1
00:00:11,573 --> 00:00:14,037
[Orador 2]: Bueno, buenos días.

2
00:00:14,237 --> 00:00:19,976
Bueno, antes de nada me presento, porque
aparte de la excelente presentación, mi

3
00:00:19,976 --> 00:00:25,976
rol en IBM, tengo doble rol, el aburrido,
que es un director técnico con arquitectos

4
00:00:25,976 --> 00:00:31,183
de SAP y estas cosas, y luego el
divertido, que es este de aquí, técnico

5
00:00:31,183 --> 00:00:36,956
líder para Enterprise, para un grupo de
empresas de clientes españoles en España.

6
00:00:37,156 --> 00:00:42,698
Entonces, ponemos technical leader, CTO,
con lo cual mi rol es, digo que es el

7
00:00:42,698 --> 00:00:48,641
divertido porque es estar viendo startups,
estar aconsejando a clientes en qué horas

8
00:00:48,641 --> 00:00:54,450
innovar, etc. Bueno, y efectivamente lo
que vengo a contaros es cuál es el proceso

9
00:00:54,450 --> 00:00:56,080
de innovación en IBM.

10
00:00:56,280 --> 00:01:00,843
Pues básicamente, creo que Glenn ya estaba
hablando de esto, ¿qué es innovación para

11
00:01:00,843 --> 00:01:01,843
nosotros?

12
00:01:01,807 --> 00:01:06,318
Innovación es algo diferente a inventar,
¿vale?,

13
00:01:06,518 --> 00:01:12,422
Porque una invención puede ser muy
creativa, todo lo que queramos, pero si

14
00:01:12,422 --> 00:01:18,422
detrás no tiene un modelo de negocio o no
tiene una mejora para la sociedad, pues

15
00:01:18,422 --> 00:01:21,793
para nosotros no es una innovación.

16
00:01:21,993 --> 00:01:26,651
Bueno, nosotros en 2002 en IBM, es una
cosa que suele hacer periódicamente,

17
00:01:26,651 --> 00:01:29,242
hicimos una cosa que se llamaba el Value
Jam.

18
00:01:29,442 --> 00:01:35,222
Bueno, el Value Jam es que nos coge la
corporación, nuestros amigos americanos, y

19
00:01:35,222 --> 00:01:40,537
a todos los empleados nos manda unas
preguntas sobre los temas que quiera.

20
00:01:40,737 --> 00:01:46,737
En 2002 el tema fue los valores, es decir,
cuáles pensábamos que eran los valores de

21
00:01:46,737 --> 00:01:50,548
IBM, de un empleado de IBM y de IBM en
general.

22
00:01:50,748 --> 00:01:55,928
Entonces se hizo una votación a nivel
mundial y los que salieron son los que

23
00:01:55,928 --> 00:01:57,415
definen el ADN de IBM.

24
00:01:57,615 --> 00:01:59,176
Son estos tres que veis aquí.

25
00:01:59,376 --> 00:02:00,538
¿Por qué os pongo esto?

26
00:02:00,738 --> 00:02:06,261
Porque si leéis el segundo valor, es
innovation that matters for our company

27
00:02:06,261 --> 00:02:07,805
and for the world.

28
00:02:08,005 --> 00:02:10,107
Es una cosa que está en el ADN de IBM.

29
00:02:10,307 --> 00:02:14,629
Es innovaciones, pero que tengan una
relevancia, por supuesto, para la compañía

30
00:02:14,629 --> 00:02:15,612
y para el mundo.

31
00:02:15,812 --> 00:02:19,758
Buscamos siempre que la innovación tenga,
como os decía, un retorno económico

32
00:02:19,958 --> 00:02:22,720
o un retorno social.

33
00:02:23,043 --> 00:02:28,529
Las otras dos, por cierto, si tenéis
intereses, y la primera también es muy

34
00:02:28,529 --> 00:02:34,483
relevante, es dedicar dedicación al éxito
del cliente, es decir, es ir más allá de

35
00:02:34,483 --> 00:02:40,036
la pura venta del proyecto, producto,
sistema, lo que queramos, sino una vez

36
00:02:40,036 --> 00:02:45,323
hemos cerrado la venta, es cuando
empezamos a trabajar con el cliente en

37
00:02:45,323 --> 00:02:49,543
innovar y ayudarles a mejorar en su
empresa, ayudarles a

38
00:02:49,743 --> 00:02:54,067
hacer más válido el uso de estas
tecnologías.

39
00:02:54,409 --> 00:02:58,092
Bueno, pues esto era IBM.

40
00:02:59,276 --> 00:03:02,921
No sé si lo sabíais, pero IBM empezó así.

41
00:03:03,121 --> 00:03:07,047
Era una empresa que hacía máquinas de
queso, de cortar queso.

42
00:03:07,247 --> 00:03:08,247
¿Vale?

43
00:03:08,368 --> 00:03:09,530
Entonces, ¿por qué os pongo esto?

44
00:03:09,730 --> 00:03:14,717
Pues muy sencillo, para que veáis que
nosotros hemos innovado.

45
00:03:14,917 --> 00:03:16,439
Internamente hemos innovado bastante.

46
00:03:16,639 --> 00:03:18,618
¿Vale?

47
00:03:18,818 --> 00:03:21,961
¿Cuál es el proceso de transformación que
estamos teniendo en IBM?

48
00:03:22,161 --> 00:03:26,666
Y os cuento esto para dar pie a contaros
cómo es la innovación.

49
00:03:26,866 --> 00:03:30,350
Bueno, pues primero estamos haciendo un
remix del portfolio.

50
00:03:30,550 --> 00:03:36,550
Es decir, los que como yo ya tenéis canas,
pues conocéis la IBM de vender servidores,

51
00:03:36,550 --> 00:03:40,660
de vender software.

52
00:03:40,860 --> 00:03:45,905
Después ya incluso hacíamos servicios,
servicios de IT, este tipo de cosas, ¿no?

53
00:03:46,105 --> 00:03:50,089
Bueno, pues ahora resulta que de repente
IBM ya no tiene ni PCs.

54
00:03:50,289 --> 00:03:52,372
Lo recuerdo, fuimos los inventores del PC.

55
00:03:52,572 --> 00:03:57,195
No tenemos PCs, ni portátiles, eso es
Lenovo.

56
00:03:57,858 --> 00:04:02,847
Ni tenemos discos duros, ni sistemas de
impresión, ya ni networking, que cuando yo

57
00:04:02,847 --> 00:04:07,528
entré en IBM lo primero que me estudié fue
un manual que era así de gordo, de

58
00:04:07,528 --> 00:04:09,068
routers, switches y hubs.

59
00:04:09,530 --> 00:04:10,530
Bueno, ¿qué hemos hecho?

60
00:04:10,271 --> 00:04:11,271
Pues hemos...

61
00:04:11,333 --> 00:04:16,670
hemos desinvertido en partes del negocio
que pensamos que eran un negocio más

62
00:04:16,670 --> 00:04:20,342
tradicional, más de volumen y que tenía
menos valor.

63
00:04:20,542 --> 00:04:25,657
Por otro lado, hemos creado muchas
alianzas con lo que llamamos ISVs, o sea,

64
00:04:25,657 --> 00:04:31,172
Independent Software Vendors, empresas que
nos pueden ayudar a posicionar nuestras

65
00:04:31,172 --> 00:04:34,155
tecnologías junto con las suyas en
clientes.

66
00:04:34,355 --> 00:04:38,353
Aquí, por ejemplo, está SAP, está
Oracle...

67
00:04:38,553 --> 00:04:42,458
Tenemos Juniper, tenemos todo tipo de
empresas.

68
00:04:42,658 --> 00:04:47,684
También revendedores, desarrolladores y no
menos importantes CSIs.

69
00:04:47,884 --> 00:04:53,066
Los CSIs son los System Integrators, que
pueden ser los Accenture, Indra, etc. Con

70
00:04:53,066 --> 00:04:55,753
lo cual también tenemos muchísima
relación.

71
00:04:55,953 --> 00:05:04,053
Por casi último, no menos importante,
hemos cambiado nuestro modelo a...

72
00:05:04,253 --> 00:05:08,776
Consultoría de negocio, porque hemos
pensado que ahí es donde podemos obtener

73
00:05:08,776 --> 00:05:10,800
más negocio con esas innovaciones.

74
00:05:11,000 --> 00:05:17,000
Y a las áreas, a los pilares básicos de
nuestra transformación, que son Analytics,

75
00:05:17,000 --> 00:05:23,000
Cloud Computing, Social, todo lo que tiene
que ver con redes sociales y networking, y

76
00:05:23,000 --> 00:05:27,899
compartir, Seguridad y Mobile.

77
00:05:28,099 --> 00:05:32,218
Y por cierto, esto es algo que yo desde
Gestión IBM lo venimos haciendo,

78
00:05:32,418 --> 00:05:34,902
siempre con sistemas abiertos y modulares.

79
00:05:35,102 --> 00:05:41,102
Es decir, nos abrimos a las comunidades de
open source y con sistemas que son

80
00:05:41,102 --> 00:05:44,854
totalmente plug and play o
intercambiables.

81
00:05:45,698 --> 00:05:50,299
Otro de los movimientos que llevamos
haciendo bastantes años es la adquisición

82
00:05:50,299 --> 00:05:51,299
de compañías.

83
00:05:51,286 --> 00:05:53,229
[Orador 1]: ¿Por qué?

84
00:05:53,429 --> 00:05:59,308
[Orador 2]: Pues porque andamos siempre mirando a
nivel mundial qué startups o qué compañías

85
00:05:59,308 --> 00:06:02,255
pueden tener tecnologías relevantes

86
00:06:02,455 --> 00:06:06,842
Y si hay una tecnología que pensamos que
puede ser disruptiva o relevante en el

87
00:06:06,842 --> 00:06:08,080
mercado, la compramos.

88
00:06:08,943 --> 00:06:13,356
Bueno, aquí a la derecha tenéis cifras de
Ernst & Spencer y tal, pero por tiempo no

89
00:06:13,356 --> 00:06:14,356
voy a entrar.

90
00:06:14,329 --> 00:06:16,632
Entonces, un poco de timing, ¿no?

91
00:06:16,832 --> 00:06:22,832
Bueno, en 2002, que parece que hace mucho,
pero no tanto, empezamos a hablar de un

92
00:06:22,832 --> 00:06:25,543
concepto que se llamaba On Demand.

93
00:06:25,743 --> 00:06:29,576
Entonces empezamos a decir que teníamos
que hacer internamente en nuestra empresa

94
00:06:29,776 --> 00:06:34,003
teníamos que hacer una serie de procesos
integrados entre las distintas compañías.

95
00:06:34,203 --> 00:06:39,125
Nosotros teníamos compañías, pues IBM
Estados Unidos, o IBM Norteamérica, IBM

96
00:06:39,125 --> 00:06:42,817
España, etc. Y teníamos que empezar a
trabajar integrados.

97
00:06:43,017 --> 00:06:50,109
En 2006 acuñamos el concepto de GIE,
Global Integrated Enterprise.

98
00:06:50,309 --> 00:06:52,793
¿Qué hacíamos o qué empezamos a hacer en
2006?

99
00:06:52,993 --> 00:06:57,217
Pues empezamos a que los skills eran lo
importante.

100
00:06:57,417 --> 00:07:00,725
Lo importante no era dónde estaba la
persona, sino el conocimiento que tenía.

101
00:07:00,925 --> 00:07:04,504
Entonces, si para un proyecto
necesitábamos una persona que estaba en

102
00:07:04,504 --> 00:07:08,663
Estados Unidos, en China, en Perú o en la
India, pues usábamos los skills de esa

103
00:07:08,663 --> 00:07:09,604
persona.

104
00:07:09,804 --> 00:07:15,037
Por cierto, esto por debajo tiene una base
tecnológica, como podéis imaginar, brutal,

105
00:07:15,037 --> 00:07:18,277
para conocimiento de skills y luego para
la conexión.

106
00:07:18,477 --> 00:07:23,157
En 2010 empezamos a hablar de otro
concepto que se llamaba Smart Planet, que

107
00:07:23,157 --> 00:07:28,150
no sé si alguno lo recordáis, pero lo que
intentábamos era mejorar el planeta con

108
00:07:28,150 --> 00:07:29,212
las innovaciones.

109
00:07:29,715 --> 00:07:34,650
Y 2013, bueno, en realidad esto fue 2011,
con un concurso que se llamaba Geopardy,

110
00:07:34,650 --> 00:07:38,429
pero bueno, 2013 es cuando empezamos a
establecer ya la unidad.

111
00:07:38,629 --> 00:07:43,407
Empezamos a hablar de un tema que se
llamaba Cognitive Computing, computación

112
00:07:43,407 --> 00:07:45,986
cognitiva, procesada de lenguaje natural,

113
00:07:46,186 --> 00:07:50,738
Y la flecha se corta a propósito, no que
esté mal el slide, es porque todavía

114
00:07:50,738 --> 00:07:51,732
estamos en esto.

115
00:07:51,932 --> 00:07:56,669
Simplemente para que veáis la
transformación, os pongo el mensaje de

116
00:07:56,669 --> 00:08:01,873
Ginni Rometty, de nuestra CEO, a los
inversores en el reporte anual del año

117
00:08:01,873 --> 00:08:03,144
pasado.

118
00:08:03,344 --> 00:08:07,929
Básicamente lo que quiero que os quedéis
es con lo que pone en azul.

119
00:08:08,129 --> 00:08:09,129
Os lo leo.

120
00:08:08,770 --> 00:08:12,800
Hoy IBM es mucho más que una empresa de
hardware, software y servicios.

121
00:08:13,000 --> 00:08:19,000
está emergiendo como una empresa, una
compañía de soluciones cognitivas y

122
00:08:19,000 --> 00:08:21,252
plataforma cloud.

123
00:08:21,452 --> 00:08:26,299
Estos son los dos nuevos pilares en los
que se basa IBM hoy en día.

124
00:08:26,499 --> 00:08:32,227
Todo lo que hacemos se ha realineado a
soluciones cognitivas y cloud.

125
00:08:32,427 --> 00:08:37,106
Esto no quiere decir que no tengamos
hardware, software y servicios, los

126
00:08:37,106 --> 00:08:40,138
tenemos, pero los tenemos todos alineados
aquí.

127
00:08:40,338 --> 00:08:44,584
Entonces, ¿cómo capturamos ideas de
innovación?

128
00:08:44,784 --> 00:08:49,422
Bueno, esto es un estudio que hacemos,
este es el de 2006, pero es un estudio que

129
00:08:49,422 --> 00:08:52,554
hacemos a nivel global con CEOs de más de
100 empresas.

130
00:08:52,754 --> 00:08:56,177
Y bueno, son las respuestas que dan, pero
básicamente es un clon de lo que pasa en

131
00:08:56,177 --> 00:08:57,020
IBM.

132
00:08:57,220 --> 00:09:02,367
Cogemos ideas de los clientes directamente
y si veis es el número mayor.

133
00:09:02,567 --> 00:09:06,672
Nuestros clientes son una gran fuente de
innovación para nosotros.

134
00:09:06,872 --> 00:09:10,918
Y el segundo son los empleados.

135
00:09:11,118 --> 00:09:17,118
IBM somos, en España ahora mismo somos
unos 4.000 empleados y hace cosa de medio

136
00:09:17,118 --> 00:09:23,118
año hicimos, por ejemplo, un jam, una
pregunta también a los empleados alrededor

137
00:09:23,118 --> 00:09:29,118
de computación cognitiva y dijimos, ¿cuál
sería la solución que tú crees que podría

138
00:09:29,118 --> 00:09:34,830
ser relevante en el mundo con la
tecnología de Watson de computación

139
00:09:34,830 --> 00:09:37,076
cognitiva?

140
00:09:37,276 --> 00:09:40,145
Bueno, cada uno empezó a poner los
proyectos que le parecieron

141
00:09:40,345 --> 00:09:46,345
Y a nivel mundial se han escogido cinco
proyectos que se van a plasmar en

142
00:09:46,345 --> 00:09:48,474
producto.

143
00:09:48,674 --> 00:09:51,947
Bueno, entonces, como os adelantaba un
poco, esto es el Cognitive Build, que es

144
00:09:51,947 --> 00:09:52,947
lo que os estaba contando.

145
00:09:53,059 --> 00:09:56,323
¿Cuáles son los habilitadores de la
innovación?

146
00:09:56,523 --> 00:10:02,523
Bueno, primero, una estrategia de negocio,
como os decía, en nuestro ADN, que

147
00:10:02,523 --> 00:10:06,032
promueva la innovación, es decir,

148
00:10:06,232 --> 00:10:13,080
Desde que entramos cada empleado se le
dice que su ADN tiene que cumplir esto.

149
00:10:13,280 --> 00:10:19,280
Por cierto, cuando se contratan empleados
nuevos, una de las cosas que se mira es

150
00:10:19,280 --> 00:10:22,649
que matchen este perfil.

151
00:10:23,652 --> 00:10:29,647
Lo segundo, el permission and alignment,
es decir, que de arriba a abajo, top to

152
00:10:29,647 --> 00:10:35,647
bottom, toda la organización sea permisiva
con ese tipo de comportamiento innovador.

153
00:10:35,847 --> 00:10:41,415
Hay una de las componentes que llamamos
valorar los patos salvajes.

154
00:10:41,615 --> 00:10:43,658
¿Sabéis lo que son los patos salvajes?

155
00:10:43,858 --> 00:10:49,222
Los patos salvajes son aquellas personas
que son capaces de pensar de otra manera,

156
00:10:49,222 --> 00:10:54,388
que nos pueden parecer alocados, pero
resulta que esta gente alocada de repente

157
00:10:54,388 --> 00:10:55,912
tiene ideas muy buenas.

158
00:10:56,335 --> 00:10:58,800
Entonces, valorar estos patos salvajes.

159
00:10:59,000 --> 00:11:04,808
Luego tenemos diferentes comunidades
internas de early adopters.

160
00:11:05,008 --> 00:11:10,172
Una de ellas es el TAP, el Technology
Adoption Program, en el cual nuestros

161
00:11:10,172 --> 00:11:15,002
laboratorios, cuando tienen una
tecnología, la ponen válida en TAP, en

162
00:11:15,002 --> 00:11:20,300
esta comunidad, y todo empleado puede
coger, descargarse la tecnología, hacer

163
00:11:20,300 --> 00:11:21,412
acceso, o sea,

164
00:11:21,612 --> 00:11:23,174
Y dar su opinión.

165
00:11:23,374 --> 00:11:26,259
Y decir, pues mira, me gusta, no me gusta,
le veo este fallo.

166
00:11:26,459 --> 00:11:29,423
Si hicieras esto, creo que mejoraría.

167
00:11:29,623 --> 00:11:31,005
Y ir avanzando.

168
00:11:31,205 --> 00:11:36,608
Y normalmente lo que hay en TAP, yo diría
que entre un 20 y un 30% acaba siendo

169
00:11:36,608 --> 00:11:37,812
producto.

170
00:11:38,314 --> 00:11:40,558
También tenemos los Innovation Jams,
¿vale?

171
00:11:40,758 --> 00:11:41,960
Que es lo que os decía antes.

172
00:11:42,160 --> 00:11:45,464
De vez en cuando esto se suele hacer cada
dos, tres años.

173
00:11:45,664 --> 00:11:50,237
Se hace un Innovation Jam y entonces se
hace una llamada a todos los empleados de

174
00:11:50,237 --> 00:11:51,838
IBM por ideas de innovación.

175
00:11:52,038 --> 00:11:58,125
Y de verdad que salen cosas verdaderamente
exitosas.

176
00:11:58,688 --> 00:12:04,057
Otra de las herramientas que usamos es el
Bluemix Garage.

177
00:12:04,257 --> 00:12:08,499
El Bluemix Garage no es ni más ni menos
que juntarnos, normalmente con clientes,

178
00:12:08,499 --> 00:12:10,487
pero lo hacemos también internamente.

179
00:12:10,687 --> 00:12:16,270
Sentamos durante dos o tres días a un
grupo de gente y sobre una temática que

180
00:12:16,270 --> 00:12:18,720
definamos les ponemos a hacer

181
00:12:18,920 --> 00:12:23,488
un desarrollo, una aplicación, un sistema,
una solución.

182
00:12:23,688 --> 00:12:29,688
Basándonos en nuestra herramienta La Nube
de Bluemix, ahí hacen el desarrollo y al

183
00:12:29,688 --> 00:12:35,688
final se eligen unos premios y estos
premios que salen son los que se van

184
00:12:35,688 --> 00:12:40,437
favoreciendo luego que salgan a
producción.

185
00:12:40,637 --> 00:12:42,108
También tenemos...

186
00:12:42,308 --> 00:12:47,589
lo que veis de Agile Speedy Funding
Programs y es que hay determinados

187
00:12:47,589 --> 00:12:52,004
departamentos internos que tienen fondos
para innovación.

188
00:12:52,204 --> 00:12:53,967
Por ejemplo, el departamento del CIO.

189
00:12:54,167 --> 00:12:57,625
El departamento del CIO a nivel mundial y
a nivel local en cada uno de los países

190
00:12:57,625 --> 00:12:58,915
tiene unos fondos para innovación.

191
00:12:59,115 --> 00:13:00,318
¿Qué permite eso?

192
00:13:00,518 --> 00:13:06,518
Permite que el CIO diga quién tiene una
idea para mejorar alguno de los procesos o

193
00:13:06,518 --> 00:13:09,800
herramientas del CIO.

194
00:13:10,000 --> 00:13:12,784
Esto pasó hace cosa de un año y medio.

195
00:13:12,984 --> 00:13:18,649
Entonces, por ejemplo, una cosa tan tonta,
entre comillas, que salió de ahí fue una

196
00:13:18,649 --> 00:13:22,915
aplicación para gestionar las plazas del
parking del edificio.

197
00:13:23,798 --> 00:13:28,247
Plaza de parking reservadas que hasta día
de hoy estaban vacías porque el ejecutivo

198
00:13:28,247 --> 00:13:32,588
en cuestión no estaba, estaba de viaje,
tenía la plaza ahí y sin embargo había un

199
00:13:32,588 --> 00:13:34,488
empleado aparcando fuera a la hora.

200
00:13:34,688 --> 00:13:39,776
Pues esto que, dicho así, parece tan
tonto, salió de unos fondos del CIO.

201
00:13:39,976 --> 00:13:45,976
Igual que os digo esto, salen temas de
asesor cognitivo para empleados, para

202
00:13:45,976 --> 00:13:51,856
gestión del portátil, bueno, un montón de
tecnologías nuevas.

203
00:13:52,056 --> 00:13:53,639
Y por último, redes sociales.

204
00:13:53,839 --> 00:13:56,002
También se favorece el montar grupos.

205
00:13:56,202 --> 00:14:00,437
Por ejemplo, si yo tengo una idea, lo
puedo subir a una red social nuestra,

206
00:14:00,437 --> 00:14:01,640
interna, a Conexions,

207
00:14:01,840 --> 00:14:06,223
Entonces, en Conexions puedo decir, se me
ha ocurrido esto y puede haber gente,

208
00:14:06,223 --> 00:14:10,607
empleados de IBM de otras partes del
mundo, que les guste la idea, se unan y se

209
00:14:10,607 --> 00:14:11,619
pueda desarrollar.

210
00:14:11,819 --> 00:14:17,111
Si esta idea, hay algún sponsor interno
que considera que tiene sentido, lo que

211
00:14:17,111 --> 00:14:22,470
hace es que ya se va a un comité, se le
empieza a dotar de fondos y se empieza a

212
00:14:22,470 --> 00:14:23,763
ver la viabilidad.

213
00:14:23,963 --> 00:14:29,931
Otra forma de ver los diferentes, como os
decía, los CIOI Funds, los diferentes

214
00:14:29,931 --> 00:14:32,434
habilitadores que tenemos.

215
00:14:32,634 --> 00:14:37,951
Por cierto, uno no menos importante es
este de aquí, que es el Global Technology

216
00:14:37,951 --> 00:14:39,003
Outlook.

217
00:14:39,203 --> 00:14:44,656
Esto es un documento, bueno, una
presentación que hacen nuestros centros de

218
00:14:44,656 --> 00:14:50,242
research anualmente en los que se presenta
la tecnología que va a ser, que se

219
00:14:50,242 --> 00:14:53,362
pretende ser disruptiva en 5 o 10 años.

220
00:14:53,562 --> 00:14:59,562
Si leéis el de este año pasado, pues habla
de computación inexacta, una serie de

221
00:14:59,562 --> 00:15:05,562
tecnologías que todavía están muy verdes,
pero que se pretende que en 5 o 10 años ya

222
00:15:05,562 --> 00:15:12,101
puedan estar en el mercado y marcar la
diferencia.

223
00:15:12,301 --> 00:15:18,301
Y luego también en la misma línea tenemos
del IBV, del Institute for Business Value,

224
00:15:18,301 --> 00:15:23,501
tecnologías disruptivas por industria.

225
00:15:23,701 --> 00:15:29,553
Entonces nos dicen, cada una de las
tecnologías en cada industria, pues por

226
00:15:29,553 --> 00:15:31,292
dónde puede ir.

227
00:15:31,492 --> 00:15:35,935
Bueno, pues entonces, como os decía,
innovación de o con los customers, con los

228
00:15:35,935 --> 00:15:36,935
clientes.

229
00:15:36,879 --> 00:15:37,879
¿Qué hacemos?

230
00:15:37,981 --> 00:15:43,327
Primero nos basamos en un montón de
empresas que hemos ido comprando y

231
00:15:43,327 --> 00:15:49,073
montamos lo que se llama una agenda
innovación, una innovation agenda con un

232
00:15:49,073 --> 00:15:50,639
cliente.

233
00:15:50,839 --> 00:15:52,408
Esto lo solemos hacer bastante.

234
00:15:52,608 --> 00:15:56,353
Cogemos un cliente y montamos unas
sesiones de innovación con él.

235
00:15:56,553 --> 00:16:00,775
Le montamos una agenda de innovación en la
que le contamos X tecnologías, soluciones

236
00:16:00,775 --> 00:16:04,590
o servicios que pensamos que pueden ser
relevantes, que a lo mejor los están

237
00:16:04,590 --> 00:16:07,127
haciendo otros clientes incluso en un
sector distinto.

238
00:16:07,327 --> 00:16:13,327
Entonces montamos la sesión con ellos y al
final lo que sale de ahí es una serie de

239
00:16:13,327 --> 00:16:17,541
posibles proyectos o pilotos de esas
tecnologías.

240
00:16:17,741 --> 00:16:20,910
¿Cómo lo hacemos?

241
00:16:21,110 --> 00:16:25,435
Una de las técnicas que usamos es esta, el
IBM Design Thinking.

242
00:16:25,635 --> 00:16:31,530
El IBM Design Thinking está basado en la
tecnología de Design Thinking, que si no

243
00:16:31,530 --> 00:16:37,293
la conocéis es muy usada en todo el mundo
de creación de interfaces de usuario,

244
00:16:37,293 --> 00:16:42,989
videojuegos, etc. Y básicamente es este
entorno de aquí, esto lo hacemos en el

245
00:16:42,989 --> 00:16:45,952
edificio nuestro de Santa Hortensia,

246
00:16:46,152 --> 00:16:52,152
Básicamente lo que hacemos es un entorno
colaborativo abierto en el que a la gente

247
00:16:52,152 --> 00:16:58,152
le damos post-its, traemos una
metodología, empezamos a preguntarles por

248
00:16:58,152 --> 00:17:04,152
ideas, nos centramos en el usuario como
centro de toda la tecnología, de todo el

249
00:17:04,152 --> 00:17:10,152
camp, vamos, de toda la sesión y empezamos
a sacar posibles innovaciones relevantes

250
00:17:10,152 --> 00:17:15,465
para el usuario y para la empresa y para
el cliente.

251
00:17:16,409 --> 00:17:17,591
¿Qué ocurre?

252
00:17:17,791 --> 00:17:23,629
Bueno, pues que a lo que llegamos con
tecnología de ese tipo, con aproximación

253
00:17:23,629 --> 00:17:26,401
de ese tipo, es a esto de aquí.

254
00:17:26,601 --> 00:17:30,085
Hasta hace poco lo que teníamos era lo que
veis a la izquierda.

255
00:17:30,285 --> 00:17:35,998
Es decir, teníamos pocas ideas que se
desarrollaban muy fuertemente y que las

256
00:17:35,998 --> 00:17:41,579
que pasaban el embudo, el filtro,
normalmente llegaban a un proyecto final.

257
00:17:41,779 --> 00:17:45,825
Bueno, pues con una tecnología, con una
metodología como Design Thinking,

258
00:17:46,025 --> 00:17:50,252
lo que tenemos es muchísimas ideas que se
generan, pero muchísimas, de verdad, si

259
00:17:50,252 --> 00:17:52,472
estáis en una sesión de este tipo, veréis.

260
00:17:52,672 --> 00:17:57,427
Se generan muchísimas ideas, las cuales,
muchas pasan en el filtro, pero el filtro,

261
00:17:57,427 --> 00:17:59,819
como veis, es un filtro gordo, pero
estrecho.

262
00:18:00,019 --> 00:18:05,821
Es decir, lo que se pretende, y aquí
usamos, por ejemplo, DevOps, lo que se

263
00:18:05,821 --> 00:18:10,910
pretende es que rápidamente sepamos si eso
tiene una utilidad o no.

264
00:18:11,110 --> 00:18:13,719
Es decir, nos permitimos fallar.

265
00:18:13,919 --> 00:18:19,283
Nos permitimos fallar, pero que el fallo
sea rápido y que la inversión tanto

266
00:18:19,283 --> 00:18:22,915
económica como temporal en el fallo no sea
grande.

267
00:18:24,449 --> 00:18:28,641
Segundo elemento no menos importante,
bueno, os decía los empleados, pero en

268
00:18:28,641 --> 00:18:33,224
concreto nosotros tenemos un grupo que es
IBM Research, que se dedica en su trabajo

269
00:18:33,224 --> 00:18:34,224
es puramente esto.

270
00:18:34,251 --> 00:18:39,809
Entonces, como supone sabéis, llevamos 23
años con el número uno en patentes en

271
00:18:39,809 --> 00:18:41,167
Estados Unidos.

272
00:18:41,367 --> 00:18:44,432
De hecho, yo tengo un par de patentes ahí.

273
00:18:44,632 --> 00:18:50,632
Y básicamente lo que ha salido en el
report de este último año, bueno, del

274
00:18:50,632 --> 00:18:56,763
2015, es que 2.000 de estas patentes son
alrededor de Cognitive y de Cloud.

275
00:18:56,963 --> 00:19:02,528
Por cierto, las patentes que tenemos las
hacemos cualquier empleado de IBM.

276
00:19:02,728 --> 00:19:07,962
Tenemos un programa en el cual tú tienes
una idea, la subes, un SME, un Subject

277
00:19:07,962 --> 00:19:13,063
Matter Expert, se te une al grupo y
entonces te aconseja cómo desarrollar esa

278
00:19:13,063 --> 00:19:14,081
idea

279
00:19:14,281 --> 00:19:18,438
Y luego llega, si pasa el proceso, llega
un abogado de IP, de propiedad

280
00:19:18,438 --> 00:19:22,952
intelectual, que es el que al final
redacta, porque no sé si habéis visto una

281
00:19:22,952 --> 00:19:27,645
patente, la redacción de la patente, pero
no tiene nada que ver, yo la mía no la

282
00:19:27,645 --> 00:19:28,645
entendía.

283
00:19:28,635 --> 00:19:34,006
Aparte de estar en inglés, es que el
lenguaje legal de las patentes para mí es

284
00:19:34,006 --> 00:19:36,844
totalmente… vamos, yo no entendía nada.

285
00:19:37,044 --> 00:19:42,044
Pero es un abogado, un abogado experto en
tecnología y en propiedad intelectual, el

286
00:19:42,044 --> 00:19:43,477
que te traduce al lenguaje

287
00:19:43,677 --> 00:19:46,965
patentable y la submite.

288
00:19:47,165 --> 00:19:53,165
Entonces, evidentemente esto de atrás
lleva unos premios que dan los empleados

289
00:19:53,165 --> 00:20:00,891
para hacerlo y por eso tenemos, creo que
eran 7.355 el año pasado.

290
00:20:01,733 --> 00:20:06,672
Para que os hagáis una idea, estos son los
centros que tenemos por el mundo, los

291
00:20:06,672 --> 00:20:07,923
centros de research.

292
00:20:08,123 --> 00:20:11,708
Aquí en Europa tenemos tres, el de Dublín,
Zúrich y Haifa.

293
00:20:11,908 --> 00:20:18,018
Y en concreto el de Zúrich, además, es un
centro donde hay soluciones industriales.

294
00:20:18,218 --> 00:20:19,640
Aquí podéis ver las tecnologías.

295
00:20:19,840 --> 00:20:23,740
Aparte, estas no son estrictamente, porque
se trabaja en proyectos de otros tipos

296
00:20:23,740 --> 00:20:24,635
también.

297
00:20:24,835 --> 00:20:29,723
Por ejemplo, el de Haifa tiene muchos
temas de reconocimiento de imagen, de

298
00:20:29,723 --> 00:20:33,489
seguridad, por donde está y por las
empresas que hay allí.

299
00:20:33,689 --> 00:20:38,414
También se nutre mucho del ecosistema de
empresas que hay en esas zonas.

300
00:20:39,739 --> 00:20:45,342
Pero aún así, pese a todos los procesos,
os quería poner un ejemplo que también a

301
00:20:45,342 --> 00:20:48,413
veces los inventos ocurren por suerte,
¿no?

302
00:20:48,646 --> 00:20:54,646
Si tenéis interés en leer la noticia, este
empleado de Research estaba haciendo un

303
00:20:54,646 --> 00:21:00,646
proyecto con un polímero, se fue a hacer
otra cosa y a la que volvió resulta que el

304
00:21:00,646 --> 00:21:04,043
polímero se había cristalizado, etc.

305
00:21:04,243 --> 00:21:08,606
Entonces descubrió unas cualidades de un
polímero de casualidad.

306
00:21:12,212 --> 00:21:15,513
Y no menos importante, el ecosistema.

307
00:21:15,713 --> 00:21:18,236
Ya se ha hablado antes de ecosistema.

308
00:21:18,436 --> 00:21:23,895
Nosotros tenemos gente muy buena en los
laboratorios y fuera de laboratorios y de

309
00:21:23,895 --> 00:21:29,022
verdad que hay gente muy buena en IBM,
pero fuera de IBM hay gente muy buena

310
00:21:29,022 --> 00:21:30,022
también.

311
00:21:30,169 --> 00:21:35,978
Entonces, con Watson, con nuestra solución
de computación cognitiva, cuando empezamos

312
00:21:35,978 --> 00:21:41,122
en 2011 con el concurso Geopardy,
empezamos a hacer soluciones monolíticas.

313
00:21:41,322 --> 00:21:45,787
Empezamos con temas de salud, con temas
financieros, pero llegó un momento...

314
00:21:45,987 --> 00:21:51,987
que dijimos, bueno, las soluciones
industriales mejor si nos ayuda gente

315
00:21:51,987 --> 00:21:55,599
experta de la industria a hacerlas.

316
00:21:55,799 --> 00:22:00,556
Entonces aquí entramos con lo que era el
ecosistema de Watson, lo que es el

317
00:22:00,556 --> 00:22:01,906
ecosistema de Watson.

318
00:22:02,106 --> 00:22:07,413
Y hoy en día, si entráis en la plataforma
de Bluemix o en el Watson Developer Cloud,

319
00:22:07,413 --> 00:22:12,593
veréis que lo que se pretende es coger los
componentes cognitivos, los tenemos ahí

320
00:22:12,593 --> 00:22:14,576
disponibles para toda la gente,

321
00:22:14,776 --> 00:22:20,125
Y cualquier empresa, cualquier
desarrollador puede usarlos y hacer su

322
00:22:20,125 --> 00:22:22,808
propia aplicación cognitiva.

323
00:22:23,008 --> 00:22:24,008
¿Qué ganamos nosotros?

324
00:22:23,949 --> 00:22:29,317
Nosotros ganamos el uso del API, de las
aplicaciones.

325
00:22:29,517 --> 00:22:32,101
¿Y qué gana la empresa?

326
00:22:32,301 --> 00:22:37,646
Pues gana no tener que desarrollar ese
módulo cognitivo porque ya está ahí

327
00:22:37,646 --> 00:22:43,325
disponible y luego gana la fuerza de
ventas de IBM que también pone su solución

328
00:22:43,325 --> 00:22:45,338
en valor en el mercado.

329
00:22:45,674 --> 00:22:49,577
Entonces, bueno, tenemos todo un programa
para emprendedores.

330
00:22:50,220 --> 00:22:51,482
Bueno, aquí veis un poquito lo que os
decía, ¿no?

331
00:22:51,682 --> 00:22:54,586
¿Qué es lo que da IBM y qué es lo que
recibe IBM?

332
00:22:54,786 --> 00:22:59,946
Bueno, pues, si me da credibilidad,
visibilidad, esto suena muy pedante,

333
00:22:59,946 --> 00:23:01,194
¿vale?

334
00:23:01,394 --> 00:23:05,554
Pero sí que es cierto que yo trabajo
bastante con startups y sí que muchas nos

335
00:23:05,554 --> 00:23:09,931
dicen, claro, es que yo llamo a la puerta
de un cliente grande y a mí no me conoce

336
00:23:09,931 --> 00:23:10,867
nadie.

337
00:23:11,067 --> 00:23:14,804
Es que me abran la puerta, es un poco
complicado, pero si voy con IBM al menos

338
00:23:14,804 --> 00:23:15,731
me escuchan.

339
00:23:15,931 --> 00:23:20,351
Entonces, por ejemplo, eso para empresas,
para startups, empresas pequeñas es

340
00:23:20,351 --> 00:23:21,457
bastante relevante.

341
00:23:21,657 --> 00:23:26,390
La parte de infraestructura y el go to
market y luego la parte de propiedad

342
00:23:26,390 --> 00:23:29,844
intelectual, de la gestión de la propiedad
intelectual.

343
00:23:30,446 --> 00:23:31,446
Sin embargo, ¿qué es lo que da?

344
00:23:31,587 --> 00:23:37,066
Bueno, pues crecimiento de revenue,
expande el ecosistema porque también una

345
00:23:37,066 --> 00:23:42,613
de las funciones que hacemos es poner en
relación diferentes startups, ¿vale?

346
00:23:42,813 --> 00:23:45,056
o con empresas aceleradoras.

347
00:23:45,256 --> 00:23:49,934
Antes se nombraba Barcelona, yo he estado
en Barcelona con bastantes startups y de

348
00:23:49,934 --> 00:23:53,976
hecho, por ejemplo, conozco una
aceleradora ahí de empresas de food and

349
00:23:53,976 --> 00:23:54,976
tech.

350
00:23:54,930 --> 00:23:59,382
Entonces, cuando me llega alguna startup
con un negocio de ese área, si veo que

351
00:23:59,382 --> 00:24:01,780
puede tener sentido, les pongo en
contacto.

352
00:24:01,980 --> 00:24:05,587
Al final nosotros ahí no ganamos nada,
simplemente la generación de este

353
00:24:05,587 --> 00:24:06,508
ecosistema.

354
00:24:06,708 --> 00:24:10,472
Luego, bueno, todo lo que son los insights
estratégicos, ¿no?

355
00:24:10,672 --> 00:24:14,461
O sea, cómo ayudar a la empresa a ponerse
en el mercado frente a grandes

356
00:24:14,461 --> 00:24:15,461
corporaciones.

357
00:24:15,437 --> 00:24:21,437
Y, bueno, si tienen algún problema en el
portfolio, algún gap, necesitan algún

358
00:24:21,437 --> 00:24:27,727
producto o alguna tecnología, les ayudamos
a complementarlo.

359
00:24:29,590 --> 00:24:33,294
Y, por ejemplo, también otra cosa que
hacemos es trabajar en Alphaworks.

360
00:24:33,494 --> 00:24:37,068
Alphaworks lo que hacemos es, parecido a
lo que os contaba antes de TAP,

361
00:24:37,268 --> 00:24:41,709
y es que ponemos las tecnologías al
alcance de la comunidad externa.

362
00:24:41,909 --> 00:24:47,447
De modo que cualquier usuario puede
entrar, probar nuestra tecnología,

363
00:24:47,647 --> 00:24:56,215
tecnologías nuevas, todavía algunas de
ellas en alfa, en desarrollo.

364
00:24:57,938 --> 00:25:02,813
Y genera una discusión sobre esa
tecnología, ventajas e inconvenientes,

365
00:25:02,813 --> 00:25:07,889
problemas, formas de mejorarla, etc. Y
como veis aquí abajo, el 40% de las

366
00:25:07,889 --> 00:25:13,097
tecnologías de Alphaworks suelen ser
productos IBM, con lo cual es una buena

367
00:25:13,097 --> 00:25:16,640
fuente para saber en lo que IBM está
desarrollando.

368
00:25:16,840 --> 00:25:20,946
Y ya por último, para acabar, solo os
quería poner una serie de enlaces que como

369
00:25:20,946 --> 00:25:23,129
supongo tendréis luego en la presentación.

370
00:25:23,329 --> 00:25:28,283
Aquí tenéis los enlaces desde el
Innovation Outlook, Research, los

371
00:25:28,283 --> 00:25:33,925
proyectos de First of a Kind, los centros
de innovación, bueno un poco de todo.

372
00:25:34,125 --> 00:25:40,125
Y aún así me tenéis en Twitter si queréis
alguna pregunta o algún tema me podéis

373
00:25:40,125 --> 00:25:42,778
hacer directamente.

374
00:25:42,978 --> 00:25:45,900
Y esto era un poco lo que os quería
contar.

375
00:25:55,906 --> 00:26:17,405
[Orador 1]: A ver, sí, buena pregunta.

376
00:26:17,605 --> 00:26:20,816
[Orador 2]: De hecho, la empresa esta que he nombrado
en Barcelona...

377
00:26:21,016 --> 00:26:26,756
Bueno, uno de los puntos fuertes de Watson
es que es muy bueno leyendo y leyendo muy

378
00:26:26,756 --> 00:26:27,964
rápido.

379
00:26:28,647 --> 00:26:31,411
Entonces, ¿para qué nos sirve?

380
00:26:31,611 --> 00:26:36,393
Pues, bueno, ese es uno y otro es
encontrando relaciones no evidentes entre

381
00:26:36,393 --> 00:26:37,393
conceptos o...

382
00:26:37,399 --> 00:26:39,843
Yo digo conceptos por hacer un poco más
generalista, ¿vale?

383
00:26:40,043 --> 00:26:41,043
Pero puede ser componentes.

384
00:26:41,125 --> 00:26:43,969
¿Para qué nos sirve esto?

385
00:26:44,169 --> 00:26:46,550
Pues, por un lado, esta empresa de
Barcelona que os cuento...

386
00:26:46,750 --> 00:26:52,449
lo que hace es que usa el motor de Watson
para buscar startups por el mundo con una

387
00:26:52,449 --> 00:26:54,882
serie de componentes en concreto.

388
00:26:55,082 --> 00:26:58,407
En su caso de Fudantech, pero además,
bueno, no es tan simple como eso, ¿no?

389
00:26:58,607 --> 00:27:02,233
Pero digamos que cubran un área en
concreto.

390
00:27:02,433 --> 00:27:07,087
Entonces, para detección temprana de
startups, lo están usando.

391
00:27:07,287 --> 00:27:13,287
Por otro lado, la parte de Watson, el
producto, básicamente el Discovery

392
00:27:13,287 --> 00:27:19,287
Advisor, se está utilizando tanto en
medicina, o sea, en farmacia, para

393
00:27:19,287 --> 00:27:25,287
descubrir interconexiones o
interoperatividad entre componentes

394
00:27:25,287 --> 00:27:33,311
moleculares y poder sacar lo que son
fármacos más rápidamente.

395
00:27:33,511 --> 00:27:39,511
hasta en seguridad también, para ver,
bueno, pues si una persona está cogiendo

396
00:27:39,511 --> 00:27:45,511
un vuelo y el apartamento al que va lo ha
reservado otra persona que resulta que

397
00:27:45,511 --> 00:27:51,511
viene de otro país, pero que es conocido
porque es primo de un terrorista, buscar

398
00:27:51,511 --> 00:28:01,541
ese tipo de relaciones entre ellos, por
causa del Ministerio Americano.

399
00:28:01,741 --> 00:28:02,522
[Orador 1]: Bueno, pues muchísimas gracias.