambia nunca, el que paga es el cliente, somos útiles mientras que tengamos clientes.
  12. Estudia la experiencia de cliente de otros sectores e intenta traerla a tu sector. Toda relación de la empresa ha de ser una experiencia.

Esto va tan, tan rápido, que no sé cuánto tiempo algunas de estas ideas serán útiles. Si creo que para los próximos dos años si. Pero no me aventuro a más. También creo que si no se cambia ya, a partir de los próximos dos años puede ser difícil girar sin pagar un excesivo coste.

Abrazo y buen fin de semana.

José María

Desafíos Clave de la Inteligencia Artificial en Empresas

¿Cuál es el verdadero reto de la inteligencia artificial?

El avance de la IA ha generado grandes expectativas, pero también enfrenta desafíos clave que determinan su impacto real en las empresas y la sociedad.

La IA ha pasado de ser una tecnología emergente a una herramienta con aplicaciones reales en múltiples sectores. Sin embargo, su adopción y escalabilidad siguen encontrando barreras que van más allá de lo técnico.

El problema

Al implementar soluciones basadas en IA, muchas organizaciones se enfrentan a desafíos como la falta de datos de calidad, el acceso a talento especializado y la opacidad de los modelos. Además, las expectativas poco realistas pueden llevar a decepciones cuando la tecnología no cumple con lo prometido.

Stuart Russell, profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de California, Berkeley, y destacado experto en IA:

«Un sistema […] a menudo llevará […] variables sin restricciones a valores extremos; si una de esas variables es algo que realmente nos importa, la solución que encontremos podría ser muy indeseable.»

Factores clave a considerar

  • Novedad: La resistencia al cambio sigue siendo una barrera en muchas industrias.
  • Expectativas muy altas: Se espera que la IA resuelva problemas complejos de manera inmediata, lo cual no siempre es realista.
  • Equipo y talento: La demanda de especialistas supera la oferta disponible.
  • Datos: Sin datos de calidad, los modelos pierden precisión y valor.
  • Opacidad: La falta de transparencia en algunos modelos dificulta su interpretación y regulación.

La solución

Superar estos retos requiere una visión estratégica:

  1. Ajustar expectativas y entender las limitaciones reales de la IA.
  2. Invertir en la formación y atracción de talento especializado.
  3. Adoptar enfoques que prioricen la ética y la transparencia en los modelos.

Reflexión final

El potencial de la IA es enorme, pero su éxito dependerá de cómo abordemos estos desafíos. ¿Cuál consideras que es el reto más difícil de superar? Te leo en comentarios.

Las 18 Grandes Oportunidades del Futuro: Sectores con el Mayor Potencial Económico hasta 2040

Mi compañero de proyectos y amigo David Sánchez, me compartió la imagen del informe McKinsey que resumo y comparto:

El futuro está lleno de posibilidades. Según el informe más reciente de McKinsey Global Institute, 18 sectores clave tienen el potencial de generar entre 29 y 48 billones de dólares en ingresos globales y entre 2 y 6 billones en beneficios para 2040. Estas áreas no solo transformarán nuestras economías, sino también nuestras vidas. En este artículo, exploraremos cuáles son esos sectores, cómo están creciendo y por qué son cruciales para el desarrollo económico global.

1. Sectores Clave y su Crecimiento

Los sectores más destacados en términos de ingresos y crecimiento son:

• E-Commerce: Actualmente, genera 4 billones de dólares en ingresos, pero podría alcanzar entre 14 y 20 billones en 2040, gracias al crecimiento del comercio digital y nuevas formas de consumo.

• IA (Inteligencia Artificial): Con un crecimiento anual estimado de entre el 17% y el 25%, los servicios y software de IA podrían liderar una revolución tecnológica global.

• Servicios en la nube: La digitalización empresarial sigue impulsando el mercado de la nube, con ingresos esperados de hasta 3.4 billones en 2040.

• Vehículos eléctricos: La transición hacia una movilidad sostenible impulsa este sector, que podría alcanzar un valor de mercado de 3.2 billones en 2040.

Además de estos, sectores como publicidad digital, ciberseguridad, espacio y medicamentos contra la obesidad tienen un enorme potencial disruptivo.

2. Innovación en Sectores Emergentes

Algunos de los sectores emergentes destacan por su capacidad para transformar el mundo tal y como lo conocemos.

Por ejemplo:

• Vehículos autónomos compartidos: Desde flotas automatizadas hasta servicios de movilidad sin conductor, este mercado promete cambiar la forma en que nos movemos.

• Exploración espacial: Las tecnologías espaciales ya no son exclusivas de las grandes potencias; las empresas privadas están liderando la carga hacia un futuro más allá de nuestro planeta.

3. Oportunidades de Inversión

Sectores como la IA, los vehículos eléctricos y los semiconductores son oportunidades ideales para aquellos interesados en inversiones sostenibles y con alto crecimiento.

Por otro lado, áreas como los medicamentos contra la obesidad o las plantas nucleares de fisión ofrecen márgenes de beneficio muy atractivos, aunque con mayores riesgos debido a su etapa temprana de desarrollo.

4. Conclusión

La clave del éxito en los próximos años estará en identificar las tendencias adecuadas y alinearse con los sectores de mayor crecimiento. Los datos muestran que no solo hay oportunidades económicas, sino también sociales, ya que muchas de estas áreas están diseñadas para abordar los grandes desafíos de la humanidad, como la sostenibilidad, la salud y la tecnología.

¿Qué opinas de estas proyecciones? ¿Hay algún sector que te gustaría explorar más en profundidad? ¡Déjamelo saber en los comentarios!

Este es el momento de prepararnos para el futuro y aprovechar las oportunidades que nos ofrece. Si te ha gustado este artículo, compártelo y sigue explorando en mi blog las tendencias más relevantes para las próximas décadas.

https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/mckinsey%20global%20institute/our%20research/mckinsey%20global%20institute%202024%20in%20charts/mgi-2024-j-new-arenas.svgz?cq=50&cpy=Center

Impactos No Intencionados de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) ha transformado nuestras operaciones y la forma en que interactuamos con el mundo. Sin embargo, como toda herramienta poderosa, también tiene consecuencias no intencionadas que debemos considerar y abordar. Entre las más relevantes se encuentran:

  1. Cambios en la experiencia del cliente:
    Las automatizaciones pueden alterar la forma en que los clientes interactúan con productos y servicios. Aunque buscan mejorar la eficiencia, pueden complicar o alienar a ciertos usuarios.
  2. Sesgos e inequidad:
    La IA, al estar diseñada y entrenada por humanos, puede perpetuar o amplificar sesgos existentes, lo que genera desigualdades en los resultados.
  3. Consecuencias de segundo orden:
    Estos impactos van más allá de lo inmediato. Por ejemplo:
    3.1 Destrucción creativa: Sectores completos pueden desaparecer o ser transformados radicalmente.
    3.2 Menos trabajo disponible: La automatización puede reducir la necesidad de tareas realizadas por humanos, afectando el empleo en ciertas áreas.

Reflexión crítica:
Si bien la IA es una herramienta con un potencial inmenso, es esencial entender y gestionar estos efectos secundarios. Como sociedad, debemos trabajar en soluciones que minimicen los impactos negativos mientras maximizamos los beneficios que la IA puede ofrecer.

«Los modelos de IA absorben los prejuicios de la sociedad que pueden estar silenciosamente incrustados en las montañas de datos con los que se entrenan.»IBM
Si quieres profundizar en cómo la IA puede reflejar y perpetuar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, te recomiendo este artículo: Sesgos en la Inteligencia Artificial según IBM.

¿Te habías planteado alguno de estos puntos antes? Déjame tu opinión en los comentarios. ¡El diálogo siempre enriquece!

¿Cuáles son algunas limitaciones prácticas de la IA?

La inteligencia artificial (IA) parece estar transformando todos los aspectos de nuestras vidas, pero sería importante reflexionar sobre algunas limitaciones que podrían afectar su efectividad en la práctica. Entre ellas, se podrían considerar las siguientes:

1️⃣ Podría requerir demasiados datos: La IA tiende a ser “hambrienta de datos” y, para aprender y operar con eficacia, podría necesitar cantidades masivas de información que no siempre están disponibles.

2️⃣ Los datos podrían no ser imparciales: A menudo, se presupone que los datos utilizados son neutros, pero ¿qué pasaría si estos datos contuvieran sesgos que influyeran en los resultados?

3️⃣ Podría asumir que el mundo es estable: Muchas aplicaciones de IA parten de la idea de que las condiciones no cambian significativamente, pero en un mundo tan dinámico, ¿sería realista esperar que siempre funcionen igual?

4️⃣ Podría no comprender la causalidad: Aunque la IA podría identificar patrones o correlaciones, quizá no sea capaz de distinguir qué factores realmente causan los resultados observados.

5️⃣ Tal vez no aproveche el conocimiento previo: Algunos sistemas de IA podrían no estar diseñados para construir sobre el conocimiento existente de un área específica, lo cual limitaría su aplicabilidad en ciertos contextos.

6️⃣ Podría tener dificultades para generalizar: La transferencia de aprendizaje entre situaciones distintas aún sería un desafío, limitando su capacidad para adaptarse a nuevos escenarios.

F. Martínez Plumed , investigador de UPV:
«Aunque las versiones más recientes, como GPT-4, son más potentes y capaces de resolver problemas complejos, continúan fallando en problemas sencillos.»

Esto sugiere que, aunque la IA puede parecer poderosa, es fundamental tener un enfoque crítico hacia sus capacidades y aplicaciones prácticas.

¿Qué opinas de estos puntos? ¿Crees que estas limitaciones serían un obstáculo en tu ámbito profesional o personal?

El rol del liderazgo en un mundo de datos e inteligencia artificial

Hoy, las empresas tienen un reto muy grande: usar los datos y la inteligencia artificial (IA) para mejorar. Pero no se trata solo de números y tecnología; esto cambia por completo cómo las empresas trabajan, piensan y ayudan a sus clientes. Aquí es donde el liderazgo se vuelve muy importante: es lo que marca la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Como dijo W. Edwards Deming, experto en calidad: “Sin datos, solo eres otra persona con una opinión.”

La IA está haciendo que los datos sean más útiles. Ahora, gracias a herramientas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), las empresas pueden entender mejor a sus clientes y predecir lo que necesitan. Esto cambia cosas como el servicio al cliente, que ahora puede ser más rápido y eficiente. En el futuro, la IA ayudará a personalizar todo de una forma que nunca antes habíamos visto. Pero para que esto funcione, necesitamos líderes que sepan usar estas herramientas y las conecten con los objetivos de sus empresas.

Eso sí, no basta con tener muchos datos. Según un estudio de McKinsey, solo el 30% de las empresas logran aprovechar bien el Big Data (fuente). ¿Por qué? Porque hace falta estrategia, liderazgo y habilidades para usarlos correctamente.

Entonces, ¿qué hace a un líder exitoso en este mundo?

1️⃣ Tener visión analítica

Un buen líder no solo mira números, los entiende. Sabe qué datos son importantes, qué preguntas hacer y cómo usarlos para tomar decisiones inteligentes.

2️⃣ Comunicar claramente

Un líder debe explicar los datos de forma sencilla para que todos en el equipo los entiendan. No se trata de usar palabras complicadas, sino de mostrar cómo esos datos pueden ayudar.

3️⃣ Fomentar el trabajo en equipo

El líder debe juntar personas con diferentes talentos para que, entre todos, encuentren soluciones. Los datos y la IA son herramientas poderosas, pero solo funcionan cuando las personas trabajan juntas para usarlas.

¿Qué pasa si no nos adaptamos?

Las empresas que no aprovechen los datos y la IA perderán clientes y oportunidades. Un buen líder puede transformar estos desafíos en oportunidades, haciendo que los datos y la IA impulsen el crecimiento y fortalezcan a la empresa.

En resumen, en este mundo de datos y tecnologías avanzadas, el liderazgo sigue siendo la clave. No se trata solo de usar la IA, sino de saber cómo aplicarla para que las empresas avancen y las personas trabajen mejor juntas.

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Cómo la IA redefine el liderazgo en las empresas

Hoy en día, las empresas se enfrentan a un desafío clave: adaptarse a IA . Este proceso, no es solo una cuestión de tecnología; se trata de un cambio profundo en la manera en que las organizaciones operan, piensan y se relacionan con sus clientes y empleados. En este contexto, el liderazgo juega un papel esencial, marcando la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Max Tegmark, físico y autor: «La inteligencia artificial es una de las pocas maneras en que podemos superar nuestras limitaciones innatas y ampliar nuestras fronteras».

Según un estudio de EY, el 70% de los proyectos de transformación han fracasado, debido a la falta de una estrategia clara, liderazgo insuficiente y problemas de comunicación dentro de las organizaciones (fuente). Los líderes no deben ser los encargados de elegir la tecnología, sino de inspirar y guiar a sus equipos durante este proceso. Una pregunta clave es: ¿Qué hace que un líder sea exitoso en este entorno? La respuesta radica en tres habilidades fundamentales: empatía, comunicación clara y visión estratégica.

Un líder empático entiende que el cambio genera incertidumbre y resistencia. Las personas tienden a temer lo desconocido, y es tarea del líder escuchar sus preocupaciones, responder a sus dudas y brindarles el apoyo necesario. Por ejemplo, cuando implementamos el «site» Soluciona Empresas en Bankia, un proyecto enfocado en digitalizar y simplificar los servicios para pymes, enfrentamos grandes retos. La tecnología era una pieza clave, pero lo que realmente determinó el éxito fue la participación activa de todos los miembros de la organización, desde el más alto nivel.

Además de la empatía, la comunicación clara fue esencial en ese proyecto. Nos aseguramos de explicar de manera sencilla los objetivos de Soluciona Empresas: mejorar la experiencia de nuestros clientes y mantener conversaciones con los clientes. Esto no se hizo con discursos complicados, sino con ejemplos prácticos y talleres en los que todos pudieron participar.

Por último, la visión estratégica fue la brújula que guió todo el proceso. Sabíamos que esta transformación no solo implicaba adoptar nuevas herramientas, sino también un cambio cultural dentro de la organización.

Las implicaciones de no actuar son graves. Sin un buen liderazgo, las empresas pueden perder recursos, tiempo y hasta a sus empleados más valiosos. Por el contrario, un líder preparado puede convertir los desafíos en oportunidades, impulsando no solo la adopción de tecnología, sino también un cambio cultural que fortalezca a la organización.