El Mundo Cambia, ¿Y Tú?: Claves Para Diseñar Tu Futuro Profesional En Plena Era Digital — Eva Collado Durán / World Is Changing, And You?: Keys to Design Your Professional Future in the Digital Age by Eva Collado Durán (spanish book edition)

Un libro con ideas interesantes sobre qué profesiones están despuntando más y como mejorar la marca personal, pero luego hay como un 50% del libro que es más motivacional y autoayuda que darte información útil.

10 claves tecnológicas para entender el futuro
1. Inteligencia artificial (IA) y robótica: La inteligencia artificial permite a las máquinas hacer cosas que requieren inteligencia humana a alta velocidad. Su desarrollo se centra principalmente en permitir que los ordenadores resuelvan problemas de alta complejidad. En la actualidad, la inteligencia artificial tiene una aliada, la robótica. La robótica dota de movilidad física a la inteligencia. El coche autónomo será el primer robot con inteligencia artificial que entre en nuestras vidas. Y será muy pronto.
2. Computación cognitiva: Los sistemas cognitivos están diseñados para resolver problemas de la misma manera que los resuelven los humanos, pensando, razonando y recordando, pero con una velocidad y capacidad de procesamiento de datos infinitamente superior. Para estos sistemas, los datos son el nuevo oro, ya que aprenden, se adaptan y se renuevan constantemente con ellos. Si podemos imaginar a Watson, de IBM, o a Alexa, de Amazon, interactuando con nosotros de una manera única y personalizada, adaptada a todas y cada una de nuestras preferencias, gustos y deseos, ya estamos más cerca de entender qué significa la computación cognitiva.
3. El internet de todo: Hasta hoy el internet de las cosas (IoT) se focaliza en la comunicación entre máquinas. El internet de todo (IoE) amplía ese horizonte para incorporar personas, objetos, ropa. Todo. La «conectividad» tal como la conocemos está a punto de ser redefinida. Hoy, todo lo que nos rodea o que llevamos está desconectado. No tiene vida, ni «inteligencia» desde el punto de vista digital: ropa, bolsos, maletas, incluso coches.
4. Impresión en 3D: Inicialmente considerada para la creación rápida de prototipos en fabricación, la impresión en 3D llega ahora a todos los sectores e industrias, encontrando aplicaciones e impulsando la innovación en la educación, la medicina, la moda e incluso la alimentación. La impresión en 3D hace posibles sistemas de producción instantáneos, basados en la demanda personalizada de cada cliente. Imaginemos las tiendas del futuro como pequeños centros creativos que nos permitirán experimentar con los productos para elegir nuestra personalización única. En muchos casos, esa personalización será producida allí mismo o en pequeños centros productivos cercanos al punto de venta.
5. Transporte autónomo y aéreo: En un futuro muy próximo, los drones nos harán llegar nuestra comida, compra o todo lo que hoy recibimos a través de un repartidor humano. Amazon Prime Air es un buen ejemplo de ello. Desplazarnos en un dron de pasajeros es igualmente cuestión de tiempo. Uber trabaja con la NASA en su proyecto Uber Elevate para que sus drones puedan transportar personas en los próximos tres a cinco años.
6. Blockchain: Esta tecnología va a cambiar para siempre la forma en que la información se almacena, se accede y se comparte. Y, sobre todo, va a dotar de transparencia a la información y a los datos. La información, los datos ya no van a estar centralizados por entidades (bancos, gobiernos, etc.). La información va estar descentralizada y va a permitir transacciones entre personas o empresas sin necesidad de intermediarios. Como ya es una realidad en la plataforma Ethereum, blockchain nos permite la ejecución de contratos inteligentes que se ejecutan automáticamente cuando se dan las condiciones necesarias, basadas en datos totalmente trazables y no manipulables. Así, la confianza deja de residir en «instituciones» para residir en la trazabilidad y transparencia infranqueable de los datos.
7. Realidad extendida: En un futuro muy próximo, «estar y sentir» no estará relacionado con la presencia física. La coexistencia de la realidad virtual (RV), la realidad aumentada (RA), la virtualidad aumentada (VA) y la realidad creará un mundo de realidad extendida. Esto nos permitirá, por ejemplo, conocer cada rincón del planeta sin desplazarnos, reunirnos en cualquier lugar del mundo de forma instantánea y compartir experiencias sensoriales con cualquier persona del mundo, en cualquier momento.
8. Biología digital: Cada aspecto de la biosfera de la Tierra está siendo digitalizado, desde el nivel molecular hasta el planetario, creando una imagen espejo y digital de la vida terrestre que permite reproducir las funciones básicas de la vida de forma digital. Esto significa que con un ordenador hoy ya podemos ver y modificar cientos de miles e incluso millones de eventos que ocurren dentro del ADN, dentro de las células, dentro de los tejidos, órganos y organismos enteros, reproducidos fielmente tal como suceden en la realidad. Con ello vamos a poder entender y modificar disfunciones de la vida, como la enfermedad y el envejecimiento, y hacer realidad promesas como la producción de energía biológica limpia, y una serie de tecnologías con las que aún ni siquiera hemos soñado.
9. Computación cuántica: La computación actual es binaria y secuencial, cálculo, 0/1, cálculo, 0/1… La computación cuántica rompe con esta limitación. La computación cuántica permite acelerar toda la tecnología anterior con cálculos e iteraciones simultáneas de varias alternativas. Google, en colaboración con la NASA, ha comprobado que la computación cuántica permite procesar algoritmos a un ritmo de 100.000.000 de veces la velocidad de un chip de ordenador tradicional. Esto aumentará de forma radical la potencia de procesamiento de la que dispondremos en el futuro.
10. Nanotecnología: Se trata de la reducción a escala atómica de toda la tecnología anterior, permitiéndonos incorporar la tecnología en cualquier objeto, material u organismo. Por ejemplo, con nanorrobots que se introducen en nuestro organismo para reducir los tumores mediante la interrupción del suministro de sangre. En el futuro, robots hechos de ADN y proteínas podrán ser utilizados en operaciones para corregir trastornos genéticos. Miles de millones de nanorrobots podrán viajar a través del flujo sanguíneo de nuestro cuerpo y nuestro cerebro, destruyendo patógenos, corrigiendo errores en el ADN, eliminando toxinas y realizando muchas otras tareas para mejorar nuestro bienestar físico.

10 claves + 1 para entender el big data
1. El big data no se refiere únicamente a los datos masivos. Otras dimensiones de los datos (volumen, velocidad y variedad) son igual de relevantes. El big data permite analizar un enorme volumen de datos, pero también permite analizar datos de diferentes formatos (imágenes, documentos XML, HTML, textos, datos operativos, indicadores de máquinas) o analizar en tiempo real o casi real. Es decir, puedes tener un volumen de datos «pequeño» pero necesitar analizar datos de formato muy diferente o en tiempo real y necesitar big data.
2. Por lo tanto, el análisis masivo de datos no solamente permite analizar más cantidad de datos, sino cambiar la forma de analizar los datos, hacer cosas que antes no se podían hacer. Por ejemplo, conocer los gustos de las personas a la hora de navegar o comprar y tomar decisiones en tiempo real para hacer la oferta oportuna y de inmediato al cliente en función de los patrones localizados.
3. La analítica de datos permite convertir en conocimiento los mares de información a los que una persona, organización o empresa puede acceder: datos internos de gestión, opiniones en foros y redes sociales, los datos abiertos de las administraciones y empresas (meteorológicos, macroeconómicos, laborales, etc.) pueden integrarse, ser analizados y conseguir conclusiones, conocimiento rentable.
4. Los sistemas de aprendizaje automático permiten localizar patrones y predecir. ¿Qué pueden predecir? Todo aquello de lo que sea localizable un patrón. La lista es inmensa, pero algunos de los aspectos destacados son:
• Predicción de baja de un cliente, un trabajador o un estudiante en un curso.
• Predicción de necesidades logísticas de cualquier tipo: vehículos, personal, existencias.
• Predicción de demanda y público (en centros comerciales o tiendas).
• Predicción de fraude e impago.
• Aparición o riesgo de aparición de una patología.
• Mantenimiento proactivo. Es decir, predice que una máquina se va a estropear en función de los parámetros monitorizados y se repara la pieza antes de que falle.
5. Los datos aprenden solos. De un volumen de datos se obtiene una clasificación en grupos en función de determinadas variables. Por ejemplo, rentabilidad del cliente, productividad del trabajador o turno o centro de trabajo, tipos de clientes por consumo y de productos que gustan al mismo tipo de clientes.
6. El big data permite también el análisis de redes sociales, tanto a posteriori como en tiempo real. De este análisis se obtienen análisis de sentimientos sobre una marca o producto, las palabras más utilizadas y se localizan a las personas y las redes de personas que más influyen en un tema concreto. Podemos, por lo tanto, saber qué piensan los consumidores de una marca y sus competidoras, qué temas son los que más preocupan a esos consumidores y de entre las personas que hablan de ese tema concreto, cuáles tienen capacidad de influencia en una comunidad.
7. El big data y la inteligencia artificial pueden localizar patrones en las imágenes y clasificarlas. Reconocen sentimientos o identifican sexo, edad o a la persona o su actividad. También encuentran patrones, por ejemplo, de recorrido en un lineal en una superficie comercial o el comportamiento de las personas que hurtan.
8. Los algoritmos. Es la palabra de moda. Pero en realidad es mucho más sencillo. Un algoritmo es el proceso más rápido para conseguir de unos datos de entrada una respuesta (salida, output) deseada. Por lo tanto, numerosas funciones rutinarias y casi automáticas pueden dejar de ser realizadas por humanos y convertidas en un algoritmo. Un proceso automático que de una entrada (petición) ofrece una salida (respuesta a esa petición).
9. La localización de patrones y la clasificación en grupos permite la práctica personalización de la oferta de contenidos en la web, de productos o de ofertas de comercio electrónico. Además, la localización de esos patrones permite localizar posibilidades de compra conjunta (cross-selling) o de candidatos a una compra más cara o una suscripción de otro coste superior (up-selling). La clasificación permite además caracterizar a los grupos que realmente interesan a la empresa. Y una vez obtenidas sus características sociodemográficas o psicográficas (intereses, actitudes, opiniones, etc.) buscar en el mercado clon (personas de esas mismas características) para realizar la oferta.
10. El big data tiene una paradoja que va contra el sentido común. Cuantos más datos hay, más y mejor conoce a una persona concreta y más puede personalizar la oferta. En los estudios tradicionales, las muestras sobre una población dejaban a determinados grupos con tan pocos representantes que no se podían sacar conclusiones. Si analizamos todos los datos, sabemos cómo se comporta cualquier segmento por pequeño que sea. Los datos aprenden de los datos y, por lo tanto, si tenemos parte de la información sobre una persona, podemos inferir el resto sobre la base de lo que hacen las personas que se comportan como él en las variables conocidas. Tener muchos datos hace que una sola persona sea más «transparente». Y el sentido común hace pensar que en medio de una masa somos más anónimos. Pero la realidad es la contraria.
11. El análisis de correlaciones puede cambiar la forma de abordar los problemas. En la ciencia, el método clásico de buscar soluciones es elaborar una hipótesis, comprobarla experimentalmente y seguir con ensayo-error hasta encontrar la solución. Pero con el análisis masivo de datos podemos encontrar que determinados valores en una variable.

¿Conoces las nuevas profesiones que se han ido creando a partir de este nuevo entorno?
Entorno marketing digital
Enumeremos algunas: director de marketing y comunicación digital, responsable de marketing digital, responsable de comunidades y redes sociales (community manager), experto en SEO (posicionamiento natural en buscadores) y SEM (publicidad en buscadores), responsable de contenidos y de comunicación digital, analista digital, diseñador digital, responsable de comercio electrónico o tienda online, responsable de generación de tráfico en la web, responsable de la relación digital con los clientes, responsable de desarrollo de marca empleadora y reclutamiento digital…
Entorno tecnológico TIC
Desarrolladores y programadores web, analistas de sistemas informáticos, analistas de seguridad de la información, ingenieros de software, científicos de datos, administradores de tecnologías de la información, especialistas en big data e inteligencia de datos, director de seguridad de la información, expertos en ciberseguridad…

¿Conoces las 10 características que definen el perfil de un social networker?
1. Utilizan su capacidad relacional para la generación de valor.
2. No entienden la actividad profesional como una acción individual.
3. Entienden la red como un conjunto de entornos y conexiones. Consiguen un networking real y efectivo.
4. Construyen espacios de conversación de forma natural.
5. Son conectores de conocimiento. Su dimensión «socio-relacional» tiene como finalidad identificar nuevos profesionales, desarrollar su relación con ellos para seguir tejiendo su influencia en la red.
6. Promueven la inteligencia colectiva.
7. Entienden el trabajo como una actividad que supera el concepto «espacio-tiempo». La tecnología les permite estar presentes y activos en cualquier momento y en cualquier lugar.
8. Hacen de la conectividad su modus vivendi tanto hacia el interior de la organización como hacia el exterior.
9. Optimizan y rentabilizan la tecnología como medio al servicio de su actividad relacional.
10. Interpretan la realidad como entorno de cambio y oportunidad.

10 claves para llevar un emprendimiento al éxito
1. Humildad: Es una forma de sabiduría. Te llevará más lejos que nada. Te hará escuchar.
2. Ganas de cambiar las cosas: Valentía, no pretendas cambiar el mundo, pero sí tu mundo. Dejarlo mejor de cómo lo encontraste. Sé generoso.
3. Formación, formación y formación: Esto va muy rápido. Toca estar preparado. Cuantos más recursos intelectuales, mayor capacidad de reacción y mejor criterio ante la incertidumbre y otro tipo de decisiones que tendrás que tomar.
4. Centrarse siempre en el cliente: No olvides que un euro de un cliente vale más que el de un inversor. Céntrate en el primero, ¿qué mejor que éste para validar tu idea? No te ciegues ni pierdas tiempo mendigando inversión. ¡Sal a vender!
5. Rodearte de los mejores: Profesionaliza el equipo desde el primer momento. Ahorrarás problemas. Hazles protagonistas. Procura que sean mejores que tú. Si el equipo es bueno, el proyecto será mejor y los clientes estarán satisfechos. Ten referentes «accesibles».
6. Austeridad y eficiencia: Reinvierte en tu proyecto. Haz más con menos: que no se te vaya la pinza. Vuelve al punto uno. Alimenta tu proyecto, apuesta por él y no pierdas el norte. Elimina lo superfluo y céntrate en empoderar al equipo y la satisfacción del cliente.
7. Asume el riesgo de equivocarte y fracasar para tener éxito: No dejes de intentar cosas, están llenas de aprendizajes aunque no funcionen. Si no pruebas, no sabrás qué pasaría. Aceptar la posibilidad de un fracaso te hace tener el valor de atreverte. Eso sí, tampoco te dediques a coleccionarlos.
8. Sana ambición. Piensa en grande. Actitud: No importa en qué consista el proyecto. Piensa en global. Y siempre con actitud positiva para afrontar la incertidumbre.
9. Mentalidad a largo plazo. Olvida los pelotazos: Enamórate lo justo del proyecto para hacerlo crecer y sostenible, pero tampoco te aferres a él. Quizá haya que dejarlo ir.
10. Busca siempre, siempre, siempre, la excelencia: Bloquea la mediocridad venga de donde venga.

El aprendizaje es la clave del desarrollo personal, por ello tenemos que aprender a generar nuestros entornos personales de aprendizaje, porque el conocimiento nos hace libres. Invierte en tu desarrollo personal. Déjate ser y como decía Gandhi: «Aprende como si fueras a vivir para siempre».
Vivimos en una sociedad que nos hace estar hiperconectados, pero desconectados de nosotros mismos y de las personas que nos rodean.
No se nos ocurre alguien mejor para aportar las claves para desarrollar el futuro profesional en el entorno digital porque es capaz de hacerlo desde su experiencia, desde sus errores, desde su aprendizaje y desde su cercanía.

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A book with interesting ideas about what professions are emerging the most and how to improve your personal brand, but then there is about 50% of the book that is more motivational and self-help than giving you useful information.

10 technological keys to understand the future
1. Artificial intelligence (AI) and robotics: Artificial intelligence enables machines to do things that require human intelligence at high speed. Its development focuses mainly on allowing computers to solve highly complex problems. Currently, artificial intelligence has an ally, robotics. Robotics endows intelligence with physical mobility. The autonomous car will be the first robot with artificial intelligence to enter our lives. And it will be very soon.
2. Cognitive computing: Cognitive systems are designed to solve problems in the same way that humans solve them, thinking, reasoning and remembering, but with infinitely greater speed and data processing capacity. For these systems, data is the new gold, as they constantly learn, adapt and renew themselves with it. If we can imagine Watson, from IBM, or Alexa, from Amazon, interacting with us in a unique and personalized way, adapted to each and every one of our preferences, tastes and desires, we are already closer to understanding what cognitive computing means .
3. The internet of everything: Until today the internet of things (IoT) focuses on communication between machines. The internet of everything (IoE) expands that horizon to incorporate people, objects, clothes. Everything. Connectivity as we know it is about to be redefined. Today, everything around us or that we carry is disconnected. It has no life, no «intelligence» from the digital point of view: clothes, bags, suitcases, even cars.
4. 3D printing: Initially considered for rapid prototyping in manufacturing, 3D printing is now reaching all sectors and industries, finding applications and driving innovation in education, medicine, fashion and even food. 3D printing makes possible instant production systems, based on the personalized demand of each client. Let’s imagine the stores of the future as small creative hubs that will allow us to experiment with products to choose our unique customization. In many cases, this customization will be produced right there or in small production centers close to the point of sale.
5. Autonomous and aerial transport: In the very near future, drones will deliver our food, purchases or everything that we receive today through a human delivery man. Amazon Prime Air is a good example of this. Getting around in a passenger drone is also a matter of time. Uber is working with NASA on its Uber Elevate project so that its drones can transport people in the next three to five years.
6. Blockchain: This technology is going to forever change the way information is stored, accessed and shared. And, above all, it will provide transparency to information and data. Information and data will no longer be centralized by entities (banks, governments, etc.). The information will be decentralized and will allow transactions between people or companies without the need for intermediaries. As it is already a reality in the Ethereum platform, blockchain allows us to execute smart contracts that are executed automatically when the necessary conditions are met, based on fully traceable and non-manipulating data. Thus, trust ceases to reside in «institutions» to reside in the traceability and insurmountable transparency of the data.
7. Extended reality: In the very near future, «being and feeling» will not be related to physical presence. The coexistence of virtual reality (VR), augmented reality (AR), augmented virtuality (AV), and reality will create a world of extended reality. This will allow us, for example, to get to know every corner of the planet without moving, meet anywhere in the world instantly and share sensory experiences with anyone in the world, at any time.
8. Digital biology: Every aspect of the Earth’s biosphere is being digitized, from the molecular to the planetary level, creating a digital mirror image of terrestrial life that allows the basic functions of life to be reproduced digitally. This means that with a computer today we can already see and modify hundreds of thousands and even millions of events that occur within the DNA, within cells, within tissues, organs and entire organisms, faithfully reproduced as they happen in reality. With this we will be able to understand and modify dysfunctions of life, such as disease and aging, and make promises come true, such as the production of clean biological energy, and a series of technologies that we have not even dreamed of yet.
9. Quantum computing: Current computing is binary and sequential, calculus, 0/1, calculus, 0/1… Quantum computing breaks with this limitation. Quantum computing makes it possible to speed up all previous technology with simultaneous calculations and iterations of various alternatives. Google, in collaboration with NASA, has verified that quantum computing allows algorithms to be processed at a rate of 100,000,000 times the speed of a traditional computer chip. This will radically increase the processing power that we will have in the future.
10. Nanotechnology: This is the reduction to an atomic scale of all previous technology, allowing us to incorporate technology into any object, material or organism. For example, with nanorobots that are introduced into our body to shrink tumors by interrupting the blood supply. In the future, robots made of DNA and proteins may be used in operations to correct genetic disorders. Billions of nanorobots will be able to travel through the bloodstream of our bodies and brains, destroying pathogens, correcting errors in DNA, removing toxins, and performing many other tasks to improve our physical well-being.

10 keys + 1 to understand big data
1. Big data is not just about big data. Other dimensions of data (volume, velocity, and variety) are just as relevant. Big data makes it possible to analyze a huge volume of data, but it also makes it possible to analyze data in different formats (images, XML documents, HTML, texts, operational data, machine indicators) or to analyze it in real or near real time. In other words, you can have a «small» volume of data but need to analyze data in a very different format or in real time and need big data.
2. Therefore, massive data analysis not only makes it possible to analyze more data, but also to change the way data is analyzed, to do things that could not be done before. For example, knowing the tastes of people when browsing or buying and making decisions in real time to make the appropriate and immediate offer to the customer based on localized patterns.
3. Data analytics makes it possible to convert the seas of information that a person, organization or company can access into knowledge: internal management data, opinions in forums and social networks, open data from administrations and companies (meteorological, macroeconomic , labor, etc.) can be integrated, analyzed and draw conclusions, profitable knowledge.
4. Machine learning systems make it possible to locate patterns and predict. What can they predict? Anything for which a pattern can be located. The list is immense, but some of the highlights are:
• Prediction of withdrawal of a client, a worker or a student in a course.
• Prediction of logistics needs of any kind: vehicles, personnel, stocks.
• Prediction of demand and public (in shopping malls or stores).
• Prediction of fraud and default.
• Appearance or risk of appearance of a pathology.
• Proactive maintenance. In other words, it predicts that a machine is going to break down based on the monitored parameters and the part is repaired before it fails.
5. Data learns by itself. A data volume is classified into groups based on certain variables. For example, customer profitability, worker productivity or shift or work center, types of customers by consumption and products that the same type of customers like.
6. Big data also allows the analysis of social networks, both a posteriori and in real time. From this analysis, sentiment analyzes are obtained about a brand or product, the most used words and the people and networks of people who most influence a specific topic are located. We can, therefore, find out what consumers think of a brand and its competitors, what issues are of greatest concern to those consumers and, among the people who talk about that specific topic, which ones have the capacity to influence a community.
7. Big data and artificial intelligence can locate patterns in images and classify them. They recognize feelings or identify sex, age or the person or their activity. They also find patterns, for example, of the route in a linear in a commercial area or the behavior of people who steal.
8. Algorithms. It’s the buzzword. But it is actually much simpler. An algorithm is the fastest process to get a desired response (output) from input data. Therefore, numerous routine and almost automatic functions can be removed from being performed by humans and turned into an algorithm. An automatic process that gives an input (request) offers an output (response to that request).
9. The location of patterns and the classification in groups allows the practical personalization of the offer of contents on the web, of products or of electronic commerce offers. In addition, the location of these patterns makes it possible to locate joint purchase possibilities (cross-selling) or candidates for a more expensive purchase or a subscription with another higher cost (up-selling). The classification also makes it possible to characterize the groups that are really of interest to the company. And once their sociodemographic or psychographic characteristics (interests, attitudes, opinions, etc.) have been obtained, search the clone market (people with the same characteristics) to make the offer.
10. Big data has a paradox that goes against common sense. The more data there is, the more and better you know a specific person and the more you can personalize the offer. In traditional studies, samples over a population left certain groups with so few representatives that no conclusions could be drawn. If we analyze all the data, we know how any segment behaves, no matter how small. Data learns from data, and so if we have some information about a person, we can infer the rest based on what people who behave like him do on known variables. Having a lot of data makes a single person more “transparent”. And common sense suggests that in the midst of a mass we are more anonymous. But the reality is the opposite.
11. Correlation analysis can change the way you approach problems. In science, the classic method of finding solutions is to develop a hypothesis, test it experimentally, and continue trial and error until the solution is found. But with massive data analysis we can find that certain values in a variable.

Do you know the new professions that have been created from this new environment?
Digital marketing environment
Let’s list some: director of marketing and digital communication, responsible for digital marketing, responsible for communities and social networks (community manager), expert in SEO (natural positioning in search engines) and SEM (search engine advertising), responsible for content and digital communication , digital analyst, digital designer, head of e-commerce or online store, head of web traffic generation, head of digital relationship with customers, head of employer brand development and digital recruitment…
ICT technological environment
Web developers and programmers, computer systems analysts, information security analysts, software engineers, data scientists, information technology managers, big data and data intelligence specialists, director of information security, experts in cyber security…

Do you know the 10 characteristics that define the profile of a social networker?
1. They use their relational capacity to generate value.
2. They do not understand professional activity as an individual action.
3. They understand the network as a set of environments and connections. They achieve real and effective networking.
4. They build conversation spaces naturally.
5. They are connectors of knowledge. Its «socio-relational» dimension aims to identify new professionals, develop their relationship with them to continue weaving their influence on the network.
6. They promote collective intelligence.
7. They understand work as an activity that goes beyond the concept of “space-time”. Technology allows them to be present and active anytime, anywhere.
8. They make connectivity their modus vivendi both within the organization and abroad.
9. They optimize and make the most of technology as a means at the service of their relational activity.
10. They interpret reality as an environment of change and opportunity.

10 keys to lead a business to success
1. Humility: It is a form of wisdom. It will take you further than anything. It will make you listen.
2. Desire to change things: Courage, do not pretend to change the world, but your world. Leave it better than you found it. Be generous.
3. Training, training and training: This is going very fast. It’s time to be prepared. The more intellectual resources, the greater the ability to react and the better judgment in the face of uncertainty and other types of decisions that you will have to make.
4. Always focus on the client: Do not forget that a euro from a client is worth more than that from an investor. Focus on the first, what better than this to validate your idea? Do not blind yourself or waste time begging for investment. Go out to sell!
5. Surround yourself with the best: Professionalize the team from the first moment. You will save trouble. Make them protagonists. Make sure they are better than you. If the team is good, the project will be better and the clients will be satisfied. Have “accessible” references.
6. Austerity and efficiency: Reinvest in your project. Do more with less: don’t lose your grip. Go back to point one. Feed your project, bet on it and don’t lose the north. Eliminate the superfluous and focus on empowering the team and customer satisfaction.
7. Take the risk of making mistakes and failing to succeed: Don’t stop trying things, they are full of learning even if they don’t work. If you don’t try, you won’t know what would happen. Accepting the possibility of failure gives you the courage to dare. Of course, do not dedicate yourself to collecting them.
8. Healthy ambition. Think big. Attitude: It does not matter what the project consists of. Think global. And always with a positive attitude to face uncertainty.
9. Long-term mindset. Forget the balls: Fall in love with the project just enough to make it grow and be sustainable, but don’t cling to it either. Maybe you have to let it go.
10. Always, always, always seek excellence: Block mediocrity wherever it comes from.

Learning is the key to personal development, which is why we have to learn to generate our personal learning environments, because knowledge makes us free. Invest in your personal development. Let yourself be and as Gandhi said: “Learn as if you were to live forever”.
We live in a society that makes us hyperconnected, but disconnected from ourselves and the people around us.
We cannot think of someone better to provide the keys to developing the professional future in the digital environment because they are capable of doing so from their experience, from their mistakes, from their learning and from their closeness.

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