Complejidad e Innovación en las Telecomunicaciones

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Complejidad Social y Nuevos Paradigmas Científicos, Menendez Pelayo, Agosto 2007

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Complejidad e Innovación en las Telecomunicaciones

  1. 1. Compl ida e Innov ció en l s T ecomunica ej d a n a el ciones ej d l os r digma íCompl ida Socia yNuev Paa s CientficosUniv sida Int na lM é Pel yo, A o 20 7 er d er ciona en ndez a gost 0 Fa r ncisco J J r . aiego
  2. 2. Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 2.5 EspañaUsted es libre de:•copiar, distribuir y comunicar públicamente la obraBajo las condiciones siguientes: Reconocimiento. Debe reconocer los créditos de la obra de la manera especificada por el autor o el licenciador. No comercial. No puede utilizar esta obra para fines comerciales. Sin obras derivadas. No se puede alterar, transformar o generar una obra derivada a partir de esta obra.•Al reutilizar o distribuir la obra, tiene que dejar bien claro los términos de la licenciade esta obra.•Alguna de estas condiciones puede no aplicarse si se obtiene el permiso del titularde los derechos de autorLos derechos derivados de usos legítimos u otras limitaciones reconocidaspor ley no se ven afectados por lo anterior 2
  3. 3. Descifrando el código de la complejidad... “W compa t ea compl ya somet t mustov come, t miss a opporunit Ifcompl y, hen nies r t exit s hing hey er hey n t y. exit in alit a s, is seen a achal t be ma ged a pot ial expl ed, nota apr em t be l s spect s lenge o na nd ent ly oit s obl o el t business ca gener t a iona sour ofpr s a compet iv a a a M na w l iminaed, n ae ddit l ces ofit nd it e dv nt ge. a ged el, compl yca aso incr se t r ience ofacompa byenha it a it t a ptt acha w l exit n l ea he esil ny ncing s bil y o da o nging ord”Suzanne Heywood, Jessica Spungin and David Tur l “Cracking the complexity nbul, Code”, McKinsey Quart l 2007-2 ery 3
  4. 4. Una definición preliminarE s a ü des, r sa mbig eda edunda s ydeficiencia r da l s que eldoct Fa Kuhn ar aciera ncia s ecuer n a or r nz tibuye tenciclopediachinaque se t ul Empor cel ialde conocimient benévol E sus r a it a io est os os. n emot spá s est escr o que l a l se div en (a perenecient a E a , (b) embasa dos, gina á it os nimaes iden ) t es l mper dor l ma ma r dos, echones, (e) sir s, (f) fa osos, (g) peros suelos, (h) incl en est cl sifica ó(c) a est a (d) l ena bul r t uidos a a ci n,(i) que se a a como l (j innumer bl (k) dibuj dos con un pincelfinsimo de pel de ca l (l et éer , git n ocos, ) a es, a í o melo, ) c t a ca n omperelj ró (n) que de l os paecen mosca(m) que a ba de r ar n, ej r s naí ico ohn il J ge L Bor “E idiomaa lt de J W kins” or uis ges, l 4
  5. 5. Índice01 El Ecosistema de las Tecnologías de la Información y las comunicaciones02 Dinámica de la transición de fase digital03 Monstruos y balas de plata04 Hacia una teoría de la evolución de los sistemas de información 5
  6. 6. El Ecosistema6
  7. 7. El tamaño de mercado L s t ecomunica a el epr a % os í ciones r esent n el3 delPIBde l pases de l OCDE(fuent OE Communicaions Outook, 20 7) a e: CD t l 0 — L contibució de l s t ecomunica a r n a el ciones a PIBse haincr a desde el2% en 198 ha aaca rel3 en 20 5. (E E ñ , ha l ement do 5 st l nza % 0 n spaa pa do de 1,4 % a 4 %) sa 4 l ,24 — L s t ecomunica a el oba ement inuaá na re que os a es á er ndo ciones pr bl e cont rn ga ndo cuot delPIB, en pat por l oper dor est n div sifica su a negocio ha mer dos ha aa adisj os (como l T ) cia ca st hor unt aV 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 Global ICT spending ($US 0.0 Trillions), WITSA Digital 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Planet Hardware Software Services Communications Total ICT 7
  8. 8. El gasto de los consumidores  L pr ció delga o domé ico en comunica a opor n st st ciones hacr de ma asignificaiv , incl a ecido ner t a uso r iodo isis iv or incipios de l dé da pesa delper de cr v ido porelsect apr a ca Index 1995 = 100130 Communications120 Health Audio-visual; photographic and information processing equipment Education110 Transport Restaurants and hotels100 Recreation and Culture Housing, water, electricity, gas and other fuels Alcoholic beverages, tobacco and narcotics90 Furnishings, households equipment and routine maintenance of the house Food and non-alcoholic beverages80 Clothing and footwear Evolución de la distribución de70 gasto de los hogares en el periodo 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 1985-2005, OECD Comm. Outlook 2007 8
  9. 9. Especies TIC Telecommunications Equipment Comms equipment Electronics & components IT Equipment Components IT equipment Services Comm. Software Telecommunications Elect. & Top 250 Revenue Top 250 Net Income Top 10 Reveune Top 10 Net Income Software 3 500 000 3 000 000 Services 2 500 000 2 000 000 1 500 000 1 000 000 500 000 0Table 1.A2.2. Top 250 ICT firms by sector - 500 000USD millions and percentage 2000 2001 2002 2003 2004 2005Sector Revenue Revenue Growth % Employees Employees Growth % Net income Net income % growth 2000 2005 2000-05 2000 2005 2000-05 2000 2005 2000-05Comms equipment 222 177 180 525 -4,1 821 793 441 280 -11,7 8 753 21 396 19,6Electronics & components 855 245 1 004 363 3,3 3 917 360 3 887 317 -0,2 60 239 53 481 -2,4IT equipment 428 780 549 300 5,1 1 373 842 1 574 824 2,8 22 158 25 852 3,1Services 117 077 174 397 8,3 716 067 894 967 4,6 8 962 13 474 8,5Software 60 332 90 021 8,3 181 780 216 334 3,5 15 470 18 862 4Telecommunications 747 474 1 003 922 6,1 3 028 788 2 830 442 -1,3 28 860 63 526 17,1Total 2 431 085 3 002 528 4,3 10 039 630 9 845 164 -0,4 144 442 196 592 6,4 9
  10. 10. Especies TIC Comms equipment Electronics & components IT equipment Services Software Telecommunications 160 Revenue Trends, OCED 150 Information Technology Outlook 140 2006 130 120 110 100 90 80 70 60 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2000 2005 Software Percentage of R&D spending as a share of revenue, OCED Comms equipment Information Technology OutlookElectronics & components 2006 IT equipment Services Telecommunications 0 2 4 6 8 10 12 14 16 10
  11. 11. 100 Empresas más grandes por ingresos, Fortune Global 2007Rank Company Revenues ($ millions) Profits ($ millions) Rank Company Revenues ($ millions) Profits ($ millions) 1 Wal-Mart Stores 351,139.0 11,284.0 51 Cardinal Health 81,895.1 1,000.1 2 Exxon Mobil 347,254.0 39,500.0 52 Gazprom 81,115.0 20,321.3 3 Royal Dutch Shell 318,845.0 25,442.0 53 E.ON 80,994.0 6,344.8 4 BP 274,316.0 22,000.0 54 Royal Bank of Scotland 80,983.0 11,762.2 5 General Motors 207,349.0 -1,978.0 55 Tesco 79,978.8 3,544.9 6 Toyota Motor 204,746.4 14,055.8 56 Nestlé 79,872.1 7,335.9 7 Chevron 200,567.0 17,138.0 57 Deutsche Post 79,502.2 2,403.9 8 DaimlerChrysler 190,191.4 4,048.8 58 HBOS 79,238.8 7,136.8 9 ConocoPhillips 172,451.0 15,550.0 59 Matsushita Electric Industrial 77,871.1 1,856.8 10 Total 168,356.7 14,764.7 60 Deutsche Telekom 76,969.1 3,971.0 11 General Electric 168,307.0 20,829.0 61 Morgan Stanley 76,688.0 7,472.0 12 Ford Motor 160,126.0 -12,613.0 62 Metro 75,131.0 1,324.9 13 ING Group 158,274.3 9,650.8 63 Électricité de France 73,939.1 7,032.3 14 Citigroup 146,777.0 21,538.0 64 U.S. Postal Service 72,650.0 900.0 15 AXA 139,738.1 6,379.9 65 Petrobras 72,347.0 12,826.0 16 Volkswagen 132,323.1 3,449.0 66 UnitedHealth Group 71,542.0 4,159.0 17 Sinopec 131,636.0 3,703.1 67 ABN AMRO Holding 71,217.8 5,997.2 18 Crédit Agricole 128,481.3 8,975.8 68 Peugeot 71,005.7 220.8 19 Allianz 125,346.0 8,808.9 69 Sony 70,924.8 1,080.1 20 Fortis 121,201.8 5,459.0 70 Merrill Lynch 70,591.0 7,499.0 21 Bank of America Corp. 117,017.0 21,133.0 71 Altria Group 70,324.0 12,022.0 22 HSBC Holdings 115,361.0 15,789.0 72 Goldman Sachs Group 69,353.0 9,537.0 23 American International Group 113,194.0 14,048.0 73 LG 68,754.1 481.6 24 China National Petroleum 110,520.2 13,265.3 74 Procter & Gamble 68,222.0 8,684.0 25 BNP Paribas 109,213.6 9,169.0 75 Santander Central Hispano Group 68,050.6 9,530.3 26 ENI 109,014.2 11,564.1 76 Hyundai Motor 66,666.0 1,319.0 27 UBS 107,834.8 9,776.6 77 Telefónica 66,372.3 7,820.2 28 Siemens 107,341.7 3,728.2 78 Statoil 66,280.3 6,331.6 29 State Grid 107,185.5 2,237.7 79 Prudential 66,133.5 1,608.0 30 Assicurazioni Generali 101,810.7 3,017.2 80 Kroger 66,111.2 1,114.9 31 J.P. Morgan Chase & Co. 99,973.0 14,444.0 81 BASF 66,006.8 4,034.0 32 Carrefour 99,014.7 2,846.2 82 France Télécom 65,899.3 5,193.0 33 Berkshire Hathaway 98,539.0 11,015.0 83 Barclays 65,609.1 8,410.0 34 Pemex 97,469.3 4,151.2 84 Fiat 65,031.1 1,336.2 35 Deutsche Bank 96,151.5 7,510.3 85 Zurich Financial Services 65,000.0 4,527.0 36 Dexia Group 95,846.6 3,450.3 86 AT&T 63,055.0 7,356.0 (*) 37 Honda Motor 94,790.5 5,064.1 87 Boeing 61,530.0 2,215.0 38 McKesson 93,574.0 913.0 88 BMW 61,476.7 3,598.3 39 Verizon Communications 93,221.0 6,197.0 89 AmerisourceBergen 61,203.1 467.7 40 Nippon Telegraph & Telephone 91,998.3 4,077.4 90 Repsol YPF 60,920.9 3,919.5 41 Hewlett-Packard 91,658.0 6,198.0 91 Toshiba 60,841.9 1,175.0 42 International Business Machines 91,424.0 9,492.0 92 Marathon Oil 60,643.0 5,234.0 43 Valero Energy 91,051.0 5,463.0 93 State Farm Insurance Cos. 60,528.0 5,315.5 44 Home Depot 90,837.0 5,761.0 94 Costco Wholesale 60,151.2 1,103.2 45 Nissan Motor 89,502.1 3,939.6 95 Vodafone 59,811.3 -10,262.3 46 Samsung Electronics 89,476.2 8,301.9 96 Target 59,490.0 2,787.0 47 Credit Suisse 89,354.4 9,034.8 97 UniCredit Group 59,119.3 6,835.0 48 Hitachi 87,615.4 -280.4 98 SK 59,001.9 1,461.0 49 Société Générale 84,485.7 6,550.5 99 Mittal Steel 58,870.0 5,226.0 50 Aviva 83,487.0 4,075.3 100 Munich Re Group 58,183.2 4,316.0 (*)AT&T es nuevamente, tras la adquisición de BellSouth la compañía de telecomunicaciones más grande el mundo con $120 miles de millones de ingresos 11
  12. 12. Empresas más grandes por capitalización, julio 2007 Major Integrated Oil & GasYahoo Finances, 29-07-2007 EXXON MOBIL CP [XOM] $482.2 B TOTAL S.A. [TOT] $347.8 BLeaders in M arket C apitalizatio n PETROCHINA CO ADS [PTR] $263.8 BMajor Integrated Oil & Gas $1779.9 B BP PLC [BP] $221.5 BDrug Manufacturers - Major $1203.8 B CHEVRON CORP [CVX] $183.1 B CONOCOPHILLIPS [COP] $130.4 BForeign Money Center Banks $1061 B .4 BG GROUP PLC ADS [BRG] $53.1 BMoney Center Banks $1059.5 B E N I SPA ADR [E] $51.2 BWireless Communications $ 924.4 B REPSOL YPF S.A. [REP] $44.6 BProperty & Casualty Insurance $ 772.1 B Drug ManufacturersOil & Gas Refining & Marketing $ 647.0 B JOHNSON AND JOHNS DC [JNJ] $173.1 B PFIZER INC [PFE] $165.7 BConglomerates $ 622.4 B GLAXOSMITHKLINE PLC [GSK] $137.7 BIndependent Oil & Gas $ 587.2 B NOVARTIS AG ADS [NVS] $124.2 BApplication Software Information and Communication Technology $ 524.4 B SANOFI-AVENTIS SA [SNY] $110.4 B MICROSOFT CP [MSFT] $275.7 B MERCK CO INC [MRK] $108.6 B AT&T INC. [T] $239.4 B CHINA MOBILE LIMITED [CHL] $224.9 B ASTRAZENECA PLC ADS [AZN] $78.2 B CISCO SYS INC [CSCO] $175.9 B ABBOTT LABORATORIES [ABT] $77.1 B VODAFONE GRP PLC ADS [VOD] $161.7 B Foreign Money Center Banks GOOGLE [GOOG] $159.5 B UNIBANCO BRASILRS SA [UBB] $323.5 B INTL BUSINESS MACH [IBM] $157.2 B INTEL CP [INTC] $136.8 B BANCO SANTANDER CENT [STD] $114.9 B APPLE INC [AAPL] $125.0 B UBS AG (NEW) [UBS] $105.6 B VERIZON COMMUN [VZ] $121.9 B BARCLAYS PLC ADR [BCS] $89.7 B HEWLETT PACKARD CO [HPQ] $121.7 B ABN AMRO HLDG NV ADS [ABN] $87.7 B SIEMENS A G ADR [SI] $114.5 B DEUTSCHE BANK AG [DB] $66.7 B TELEFONICA SA [TEF] $110.6 B LLOYDS TSB GRP ADS [LYG] $62.2 B NOKIA CP ADS [NOK] $109.6 B AMERICA MOVIL, S.A.B [AMX] $102.6 B BANCO ITAU HLDG ADS [ITU] $53.1 B ORACLE CORP [ORCL] $100.3 B Money Center Banks DEUTSCHE TELE AG ADS [DT] $74.3 B CITIGROUP INC [C] $233.7 B QUALCOMM INC [QCOM] $69.5 B BK OF AMERICA CP [BAC] $210.4 B SAP AKTIENGESELL ADS [SAP] $63.9 B DELL INC [DELL] $62.1 B JP MORGAN CHASE CO [JPM] $150.3 B NTT DOCOMO ADS [DCM] $61.4 B WELLS FARGO & CO NEW [WFC] $112.8 B SPRINT NXTEL CP [S] $59.6 B WACHOVIA CP [WB] $90.6 B LM ERICSSON ADR [ERIC] $59.1 B ROYAL BANK OF CANADA [RY] $65.4 B TEXAS INSTRUMENTS [TXN] $50.2 B CHINA TELECOM CP LTD [CHA] $45.8 B MOTOROLA INC [MOT] $39.2 B YAHOO INC [YHOO] $31.6 B NIPPON TELEPHONE ADR [NTT] $30.5 B SUN MICROSYS INC [SUNW] $17.6 B 12 ELECTRONIC DATA SYS [EDS] $13.6 B
  13. 13. Destrucción Creativa E 1920se cr óelpr índice St ndad a Poor con l s 90 n e imer a r nd ’s, a ma es compa ía de l E a Unidos yor ñ s os st dos Average Lifetime of S&P 500 Companies (Yrs) L s compa ía que incl í ese índice de 1920 ha per necido a ñs ua , n ma Avg. life of a S&P 500 company has 70 fallen from ~65 yrs in the 1930s to en elmismo unamediade 65 aos ñ 60 ~20 yrs in the 1990s 50 E 1998 elt n , iempo medio de v de l s empr s que ida a esa 40 ín ñ 30 compona elS&P50 er de 10aos 0 a 20 10 í, ó Trend Si l hist ianos puede ser irde gua en elpr ximo cuat de a or v ro 0 Line sigl sóo un t cio de l s ma es cor a o l er a yor por ciones delmoment o 68 88 08 18 58 78 28 38 48 98 19 20 19 19 19 20 20 19 19 19 pr e sobr iv á esent ev ir n  ¡E mer do es má innov dorque l s empr s! l ca s a a esa R r Fost ySaa Ka a “Cr ive Dest uct W ichad er r h pl n, eat r ion: hy Companies t Ar Buil t LastUnder for t hat e t o per m he  ¡Yca v v má depr ! da ez a s isa M ket ar ” 13
  14. 14. Destrucción Creativa Los Ricos de los Estados Unidos # Año 1982 mill. $ # Año 1999 mill. $ 1 Familia DuPont (Química, herencia) 10.000 1 Bill Gates (Microsoft) 85.000 2 Familia Hunt (Petróleo, herencia) 6.600 2 Familia Walton (Wal-Mart) 80.000 3 Familia Rockefeller (Petróleo, herencia) 3.300 3 Paul Allen (Microsoft) 40.000 4 Daniel Ludwig (Transporte marítimo) 2.000 4 Warren Buffett (inversor) 31.000 5 Familia Cullen (Petróleo, herencia) 2.000 5 Steve Ballmer (Microsoft) 23.000 8 Gordon Getty (Petróleo) 1.400 7 Michael Dell (ordenadores) 20.000 9 Familia Phipps (Acero, herencia) 1.200 8 Familia Cox (medios) 19.00010 S.I. y Donald Newhouse (medios) 1.200 10 Gordon Moore (Intel) 15.00013 David Packard (ordenadores) 1.000 11 Familia McCaw (teléfonos celulares) 13.00018 Familia Cox (medios) 1.000 12 Familia DuPont (Química, herencia) 13.00023 Sam Walton (minorista) 700 23 Familia Rockefeller (Petróleo, herencia) 8.00024 William Hewlett (ordenadores) 650 24 Jeff Bezos (Amazon.com) 8.00028 Jack Brown (Petróleo) 550 28 Charles Schwab (Finanzas) 7.000 Fuente: ForbesRank NAME CITIZENSHIP AGE NET WORTH ($bill) RESIDENCE SOURCE 1 William Gates III United States 51 56.0 United States Microsoft 2 Warren Buffett United States 76 52.0 United States Berkshire Hathaway 3 Carlos Slim Helu Mexico 67 49.0 Mexico Telecom 4 Ingvar Kamprad & family Sweden 80 33.0 Switzerland Ikea 5 Lakshmi Mittal India 56 32.0 United Kingdom Steel 6 Sheldon Adelson United States 73 26.5 United States casinos, hotels 7 Bernard Arnault France 58 26.0 France LVMH 8 Amancio Ortega Spain 71 24.0 Spain Inditex 9 Li Ka-shing Hong Kong 78 23.0 Hong Kong diversified 10 David Thomson & family Canada 49 22.0 Canada inheritance/media 14
  15. 15. Una mirada alfuturo Digital Home According to RAND Corporation, 1954 Your Telephone of Tomorrow Future may bring push-button dialing, videophones, direct calls anywhere on earth and pocket-size sets. By Robert G. Beason Mechanix Illustrated, september 1956 http://blog.modernmechanix.com/2006/08/31/your- telephone-of-tomorrow/ 15
  16. 16. Los hábitos del consumidor cambian... 16
  17. 17. ... y nuestros hogares 17
  18. 18. ... y los datos lo demuestran 18
  19. 19.  Desde 20 3 ha má mó il que lnea fij s en elmundo. E nú o t a de mó il hasuper do l 20 0milones en 0 , y s v es í s a l mer ot l v es a os 0 l 20 5 (Fuent IT E t é mó ilse haconv t en un el o esencia en nuesta v s 0 e U). l el fono v erido ement l r s ida  T quait ofiPhones v “exper he l y ideo ience” point t w yt w tt indust ysees a s he a o ha he r s t nextst notj video cl butl e t ev on mobil phones. E forisl nds he ep: ust ips iv el ision e xcept a ofeal a er such a Sout Kor , consumer ha so fa show l te inter in ry dopt s, s h ea s ve r n itl est w t T on t ha s. Once t see t ea a fun oft iPhone cl t aching V heir ndset hey he se nd he ips, he l goes, theyw lw ntv on theirphones t ogic il a ideo oo.  IDC, amaketr r fir for st t t24 A ica w lbe w t v on r - eseach m, eca s ha m mer ns il aching ideo t mobil phones by20 , up fr 7m toda T E opea Commission est t heir e 10 om y. he ur n imaes t tmobil T w lgener t gl lsaes of$5 bilion- bilion by20 9 ha e V il ae oba l l 7 l 0 19
  20. 20. Convergencia Digital Fuente GAPTEL, Contenidos Digitales, Junio 2006 20
  21. 21. Redes de Nueva Generación 21
  22. 22. Nuevo Entorno de Negocio a ecnol í s Nuev s t oga — Nuev t de t minaes ydisposit os os ipos er l iv — Nuev s infr est uct a de a a a r ur s cceso: XDSL F T W i, UM S , T X, iF T Celular >103 nodos — NG IM N/ S Nuev ser icios os v — Pl t for s de Ser icios yPl t for s paal Pr isió de Ser icios aa ma v aa ma r a ov n v — Per l ció ydifer ció sonaiza n encia n — Net or ba ITsol ions w k sed ut WLAN >106 nodos Nuev model de negocio os os — Conv genciaF o- ó il er ij Mv — A oser icio ut v — E er l ció xt naiza n — a es ó il iruaes Oper dor Mv es V t l PAN >1012 nodos Fuente: Comisión Europea “Complexity causes problems for network operators. The growing network and service complexity makes the operation and maintenance of the network more and more costly at a time when cost reductions is crucial for the survival of an operator”, Ericcson 22
  23. 23. Dinámica de la transición de fase digital23
  24. 24. Convergencia Digital1950-1980: Sectores independientes,verticalmente integrados Contenidos: Información (Texto, TV, Radio, Películas, Finanzas, Dinero, Artes Gráficas, PáginasCine Web, Fotografía, Música) DigitalizaciónRadio Empaquetado: Servicios, Agrupamiento y Selección deTV Contenidos, Funcionalidad de PresentaciónMúsica Transporte: Informática Infraestructura de transporte (Redes Fijas,Telefonía Móviles, Satelitales, Cable, LAN y WAN)Correo Software: Inteligencia, procesado y almacenamiento Incremento de laEditoriales, de la información tanto en red como en capacidad de terminales individualesPrensa proceso y almacenamiento Terminales: Dispositivos de entrada y salida de información (teléfonos, TV, PC, PDA, Consolas, etc.) 24
  25. 25. Transición de fase digitalComputational Power (Intel Phase I: Single Value Chain Life? #Tr/chip) Senses, Ambient TV Cinema 10 9 Radio Press, Media 106 Music Photography 103 Phase II: Vertically Mail Telephony Integrated Sectors PCM, G.711, 1972 MPEG-1, MPEG-2 Digital Coding Layer 3 (MP3) 25
  26. 26. La Internet de las cosas Ca v má disposit os de uso cot no t sensor yemisor de coro da ez s iv idia ienen es es t aca (R ID, NFC)embebidos que per en nuev s for s de comunica ó l nce F mit a ma ci n ente per s yobj os, yente l pr obj os. r sona et r os opios et Unanuev dimensió se aa a mundo de l infor ció yl s comunica a n ñ de l a ma n a ciones: en t moment yen cuaquierl r conect ida paat ya at mbié odo o l uga, iv d r odos, hor a n paa“t s l s cosa La conexiones se mulipl n ycr n unanuev r de r oda a s”. s t ica ea a ed r diná : l “int netde l s cosa edes mica a er a s”. L idea de “comput ció ubicua “r embebida o simil r ha t a s a n ”, edes s” aes, ce iempo que ha est do fl a en ela n a ot ndo mbient No es cienciaficció E e l t oga e. - n. xist a ecnol í yexist l v ó yl det mina ó de a a rha su consecució e a isi n a er ci n v nza cia n. Paal industiade l s t ecomunica r a r a el ciones, l int netde l s cosa es una a er a s oporunida paaca aiza elé o de l s comunica t d r pit l r xit a ciones mó il per t mbié v es, o a n paaexpl a nuev s fr er s r or r a ont a 26
  27. 27. Realidad Virtual, inteligencia ambiental y Vida Digital Realidad y Presencia Virtuales Interacción natural basada en el seguimiento a través de video o sensores del movimiento (ojos, gestos, reconocimiento de emociones) Inteligencia Ambiental: un paradigma de interacción en el que la inteligencia computacional se embebe en un entorno digital que reconoce la presencia de los usuarios y es sensible a las necesidades, hábitos, gestos, emociones... — Interacción multi-modal: dispositivo a dispositivo, dispositivo a persona, dispositivo a entorno — A través de todos los sentidos, incluyendo tacto, posición, sentimientos — Sensible al contexto del usuario, usa y proporciona información relevante para el usuario en función de la tarea a realizar 27
  28. 28. Realidad Virtual, inteligencia ambiental y Vida Digital Agunos est est n que l s per s: l udios ima a sona — Leemos unos 10mega es (M a día byt B) l — í Omos 4 0 Bdiaios 0M r — V l mos 1 M ca segundo isuaiza B da os í L cientficos int a desar l rsist s ca ces de ent n rola ema pa pr v ra omáica e t s nuesta eser a ut t ment oda rs comunicaciones, document imá os, genes yv en ideo  MyLifeBits is a project to fulfill the Memex vision first posited by Vannevar Bush in 1945. It r os ccesibl pormedio de bú achiv a es squedas is a system for storing all of one’s digital media, including documents, images, sounds, and E M or aest n que unadé daun t é tpico t á n ot ol ima ca el fono í endr videos. It is built on four principles: ca cida suficient paacont l v ent aen v de pa d e r ener a ida er ideo unaper . Yque est “gr ba es de v ” se ut izaá sona os a dor ida il r n — Collections and search must replace hierarchy for organization de ma ar inaiapaapr ó os div sos en maer de ner ut r r op sit er t ia segur d, a ida ccident et es, c. — Many visualizations should be supported — Annotations are critical to non-text media and must be made easy — Authoring should be via transclusion. Jim Gemmell, Gordon Bell, Roger Lueder, Steven Drucker and Curtis Wong, MyLifeBits: Fulfilling the Memex Vision, ACM Multimedia 2002 28
  29. 29. BANG: Bits, Atoms, Neurons, Genes (Más allá de las TIC hoy) Biotech Info Tech Pharmaceuticals Hardware Diagnostics Genomics Bioinformatics Software Research/Info Communications Tools Proteomics Industrials Biosensors Bioelectronics Biochips Microfluidics Nanodevices Nanobiotech Nanosensors Drug Delivery Nanoelectronics Nanotech Electrical Structural Biomedical Energy and EnvironmentFuente; Ascher Shmulewitz, Robert Langer, JohnPatton , “Convergence in biomedical technology”Nature Biotechnology 24-3, Marzo 06, pag 277 29
  30. 30. Dinámica de Burbujas y Eras Doradas(Carlota Pérez) Fuente; Carlota Pérez, “Technological Revolutions and Financial Capital” 2002 30
  31. 31. Dinámica de Burbujas y Eras Doradas(Carlota Pérez) Fuente; Carlota Pérez, “Technological Revolutions and Financial Capital” 2002 31
  32. 32. Economías de escala y monopolios naturales Cua elcost magina es infer a cost medio paaunadet mina escaade pr ndo e r l ior l e r er da l oducció l s condiciones n, a de fij ció de pr de un mer do compet iv no son posibl si elpr es igua a cost magina, no es a n ecio ca it o es: ecio ll e r l posibl r e ecuper relcost t a incurido a e ot l r Coste  NGA (New Generation Access) investments are likely to reinforce the importance of scale and scope economies, t ebyr her educing t degr of he ee r ica it pot ial l ding t a endur economic botl epl bil y, ent ly ea o n ing teneck. Coste medio G en t tnextgener t a net or ma be mor l yt iv ha aion ccess w ks y e ikel o r ce r t t n funda al cha t economics ofl l einfor aher ha ment ly nge he oca a net or NG ma be l yt a l st pr ide t sa ccess w ks, A y ikel o, t ea , ov he me compet ion chal it lenges t r aor a curentgener t w el o egul t s s r aion ir ine a net or (E G Publ Consulaion, M y0 ccess w ks. R , ic t t a 7) Coste marginal q 32
  33. 33. Monopolio artificial, propiedad intelectual  L der de propiedad os echos Diferentes tipos de bienes intelectual est bl un del do a ecen ica Rival No rival equilibrio ente: r Muy excluible Galletas, coches TV por cable — L eficiencia en la producción: a Circuitos de voz pr v rl incent os paal cr ció el eser a os iv r a ea n, Capacidad de Ancho de banda en Programas de descubr o yl publ ció de imient a ica n exclusión intermedia internet ordenador (SW) conocimient o infor ció (E r or socia o ma n l et no l de l s inv siones en I+ D es ma que el a er yor Poco excluible Peces, Pastos comunes Defensa nacional r or pr a et no iv do) Espectro radioeléctrico Ciencia Adaptado de Sala-i-Martin, “Apuntes de Crecimiento Económico” — L eficiencia de consumo: a ma ximiza l ca ida de consumo: Una r a nt d Height: Standard of Novelty pr ecció excesiv incr aelcost paa ot n a ement e r l consumidor a l a l compet os es, l imit r a encia incr a l s bar a de enta o ement ndo a rer s r da bl ndo eldesar l de pr os oquea rolo oduct Patents Copyright at naiv ler t os Length: Term of 20 Life + Copyright years 75 yearsWidth: Breadth of Coverage 33
  34. 34. Sistemas y Externalidades de red L sist s son conj os de bienes compl aios, es decir que os ema unt ement r , se consumen conj a e. Cua se pr cionaun bien unt ment ndo opor La ley de Metcalfe: El valor de compl aio de un sist , no se puede compet si no se exist ement r ema ir e una red es proporcional al compaibil d t ida cuadrado del número de usuarios — Hadw r (or dor soft ae (sist oper t o y r ae dena ), w r ema aiv a ica pl ciones Número — CD o DV yr oduct D epr or de usuarios — Consol de j a uegos yj uegos Feedback positivo Saturación — T mina mó ilyest ció ba er l v a n se L s ext naida de r se pr a cua l ut ida de a er l des ed esent n ndo a il d Despegue un bien depende delnú o t a de usuaios delmismo mer ot l r Lanzamiento Tiempo 34
  35. 35. Paisajes Tecnológicos, Selección de tecnologías y lock-in  L exist de r a encia endimient cr es a apr os ecient fect ofunda e el ment compora o de l mer dos yl s empr s t mient os ca a esa — Pueden exist mút es equil ios posibl (difer es t oga ir lipl ibr es ent ecnol í s) — L a ó de unanuev t ogao est nda, depende de l s a dopci n a ecnol í á r a opia aiv s ma os r e a ñ pr s expect t a que se for n l usuaios sobr elt mao del mer do ca — E pr de a ó puede v se at a porsucesos cont l oceso dopci n er ler do ingent es (dependenciadelca o “pah dependence”) mino t — a ecnol í l e dopt da iene L t ogafinament a a no t porque serl mej a or  a ecnol í E cost t a en que se debe incurirpaaa a unanuev t ogao l e ot l r r dopt r sist se denominacost de ca Cua o ma es elcost de ca ema e mbio. nt yor e mbio, ma es elgr do de l in yor a ock- 35
  36. 36. 36
  37. 37. Monstruos y balas de plata Detalle de “La tentación de San Antonio” de Matthias Grünewald, 151537
  38. 38. Nuestra peor pesadilla 38
  39. 39. Los sistemas, ¿parte de la solución o parte del problema? Internet Backbone DAN NET Network Routers RoutersiPass Roaming ARSYS-TAP3Clearing House Cisco NetFlow System Collector IP Go LOOKUP Roaming Access Servers NetFlow Parser CSSGCI MSC VLR WAP GPRSRadius Server XDATA Mediation Device A-CRM Infranet NetFlow E-mail and PersonalRadius Server Collector Web Pages System MEDIATION DMI Infranet Billing SYBASE System CABS NPI IN Postpaid Service Provisioning Interface Easy Quality EFONE Retention OSCAR (Deposits) PPB Client Web-based Colombo applications applications Sunlook OTA SMSC VCA Dialer SICAP PPVMACT IVR Prepaid VOMMS DW TEST XENA CASH (payments) PAYMENTS HLR IN Debt Manager Activator INM CX BANKS DW PROD Voice Mail Mailing List Agent Cooper Clarify VMS CTI Cost Control Unallocated Pasadena2 IVR COps Payments Mail Server PBX Activator Server Connex Chat Batch Commands 1 Domain Pasadena Controller (payments CABS Mirror FAX11 FAX12 FAX13 Database3 Phase1) Connex CLAW BACK Agenda WDMS Quick Message IVR Server DOCS_ACTIV CBC_FAX1 Client Update POSADA Exchange B&I Tracker EX11 CBCFS AFI SMS Server Preventel SQL Database SAFI 39
  40. 40. El coste de la complejidad ej d a IC í es L cost de l compl ida de l s T son difcil de cua ifica, per muypr bl e exor a es. E un infor de os es a nt r o oba ement bit nt n me ubr 0 , he conomistofr í aguna cifr s de difer es empr s de inv iga ó de mer dos oct e de 20 4 T E eca l s a ent esa est ci n ca St ndish Goup est que un 66% de t l pr os en ITfr ca n o necesit n mucho má t a r ima odos os oyect a sa a s iempo deliniciament l e pr ist paacompl ase. E r l pr os muygr ndes (má de $10milones), el98 se r r sa ev o r et r nte os oyect a s l % eta . r a ej d : a ed dena es esa í á í G rnerpr cionaotamedidade l compl ida en IT L r de or dor de unaempr tpicaest cada175 hor s at opor a a da l ñ ea den na l ñ no pl nifica s a ao. Los empl dos pier unamediade unasema a ao en baal rcontasus r l r nt PCs. Un t la r ecacit a es empl do it a e, un v ea iner nt endedorporej o, incure en un cost extaa lde ITde $4 0 empl r e r nnua .4 0 G rnerest que l Oper dor ga a de mediaun 6,5% de sus ingr en IT Un 60 se dedicaaa iv des de at ima os a es st n esos . % ct ida ma enimient (“Keeping t l s on”) nt o he ight IDCofr l daos quizá má estemecedor ha 15 aos, el75% delpr ece os t s s r es: ce ñ ba a dquisició de esupuest de ITse dedica al a o n nuev HWySWyel25% ama enimient Hoy, l pr ció se hainv t Un 708 % delga o en ITes dedica a o nt o. a opor n erido. -0 st do r v pr ema en l sist s. IDCest en $750milones elcost de l compl ida en ITen elmundo. E acifr no esol er obl s os ema ima l e a ej d st a t en cuent l cagaque se ta a al cl es yusuaios, yaseaen la da a calcent / pdesk, en l s numer s iene aa r r sl da os ient r l ma s l l erhel a osa funcionaida que no pueden usase en t t de ga s, o en pur fr r ció l des r odo ipo dget a usta n 40
  41. 41. El planeta de los “Help Desk” "T is ascenaio t tmightbe t med Pl netoft Hel Desks,in w t huma r ce w lbe his r ha er a he p hich he n a il l r yenga in ma a v yl r soft ae syst agel ged int ining er age w r ems." "Itis nota ent el una l pr n ir y ppeaing ospect since itw d keep huma yga l empl , oul nit infuly oyed." J r L nier aon a Lead scient , Nat ist ionalTel e-Immer Init ive sion iat It cl rt tincr a simpl t effors aentenough— it t forafunda a ta maion. s ea ha ement l ificaion t r s ime ment l r nsfor t Unl t ecom car s ca t n ba t r t ofcompl y, t fa t v yr lpr ess el rier n ur ck he ising ide exit hey ce he er ea ospectof dr ning in incr singl uncompet iv coststuct es orl outt t l compl compet or ow ea y it e r ur osing o heir ess- ex it s. (A Keaney, Simpl ofDr n) T r ify ow 41
  42. 42. To be truly successful, a complex technology needs to “disappear”, B.W.Arthur “Technology has not fully arrived until it disappears—until it is so much a part of us that we don’t see it.” When we step into our cars today, we do not think of them as “technology.” We do not have to cross our fingers and hope that they will work. We do not have to crank them up. We do not have to carry four extra tires. It takes a very long time for a technology to shift from the hype of a new working technology, to becoming comfortable, to finally becoming such a part of our lives that it disappears. Brian W. Arthur, Myths and Realities of the High-Tech Economy 42
  43. 43. Hacer “desaparecer” las tecnologías de la información y las comunicaciones es una gran oportunidad para los operadores de telecomunicaciones… “You have to push all the complexity to the back end in order to make the front end very simple, Marc Benioff, Boss of Salesforce.com Is the network the computer?: Telecommunications Operators seem to be the most logical providers of a new communications, storage and processing infrastructure (Sun Microsystems) El gran reto de las operadoras es ocultar la complejidad para que sus clientes puedan disfrutar de unos servicios útiles y simples de usar y de mantener. 43
  44. 44. El reto: Cómo lograrlo sin sucumbir ante el peso de lacomplejidad que es preciso gestionarLa oportunidad de ser un agujero negro para la complejidad!!  El operador de telecomunicaciones debe convertirse en un “agujero negro” que atrae hacia su interior toda la complejidad de los servicios, pero sin que el peso de la gestión haga colapsar las operaciones  “The next thing in technology is not just big but truly huge: the conquest of complexity” (The Economist) 44
  45. 45. Software As A Service (SAAS) The threat to Microsoft comes from online applications, w ae cha howpeopl use comput s. Rahert n hich r nging e er t ha r ying on a oper t syst a it a t a icaion soft ae— bought el n aing em nd s ssociaed ppl t wr in abox fr M osoft a t l ded ont aPC— computeruser ae om icr , nd hen oa o sr incr singl a e t calup t soft ae t need ov t int net ea y bl o l he w r hey er he er . J a A zon, G e, eBa a ot fir pr ide ser ices v t w ust s ma oogl y nd her ms ov v ia he eb, soft ae compa ae nowselingsoft ae a asubscr ion ser ice t tca wr nies r l wr s ipt v ha n be accessed v aw br ser ia eb- ow . Salesforce.com, t bestknow exa e oft t end, offer saesfor ma gementt s; ot fir offera he n mpl his r s l ce na ool her ms ccount a ot ba office ing nd her ck- funct t e ae ev w ba w d-pr ions; her r en eb- sed or ocessor a spr dsheet T l er t economic a t s nd ea s. his ow s he nd echnica bar s t ent yforfir w nt to l rier o r ms a ing compet w h M osoft a w la dil ingt a a a t fir get fr cont olinghowt comput w ks. e it icr , s el s ut he dv nt ges he m s om r l he er or Onl compet or ha e aso ma er quick dev opmenta depl ine it s v l st ed el nd oymentt t tM osoftca mach. imes ha icr nnot t M nw e open-source software— dev oped co-oper t el a dist ibut fr ofchage— is aso ga gr ea hil el aiv y nd r ed ee r l ining ound. ony, he orest , echnol eseach fir bel es M osoftfa t biggestchal in t fir hist y: “Bill Gates G ge Col t boss ofF r er at eor ogy-r r m, iev icr ces he lenge he ms or knows how to compete with anyone who charg es money for products ,” he s ays , “but his head explodes whenev er he has to g o up ag ains t anyone who g iv es away products for free.” “SW on-line”, The Economist, March 30th 2006 45
  46. 46. Software As A Service (SAAS) Total Cost of Ownership $ n rí o ecient E un atcul r e thousands Software on Software as a Soruces of saving with software as a premises Service service M cKinseya l el naiza Implementation & Deployment Reduced deployment time, limited despegue delSoft ae como wr Customization, Integration customization, self-service through on- 108 72 boarding scripts ser icio v Basic Infrastructure testing, deployment Application testing, deployment 54 30 0 Does not require infrastructure and 0 apllications testing Ongoing Operations IDCa icipaque el10 del nt % Training Lowers training requirements, through simpler user interface and self training 101 34 service capabilites soft ae de empr se wr esa Does not require ongoing business á process change manangement, vendors Management, customization of business consumir como un ser icio v process change monitor usage to enahnce offeing, customers provide feedback to inluence en 20 9 0 Data center facilities rentar, operations; 94 0 feature functionality security compliance, monitoring of Includes vendors cost to serve in incident resolution 750 0 subscription price (ongoing operations, Software back-end harware and software) User licences, subscriptions, maintenance 480 1500 Other 308 0 Provides 99,9% general server availability Unscheduled downtime 92 0 vs 99% Reduces unused licenses by 20%. Users Unused licenses added as needed Total cost (included those not shown here) 2298 1640 Sample deployment of CRM software, (200 seat license), Abhijit Dubey & Dilip Wagle, Delivering Software as a Service, McKinsey Quarterly, Mayo 2007 46
  47. 47. La complejidad esencial del SW n 5, r ooks ica rí o it a E 198 Fed Br publ un atcul t ul do “No Sil erBulet en elque agument por no es v l” r a que r zona e esper runar amá (baade pl t ) a bl a ecet gica l aa que produzcamej a en eldesar l yexpl a ó or s rolo ot ci n delsoft ae ni r a e simil r al s w r emot ment aes a s a oducció de hadw r conseguida en l pr n r ae 20aos despué eldia ó ico de Br sigue ñ s, gn st ooks siendo esenciament corect l e r o... “Of all the monsters that fill the nightmares of our folklore, none terrify more than werewolves, because they transform unexpectedly from the familiar into horrors. For these, one seeks bullets of silver that can magically lay them to rest. “ 47
  48. 48. La complejidad esencial del SW E soft ae yl sist s se encuenta embebidos en un ent no socia, culur l l lyt ó en l w r os ema rn or l t a, ega ecnol gico per nent ca L sist s pr a int fa compl da con elent no ma e mbio. os ema esent n er ces ica s or E r nt do os equisit de cuaquiersist yconseguirque su diseñ seainat a e es specifica pora icipa l r os l ema o ler bl imposibl e. E soft ae se constuye en ca s. L sist s ycomponent soft ae que t é o a a ca l wr r pa os ema es w r ienen xit cumul n mbios al a pt r al s nuev s necesida L l gicaembebidaen un sist “esencia” per amá que l t oga da ase a a des. a ó ema l dur s a ecnol í sobr l que iniciament se constuye ea l e r E un moment det mina es imposibl desent r rl pr ocol l s funciones e incl l s idea sobr l s n o er do, e era os ot os, a uso a s, e a que se ha sust a otos pr ocol funciones ysist s. n ent do r ot os, ema L sist s a a l dos. No es posibl susta se al s condiciones de cont no que impone elpa do. os ema cumul n ega e r er a or sa E fenó de “l in” es inher e a soft ae yal sist s de infor ció l meno ock- ent l w r os ema ma n 48
  49. 49. La complejidad esencial del software E est de l compl ida de un diseñ sist es una l udio a ej d o/ ema preocupa ó de l ingenierasoft ae (compl ida cicl áica ci n a í wr ej d om t , estuct a, de daos, delsist ) r ur l t ema Agunos est r es a l n l estuct ade sist s l udios ecient naiza a r ur ema soft ae, enconta r l es de escaaymundos pequeñ wr r ndo edes ibr l os en l gr fos de cl ses/ os a a component es Per l infr estuct ade l sist s de unacor a ó como l o a a r ur os ema por ci n, a pr int net se ext yev ucionamá al deldominio de opia er , iende ol s lá í wr l ingenierasoft ae a L sist s int ca n ser icios (SOA en un ent no os ema er mbia v ) or distibuido, a t yen per nent ca r biero ma e mbio 49
  50. 50. La complejidad esencial del SW Naur l e, Br t mbié int ól sol ó t ament ooks a n uy a uci n... — “gr , dontbuil soft ae. Let ow d, w r us turn nature and study complexity in living things, instead of just the dead works of man” E necesaio ca rr dicament l ma aen que concebimos l sist s de infor ció ysus s r mbia a l e a ner os ema ma n componentes. Ha que a a rl compl ida inher e en l sist s de infor ció y br za a ej d ent os ema ma n 50
  51. 51. Sistemas Autónomos T V ofA onomicComput Jeffrey O. K ephart & D avid M .C hess, IBM 20 3 he ision ut ing, , 0: — Syst ma ge t ems na hemsel es a ding t a a v ccor o n dministaor goas. Newcomponent int ae a r t ’s l s egr t s efforl ya anewcel est bl it fin t huma body. T idea ae notscience fict but tessl s l a ishes sel he n hese s r ion, el s oft gr nd chal t cr t sel ma ging comput syst ement he a lenge o eae f- na ing ems. 51
  52. 52. Comunicaciones Autónomas T V of“A onomic Communicaion”, Repor on FET consulat meet he ision ut t t t ion ing Autonomic Manager Analyze Plan on Communicat par ion adigms for 2020 Monitor Execute — The main feature of future communication paradigms will be Knowledge the ability to adapt to an evolving situation, w e newr ces ca her esour n S E become a a a e, a v il bl dministaiv doma ca cha a economic model ca v r rt e ins n nge nd s n ay Managed Element Managed Element Managed Element a dingl ccor y. AE — T net or el s shoul ha e t ca bil yt r he w k ement d v he pa it o econfigur te hemsel es in or t bestfit v der o communicaion int ions, t obser e a t r ctbysel or nisaion t cont cha t ent o v nd o ea f- ga t o ext nges w houtexpl userint a ion. it icit er ct — T net or it fgr s outoft a icaions a t ser ices t tend user w nt Itis he w k sel ow he ppl t nd he v ha s a. ser ice- iv sit t a onomousl contoled, sel or nised, distibut t v dr en, uaed, ut y rl f- ga r ed, echnol ogy independenta scaa e. nd l bl — Alt net or el s in such av shoul be pr a bl a a onomousl contoled l he w k ement ision d ogr mma e nd ut y rl bypol r es a ev s fa it t t desir beha iourofgr ofnet or el s. icies, ul nd ent cil aing he ed v oups w k ement 52

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