1. 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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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

10. 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

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. 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

16. 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

17. 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

18. 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

19. 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

20. 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

21. 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

22. 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

23. 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

24. 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

25. 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

26. 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

27. 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

28. 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

29. 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

30. 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