12 de enero de 2019

¿TRANSFORMACIÓN O RENACIMENTO DIGITAL?


Hace unos meses hablábamos de los tres pasos metodológicos conceptuales en la llamada “transformación digital” (http://connociam.com/es/metodologia-de-transformacion-digital/). En todo proceso de transformación digital, deberíamos ser capaces de interpretar en profundidad la tecnología (de ahí, la importancia de los “tecnománagers”, aquellos directivos especialmente sensibilizados con el potencial transformador de la tecnología), deconstruir nuestra realidad actual desproveyéndonos de todo aquello que nos ancla al pasado (especialmente de las restricciones físicas), y reconstruir nuestros procesos, inmersos en una realidad amplificada soportada por nuevas capacidades digitales.

Sin embargo, posiblemente la palabra “transformación” es incorrecta. En muchas ocasiones, deberíamos hablar de “renacimiento digital”. ¿Se podría haber transformado Walmart en Amazon? ¿General Motors en Uber? ¿Marriot en Airbnb? ¿Disney en Netflix? Con toda seguridad, este nivel de transformación, sobre una discontinuidad tecnológica y de modelo de negocio, es imposible. No se trata siempre de transformarnos. Pero tampoco de obviar la realidad y las posibilidades que nos ofrecen las nuevas tecnologías. La gran paradoja del management moderno es porqué esos viejos líderes (que cuentan con grandes recursos en I+D, y posibilidad de hacer prospectiva, o de contratar a los mejores consultores), no alumbran las empresas que les pueden substituir. Un gran ejercicio de consultoría es diseñar la empresa digital que te puede matar. Y, una vez diseñada, crearla y lanzarla al mercado. Mejor que te amenaces tú mismo, que permitir que alguien externo desarrolle la empresa asesina y disruptiva que liquidará tu modelo de negocio actual.

En todo caso, si bien los pasos metodológicos propuestos parecen claros, hay cosas que podremos externalizar y otras que deberemos monitorizar muy de cerca en nuestro proceso de transformación digital (al menos, de inmersión en el nuevo universo digital). Factores meramente estructurales, y otros estratégicos.

En primer lugar, la inteligencia nos será proveída por alguien mucho más potente que nosotros. La inteligencia artificial será una commodity proporcionada en el cloud por grandes operadores de inteligencia (básicamente, los líderes digitales: Google, Amazon, Microsoft, o IBM). Serán ellos quienes nos harán llegar un terminal de proceso de datos. Quienes indicarán a qué clientes debemos visitar, dónde poner el cacao en los lineales de un supermercado, cuántas unidades de lejía se venderán la semana que viene, qué productos bancarios ofrecer en cada momento a cada cliente, o cuándo lanzar una oferta de un determinado modelo de automóvil, a quién y por qué canal. Las plataformas serán como un ser divino: lo sabrán todo, y estarán en todas partes. Pero el tratamiento de datos deep learning se convertirá en una commodity, como hoy lo es internet (para más información, ver https://www.forbes.com/sites/esade/2018/11/12/democratizing-artificial-intelligence-towards-a-google-inside-model-of-competition/#5b7fd21f5a61 )

En segundo lugar, deberemos desplegar una muy correcta estrategia de datos. Si la algorítmica nos será proveída como una commodity, su eficiencia y acierto en las predicciones y diagnosis dependerá de la calidad y cantidad de datos. Por tanto, será imprescindible que acumule cuantos más datos de su operativa, mejor (datos de clientes, de perfiles, de momentos y condiciones de compra, de indicadores, de competidores, de variables sectoriales…). Las máquinas pueden hacer magia sobre los datos, pero los datos los proporciona usted. Y esto sí que será absolutamente estratégico.

En tercer lugar, deberemos construir una empresa exploradora. Acostumbrarnos a hacer pruebas constantes, acotadas, sobre nuevas experiencias de consumidor, nuevos formatos de producto, nuevas modalidades comunicativas, nuevos modelos de negocio, y nuevos diseños de punto de venta, entre otros. Los datos, como hemos dicho, serán estratégicos. La experiencia de consumidor, también. Un gran ejemplo de empresa en exploración constante es Amazon, que lanza pruebas acotadas sobre dispositivos como Dash Button (botón electrónico asociado a una marca, que al pulsarse dispara una orden de compra de ese producto –sea pasta de dientes o cerveza-), Amazon Go (puntos de venta sin cajero), o Amazon 4 Estrellas (puntos de venta físicos con los productos valorados con 4 estrellas en la plataforma digital), entre otros.

En cuarto lugar, los procesos de transformación permiten aflorar los liderazgos innovadores. Como en cualquier cambio, existen unos perfiles “lead users” (los primeros dispuestos, de forma natural, al cambio: los más arriesgados), unos perfiles “seguidores”, el grueso de la comunidad, y, finalmente, los rezagados. Detectar “lead users” internos, perfiles de liderazgo innovador, y ponerlos al frente de los procesos de experimentación y transformación es un buen consejo.

Por tanto, tres pasos: interpretar la tecnología, decostruir, y construir. Una commodity: la propia tecnología. Y tres factores estratégicos: datos, experiencia de consumidor, y líderes. Y, con todo ello, quizá no se transformará… pero podrá renacer digitalmente.

Artículo original publicado en el blog de Connociam: http://connociam.com/es/transformacion-digital/

3 de enero de 2019

TECNONACIONALISMO Y FUNDAMENTALISMO DE MERCADO


Muy interesante el artículo Who Will Lead in the Age of Artificial Intelligence, publicado en Forbes. Todo parece indicar que, del mismo modo que la electrificación y la producción en masa propulsó el liderazgo de EEUU hace un siglo, quien consiga industrializar la inteligencia artificial (AI) será la superpotencia dominante en las próximas décadas. Y China es, seguramente, la mejor posicionada para ello.

Para Kai-Fu-Lee, ex director de Google en China, y uno de los más conocidos expertos mundiales en AI, los próximos años serán de intensa competición (una especie de duopolio) entre China y Estados Unidos por el control de la nueva tecnología. Y ganará China, país que ha sabido combinar en una “sinergia productiva” las políticas gubernamentales y las fuerzas de mercado. “China no sólo tiene capacidades comerciales superiores en AI, sino, lo más importante, tiene una estrategia nacional coherente”.  También tiene billones de datos, de su inmensa población, para entrenar los algoritmos. 

Mientras, Estados Unidos cuenta con investigación de élite y empresas líderes. Pero éstas operan globalmente, y sus estrategias no tienen el objetivo de crear y distribuir valor territorial. Los recursos están fragmentados y no existe un liderazgo político para la industrialización de la AI.  El gobierno chino, por el contrario, desea industrializar esa nueva tecnología en beneficio de su país, diseñando una estrategia orientada a conquistar el liderazgo tecnológico y económico mundial, en una especie de “tecno-nacionalismo” que está dando resultados claros.

Según el artículo de Forbes, en Estados Unidos, y en economías que se inspiran en el modelo americano, rige una especie de “fundamentalismo de mercado” que dificulta alinear la innovación con la prosperidad nacional, e inhabilita la captura del valor creado por las propias fuentes locales de conocimiento financiadas con el esfuerzo público. A ese fundamentalismo, inspirado en la teoría económica neoclásica, se ha opuesto intelectualmente la profesora Mariana Mazzucato, reclamando el papel emprendedor del estado y la necesidad de que éste soporte la innovación nacional en todas las fases de las cadenas de valor industriales: desde la creación de nuevo conocimiento hasta la absorción del mismo y la creación de nuevas ventajas competitivas empresariales. Mazzucato postula que los gobiernos deben fomentar la I+D orientada a la solución de retos económicos y sociales, como son la construcción de industrias del conocimiento, o la lucha contra la desigualdad o el cambio climático. Esa es la mejor política de fomento del empleo y de desarrollo de estados del bienestar. Sólo así un país puede prosperar en un mundo inmerso en una revolución tecnológica sin precedentes, que está cambiando las reglas del juego de la geoestrategia global.

Nuestro sistema de innovación está pensado por académicos y para académicos. Es, realmente, un sistema científico, no propiamente de "innovación", pues se centra en la generación de conocimiento, no en la explotación con éxito del mismo (definición de innovación). Y sufre de un notorio fundamentalismo de mercado: el conventional wisdom, derivado de años de corrientes intelectuales que han concebido la economía como la física de partículas, sigue suponiendo que cualquier intervención en la dinámica espontánea de mercado es como contaminar un ecosistema natural, inherentemente puro. La mano invisible de Adam Smith seguirá agregando millones de decisiones individuales en una gran fuerza positiva que propulsará nuestras economías hacia la deseada prosperidad. Cualquier intento de dotar de dirección esa mano invisible viene a ser como una alteración de las fuerzas puras de la naturaleza. Sin embargo, no es sólo la mano invisible de Adam Smith, ni las fuerzas libres de la naturaleza, las que guían hoy las economías de los países líderes en innovación. Más bien son políticas bien orientadas de ciencia, tecnología e industria, que tienen como objetivo crear sólidos ecosistemas innovadores e industrializar rápidamente las nuevas tecnologías para crear competitividad nacional, empleo de calidad, crecimiento económico y prosperidad compartida.

El diseño de nuestro sistema de apoyo a la innovación parte de un foco estratégico en la investigación (como fin en sí misma), y una aversión a cualquier política de soporte directo a empresas. Por tanto, se hace investigación (y muy buena), sin problemas a que ésta se desarrolle en entornos públicos (no “contaminados” de mercado), pero con aversión intelectual a desplegar instrumentos de apoyo a la investigación industrial (para no “contaminar” la dinámica natural de mercado). Al fin y al cabo, el “buen empresario”, de forma natural, ya se acercará a las fuentes de conocimiento. El resultado es un sistema extremadamente generoso: con nuestros impuestos creamos conocimiento público (en ocasiones, excelente), que ponemos con altruismo a disposición de la comunidad internacional (publicándolo en revistas científicas), y que en muchas ocasiones es aprovechado por empresas competidoras internacionales. Un sistema que crea conocimiento y talento, pero debe exportarlo porque no se han desplegado actuaciones complementarias de absorción del mismo.

No es cuestión de tecno-nacionalismo agresivo, pero tampoco de ingenuo fundamentalismo de mercado.  Probablemente, como postuló Aristóteles, en el justo medio está la virtud. Pero parece claro que aquéllos países que han sabido generar conocimiento, e intentar en primer lugar que sea la industria local la que lo aproveche, cree ventajas competitivas y empleo de calidad, son aquellos que ascienden en la escalera de la prosperidad.