¡Descubre la primera máquina en la que se paga con datos!

Cuando todos los expertos teorizan sobre que los datos son la nueva moneda, Shackleton, parte de Accenture desde 2019, lo pone en práctica con Data Pro Quo, la máquina vending en la que los productos se pagan con datos.

Puedes comprar un smoothie con tu email, un snack respondiendo a dos preguntas de negocio y hasta unos airpods si completas el cuestionario. Shackleton ha colaborado con el equipo de Innovación de Accenture Interactive, así como con el Taller Kenai para la construcción de las máquinas y Evoca Group. Concebida para entornos business to business, su objetivo va más allá de hacer material el nuevo paradigma de los negocios y captar datos reales. La V1 ya está instalada y funcionando en el Digital Hub de Accenture en Madrid.

Exactamente igual que con cualquier otra maquina “vending”, el usuario elige el artículo que desea comprar, pero cuando se dirige al display de pago no hay ranura en la que insertar efectivo ni TPV para tarjeta. En su lugar encuentra una pantalla en la que debe responder a una serie de preguntas sencillas, aunque pensadas para que los datos obtenidos sean útiles y accionables.

A su vez, se ha diseñado una interfaz que ofrece una experiencia de usuario fluida. Además de su email, la primera secuencia de respuestas incluye el rol profesional del usuario que, a partir de entonces, responde a preguntas diferentes según sea CEO, CMO, CIO, CTO, o CFO, entre otros…Desde elegir los tres principales retos que enfrentará en los próximos meses, hasta revelar en qué medida cree que su compañía los afrontará con la ayuda de terceros.

Hasta ahora habíamos visto iniciativas aisladas en las que los datos se canjeaban por entradas en sorteos digitales o, incluso, por descuentos, pero nunca se había llegado tan lejos y evidenciar así su valor.

Está bien hablar de innovación y del valor de los datos, pero Data Pro Quo es, una vez más, comunicar con hechos”, ha señalado Pablo Alzugaray, CEO de Shackleton.

Data Pro Quo cuenta con un surtido de 55 productos diferentes (32 alimentos y bebidas y 13 referencias de papelería de diseño y 10 items de electrónica) distribuidos en tres categorías de “precio” (A, B y C) que se corresponden con sendos grupos de preguntas. Los productos de la categoría A requieren responder a las preguntas A, y así sucesivamente.

El reto técnico del proyecto ha tenido dos partes:

Por un lado, plantear toda la interfaz de comunicación con el usuario a través de la pantalla táctilcon el sistema de preguntas y respuestas y la valoración de las mismas. Se ha dotado a la máquina de un servidor interno que posibilita, no sólo almacenar la data obtenida, si no personalizar las preguntas, renovar el catálogo de productos y, en general, permitir una operativa flexible en cualquier contexto. Para este interfaz front se ha trabajado con estándares abiertos y una base de datos gestionada por un CMS para poder personalizar los contenidos sin necesidad de programación. Todo ello, con una capa de comunicación HTTP que envía las órdenes al elemento de control que se describe más adelante.

Y, por otro lado, el reto de “hackear” la máquina, es decir, tomar el control externo de la electrónica y la mecánica para hacerla trabajar bajo unas premisas para la que no ha sido fabricada. Esto se ha conseguido a través de procesos de ingeniería inversa, simulando la introducción de datos a través de un circuito hardware externo, el teclado matricial de la máquina recibe las instrucciones del precio logrado con las respuestas y el producto al que se quiere acceder, operando con la máquina de vending como si de una persona introduciendo datos en el teclado alfanumérico se tratase. Para ello, se ha aislado eléctricamente el circuito “hacker” de la placa base de la máquina a través de optoacopladores para evitar bucles de masa y errores en la comunicación entre los dos elementos.

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