Modelos de negocio basados en inteligencia artificial

Modelos de negocio basados en inteligencia artificial

La IA estará presente en la práctica totalidad de los procesos de negocio, de la práctica totalidad de las empresas, de la mayor parte de sectores. En estos momentos se están configurando las cadenas de valor de la IA guiada por tres fenómenos coincidentes: la emergencia de un estándar tecnológico y modelo de negocio, la verticalización de la industria, y el dominio del mercado por un limitado conjunto de proveedores. Si esto es así, en el límite, la IA será una commodity donde datos y experiencia de consumidor marcarán la diferencia.

La Inteligencia Artificial (IA) está llamada a ser la próxima gran ola de disrupción digital. Internet estableció la infraestructura de autopistas globales de la información. La sensorización generalizada (también llamada “Internet de las cosas”) está poniendo los datos. Y la IA aportará los algoritmos para analizar, sintetizar, predecir, e interactuar con capacidades cognitivas similares o superiores a las humanas. Una capa global de nuevos servicios de inteligencia algorítmica está a punto de emerger.

La IA estará presente en la práctica totalidad de los procesos de negocio, de la práctica totalidad de las empresas, de la mayor parte de sectores. Veremos algoritmos apoyando las decisiones sobre inversiones, optimizando las planificaciones de producción, evaluando personal y, sobre todo, interactuando con el cliente. Progresivamente, (ro) bots conversacionales se encargarán de nuestros procesos de venta y avatares digitales con faz humana, capaces de interpretar nuestras emociones y de simular inteligencia emocional, gestionarán las áreas de atención al cliente. El fenómeno Alexa, nuevo canal de conversación con la máquina, será el nuevo gran canal comercial. Y como ya ocurre hoy, sin que apenas le prestemos atención un sistema Google Maps nos guía en nuestras rutas de carretera, un hipotético “Google Strategy” o similar nos guiará en la toma de decisiones empresariales. 

En estos momentos se están configurando las cadenas de valor de la IA. Miles de startups protagonizan un “periodo de fermentación”, común en todas las industrias emergentes, donde el cambio tecnológico llega a caballo de pequeñas empresas portadoras de tecnología disruptiva, muchas de ellas surgidas de entornos científicos. En paralelo, los grandes del mundo digital (básicamente en este caso Google, Amazon, Microsoft e IBM) ya se han dado cuenta del potencial transformador de la IA y están destinando inversiones multimillonarias a consolidar su liderazgo en esta tecnología. Solo Amazon invierte anualmente en I+D un 40% más que el conjunto de la economía española (22.000 millones versus 15.000 millones de dólares). Cifras que van a más y que convergen en el desarrollo acelerado de la IA para fines de negocio. Hoy las facultades de matemáticas, física e ingenierías de todo el mundo se están vaciando de PhDs en IA, contratados a golpe de talonario por los gigantes digitales.

En mi opinión, la configuración de la cadena de valor de la IA estará guiada por tres fenómenos coincidentes en un punto de destino. En primer lugar, la emergencia de un estándar tecnológico y de modelo de negocio. Como siempre ha pasado en el mundo de la tecnología, una gran oportunidad de mercado como es la IA debe encontrar su ruta al mismo, y lo hará por prueba y error. Se experimentarán diferentes configuraciones tecnológicas y aproximaciones al cliente. Como en su momento el PC de IBM, el buscador de Google, la plataforma on-line de Amazon o el iPhone de Apple, alguien marcará un estándar, el punto de equilibrio entre lo que puede ofrecer una tecnología desbordada y lo que necesita realmente el mercado. Una arquitectura o “diseño dominante”, que concretará aquello que el consumidor espera de esa tecnología y establecerá las reglas del juego de lo que el mercado entiende por IA.

En segundo lugar, la industria de IA se verticalizará. Igual que ha ocurrido siempre, el ritmo de los diferentes sectores industriales oscila entre etapas de integración y verticalización de sistemas, y etapas de fermentación, desintegración y modularización. Nos encontramos en una de estas últimas. La industria IA es hoy una industria fragmentada y modular, con infinidad de jóvenes ofertantes (básicamente startups) de tecnologías para usos segmentados (predicción de ventas, gestión de inventarios, aplicaciones para usos médicos, reconocimiento facial, algoritmos conversacionales…).

Una vez el usuario medio (el mass market) entienda qué valor puede aportarle la IA, se producirá un proceso de integración de la cadena de valor alrededor de algunos de esos usos específicos, con la desaparición de buena parte de la oferta y la emergencia de uno o unos pocos líderes. ¿Alguien recuerda la industria del PC en los años 80? Decenas de marcas (Sinclair, Commodore, Amstrad, Atari), con productos singulares para aplicaciones específicas sucumbieron ante la emergencia del PC de IBM. Estamos en un momento similar en IA.

Por último, la IA responde a las dinámicas propias de los mercados digitales. El coste marginal cero de su uso (una vez tenemos el algoritmo listo, procesar un usuario más tiene coste tendiente a cero) lleva a un tipo de competición “the winner takes it all”: el ganador se lo lleva todo. Aquel player que defina un estándar y que construya soluciones verticales, probablemente ganará por masa crítica y economías de escala y de alcance. A mayor número de usuarios y de datos, mejor entrenamiento de los algoritmos, mayor precisión y mayor cuota de mercado. A mayor cuota de mercado, más ingresos, mayores márgenes, y mayores inversiones en I+D para refinar los algoritmos e incrementar la potencia del hardware, que lleva a su vez, de nuevo, a mejores algoritmos y más rapidez y calidad de servicio. Lo cual genera otra vez mayor alcance y market share.

En mi opinión, el punto de fuga de todo ello ya se ha producido. Será difícil desbancar a los grandes líderes (Google, Amazon y Microsoft), que ya han reconocido estas dinámicas y han iniciado el camino de la construcción de cadenas de valor de IA. A una cierta distancia, el pionero IBM (con menor potencia de inversión en I+D debido a sus menores economías de alcance y su menor dimensión), y Facebook, muy tocada con los escándalos del último año, precisamente sobre usos de datos. Apple parece haber perdido la carrera, con un modelo mucho más distribuido y basado en hardware. La resultante será, probablemente, la configuración de cadenas de valor de IA alrededor de estas marcas, donde la inteligencia de proceso residirá en sus grandes centros de cálculo y nos llegará una “manguera” virtual de IA a través del cloud. Software como servicio. Quizá ese será el diseño dominante, el modelo de negocio final que alcanzará el mercado mayoritario. En esa dirección avanzan esas marcas.

Igual que una capacidad de proceso masiva se liberó en los 80 al gran mercado a través del estándar de ordenador personal de IBM, que incorporaba procesadores de Intel (hasta el punto que infinidad de clónicos, copias del modelo IBM, anunciaban en sus carcasas que disponían de “Intel Inside”), en los próximos años se va a liberar una capacidad masiva de tratamiento automático de datos a través de servicios cloud, con algoritmos provistos por Google, Amazon, Microsoft o IBM. Probablemente veamos hoteles, hipermercados, escuelas, plantas industriales, u hospitales “Google Inside” o “Amazon Inside”. Será Google (o un proveedor similar) quien indicará a un gran centro de distribución cuál es el lugar idóneo para colocar el cacao en los lineales de compra. Quien diagnosticará un potencial cáncer de piel a un paciente en un servicio de dermatología. Quien establecerá las rutas óptimas para un proveedor de transporte urbano. Quien programará las visitas a un equipo de red comercial, para maximizar las probabilidades de venta. Quien establecerá los paros de mantenimiento preventivo en una planta industrial. O quien definirá la ruta de I+D de una gran farmacéutica. La inteligencia artificial de empresas automovilísticas, de gran consumo, químicas o alimentarias vendrá dada por un limitado conjunto de grandes proveedores.

Si esto es así, tal como pasó con los procesadores de Intel, la IA, en el límite, será una commodity. ¿Cómo se generarán las ventajas competitivas en un entorno de inteligencia masiva y commoditizada? Dos cosas quedarán en manos de las empresas: los datos y el cliente. La estrategia de datos (la cantidad y calidad de datos que seamos capaces de recoger) y la experiencia diferencial del consumidor serán los factores de exclusividad. Datos y experiencia de consumidor marcarán la diferencia.

Y, en todo ello, las empresas deberán abordar un trayecto de transformación, deconstruyendo su realidad y reconstruyéndola alrededor de las nuevas tecnologías digitales. Y reestructurándose alrededor de grandes bases de datos donde compilen toda su experiencia. El “lago de datos” o gran depósito de información corporativa, estructurada y desestructurada, proporcionará el combustible necesario para hacer funcionar todo modelo de negocio en la nueva era de la inteligencia artificial.

Escrito por Xavier Ferrás, Profesor de Operaciones en Innovación y Data Sciences de ESADE

*Publicado en Estrategia #0000008

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