Los que nos dedicamos a diseñar y definir procesos en las organizaciones, pasamos el día hablando de User Experience, Customer Journeys, Stakeholders y Team Members. Sin embargo, cuando nos acercamos a una pizarra para dibujar un proceso, las personas suelen desaparecer, siendo sustituidas por cajas frías con etiquetas como «Cliente» o «Usuario».
😅 ¿Por qué creo que es un error omitir el dibujo de las personas?
Porque el cerebro humano está cableado para empatizar con las figuras humanas. Un diagrama que incluye personas deja de ser un «mapa de proceso» para convertirse en una «historia de usuario».
🛠️ Tus dos herramientas principales para dibujar personas
Para dibujar personas no se requiere ningún tipo de conocimiento en anatomía, ni ser un retratista, tan solo tienes que dominar las formas básicas que ya os conté en mi post de la semana pasada. En cualquier caso, al igual que el típico gráfico de la evolución del hombre, te dejó también su evolución en el Visual Thinking
Evolución de las personas
En cualquier caso, para comenzar a coger experiencia con el Visual Thinking te aconsejo practicar principalmente las dos siguientes:
Star Person ⭐️ : Es la forma más rápida de dibujar acción. Una estrella de cinco puntas donde la punta superior es la cabeza. Permite mostrar movimiento, celebración o urgencia con apenas tres trazos.
Block Person ▋: Si buscas representar un rol (un Administrador de Sistemas, un CEO, un Desarrollador), usa el «bloque». Un rectángulo sólido da una sensación de autoridad y estructura.
La persona cabeza y la persona palo son demasiado elementales, y aunque son útiles para apuntes rápidos, cuando realices un diagrama más serio trata de evitarlos. La persona plastilina te llevará más tiempo usarla bien, y no tengo claro que compense el trabajo necesario para dominar su uso salvo que quieras dar un aspecto muy profesional a tus sketchnotes, diagramas o infográfias.
⭐️ El toque maestro: La emoción mínima viable 🙂 😶 🙁
Buenas noticias, tampoco necesitas dibujar rostros complejos. La dirección de las cejas o la curva de la boca son suficientes para indicar dónde le duele el proceso al usuario (punto de dolor) y dónde siente el éxito.
Emocionalidad
Cuando dibujas el «dolor» del usuario en un flujo de proceso, la necesidad de tu proyecto se vuelve indiscutible, y cambia totalmente la perspectiva y el sentido del mismo. Empatiza con tu audiencia cualquiera que esta sea.
¿Te animas a incluir personas en tus diagramas y procesos?
En la semana 28/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar datos sobre El ascenso y el aumento de los LLM. La fuente principal de los datos está en https://geni.us/IIB-LLMdata . En cualquier caso en esta ocasión tras revisar los datos me he centrado en la relevancia y posición predominante de OpenAI en el desarrollo de la IA Generativa, y la potencia diferencial de sus modelos LLM. Así que, el DataStoryTelling de la semana versará principalmente sobre OpenAI.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Finalmente tampoco usare esta imagen de presentación para la parte de Visual Thinking de la semana. La cual tampoco será un Mapa Mental como luego os indicaré.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖 como asistente. Tras revisar el tema como ya indicaba me centraré en la evolución de los modelos de OpenAI y dará un poco de contexto al desarrollo de la IA.
Visual Thinking. Generación de un SketchNote en base a la evolución de los modelos LLM de OpenAI. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficos 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado varios gráficos de líneas y un gráfico de burbujas y los he combinado todos ellos en una especie de infografía.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, nuevamente usaré directamente KeyNote de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, dado que hablamos IA y modelos LLM la representación es una especie de cerebro 🧠 digital.
#RetoVTVD2024 week 28/2024 #makeovermonday LLMs
En la semana 28/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a la evolución de los modelos a lo largo del tiempo y del volumen de parámetros que utiliza cada uno de ellos. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, esta semana me he centrado más en representar los hitos claves en la evolución de los LLMs desarrollados por OpenAI, la empresa que está marcando de forma predominante el desarrollo de la IA Generativa..
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y añadir otros detalles que puedan ser relevantes. Seguidamente os muestro los 5 hitos principales generados por la IA:
1. GPT-2 (2019)
El lanzamiento de GPT-2 fue un hito significativo. Este modelo, con 1.5 mil millones de parámetros, demostró una capacidad sorprendente para generar texto coherente y relevante en una variedad de contextos. A pesar de las preocupaciones iniciales sobre su posible uso indebido, se publicó una versión reducida y luego la versión completa, mostrando el potencial de los LLM para aplicaciones comerciales y de investigación.
2. GPT-3 (2020)
GPT-3, con 175 mil millones de parámetros, representó un salto cuántico en las capacidades de los LLM. Su capacidad para realizar tareas complejas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), como traducción, resumen, y generación de texto con un alto grado de coherencia y contexto, lo convirtió en un modelo revolucionario. OpenAI lanzó API para GPT-3, permitiendo su integración en diversas aplicaciones comerciales.
3. Codex y GitHub Copilot (2021)
Codex, una extensión de GPT-3 enfocada en la generación de código, marcó otro hito. Integrado en GitHub Copilot, este modelo facilita la escritura de código asistida por IA, sugiriendo líneas de código y completaciones basadas en el contexto del archivo en el que el desarrollador está trabajando. Esto ha transformado la manera en que los desarrolladores trabajan, aumentando la productividad y la eficiencia.
4. DALL-E y DALL-E 2 (2021 y 2022)
DALL-E y su sucesor DALL-E 2 han demostrado la capacidad de los LLM para generar imágenes a partir de descripciones textuales. Estos modelos han ampliado el alcance de las aplicaciones de los LLM más allá del texto, explorando la síntesis de medios visuales. DALL-E 2, en particular, ha mostrado mejoras significativas en la calidad y precisión de las imágenes generadas.
5. ChatGPT y GPT-4 (2023)
El lanzamiento de ChatGPT, basado en GPT-4, mostró un avance significativo en las interacciones conversacionales humanas con IA. Con una mejor comprensión del contexto y una capacidad mejorada para mantener conversaciones coherentes y relevantes, ChatGPT ha sido ampliamente adoptado para servicios de atención al cliente, tutorías, y otras aplicaciones interactivas. GPT-4, con capacidades mejoradas en términos de comprensión y generación de lenguaje, ha cimentado aún más la posición de OpenAI como líder en el campo de los LLM.
6. GPT-4o (2024)
CharGPT-4o es el modelo más reciente y avanzado de OpenAI, diseñado para proporcionar una inteligencia al nivel de GPT-4 pero con mejoras significativas en velocidad y capacidad. Este modelo es más rápido y económico, y tiene capacidades multimodales que le permiten manejar texto, voz y visión en tiempo real. Por ejemplo, CharGPT-4o puede traducir un menú en un idioma extranjero, proporcionar información sobre los platos y hacer recomendaciones basadas en imágenes compartidas por el usuario
En resumen, los LLM en OpenAI han tenido un desarrollo impresionante en los últimos años, y esto ha colocado a OpenAI en la vanguardia de esta evolución, liderando con innovación, responsabilidad y un enfoque estratégico en la integración comercial y la colaboración abierta.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)? Y en esta ocasión mucho más ya que la representación en esta ocasión es una comparación entre la IA y la IH
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas ideas nos ayudaría a procesar toda esta información.
Seguidamente te muestro un SketchNote en el que comparo la evolución de los LLMs de OpenAI con la evolución de la especie Humana. En definitiva, lo que vendría a ser una comparación entre la evolución de la IA con la evolución de la IH.
Introducción de un modelo básico de lenguaje con 117M de parámetros.
Australopithecus: Primeros pasos en la evolución del lenguaje.
2018
GPT-2
2019
Modelo mejorado con 1.5B de parámetros, demostrando generación de texto coherente.
Homo Habilis: Mayor habilidad y herramientas rudimentarias.
2019
GPT-3
2020
Salto cuántico a 175B de parámetros, gran capacidad en tareas de NLP.
Homo Erectus: Avance significativo en capacidades y adaptaciones.
2020
Codex
2021
Extensión de GPT-3 para la generación de código y asistencia a desarrolladores.
Homo Neanderthalensis: Especialización en habilidades técnicas.
2021
DALL-E
2021
Generación de imágenes a partir de descripciones textuales.
Homo Sapiens: Expansión a nuevas áreas (imágenes) más allá del lenguaje.
2021
GPT-4
2023
Mejoras en la comprensión y generación de lenguaje, interacciones conversacionales avanzadas.
Homo Sapiens Moderno: Alta sofisticación y complejidad en habilidades de comunicación.
2023
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, se trata de la evolución en el tiempo de los diferentes LLMs que se han ido generado por diferentes compañías. Sin embargo he preferido centrarme en particular en datos relevantes sobre OpenAI.
Infografías
Una infografía es una combinación de diferentes representaciones de datos con un formato visual en el que se combina el Visual Thinking y DataStoryTelling. En el caso que nos ocupa es lo que he generado combinando diagramas de líneas y burbujas, añadiendo datos adicionales que nos muestran una historia muy interesante, y que puede deducirse prácticamente con lo que la propia infográfia muestra..
📊 Visualización de datos
Los gráficos los he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es darle un aspecto de historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro la Infografía que he tuneado, …
El DataStoryTelling …
Data storytelling#RetoVTVD2024 week 28/2024 #makeovermonday LLMs
En el gráfico puedes encontrar la siguiente información:
Los LLMS de OpenAI y el número de parámetros que ha utilizado cada uno de ellos
La evolución en el mismo tiempo de las visitas mensuales a ChatGPT desde su lanzamiento en noviembre de 2022 .
La comparación relativa de los accesos a ChatGPT con respecto a sus principales competidores..
A partir de esta diapositiva como apoyo visual podríamos contar diversas historias y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
En la semana 26/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar datos sobre la Eurocopa de Naciones a lo largo de las 16 ediciones que llevamos disputadas. Los datos están en statista.com y en esta ocasión me he centrado más en los hitos relevantes de la competición y simplemente he añadido un sencillo DataStoryTelling de la semana sobre los países ganadores.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Utilizaré Procreate, como indicaba este no será el motivo central del Mapa Mental final por el cambio de orientación.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖 como asistente.
Visual Thinking. Generación de un Mapa Mental (Mind Map) en base a las ideas 💡 del resumen. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficos 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado únicamente un gráfico de barras.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, nuevamente usaré directamente KeyNote de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, dado que hablamos de fútbol que mejor que una pelota ⚽️
En la semana 26/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a una gran cantidad de estadísticas de la competición. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, esta semana me he centrado más en representar los hitos claves de la competición más que en un análisis exhaustivo de datos.
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y añadir otros detalles que puedan ser relevantes. Seguidamente os muestro los 5 hitos principales generados por la IA:
1. La Primera Eurocopa (1960)
La Eurocopa de Naciones se celebró por primera vez en 1960. Este torneo inaugural tuvo lugar en Francia y fue ganado por la Unión Soviética, que derrotó a Yugoslavia 2-1 en la final celebrada en París. Este evento marcó el inicio de uno de los torneos de fútbol más prestigiosos del mundo, con solo cuatro equipos participando en la fase final. Indicar que en esta primera edición España 🇪🇸 debería haberse enfrentado a la Unión Soviética en cuartos de final, pero el Régimen de Franco impidió que se celebrara este partido, y España quedó eliminada.
2. La expansión a 16 equipos (1996)
Hasta 1992, la Eurocopa contaba con solo ocho equipos en la fase final. Sin embargo, en 1996, el torneo se expandió a 16 equipos, permitiendo una mayor representación de países europeos. Este cambio tuvo lugar en Inglaterra y fue un hito importante en la historia de la competición, ya que aumentó la competitividad y la emoción del torneo. Alemania se coronó campeona en esta edición, venciendo a la República Checa en la final.
3. Grecia, Campeón Sorpresa (2004)
Uno de los momentos más sorprendentes en la historia de la Eurocopa ocurrió en 2004 cuando Grecia, contra todo pronóstico, ganó el torneo. Bajo la dirección del entrenador Otto Rehhagel, Grecia adoptó un enfoque defensivo y táctico que los llevó a vencer a equipos como Francia y Portugal, a quienes derrotaron 1-0 en la final. Este triunfo fue considerado una de las mayores sorpresas en la historia del fútbol.
4. España y su Dominio (2008 y 2012)
España hizo historia al ganar consecutivamente las Eurocopas de 2008 y 2012, convirtiéndose en el primer equipo en lograrlo. En 2008, bajo la dirección de Luis Aragonés, España venció a Alemania 1-0 en la final. Cuatro años después, con Vicente del Bosque como entrenador, España derrotó a Italia 4-0 en la final, mostrando un estilo de juego basado en la posesión y el toque, conocido como «tiki-taka». Estos triunfos consolidaron a España como una potencia futbolística mundial.
5. La expansión a 24 equipos (2016)
La Eurocopa de 2016 en Francia fue la primera en contar con 24 equipos en la fase final, un aumento significativo respecto a las ediciones anteriores. Este cambio permitió una mayor participación de países y más partidos emocionantes. Portugal se coronó campeón por primera vez en su historia al vencer a Francia 1-0 en la final, con un gol en tiempo extra de Éder, a pesar de perder a su estrella Cristiano Ronaldo por lesión durante el partido.
Estos hitos han sido fundamentales en la evolución de la Eurocopa, convirtiéndola en un torneo cada vez más competitivo y popular en el panorama del fútbol mundial.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)?
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas mismas ideas en un Mapa Mental facilitará la rápida comprensión de la situación en general.
Seguidamente te muestro un Mind Map tuneado, ya que realmente no cumple estrictamente con las reglas de un Mapa Mental. Yo lo denomino Mini Mapa Mental o MMM, y se trata de un mapa mental con la 💡 idea central y únicamente un primer nivel de ideas fundamentales. A partir de este primer esqueleto podríamos seguir ramificando y completando con ideas de más detalle.
Mini Mind Map #RetoVTVD2024 week 26/2024 #makeovermonday Eurocopa 2024
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, son un conjunto de diferentes estadísticas sobre las 16 ediciones de la competición. Y en este caso me he limitado a tomar una variable, que país ha sido el vencedor en cada una de las ediciones.
Diagramas de barras
Es un tipo de gráfico perfecto para comparar diferentes categorías en base a una única variable. En el caso que nos ocupa utilizaré un gráfico de barras simple para la comparación entre diferentes países ganadores.
📊 Visualización de datos
Este gráfico lo he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es darle un aspecto de historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro el gráfico tuneado que he creado, …
El DataStoryTelling …
Data storytelling#RetoVTVD2024 week 26/2024 #makeovermonday Eurocopa 2024
En el gráfico puedes encontrar la siguiente información:
Los países ganadores y el número de ediciones que ha ganado cada uno de ellos.
En cada una de las barras se incluya la edición o ediciones concretas, indicando los años de celebración.
El color verde indica los países que han alcanzado las semifinales en la edición 2024.
A partir de esta diapositiva como apoyo visual podríamos una historia y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
En particular, en este caso mi objetivo es que hagas una predicción de quién será el ganador de la edición de 2024, y puedes dejarla en los comentarios.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
Añade en un comentario tu pronóstico sobre quién será el ganador de la edición 2024…
Estoy muy contento de compartir con todos que he finalizado con éxito el curso de certificación en Visualización de datos ofrecido por Platzi y en colaboración con Latinometrics. Quiero agradecer a ambos por la excelente estructura y contenido del curso, que me ha permitido adquirir y mejorar mis habilidades en esta área tan importante. Aquí os muestro el certificado que he obtenido…
Certificado en Visualización de Datos Platzi y Latinometrics
Para completar el certificado, seguidamente os muestro un pequeño proyecto que añadiré en el área de proyectos del curso en Platzi.
Proyecto: 🍺 El consumo de alcohol en Latinoamérica: Un análisis preocupante
🚨 El consumo de alcohol es un tema que afecta a muchas sociedades en todo el mundo, y Latinoamérica no es la excepción. A través de este pequeño proyecto, quiero mostraros algunos datos alarmantes sobre el consumo de alcohol en Latinoamérica. 🚨
😨 Introducción: Una realidad alarmante
El consumo de alcohol en Latinoamérica sigue siendo un problema significativo, con diversas implicaciones para la salud pública y la seguridad vial. A pesar de los esfuerzos por reducir su consumo, los datos muestran que se está lejos de alcanzar resultados positivos. Hoy quiero enfocar este análisis en los 10 países con mayor consumo de alcohol y en particular, en Argentina, un país que destaca negativamente en esta problemática.
📊 Datos y visualizaciones
Top 10 de países con mayor consumo de alcohol en Latinoamérica Aquí presento un gráfico de barras que ilustra los diez países de nuestra región con el mayor consumo de alcohol per capita.
Gráfico de la Top 10 de países que consumen alcohol en Latinoamérica
Datos preocupantes sobre Argentina y el alcohol En Argentina, país con el mayor consumo de alcohol en Latinoamérica, se observan dos datos especialmente alarmantes.
Argentina y el Alcohol dos datos muy preocupantes
El 25% de los accidentes de coche mortales son producidos por conductores a los que se les detecto alcohol en sangre.
El consumo de alcohol comienza a los 13 años, y la tendencia es a que esta edad disminuya. Estos datos reflejan una problemática que requiere atención y acciones urgentes para mejorar la situación.
⭐️ Principios fundamentales de una buena visualización de datos
Para concluir este post, quiero compartir con vosotros los cinco principios que considero fundamentales para una buena visualización de datos, principios que he aprendido y que considero esenciales para cualquier proyecto en esta área:
Claridad: La visualización debe ser clara y fácil de entender. Evita el uso de gráficos complicados y mantén el diseño limpio.
Precisión: Asegúrate de que los datos están representados con precisión, sin distorsionar la realidad.
Relevancia: Elige los datos y las visualizaciones que sean más relevantes para el mensaje que quieres transmitir.
Consistencia: Utiliza un estilo coherente en todas tus visualizaciones para que el público objetivo pueda seguir fácilmente el flujo de la información.
Estética: Una buena visualización de datos también debe ser visualmente atractiva para captar y mantener la atención de la audiencia.
Estos principios no solo ayudan a mejorar la comprensión de los datos, sino que también contribuyen a contar una historia más efectiva y convincente. Gracias a Platzi y Latinometrics por este excelente curso, ahora me siento más preparado para aplicar estos principios en mis proyectos futuros.
Conferencia de Agilidad en la empresa aragonesa. Segunda edición del que ya es el evento de referencia en el mundo de la Agilidad en Aragón. Una propuesta increíble y que por segundo año hemos podido disfrutar en un marco incomparable El Monasterio de Cogullada, centro de formación de Ibercaja en Zaragoza.
Este año nuevamente he vuelto a tener el privilegio de ser el Graphic Recorder del evento y al igual que el año pasado el evento se desarrolló en un ambiente de colaboración fantástico, gracias al magnífico staff del evento, a su ideólogo Antonio Pintor y a mi maravillosa amiga Veronica Rivas 👏👏👏
El formato fue el mismo que la edición anterior, 9 ponencias y una mesa redonda que se desarrollaron a lo largo de toda la jornada, y que a pesar de todo volvió a dar la sensación de que se comprimía el tiempo. Os puedo asegurar, que para mi paso muy, muy rápido y eso quiere decir que lo disfrute a tope.
En esta segunda edición también voy a volver a pasar a digital cada una de las ponencias del evento, y aunque me gustaría hacerlo rápido lo que no puedo garantizar es el tiempo me llevará. Eso sí, intentaré no tardar mucho 😊 …
Hoy quiero compartir con vosotros la cuarta ponencia de la jornada, el sketchnote de la ponencia de Yanina Wax y Cristina Lagarde, y la evolución a su versión digital manteniendo el flujo de ideas.
Este año adicionalmente introduciré una novedad con respecto al año pasado, y que consistirá en añadir información adicional sobre la ponencia, en particular aquellos que llamaron más mi atención.
Y antes de empezar, una nota gráfica adicional para ayudaros a leer estos SketchNotes…
¿Cómo leer el SketchNote?
Cuarta Ponencia a Digital
Se trata de la Ponencia de Yanina WaxyCristina Lagarde, y la voy a desarrollar siguiendo los mismos cuatro pasos que en las anteriores, y que ya compartí con vosotros. Para finalizar os dejaré los enlaces a las ponencias anteriores ya publicadas.
Presentando la ponencia: Simplemente una cabecera del título de la ponencia y su ponente.
SketchNote – Graphic Recording en vivo.
Digitalización del Graphic Recording.
Impresiones.
Espero que os guste…
Presentando la ponencia
Título ponencia Yanina Wax CAEA 2023
Título ponencia Cristina Lagarde CAEA 2023
Para más información visitad sus perfiles de LinkedIn:Yanina WaxyCristina Lagarde , los QR también os llevarán a sus LinkedIn.
SketchNote – Graphic Recording en vivo
Título de la ponencia: “Agilizando el lanzamiento de los proyectos de mejora de negocio.”.
Versión en Directo del Graphic Recording, ponencia Yanina Max y Cristina Lagarde CAEA 2023
El material utilizado para realizar el SketchNote fue un rotafolios y marcadores Staedtler Lumocolor Flipchart (2.0 mm , 5.0 mm). En este caso las hojas estaban cuadriculadas, una diferencia con respecto al año pasado en el que las hojas eran completamente blancas. En este caso la ponencia tenía una duración de 30 minutos, y se trataba de la primera ponencia del día.
Fue una charla súper interesante, y en la cuál tome muchas notas e ideas interesantes y que os contaré en detalle en la sección de impresiones.
Digitalización del Graphic Recording
Tratando de respetar al máximo el espíritu.
Versión Digital del Graphic Recording, ponencia Yanina Max y Cristina Lagarde CAEA 2023
Impresiones
La industria automotriz no es ajena a la necesidad de adaptarse a las demandas del mercado. Norauto, con su extensa red de 90 centros y más de 100 servicios en cada uno, se encuentra en una posición ideal para abrazar la agilidad y optimizar sus procesos. En esta ponencia Yanina Wax y Cristina Lagarde, nos relataron cómo la aplicación de metodologías ágiles, particularmente el enfoque Lean, ha revolucionado la forma en que Norauto está gestiona sus servicios, tomando como ejemplo la mejora del servicio de cambio de neumáticos.
La Adaptación en Cada Taller
Cuando hablamos de servicios de automóviles, uno de los desafíos clave es lograr coherencia y eficiencia a lo largo de toda la red. Tomando el servicio del cambio de neumáticos. No es suficiente con replicar un único enfoque en todos los talleres; es fundamental adaptar el servicio a las particularidades de cada lugar. Esto se traduce en un menor riesgo al no aplicar soluciones universales, validaciones más eficientes al considerar los contextos únicos y resultados más rápidos al abordar problemas específicos.
Beneficios de la Agilidad en la Adaptación
Menor Riesgo: La agilidad permite abordar los desafíos de manera iterativa y adaptable. Al considerar las particularidades de cada taller, se reduce el riesgo de implementar soluciones que puedan no funcionar en ciertos contextos.
Validación Eficiente: Al adaptar los servicios a las necesidades específicas de cada centro, se logra una validación más rápida y precisa. Los equipos pueden concentrarse en lo que realmente importa y validar las mejoras en función de resultados tangibles.
Resultados Más Rápidos: La agilidad en la gestión de servicios permite que se obtengan resultados palpables de manera más rápida. La capacidad de iterar y ajustar según los comentarios y las métricas garantiza un progreso constante.
Menor Inversión: Adaptar los servicios a cada taller implica una inversión más enfocada y dirigida. En lugar de invertir recursos en soluciones que no son aplicables universalmente, se pueden destinar sus recursos de manera más efectiva.
Impacto Positivo Directo al Negocio
Incluso mejoras pequeñas pueden tener un impacto significativo en el negocio. Si cada intervención en el proceso de cambio de neumáticos se agiliza en aproximadamente 2 minutos, este ahorro de tiempo y costos se traduce en un recurso valioso que puede ser invertido en otros procesos. Además, la eficiencia resultante se refleja en la satisfacción del cliente y en la capacidad de cumplir con los plazos.
Lean & Agile: El Catalizador del Éxito
El corazón de esta transformación es la combinación de los enfoques Lean y Agile. Estas metodologías proporcionan la estructura y la flexibilidad necesarias para enfrentar los desafíos que plantea una red diversa de talleres y servicios. Lean permite la eliminación de desperdicios y la mejora continua, mientras que Agile posibilita la adaptación y la evolución constante.
Conclusión
Norauto se destaca como un ejemplo inspirador de cómo la agilidad puede revolucionar la gestión de servicios en un entorno complejo y diverso. La adaptación de servicios a través de la agilidad no solo mejora la eficiencia, sino que también impulsa la innovación, la satisfacción del cliente y el crecimiento del negocio. El cambio de neumáticos es solo el comienzo; Norauto continúa su viaje hacia la excelencia en la gestión de servicios a través de la agilidad y el enfoque Lean.
Post anteriores del evento CAEA 2023
Y hasta aquí por ahora, si asististe al evento y estás especialmente interesad@ en alguna de las ponencias escribe un comentario en este post y trataré de priorizarla ágilmente 😅, en caso contrario seguiré el orden de las ponencias del evento. Aunque realizaré una salvedad y es que en el siguiente post presentaré a las presentadoras de la jornada.
Cualquier feedback me ayudará a seguir mejorando y aportando contenidos a la comunidad, así que déjame un comentario.
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