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Internet of Behaviour: La siguiente etapa en la evolución del IoT

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CLAVES DEL ANÁLISIS

  • La recopilación de datos de los dispositivos de IoT proporciona información muy valiosa para cualquier sector, especialmente si esos datos hablan del comportamiento de los usuarios.
  • Estos datos que ayudan a impulsar un determinado comportamiento en los usuarios es lo que se denomina Internet of Behaviour (IoB), y se la considera como la próxima generación del IoT.
  • Para finales de 2025, más del 50% de la población mundial estará sujeta a al menos un programa de IoB. Y para 2023 las actividades individuales de alrededor del 40% de las personas de todo el mundo serán rastreadas por IoB.

El Internet de las Cosas (IoT) se ha estado extendiendo rápidamente en los últimos años. Se ha convertido en una de las tecnologías más importantes de nuestro siglo, y actualmente ya forma parte del día a día de las personas, de sus rutinas. Los dispositivos IoT conectados a internet pueden ir desde objetos comunes y domésticos (electrodomésticos, coches, bombillas, televisores, calefacción, cámaras de seguridad, relojes, etc), hasta herramientas industriales. Con más de 10 millones de dispositivos IoT conectados en la actualidad, según datos de Transforma Insights y Statista, se prevé que esa cifra llegue a más de 25.000 millones de dispositivos IoT conectados en 2030.

En 2020 la mayor cantidad de dispositivos IoT se encontraban en China con 3.171 millones de dispositivos, seguido de Europa, con 1.875 millones, y en tercer lugar América del Norte con 1.811 millones. Estas cifras se espera que aumenten considerablemente en cada una de estas regiones de cara a 2030, llegando a los 7.654 millones de dispositivos en China, 5.598 millones en Europa, y 5.382 millones en América del Norte.

La adopción de esta tecnología se ha disparado, especialmente desde la llegada de la pandemia de la COVID-19 que provocó que millones de personas se quedasen en sus casas, y todas ellas conectadas a internet, impulsando los casos de uso del IoT. Según los datos de Transforma Insights, los ingresos anuales totales del IoT en todo el mundo pasó de 388.000 millones de dólares en 2019 a más de 440.000 millones de dólares en 2021, y se espera que llegue a más de un billón de dólares en 2030, más del doble de sus ingresos en 10 años.

INTERNET OF BEHAVIOUR (IOB)

La recopilación de datos de los dispositivos de IoT proporciona información muy valiosa para prácticamente cualquier sector, especialmente si esos datos hablan del comportamiento de los usuarios, de sus necesidades, de sus preferencias o gustos. Actualmente cada vez hay más dispositivos conectados a internet específicamente para recoger datos sobre el comportamiento de los usuarios, por ejemplo, en relación con la pandemia de la COVID-19, se utilizaron sensores o etiquetas RFID para ver con qué regularidad los empleados de una empresa se lavaban las manos, si se mantenía la distancia de seguridad, utilizar sensores térmicos para controlar la temperatura de una persona, o el uso de monitores de vídeo para ver si se cumplía con la normativa de las mascarillas.

Estos datos que ayudan a impulsar un determinado comportamiento en los usuarios es lo que se denomina Internet of Behaviour, o Internet del Comportamiento (IoB). Una tendencia de la que Gartner habló en su informe ‘Top Strategic Technology Trends for 2021’, y a la que considera como la próxima generación del Internet de las Cosas.

“Gartner también predice que, para finales de 2025, más del 50% de la población mundial estará sujeta a al menos un programa de IoB. Y para 2023 las actividades individuales de alrededor del 40% de las personas de todo el mundo serán rastreadas por IoB”.

El IoB combina tecnologías que se centran en averiguar el comportamiento de los clientes, como el análisis de este, el reconocimiento facial, la Inteligencia Artificial, el Big Data, minería de datos o la geolocalización, y analiza los datos de un gran número de fuentes variadas, como redes sociales, smartphone, historiales médicos, tarjetas de crédito, wearables, etc. Todo esto hace posible analizar las pautas de comportamiento de los clientes e incentivarles para que lo cambien, por ejemplo, las aseguradoras pueden reducir el precio de la prima del seguro del coche si el conductor tiene un comportamiento bueno al volante, o reducir la prima del seguro médico si el usuario lleva una vida saludable. Y no solamente para conocer el comportamiento de los clientes, sino también para conocer el de los trabajadores de una empresa, para intentar influir en la productividad.

Según un análisis de Vector ITC, los beneficios específicos del IoB son:

  • Su objetivo es cambiar el comportamiento de los usuarios.
  • Analizar los comportamientos de los clientes en todas las plataformas.
  • Estudia datos previamente inalcanzables sobre cómo los usuarios interactúan con los dispositivos y productos.
  • Con IoB se consigue personalizar y mejorar muchísimo más la experiencia de los clientes, socios o trabajadores.
  • Las empresas pueden analizar el comportamiento pasado para redecir el futuro.
  • Obtener información más detallada sobre dónde se encuentra un cliente, por ejemplo, en el proceso de compra.
  • Proporcionar notificaciones en un POS, sistema de venta y cobro de las tiendas,  en tiempo real y target.
  • Resolver problemas rápidamente para cerrar ventas y mantener contentos a los consumidoreseste

LA SEGURIDAD Y EL DEBATE ÉTICO

Tras esta tendencia existe un debate ético y de seguridad que hay que tener en cuenta. Al igual que el potencial de estos datos para conocer e influir en el comportamiento de los usuarios es prácticamente ilimitado desde un punto de vista positivo, también lo puede ser desde un punto de vista negativo.

El uso de estos datos puede traer implicaciones éticas y sociales dependiendo de cómo se utilicen estos datos y para qué. De ahí que la privacidad de los datos y la seguridad va a tener un papel todavía más importante.

En relación con la privacidad también hay una cierta preocupación, ya que cuanto más valiosos sean estos datos más posibilidades habrá de sufrir algún tipo de ciberataque.

CASOS DE ÉXITO

Veamos algunos casos de éxito de organizaciones que están haciendo uso del IoB para conocer mejor el comportamiento de sus clientes y así ofrecerles una mejor experiencia.

  • Fitbit y Apple Health integran IoB en sus wearables para analizar la salud de las personas y mejorar su estado físico mediante el seguimiento del comportamiento y la activación de la actividad según las métricas seleccionadas por el usuario.
  • BlueZoo, una startup con sede en California ha desarrollado una solución IoB para edificios. Funciona de la misma manera que las soluciones telemáticas para identificar los comportamientos de conducción que ayudan a las aseguradoras a fijar el precio de las pólizas e identificar cuándo hay más riesgo, pero en este caso se mide el riesgo de propiedad comercial. Gracias a sus sensores puede medir la ocupación de los edificios y ver los movimientos de las personas dentro de los espacios.
  • Con la aplicación de IoB desarrollada por BMC los smartphones pueden realizar un seguimiento de la alimentación, del sueño, de la frecuencia cardíaca o de los niveles de azúcar en sangre de los usuarios. Si la aplicación detecta algún tipo de problema en la salud del usuario o un estilo de vida poco saludable, manda notificaciones sugiriendo cambios en su comportamiento para conseguir resultados más positivos.
  • Hola Lucas es una startup que analiza y empareja ofertas inmobiliarias con los deseos y necesidades de las personas que buscan alquilar un piso con derecho a compra. Lo innovador de Hola Lucas es su tecnología de análisis del comportamiento de los compradores que junto a algoritmos de Machine-Learning puede aprender de los compradores y recomendarle opciones.
  • Uber ha instalado sensores en sus vehículos que analizan los comportamientos de los conductores, las ubicaciones de los pasajeros y sus preferencias para reinventar la experiencia del cliente. Otra empresa que se ha unido a esto es Argo AI, cuya tecnología para coches autónomos hace cambiar el comportamiento dependiendo de la ciudad y del tráfico que haya, o de los peatones.