¿Qué es Internet of Behavior (IoB) y por qué es clave para el negocio?

Internet of Behavior (IoB) es un modelo de empleo de datos para impulsar modos de actuar o modificar comportamientos ¡Conoce de qué se trata!


Nueva llamada a la acción

La consultora Gartner cuenta en un reporte reciente que cuando los empleados de un sitio industrial regresaron al lugar de trabajo después de que fuera cerrado durante la pandemia de COVID-19, notaron algunas diferencias. Se utilizaron sensores o etiquetas RFID para chequear si se lavaban las manos con regularidad; la visión por computadora determinó si estaban cumpliendo con el protocolo de la máscara y se usaron parlantes para advertir a las personas sobre violaciones del protocolo.   

¿Suena a Big Brother? Bastante. Este modelo de recopilación y empleo de datos para impulsar modos de actuar o modificar comportamientos se denomina Internet del Comportamiento (IoBInternet of Behavior).  

Este paradigma, puede usarse por ejemplo para monitorear los comportamientos de conducción -desde frenadas repentinas hasta giros agresivos- para el caso de vehículos comerciales. Y las compañías de seguros médicos podrían usar dispositivos portátiles ya no solo para rastrear las actividades físicas (y reducir las primas) sino también para monitorear las compras de alimentos e incrementar las cuotas en caso de que se elijan demasiados productos no saludables.    

Extensión de IoT 

IoB se extiende desde Internet de las Cosas (IoT), la tecnología que conecta cualquier dispositivo electrónico a Internet habilita una gran variedad de nuevas fuentes de datos.  

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Fuente: IoT Analytics

 

La recopilación de uso y datos por estos dispositivos proporciona información sobre los comportamientos, intereses y preferencias de los usuarios.  

En el nuevo esquema IoT reúne los datos y los convierte en información; IoB, por su parte intenta transformar esa información en conocimiento. Potencialmente este modelo por ejemplo puede recopilar, combinar y procesar datos comerciales de clientesinformación de redes sociales, macrodatosdatos de reconocimiento facial o de seguimiento de la ubicación, etc.  

La extracción de datos no es un concepto nuevo. Pero IoT proporciona muchos más datos para recopilar y analizar: más datos de más lugares proporcionarán más información sobre cómo se comportan los usuarios y esos datos serán más accesibles para los especialistas en marketing. 

 

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Dilemas éticos 

En otro informe Gartner anticipa que “para el 2023 las actividades individuales serán rastreadas digitalmente por IoB para influir en la elegibilidad de los beneficios y servicios para el 40% de las personas en todo el mundo”. Claramente este paradigma tiene implicaciones éticas y sociales, según cómo se usen los datos y para qué. Las leyes de privacidad tienen una gran influencia en su adopción y escala. 

De algún modo IoB interconecta nuestros datos con nuestra toma de decisionesY la preocupación es cómo se recopilan, navegan y usan los datosLas consecuencias de seguridad y privacidad pueden ser delicadas y existe poca protección legal para estos problemas.  

 

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Tres campos combinados 

Así las cosas, IoB podría visualizarse como una combinación de tres campos: tecnología, análisis de datos, ciencia del comportamiento. Puede ser técnicamente fácil de hacer, pero no tan simple desde la perspectiva psicológica, ya que a pesar de que existen muchos estudios estadísticos que mapean los hábitos y comportamientos cotidianos, no llegan a revelar por completo los significados y contextos de la vida individual.  

Para las empresas se estima que IoB abre una opción de proporcionar valor a los consumidores basado en datos. El cliente por ejemplo puede reducir su prima individual del seguro en la medida en que manifieste buenos hábitos de salud, o un historial de conducción limpio. A medida que las empresas aprenden más sobre las personas (IoT), podrían afectar sus comportamientos (IoB).  

De cualquier forma, para conseguir este propósito las organizaciones deben tener una política clara de gestión de datos automatizados e inteligente basada en IA y una estrategia de data management para la era de Data 4.0, ya que como mínimo necesitarán tener calidad de datosdarles un orden claro y tener la capacidad de extraer valor real de los mismos.     

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