Algunas de las más importantes son: en general, la confianza en los Gobiernos está cercana a niveles mínimos históricos, el consumo de recursos sigue aumentando, debido al crecimiento de la población, presentando una amenaza a la supervivencia, los avances tecnológicos han transformado por completo el entorno laboral, muchos países han revertido recientemente la tendencia de décadas de globalismo y han adoptado políticas de proteccionismo. Los Gobiernos deben contrarrestar continuamente ataques cibernéticos e información errónea para mantener la confianza y la seguridad.	Por otra parte, existen tendencias específicas de la industria que los Gobiernos están afrontando: el ciudadano exige al Gobierno que proporcione la misma velocidad, transparencia y personalización que brindan los proveedores de consumo digital, como por ejemplo Amazon y Uber. Los Gobiernos deben reinventar la experiencia del empleado, las instituciones deben hacer malabares con infraestructuras tecnológicas adquiridas hace varias décadas y que en muchos casos son técnicamente obsoletas, todas las instituciones tienen hoy un reto adicional que es cómo proteger los datos de los ciudadanos.	En respuesta a esto, las organizaciones gubernamentales están adoptando una visión audaz para convertirse en empresas inteligentes y ser más proactivas, previsoras, e impulsadas por los datos centrados en los ciudadanos. Los Gobiernos que ponen los datos y la inteligencia en el centro de su plan e invierten estratégicamente en tecnologías abiertas y basadas en estándares, lograrán conseguir modelos operativos transformadores.	Colocar al ciudadano en el centro no solo implica proporcionar una experiencia de ciudadano de próxima generación. Pudimos ver en la ciudad de Auckland cómo la interacción con siete municipalidades y consejos de distrito y una autoridad territorial no solo era frustrante para los ciudadanos, sino que además estaba obstaculizando el desarrollo económico de la ciudad más grande de Nueva Zelanda.	Cuando Auckland se estableció como “superciudad”, gobernada por un megaconsejo y un solo intendente, el nuevo Consejo de Auckland dispuso la “desregionalización”. El consejo se embarcó en un proyecto transformador que permitió lo que denomina “un cambio sísmico en cuatro años” y estableció una plataforma de aplicaciones unificada y estable que funciona con “software” de SAP. Las ofertas de servicios digitales ahora incluyen desde servicios de propiedad, tarifas, infracciones, permisos y licencias, y un portal de contratistas, y el consejo planifica que más del 70 % de los servicios de los ciudadanos esté en línea para 2020.	Se debe desarrollar la capacidad de recopilar y conectar datos que anteriormente estaban aislados, utilizarlos para reconocer patrones inadvertidos y luego actuar de consecuencia. Un buen ejemplo es lo que se realizó en el estado de Indiana, Estados Unidos, en donde se recopilaron datos relevantes de múltiples agencias y fuentes de todo el estado, analizando sitios de accidentes de tránsito pasados.	Se agregaron patrones de conducción históricos para la hora del día, el día de la semana y los feriados más importantes, además de los recuentos de colisiones y sus causas. Luego, estos datos se integraron con las condiciones del camino y el clima, las zonas de construcción y los volúmenes de tráfico. SAP creó el “Daily Crash Prediction Map”, solución que brinda a las agencias de tránsito, seguridad y emergencias de la ciudad informes predictivos, basados en hechos, para prever sitios probables de accidentes.	Cuando se reimaginan los procesos y modelos de negocio, esto resulta en la capacidad de responder más rápidamente a los cambios en un mundo de disrupción y orientar los procesos de negocio para que proporcionen mejores resultados. Un buen ejemplo de esto es la Secretaría de Ingresos de Estado (OSR) de Queensland (Australia). Dicha secretaría administra una serie de impuestos estatales y regalías de minería y petróleo que ascienden a aproximadamente $15 millones y necesitaba una manera de prever qué contribuyentes podrían incurrir en deudas.	Por lo tanto, buscó funcionalidades de gestión de impuestos e ingresos de próxima generación que pudieran proporcionar servicios impulsados por los datos y centrados en el cliente en forma digital, todo para mejorar los servicios y los resultados para los contribuyentes. La solución que se implementó fue “machine learning” de SAP Leonardo.