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Introducción a la Prospectiva en Telecomunicaciones
 

Introducción a la Prospectiva en Telecomunicaciones

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    Introducción a la Prospectiva en Telecomunicaciones Introducción a la Prospectiva en Telecomunicaciones Presentation Transcript

    • Introducción a la Prospectiva © © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Objetivos • Discutir el futuro: • Proporcionar una panorámica de las técnicas frecuentemente usadas en estudios prospectivos en el área de las telecomunicaciones • Describir algunas de sus limitaciones y aplicaciones • Describir la construcción de escenarios prospectivos © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Acerca de ejercicios de prospectiva... Planeación y prospectiva: tratan de imaginar el futuro El único interés en el presente, en lo referente a la prospectiva, está en su posibilidad de dar forma al futuro. Hacer prospectiva en áreas relacionadas con la tecnología, consiste en buscar un balance entre realismo, imaginación y fantasía. El dinamismo de esta área frecuentemente conduce más allá de realismo e imaginación. Es ahí donde inicia la fantasía. © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Acerca de ejercicios de prospectiva... Los resultados de la prospectiva se utilizan para planeación, diseño de estrategia, diseño de políticas… Buenos pronósticos  buenas o malas decisiones malos pronósticos  malas decisiones Las decisiones son producto de los que usan los resultados de la prospectiva. Ellos deben conocer las hipótesis para estimar las limitaciones © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Muchos ejemplos de mala prospectiva… •Radio,computadoras, teléfonos, urbanismo “PERSONAS BIEN INFORMADAS SABEN A CIENCIA CIERTA QUE ES IMPOSIBLE TRANSMITIR VOZ A TRAVES DE CABLES METALICOS; PERO AUN SI ESTO FUESE POSIBLE, ¿A QUIEN PODRIA INTERESAR?” (BOSTON GLOBE, EDITORIAL, 1865) “LOS AVIONES NUNCA LLEVARAN RADIO A BORDO; SON UN ESTORBO Y DISTRAEN A LOS PILOTOS” © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Ejercicios de prospectiva Imágenes del futuro se concentran en escenarios Un escenario es una “fotografía” de lo que podría llegar a ocurrir Lo construye el que realiza el ejercicio Se basa en mucho elementos No sólo interesan escenarios “bonitos” © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Acerca de los escenarios... deseabilidad Máximo interés interés medio Sin interés enviar alarma factibilidad © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • El papel del Gobierno: • marcar la ruta a seguir • proponer metas a alcanzar • actuar como facilitador • coordinar esfuerzos • aportar recursos • definir e instrumentar políticas © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Elementos para escenarios: PNI 2007-2012 © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • PNI 2007-2012 Servicio Recursos Públicos Recursos Privados Total Telefonía Fija y Banda Ancha 0 118 118 Telefonía Móvil 0 106 106 TV Restringida 0 24 24 Otros (telefonía pública, radiocomunicación, etc) 19 17 36 Total 19 264 283 © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Rangos de posibilidades... La prospectiva puede estar basada en: a) Extrapolaciones de datos históricos b) Analogías c) Identificación de tendencias y patrones d) Opiniones de expertos Involucra 1. Construcción de un modelo, 2. procesamiento de información histórica, optimización 3. Evaluación de resultados © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Sin embargo… La prospectiva depende de la experiencia y la intuición del que hace el ejercicio. a posteriori pueden ser identificadas las fallas Las fallas deben ser usadas para mejorar ejercicios que se hagan en el futuro © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Razones por la que hay fallas: •Uso de información inadecuada: obsoleta, incompleta, insuficiente •Uso de modelos inadecuados •Horizonte temporal demasiado largo •Falta de sentido común © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Ejemplo: horizonte largo (90´s) Escenario Comunicaciones: Pasado y Futuros 25 Millions 20 15 Accesos 10 5 0 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 Años © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Más razones por la que hay fallas: Ocurrencia •imprevista, no esperada, •no considerada, •no modelada, de eventos que modifican tendencias © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Desviación de tendencias: eventos discretos Ejemplo: Servicios celulares iniciaron en México en los 90´s Costo de llamada: compartido por quien inicia y quien la recibe; barrera para suscriptores potenciales de bajos ingresos 1998: decisiones regulatorias detonaron crecimiento explosivo © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • celular en México: análisis Tendencia: adopción por consumidores posiblemente similar a la observada en otros países (curva S). Realidad: baja tasa penetración al inicio Barrera para crecimiento: precios a suscriptores Impulsor para crecimiento: falta de accesos, efecto de substitución Efectos modificadores de tendencia: CPP, pre-pago (> 90% de líneas son de pre-pago) © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Efecto de un evento discreto Suscriptores Celulares hasta 1998(antes de CPP)(azul) y hasta 2006 (rojo) 150 100 Aprox. (millones) 50 0 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Años © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Previo a la construcción del modelo •Cuáles son los fenómenos que me interesan? •Nivel de detalle? •Conjunto de variables necesario para su caracterización? •Tengo acceso a información histórica? En caso negativo, cómo puedo usar la información que tengo para caracterizar los fenómenos de interés, al menos parcialmente? © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Problemas de consistencia •Si la info viene de diferentes fuentes, es consistente? (e.g.:, dinero, fuentes comerciales vs. NGO, medios, etc) • Ojo: es diferente lo accesible y disponible de lo relevante Qué puedo hacer con lo que tengo? vs qué requiero para hacer lo que tengo que hacer? •Si los fenómenos involucran variables de diferente naturaleza, es adecuada la combinación? (e.g.: demografía, infraestructura, ingresos & penetración) © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Decisiones preliminares sobre el modelo puramente cuantitativo ......... Puramente cualitativo? ...delphi, entrevistas, Extrapolaciones, tendencias, encuestas: valioso Curvas crecimiento Analogías: para eventos discretos: “futuro es extensión lógica Tecnologías decisiones regulatorias, Del pasado” precedentes, “futuro es producto Servicios precursores, de eventos discretos Otros ambientes, aleatorios” Réplica de ciclos “futuro es réplica del pasado” © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • De lo cuantitativo a lo cualitativo Extrapolaciones: es posible identificar tendencias con los datos disponibles? cuáles son los impulsores de ellas? se espera que se presenten nuevamente en el futuro? se han considerado límites de crecimiento naturales? Identificación de patrones: Se espera el mismo comportamiento que en tecnologías precedentes? porqué? Existen razones para suponer repetición de patrones? Expertos: se esperan eventos que cambien tendencias? Cuando? Cuáles? Porqué? © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Lo más adecuado: Modelo cuantitativo basado en datos históricos, enriquecido por •Experiencias internacionales, •analogías, el modelo •opiniones de expertos, •intuición, •sentido común. © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Selección de un modelo a) Función tipo S o una variación, simétrica o no b) oscilaciones c) Combinación: curva S con oscilaciones © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • El modelo: curvas S • Para el Análisis Prospectivo se pueden utilizar modelos de adopción tecnológica. • La adopción de tecnologías en función del tiempo, se comporta como una curva S • La S ilustra las 4 etapas del ciclo de vida de una tecnología. © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Curvas S Madurez Saturación 1 S ( x)  1  e (  ( mt  b )) Lanzamiento Crecimiento Tiempo (t) © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Ejemplo:S, líneas fijas (datos 1975-2005) Fisher-Pry 45 40 35 30 Aprox. (millones) 25 20 15 10 5 0 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Años © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Líneas Fijas Totales (Fijas + Celulares) 180 160 140 120 Aprox. (millones) 100 80 60 40 20 0 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Años © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Conclusiones Ninguno de los métodos pretende “predecir” el futuro, sólo imaginarse opciones…. La prospectiva proporciona “imágenes” y posibilidades Debe distinguirse entre factibilidad y deseabilidad Trabajar con imágenes y posibilidades es mucho mejor que no hacer esfuerzos por imaginarse hacia dónde nos lleva el futuro… © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo
    • Más que sólo imaginarnos pasivamente hacia dónde nos lleva el futuro, el valor de un ejercicio de prospectiva está en la oportunidad de diseñar el futuro, y de seleccionar la ruta que nos debe conducir a lo seleccionado. © Derechos Reservados The Competitive Intelligence Unit S.C., Instituto Tecnológico Autónomo de México - Ingeniería en Telemática Enrique Melrose, Federico Kuhlmann, Ernesto Piedras, Carlos Silva y Ante Salcedo