miércoles, abril 19, 2017

'Blockchain': el gran carnet de identidad que nos trae el mundo digital | Harvard Business Review en Español

'Blockchain': el gran carnet de identidad que nos trae el mundo digital | Harvard Business Review en Español







'Blockchain': el gran carnet de identidad que nos trae el mundo digital

Blockchain servirá para identificar a las personas en un mundo digital
"¿Quién eres?" podría ser la pregunta más común del mundo. En una página web, en una discoteca, en un aeropuerto o delante del mostrador de un banco, todo el mundo quiere que demostremos que realmente somos quienes afirmamos ser.
Pero 2.400 millones de personas pobres a nivel mundial, alrededor de 1.500 millones de las cuales tienen más de 14 años de edad, no pueden dar a las autoridades una respuesta satisfactoria a esa pregunta. A pesar de que ellas saben desde luego quiénes son, no poder demostrarlo les excluye de derechos como la propiedad, la libertad de circulación y las ayudas sociales. Simplemente, no pueden demostrar su identidad. Este vacío las expone en mayor medida a la corrupción y el crimen, incluidas la trata de personas y la esclavitud. (De manera perspicaz, Naciones Unidas intenta cambiar la situación con el Objetivo de Desarrollo Sostenible #16 de la ONU de Paz, Justicia e Instituciones fuertes dirigido a "proporcionar una identidad legal a todos, incluidos los certificados de nacimiento, para 2030".
La globalización y el crecimiento de la población aumentan la presión por encontrar soluciones rentables para demostrar la identidad. Los últimos avances en biométrica, desde el escaneo del iris hasta el análisis de ADN y el reconocimiento de voz, tienen muchas posibilidades de desempeñar un papel técnico relevante a fin de "arreglar" este problema. Sin embargo, la identidad no es necesariamente un aspecto estático. Nuestra identidad es el resultado de nuestras decisiones y acciones pasadas; cambia con el tiempo. Nuestra identidad también puede variar en función de quién se encargue de la identificación. Por ejemplo, a la oficina tributaria probablemente no le importe su historial académico, pero sí que le podría interesar enormemente los días que haya pasado fuera del país siendo adulto.
Las pruebas de identidad pueden ser un problema tanto para ricos como pobres por igual. Para las personas más adineradas, las nuevas regulaciones contra el blanqueo de dinero como la política de "conoce a tu cliente" y de la propiedad efectiva finalaumentan los costes e inconveniencias de cualquier transacción. El 90 % de los negocios que respondieron a la Encuesta Global sobre Finanzas Comerciales de 2016 de la Cámara de Comercio Internacional señalaron las legislaciones antiblanqueo como la barrera más importante para el comercio.
Para los pobres, el economista peruano Hernando de Soto, ampliamente conocido por su trabajo sobre la economía informal, apunta que "sin un sistema de propiedad formal e integrado, una economía de mercado moderna es inconcebible". Por tanto, una economía de mercado moderna no se puede plantear sin una identificación correcta: no existirían persona que pudieran demostrar ser los titulares de determinadas propiedades. 

Cómo funciona la cadena de bloques o 'blockchain'

Estos son los cinco principios básicos que sostienen la tecnología.
1. Base de datos distribuida
Cada miembro de una cadena de bloques tiene acceso a la base de datos completa, también a su historial. Ningún miembro en particular controla ni los datos ni la información que estos contienen. Cada miembro puede verificar los historiales de sus socios de transacciones directamente, sin intermediarios.
2. Transmisión entre usuarios
La comunicación se produce directamente entre los usuarios en lugar de a través de un nodo central. De este modo, cada nodo almacena y comunica información con cada uno del resto de nodos.
3. Transparencia con pseudónimos
Cada transacción y su valor son visibles para cualquiera con acceso al sistema. Cada nodo o usuario de una cadena de bloques tiene una dirección alfanumérica única de más de 30 caracteres que lo identifica. Los usuarios pueden elegir entre conservar su anonimato o proporcionar pruebas claras sobre su identidad. Las transacciones se realizan entre dos direcciones dentro de la cadena de bloques.
4. La irreversibilidad de los registros
Una vez que una transacción se registra en la base de datos y el historial se actualiza, los movimientos en la cadena ya no se pueden alterar porque están vinculados a cada registro anterior (de ahí el término "cadena"). Varios algoritmos computacionales y distintos enfoques se ponen en marcha para asegurar que el registro dentro de la base de datos sea permanente, ordenado cronológicamente y siempre esté disponible para todos los demás usuarios.
5. Lógica computacional
La naturaleza digital del libro mayor significa que las transacciones dentro de una cadena de bloques pueden vincularse con la lógica computacional y en esencia programarse. De este modo, los usuarios pueden configurar algoritmos y reglas lógicas que inicien de forma automática transacciones entre nodos.
Aunque los obstáculos para los ricos distan enormemente de las luchas diarias de la gran "población indocumentada", sus problemas podrían tener la misma solución: libros mayores distribuidos mutuos (MDL, por sus siglas en inglés), o la tecnología de cadena de bloques. Los MDL son registros inalterables que permiten a grupos de personas validar, grabar y rastrear transacciones dentro de una red descentralizada de sistemas informáticos. Los ordenadores siguen un protocolo común que permite a los individuos añadir nuevas transacciones y distribuirlas mediante arquitecturas peer-to-peer o entre pares. Los MDL son bases de datos multiorganizacionales con un fuerte sistema de auditoria. Mientras que una base de datos centralizada puede dar paso a un monopolio orgánico que todos han de utilizar, el hecho de que los MDL sean mutuos –es decir, que se mantengan en común– significa que resultan difíciles de explotar como monopolios naturales. Nadie me puede cobrar por mi copia del registro porque nadie es su propietario a nivel individual.
Una pregunta habitual después de dos décadas de MDL es "¿Cuál es la app rompedora?" Desde el lanzamiento de Bitcoin en 2009, la respuesta simple y algo inestable ha sido las criptomonedas. Bitcoin ha tenido sus altibajos en los últimos tiempos. Esto suscita controversias económicas con la agenda libertaria de "nueva moneda" que mantiene la comunidad además de gran volatilidad de precios. Bitcoin también genera controversia a nivel social a medida que los rumores sobre tráfico de drogas y armas atraen merecidamente la atención de los cuerpos y fuerzas de seguridad. Sin embargo, esta criptomoneda descentralizada y su tecnología de cadena de bloques subyacente funcionan, y algunos reguladores ya permiten a regañadientes utilizarla a las empresas financieras.
Ahora, surge una app rompedora más fundamental para los MDL o blockchain: el almacenamiento y la transmisión segura de documentos firmados digitalmente con un fuerte mecanismo de auditoría. Estas redes inmutables de intercambio de documentos están emergiendo en la financiación comercial, los envíos y los seguros. Se trata de campos donde siempre se tienen muchas dificultades para validar la identidad de personas y activos. Un intercambio de documentos de identidad normalmente implica a tres actores: (1) el sujeto, que es un individuo o un activo; (2) el certificador, que normalmente es una organización que certifica documentos, como una agencia gubernamental, una empresa de contabilidad o algún tipo de organismo de verificación de antecedentes de crédito; y (3) el inquisidor, una organización que suele llevar a cabo las comprobaciones del tipo conozca a su cliente y de prevención de blanqueo de capitales del sujeto u organización.
Normalmente, hay dos MDL distintos: un registro de contenidos que aloja los documentos encriptados de manera individual, y un registro de transacciones que aloja las claves de acceso encriptadas en una serie de "llaveros" que dan acceso carpeta con documentos como cédulas de identidad, certificados médicos y académicos. El sujeto puede darle permiso al certificador de la identidad para 'enganchar' documentos certificados legalmente a los llaveros del sujeto. Por ejemplo, un bufete de abogados podría facilitar a una persona las copias firmadas digitalmente de documentos que hayan certificado para que éste las almacene y utilice. Un gobierno podría proporcionar a cada uno de los ciudadanos una copia firmada digitalmente del carné de conducir. Los certificadores no tienen más acceso a los datos una vez los han validado, pero los inquisidores dependen de que los datos estén certificados por un tercero de confianza, de forma parecida a lo que haría un notario con un documento físico.
El sujeto proporciona un acceso y uso controlado a los inquisidores para que inspeccionen los documentos con contratos inteligentes, piezas de código que se graban en el MDL. La red puede limitar el número y el momento de estas consultas y registrar cada una de ellas. Los terceros, como bancos, aseguradoras y gobiernos pueden obtener permiso para acceder a los documentos de acuerdo al marco de permisos codificado en el propio MDL. Los certificadores comerciales, como contables, abogados y notarios, pueden proporcionar algún tipo de indemnización, como seguros de validez, a los inquisidores a cambio de una cuota. 
De forma reveladora, Estonia tiene en marcha un programa universal de identidad digital nacional mediante cadena de bloques desde 2007. Todos los datos gubernamentales sobre los individuos se almacenan en un registro distribuido que controlan los propios ciudadanos y que pueden compartir con otros. Este sistema de identidades digitales fomenta una sociedad libre de papeleos gracias a la firma digital. El programa es tan útil que lo utilizan incluso extranjeros para sus firmas digitales en otras partes de Europa.
Tanto los clientes de altos ingresos como los de menos esperan contar con una manera razonable, económica y global de demostrar su identidad, ya sea para realizar pagos como para solicitar préstamos, registros gubernamentales, historiales médicos o certificaciones académicas. La tecnología de los MDL resulta ideal para las redes inmutables de intercambio de documentos de identidad, y hay muchas iniciativas en curso para alcanzar su potencial. Empoderar a las personas para que almacenen, actualicen y gestionen el acceso a sus datos privados parece bastante obvio, incluido el ejercicio de su "derecho a ser olvidado" si cancelan sus claves.
Demostrar la identidad es todavía un proceso caro. Cada validación de documento de identidad conlleva mucho tiempo y papeleo. A la gente le gustaría sacar mayor provecho de los documentos de identidad que validan con un coste importante. Una manera es aumentar el número de veces que se utilizan esos documentos. En Estonia, por ejemplo, los bancos se percataron de que el acceso a las cuentas podría ofrecerse a través de la cédula de identidad y no solamente con una tarjeta bancaria. El desarrollo de carnés multiusos podría a su vez impulsar la consolidación de la tecnología en torno a unos pocos sistemas globales competitivos.
Pero no es ninguna panacea. La pregunta por excelencia en torno un registro inmutable de identidad es esta: ¿Se convertirá en un salvavidas para las personas o en una carga? Utilizar registros que jamás pierden datos podría alterar materialmente la manera en la que la sociedad considera la identidad, la privacidad y la seguridad. Los errores burocráticos como un nombre mal escrito podrían corregirse, pero el error jamás se podría olvidar. El comportamientos y las convenciones sociales cambiarán. Por ejemplo, podríamos mostrarnos más tolerantes con los antecedentes de los demás cuando ellos también puedan ver nuestras propias multas sin pagar o infracciones menores. Del mismo modo, tal vez nos haga ser más duros con temas importantes como mentir sobre las calificaciones académicas y más condescendientes con asuntos menos graves como unas pocas notas mediocres.
Piense también en nuestro legado permanente. Puede que actuáramos con más responsabilidad si nuestro legado fuera imborrable. Por ejemplo, podríamos decidir compartir nuestros datos médicos a través de contratos inteligentes activados por nuestros certificados de defunción. Cuando nuestra identidad se grabe para siempre en una piedra inmutable, "Don´t you forget about me" (No te olvides de mí) podría resultar ser una canción más duradera de lo que hubiéramos podido imaginar.

La IA llega a la empresa: cuatro modelos de decisiones con inteligencia artificial | Harvard Business Review en Español

La IA llega a la empresa: cuatro modelos de decisiones con inteligencia artificial | Harvard Business Review en Español





Cuatro modelos para tomar decisiones con inteligencia artificial


Modelos de toma de decisiones basados en inteligencia artificial-Harvard Business Review en español
Los CEO más carismáticos disfrutan cuando lideran e inspiran a otras personas, por lo que nos les gusta delegar las decisiones críticas sobre el negocio en algoritmos inteligentes. ¿Quién querría que un astuto código informático le mandase? Pero ese futuro ya ha llegado. En algunas de las empresas más exitosas –como Google, Netflix, Amazon, Alibaba, y Facebook–, son algoritmos autónomos, no talentosos mánagers, quienes tienen cada vez más la última palabra. Los MBA (del inglés Management by Algorithm, gestión por algoritmo en español) son la nueva norma.
Los ejecutivos comprometidos con la búsqueda de la excelencia a partir de los datos aceptan el hecho de que los algoritmos inteligentes necesitan una mayor autonomía para funcionar con éxito. Empoderar los algoritmos hoy es igual de relevante para una organización que empoderar a las personas. Pero sin unas líneas claras que seguir en aspectos como la autoridad y la rendición de cuentas, un empoderamiento en paralelo garantiza el conflicto eterno entre la inteligencia humana y la artificial.
La computación autónoma requiere que los altos ejecutivos vuelvan a evaluar el cómo y por qué de delegar sus decisiones en este tipo de algoritmos. Los CEO necesitan aclarar cuándo debe deferir el talento hunano ante el juicio algorítmico. Es complicado. Las conversaciones más incómodas que escucho dentro de una junta directiva sobre el aprendizaje de máquinas tienen que ver con cuánto poder y autoridad debe tener un software superinteligente. Los mismos ejecutivos que no habrían dudado en automatizar una fábrica, vacilan frente a la idea de que sea un algoritmo de aprendizaje profundo el que decida su estrategia de venta y capex (inversiones en bienes de capitales). Las implicaciones del éxito les asustan más que el riesgo de fracasar.
"¿Significa esto que una máquina determinará las licitaciones a las que nos presentamos?", preguntó el responsable de una unidad de negocio europea que opera con miles de millones de euros. Sí, eso era exactamente lo que significaba. Los equipos de ciencia de datos, contrataciones y cadena de suministro de su grupo ya habían elaborado conjuntos algorítmicos que, según todas las mediciones y simulaciones, ahorrarían cientos de millones de euros. Es más, responderían incluso 10 veces más rápido a los cambios en el mercado que los procesos existentes y con tan solo una mínima intervención humana. El equipo directivo tendría que confiar en su software de licitación computacionalmente brillante. Ese era el reto. Pero el CEO se negaba a –o no podía– apretar el gatillo de la autonomía.
"Se necesita un director de IA", le contó el director científico de Baidu, Andrew Ng, a Fortune durante la Feria de Electrónica de Consumo celebrada en enero de 2017. Tal vez. Pero los CEO que se tomen en serio hacer frente a la oportunidad y el riesgo de la autonomía computacional deberían considerar cuatro opciones organizativas cuyo éxito ya se ha demostrado en el mundo real. ¿Las malas noticias? Los petabytes de nuevos datos y la innovación algorítmica garantizan que el avance de los algoritmos desafiará de manera implacable a la supervisión humana desde dentro. 
1. El asesor autónomo/de autonomía
McKinsey, Bain y BCG son los modelos de gestión posibles. Los algoritmos autónomos se consideran y tratan como los mejores asesores estratégicos que se pueda tener, pero son los mismos que nunca desaparecerán. El trabajo de los algoritmos promueve la revisión de decisiones y ofrece recomendaciones de manera continua a partir de los datos procesados. Los algoritmos toman la iniciativa sobre qué analizar e informan al equipo directivo de sus hallazgos. Pero solo el comité de supervisión humana aprueba lo que se "automatiza" y cómo se implementa.
En teoría, los retos organizacionales de la autonomía algorítmica se corresponden prácticamente con los procesos y sistemas que se están automatizando. En realidad, se ha comprobado que los "relevos" y las transiciones implican problemas operativos importantes. El enfoque de arriba a abajo para la automatización produce sin duda roces entre personas y procesos. En una empresa minorista de Estados Unidos, un conjunto autónomo de algoritmos sustituyó a todo el departamento de comercialización. El equipo directivo mandó a los encargados de tienda y el resto de la plantilla respetar las peticiones y obedecer las órdenes de sus nuevos "compañeros"; la animadversión y la resistencia fueron notables. Pronto se instaló un software de auditoría y se designaron supervisores humanos para garantizar el cumplimiento.
En este modelo, los científicos de datos son interlocutores y embajadores que median entre el comité de supervisión de la autonomía y los objetivos de implementación de algoritmos. A menudo encuentran que la tecnología da menos problemas que las personas. Normalmente, son ellos quienes se convierten en el saco de boxeo de cada uno de los bandos. Son los encargados de bloquear los intentos de engañar a los algoritmos. Deben su lealtad y rendición de cuentas al equipo directivo.
2. El subcontratista de autonomía
"Accenturazon" –parte Accenture, parte Amazon Web Services– es el ejemplo de gestión en este caso. La subcontrata de procesos de negocio se convierte en la algoritmización de procesos. Las mismas sensibilidades y oportunidades económicas que hacen atractiva la subcontratación se convierten en principios de la gestión para la autonomía computacional.
Se necesitan por lo tanto una descripción y reparto tan claro como el agua de las tareas a llevar a cabo así como de los entregables necesarios. La ambigüedad es el enemigo: un acuerdo sobre el servicio definido con nitidez así como una rendición de cuentas explícita de los KPI o indicadores claves es esencial. Los propietarios de los procesos deben decidir la asignación de recursos y si la autonomía algorítmica debería dar paso a una mayor innovación, una mayor optimización o las dos cosas. La predictibilidad y la fiabilidad de un proceso es lo que más importa, y la autonomía representa un medio para alcanzarlas.
Al igual que ocurre con la subcontratación, la flexibilidad, la capacidad de respuesta y la interoperabilidad siempre suelen presentar algún tipo de problemas. El énfasis en los entregables definidos en un primer momento subvierte otras iniciativas que podrían crear valor a partir del desarrollo de la autonomía o la búsqueda de nuevas oportunidades. La empresa construye un porfolio brillante de conjuntos autónomos pero con apenas sinergias entre ellos. Los equipos directivos más inteligentes, en cambio, diseñan sus iniciativas accenturazónicas autónomas con la interoperabilidad en mente.
Los científicos de datos en los escenarios de algoritmización de procesos empresariales se convierten en gestores de proyecto. Aportan coherencia técnica y regularidad a los acuerdos de nivel de servicio (ANS) a la vez que que definen los estándares de calidad para los datos y algoritmos necesarios. Se convierten en el apoyo de los propietarios y responsables de los procesos elegidos para convertirse en autónomos.
3. El desafiante/desafiado empleado autónomo de primera categoría
Incluso la más brillante de las mentes puede tener alguna limitación intrínseca, y en ese sentido los algoritmos se parecen a los genios humanos más excéntricos. ¿Pueden los mánagers y empleados convencionales colaborar de manera eficaz con entidades autónomas innegablemente brillantes aunque de capacidad limitada? En este entorno empresarial, el software inteligente se instala en las áreas en las que la autonomía computacional pueda complementar de forma medible, o sustituir, los resultados deseados. La empresa forma correctamente a su personal para contratar y trabajar con los mejores (y más inteligentes) algoritmos del mundo.
En este tipo de empresas, el software es tratado como un compañero al que se valora: la mayoría de las veces llega a la respuesta correcta, y si no a la mejor. Empresas como Netflix y Alibaba trabajan con este modelo de gestión. No puedo hablar en cambio demasiado bien del excelente análisis de Steve Levy en Backchannel sobre el compromiso de Google para convertirse en una empresa de "aprendizaje de máquinas primero".
"El modelo de aprendizaje de máquinas no es un conjunto estático de código, sino que le alimenta constantemente de datos", explica un ingeniero de Google. "Actualizamos continuamente los modelos y el aprendizaje, añadiendo más datos y refinando la manera en la que haremos las predicciones. Parece una cosa que vive y respira. Es un tipo distinto de ingeniería".
Mezclar la autonomía de las personas y las máquinas nubla necesariamente la responsabilidad de la organización. En entornos con una evolución tan rápida, las personas responsables de proyectos y programas no siempre pueden saber si lograrán mejores resultados a través de reeducar a las personas o reeducar a los algoritmos. Dicho eso, una cultura de cocreación y colaboración se convierte en la única manera de triunfar.
Los científicos de datos ejercen de facilitadores. Actúan como el departamento de recursos autónomos frente a recursos humanos. Se encargan de desarrollar bots de conversación y adoptar interfaces del estilo de Alexa para facilitar y simplificar la colaboración y el compañerismo. Buscan minimizar la discriminación, el favoritismo y las tensiones en las relaciones persona-máquina. Los equipos directivos dependen de ellos para entender la enorme transformación cultural que implica una autonomía generalizada.  
4. Autonomía absoluta
Renaissance Technologies y otros fondos de inversión incluso más herméticos son ahora el ejemplo. Estas organizaciones están totalmente comprometidas con permitir que la autonomía algorítmica lleve la empresa hasta fronteras desconocidas de innovación, rentabilidad y riesgo. Sus resultados deberían inspirar humildad entre los que privilegian la acción humana.
Un analista cuantitativo de un fondo de inversiones de Nueva York (EEUU), que realiza más transacciones en una semana que una empresa de la lista Fortune 250 en un año, confesó: "Llevó años que confiáramos lo suficiente en los algoritmos como para resistirnos a la tentación de ignorar sus resultados [...] Aún hay transacciones [ocasionales] que no ejecutamos y [no hacerlas] casi siempre nos cuesta dinero".
Las empresas buscan aprovechar, amplificar y conectar en red los sistemas autónomos para crear una ventaja competitiva autosuficiente. Para ello, utilizan software de aprendizaje de máquinas para entrenar mejor el software de aprendizaje de máquinas. Los algoritmos de aprendizaje de máquinas ejecutan pruebas de estrés y gestionan el riesgo de otros algoritmos de aprendizaje de máquinas.
La autonomía es el centro de gravedad tanto organizativo como operativo para la innovación y el crecimiento. La gente es contratada y despedida en función de su capacidad para ampliar los límites algorítmicos de una autonomía exitosa.
El liderazgo de estas organizaciones exige humildad y la voluntad de convertir la confianza en las cifras en prácticamente un acto de fe. Tanto los investigadores académicos de finanzas computacionales como los gestores de fondos de inversión comentan que a menudo llevan a cabo operaciones financieras que los humanos no entienden ni literal ni cognitivamente. Una de las áreas más candentes de las investigaciones de aprendizaje profundo es el desarrollo de software de metainteligencia que genere razonamientos y narrativas para explicar a los humanos las decisiones de que las propias máquinas toman a partir de datos.
La gestión del riesgo y la necesidad de lograr una comprensión humana accesible sobre el alcance de la autonomía compleja domina la mayor parte de la ciencia de datos que se practica en las empresas que apuestan por una autonomía algorítmica absoluta.
Lo cierto es que estos cuatro modelos de gestión antropomorfizan los algoritmos autónomos. Es decir, el software no se trata como líneas de código inertes, sino que se hace como si fueran seres con algún tipo de voluntad que se puede medir y de la que se hacen responsables. En cada modelo, el equipo de dirección busca correctamente una mayor transparencia y accesibilidad a lo que les motiva. Una mayor supervisión del proceso dará paso a más conocimientos a medida que avanzan las capacidades autónomas de los algoritmos.
Los consejeros delegados y el resto de la junta directiva deben monitorizar y supervisar este proceso de cerca. También deben promocionar los casos de uso, las simulaciones y los escenarios para realizar pruebas de estrés con algunas de las situaciones límites que definan para sus conjuntos algorítmicos. Sin embargo, es conveniente evitar mezclar o combinar estos cuatro enfoques entre sí. La clave para lograr que funcionen consiste en integrar la rendición de cuentas, la responsabilidad y los resultados desde un inicio en cada uno de ellos. Cómo se delega, dirige y decide la autoridad debe estar claro.
Mientras que esa máxima se basa en la observación y participación anecdóticas, no en un análisis estadístico, nunca se deben subestimar el impacto que un cambio radical en la distribución del poder y la influencia puede tener sobre la auoestima y profesionalidad de la plantilla. Por eso los CEO deberían preocuparse menos por llamar al orden a la autonomía, por someterla, y más por convertirla en una potente fuente y fuerza de ventaja competitiva.
Sin duda alguna, sus rivales más inteligentes serán otros algoritmos autónomos impulsados por datos.

Guía de color sobre Marketing y Branding


Por: Alfredo Vela

martes, abril 18, 2017

UNICENTRO A LA CABEZA DE LOS CENTROS COMERCIALES EN 2016.

www.mallyretail.com/index.php?id=2329



UNICENTRO A LA CABEZA DE LOS CENTROS COMERCIALES EN 2016.
Como ha sido tradición en los últimos años, Mall & Retail acaba de publicar la séptima edición del Estudio de Referenciación Competitiva de Centros Comerciales 2016, donde hace un pormenorizado análisis de la gestión de los centros comerciales en más de 50 variables, lo cual permite identificar las mejores prácticas de la Industria.
Los modelos de referenciación, también conocidos como “benchmarking” son un punto de referencia sobre el cual las empresas comparan algunas de sus indicadores claves en sus diferentes áreas con aquellos competidores considerados los “más duros".
Hay que decir inicialmente que las ventas de los centros comerciales el año anterior pese a las condiciones económicas adversas del país tuvieron un comportamiento aceptable superando los $ 37 billones. El crecimiento fue superior al de la economía, al consumo de los hogares que se incrementó en un 2%, y al del comercio propiamente tal, que superó en un 1.5% al año 2015. El Fenómeno del niño, el paro camionero, la tasa de cambio y la incertidumbre política y económica del último trimestre frente al proceso de paz y a la reforma tributaria fueron las causas de este comportamiento. El sector del entretenimiento siguió siendo un motivador clave para el desplazamiento de los hogares a estos templos del comercio.

Unicentro retomó el liderato.

La Ciudadela Comercial Unicentro Bogotá, recuperó el primer lugar, con unos ingresos de $ 35.3 mil millones y un crecimiento del 6.4%, seguido de Santafé (quien el año anterior ocupó el primer lugar) con unos ingresos de $ 29.3 mil millones una disminución del 11%. Al tercer lugar llegó por primera vez Centro Mayor con unos ingresos de $ 23.3 mil millones y un crecimiento del 9.3%. El cuarto lo ocupó Plaza de las Américas con $ 21.6 mil millones y un crecimiento del 1%. El quinto lugar fue para Gran Estación con $ 18.9 mil millones respectivamente y una disminución del 5.9%.

Desde el punto de vista de ingresos unitarios por cada m2 de GLA, Unicentro se ubica también en primer lugar con $763 mil, seguido de Plaza de las Américas con $486 mil y el tercer lugar es para Gran Estación con $432 mil.



Es importante analizar el desempeño de los centros comerciales en el largo plazo, de acuerdo a las cifras publicadas por Mall & Retail de los últimos 8 años el que mayor crecimiento promedio anual ha tenido es Centro Mayor con un 10.1% de crecimiento, seguido por Santafé con el 9.3%, y el tercer lugar Gran Estación con el 5.2%.



Horacio Lince Calle Gerente General de Unicentro manifestó en su informe anual, el regocijo por el cumplimiento de los 40 años de actividades de la Ciudadela Comercial Unicentro, caracterizado por el liderazgo e innovación en el quehacer comercial capitalino. “El Año anterior se vio afectado por coyunturas de orden socioeconómicas que, tal como lo ha expresado el DANE, condujeron a la desaceleración de nuestra economía, que de una forma u otra afectó la actividad del comercio organizado en todos sus órdenes donde, por fortuna, hemos obtenido regularidad en nuestro desempeño sin mayores altibajos, para satisfacer las expectativas de nuestros clientes” manifestó Lince.

Así mismo intuye que el 2017 tendrá repercusiones por el nuevo régimen impositivo y los ajustes económicos que se avecinan, por lo que exigirá trabajo y sacrificio de parte de todos para garantizar la generación de valor que año tras año ha logrado la Ciudadela Comercial Unicentro a lo largo de su historia, y la consoliden como el complejo de compras y entretenimiento más importante de la ciudad. Para Andres Vargas Baquero, Gerente General del Centro Comercial Santafé, el 2016 fue difícil para la economía, donde le consumo en hogares venía a un ritmo de crecimiento por el encima del 5% y el año pasado solo creció 0.57% en unidades de acuerdo a Raddar. Así mismo en los resultados también estuvieron marcados por la apertura en el mes de diciembre del Centro Comercial Parque la Colina, el cual fue una expectativa para los habituales del Centro Comercial Santafé, lo cual afecto el tráfico de visitantes.



Fuente: Leopoldo Vargas Brand. Gerente de Mall & Retail.

Cromantic completará 70 tiendas y conquistará Perú - larepublica.co

Cromantic completará 70 tiendas y conquistará Perú - larepublica.co







Martes , Abril 18, 2017

Cromantic completará 70 tiendas y conquistará Perú

Bogotá_

La cadena de cosméticos Cromantic está decidida a ir por más este año. La compañía pretende finalizar 2017 con 70 tiendas, como parte de su propósito de abrir 130 puntos en los próximos tres años. Adicionalmente, proyecta desembarcar en Perú, al tiempo en que estudia su incursión en nuevos mercados latinoamericanos.

Cromantic abrió su primer punto del año en Neiva, completando una red de 14 ciudades en Colombia. Además, la empresa que creó estas tiendas de belleza, llamada Prosalon, espera desarrollar una marca de lujo bajo el concepto de Prestige, con la cual proyecta abrir 20 puntos entre este y el próximo año. 
Con este nuevo segmento, la firma competiría con cadenas como Fedco, a la vez que entraría a un mercado en el que hay gran potencial tras los cierres de La Riviera.
De hecho, Cromantic ya cuenta con un portafolio que abarca 3.500 referencias de productos para el cuidado del cabello, dermatología, cosmética y accesorios. Además, tiene  productos para el mercado de lujo de grandes marcas del sector de belleza como Termix, Well, Schwarzkopf, The Balm, Soskin, entre otros.
Con todo, la corporación espera tener una facturación de $79.000 millones este año, y está en búsqueda de nuevos destinos en Latinoamérica. 
Las cifras previstas por la organización no se alejan de la realidad del sector, pues según ProColombia, a 2019 el segmento de cosméticos podría alcanzar un crecimiento promedio anual de 4%. Además, el consumo de cosméticos per cápita alcanzó US$79,8, lo cual es casi un tercio del consumo en Estados Unidos y Francia, y lo convierte en el quinto mercado más grande de la región.

Para contactar al autor de esta nota:

Melisa Echeverri

mecheverri@larepublica.com.co

Editor de esta nota:
Tatiana Arango
tarango@larepublica.com.co

"Los grandes procesos de innovación en la distribución"

"Los grandes procesos de innovación en la distribución"





17/04/2017
Ignacio García Magarzo, director general de ASEDAS (Asociación Española de Distribuidores, Autoservicios y Supermercados)
“Los grandes procesos de innovación en la distribución”
Ignacio García Magarzo es el director general de ASEDAS. Ignacio García Magarzo es el director general de ASEDAS.
La última década del sector de la distribución español ha sido extraordinariamente intensa en la innovación de procesos, con un notable desarrollo y modernización de las relaciones empresariales entre productores y distribuidores. La visión integrada de la cadena de valor ha permitido aplicar nuevas tecnologías, prácticas y modelos de negocio más avanzados que configuran un modelo ejemplar en la búsqueda de la eficiencia y del ganar-ganar. El formato del supermercado, sustentando en una gran diversidad de compañías de ámbito nacional y regional, familiares, cooperativas y empresas cotizadas, ha sabido responder con decisión a las demandas de la sociedad y convertirse en compañías modernas y competitivas, con un claro enfoque hacia las necesidades del cliente.
La concepción de la cadena alimentaria como un todo interdependiente, en el que se impone la colaboración entre todos los actores implicados, marca, en buena medida, el gran proceso evolutivo de los supermercados en los últimos años. Este hecho se materializa de muy diversas formas, desde la firma de acuerdos de buenas prácticas comerciales a compartir mejor la información sobre el comportamiento del consumidor, que se encuentra en el foco de ambos, pasando por la incorporación de novedades tecnológicas que hacen cada vez más ágil la comunicación entre eslabones y el intercambio de información.
Otro tipo de técnicas, como la observación y medición del comportamiento del consumidor, permiten trasladar a los fabricantes y productores las tendencias de consumo con una rapidez nunca vista hasta ahora. Esto se traduce en una alta capacidad de reacción ante la demanda que posibilita optimizar costes y, sobre todo, poner a disposición de la sociedad una oferta cohesionada que responde a sus inquietudes de consumo alimentario, que se basa en la información recogida por los distribuidores en el punto de venta.
La digitalización no es solo compra online
El comercio electrónico, por su parte, gana peso tras superar el impacto de la crisis económica, que nos ha devuelto un consumidor más digitalizado, pero, a la vez, más exigente e informado. Pero nos equivocaríamos en el diagnóstico si pensáramos que la digitalización de la distribución alimentaria es solo venta online. De hecho, se puede decir que el comercio electrónico es solo la punta del iceberg de este fenómeno.
El nuevo consumidor se caracteriza, como decíamos, por estar más informado y conectado, pero la digitalización viene a introducir otros cambios más profundos en el conjunto de la cadena alimentaria y uno de los más visibles es la necesidad de alcanzar al consumidor a través de la “omnicanalidad”. Esto supone que, en los momentos previos o posteriores a la venta –online o física-, se dan multitud de oportunidades de interactuar con un consumidor cada vez más consciente de sus necesidades y deseos.
En opinión de la profesora Gloria Aparicio, investigadora de la Universidad del País Vasco y galardonada con el II Premio ASEDAS al mejor artículo de la revista Distribución y Consumo, ser omnicanal supone tener un amplio surtido en la web, pero también ofrecer completas y variadas opciones logísticas para poder satisfacer a los consumidores en el momento de la entrega. La distribución tiene el reto de medir bien las aportaciones de todo ello y coordinarlo adecuadamente para interactuar con un consumidor que busca cuantos más puntos de contacto mejor.
“La visión integrada de la cadena de valor ha permitido aplicar nuevas tecnologías, prácticas y modelos de negocio más avanzados que configuran un modelo ejemplar en la búsqueda de la eficiencia y del ganar-ganar”
El ecosistema digital de la cadena de suministro incluye, además, claves como la eficacia y eficiencia energética de la logística directa e inversa –devoluciones, reutilización o reciclado…-, la reducción del desperdicio alimentario o la racionalización del envasado, entre otros.
Y llegamos así al otro gran pilar de la innovación: la logística. La evolución de las plataformas logísticas –tan relevante en los últimos años- e implica multitud de nuevos desarrollos y procesos. Uno de ellos, es superar el gesto, aparentemente sencillo e incorporado ya a nuestra tradición tecnológica, de pasar los códigos de barras por el lector de la caja, hasta llegar al control total de los movimientos del lineal permanentemente actualizado y alcanzar altos grados de eficacia en la gestión del surtido basada en el control de los stocks. Especialmente complicada en la logística de los productos frescos, la rápida administración de los pedidos ayuda también a reducir las distancias entre productor y consumidor, permitiendo que la demanda que generan las tiendas llegue en tiempo real a los productores y, de estos, a los supermercados en un plazo no superior a 24 horas, algo que el consumidor debería conocer mejor y apreciar más aún.
Por todo ello, en mi opinión, debemos ser conscientes de la importancia de explicar mejor que, si el sector de la distribución en España es uno de los más eficientes de Europa y cumple de forma excelente su objetivo de hacer accesible para los ciudadanos una alimentación sana, variada y a precios tan competitivos, esto se debe, entre otros factores, a un esfuerzo constante por innovar en los procesos que implican a la totalidad de la cadena alimentaria, a los que en los últimos años se han incorporado novedades tecnológicas y sistemas de información que contribuyen, también, a situarnos entre las mejores distribuciones comerciales de Europa.

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