Cómo las empresas heredadas pueden cambiar a un modelo de plataforma

Lecciones de varias firmas que han hecho el interruptor.
Cómo las empresas heredadas pueden cambiar a un modelo de plataforma
Cómo las empresas heredadas pueden cambiar a un modelo de plataforma

Empresas de plataformas como Facebook, Amazon, Google y Tencent han creado valor a precios impresionantes. Crecen rápidamente y poseen pocos activos, y todos han hecho un uso sólido de la IA. ¿Qué pueden aprender las empresas heredadas de estas plataformas? ¿Y es posible que las empresas heredadas también utilicen este modelo de negocio? Al observar las firmas heredadas que han hecho eso con éxito, las empresas deben: 1) elaborar estrategias sobre cómo las relaciones del ecosistema mejorarán sus ofertas y buscar esas asociaciones. 2) Asegurarse de que los datos vienen con la relación. 3) Desarrollar una arquitectura de servicios de IT basada en API. 4) Identificar la clave decisiones que la IA debe tomar y recopilar los datos para entrenar modelos. 5) Diseñe un proceso continuo desde el punto de vista del cliente. Y 6) Use datos de todo el ecosistema para mejorar los modelos y las ofertas.

El crecimiento de la inteligencia artificial ha permitido una variedad de nuevas estrategias y modelos de negocio, desde la orientación programática de anuncios hasta la economía colaborativa y el metaverso. Las empresas que han tenido más éxito en el empleo de estos modelos (nativos digitales, casi uno) han sido «plataformas multifacéticas», en las que una empresa en el centro de un ecosistema o red empresarial coordina los servicios y reduce la fricción para los clientes. Facebook, Apple, Airbnb, Amazon, Google, Uber, Alibaba, Tencent y las demás empresas de plataformas líderes han creado valor a precios asombrosos.

No es casualidad. La investigación ha demostrado que las plataformas de múltiples lados tienen las valoraciones más altas de las dominantes modelos de negocio alternativos — más de cuatro veces los múltiplos de ingresos anuales asociados a algunos modelos de negocio heredados. Esto se debe en gran medida a que crecen rápidamente y tienen que poseer relativamente pocos activos.

Los modelos de negocio de plataforma suelen generar grandes volúmenes de datos de todos los participantes en el ecosistema, y se requiere que la IA tenga sentido. El aprendizaje automático ayuda a conectar a los clientes con los productos y servicios que necesitan o desean, y proporciona una experiencia perfecta en todo el ecosistema. Y los millones de clientes que usan plataformas necesitan un servicio de atención al cliente altamente eficiente, es decir, agentes inteligentes y chatbots. Por lo tanto, no es sorprendente que las principales empresas de plataformas enumeradas anteriormente también sean líderes mundiales en la aplicación de la IA a sus negocios.

Pero las empresas tradicionales también pueden organizar plataformas multifacéticas. También pueden utilizar modelos de datos e IA para organizar los servicios para los clientes en un ecosistema de empresas. Requiere nuevas estrategias, nuevas tecnologías y nuevas relaciones comerciales, pero cuando las empresas hacen la transición con éxito, pueden lograr el rápido crecimiento y la lealtad de los clientes que han logrado las plataformas nativas digitales.

Existe evidencia de que las empresas más tradicionales que emplean la IA de manera agresiva están adoptando un enfoque de ecosistema (y quizás eventualmente basado en plataformas). En Deloitte 2021 Estado de la IA en la empresa , los dos grupos de usuarios de IA de mayor rendimiento en la encuesta tenían una probabilidad sustancialmente mayor de tener dos o más relaciones con los ecosistemas (83% entre los dos grupos más altos, frente a 70% y 59% entre los dos grupos más bajos). Las empresas con ecosistemas más diversos tenían 1.4 veces más probabilidades de utilizar la IA de una manera que las diferenciara de sus competidores. Además, las organizaciones con ecosistemas diversos también tenían una probabilidad significativamente mayor de tener una visión transformadora de la IA, de tener estrategias de IA en toda la empresa y de utilizar la IA como diferenciador estratégico.

Es posible que estas empresas no tengan modelos comerciales de plataforma completos, pero la creación de relaciones ecosistémicas más amplias es el primer paso hacia las plataformas habilitadas para la IA. Más allá de ese paso, aquí se explica cómo las empresas se están convirtiendo en plataformas con IA.

No solo nativos digitales

Algunas empresas «heredadas» ya han creado modelos de plataforma habilitados para IA. Con estos modelos, las empresas están generando más clientes, lo que lleva a más datos, conduce a mejores modelos y conduce a mejores ofertas para los clientes, un círculo virtuoso. Otros se encuentran en etapas anteriores, pero esperan lograr el mismo resultado.

Quizás el mejor ejemplo del círculo virtuoso de las plataformas sea Ping en China, que comenzó como una compañía de seguros en 1988, pero ahora se describe a sí misma en términos de sus cinco ecosistemas (servicios financieros, atención médica, ciudades inteligentes, automóviles y bienes raíces), cada uno de los cuales constituye una plataforma. En el cuidado de la salud, por ejemplo, la plataforma de Ping An conecta al gobierno, los pacientes, los proveedores de servicios médicos, las aseguradoras de salud y la tecnología. El sistema Ping An Good Doctor proporciona consultas tanto en línea como en persona, y utiliza la IA para brindar asesoramiento médico a los miembros con dispositivos móviles.

El tamaño del ecosistema es asombroso: proporciona diagnóstico y tratamiento para más de 3,000 enfermedades comunes, tiene casi 350 millones de usuarios, más de 1,800 profesionales médicos y de enfermería y casi 10,000 expertos en atención médica en toda China. Se asocia con 110,000 farmacias, 49,000 clínicas y más de 2,000 centros de exámenes médicos. En 2020 realizó más de 830 000 transacciones médicas por día. Estas cifras ilustran no solo el tamaño de la población de China, sino también el rápido escalamiento posible con un modelo de negocio basado en plataformas.

Si bien el valor principal de la plataforma es hacer crecer el negocio y brindar una atención médica efectiva, también es útil para acumular información para entrenar modelos de IA. El ecosistema de atención médica de Ping An puede aprovechar los datos de reclamos y pagos de los pagadores, los datos de tratamiento de los proveedores de atención, los datos de recetas de las farmacias, los datos de los síntomas de los pacientes y otros tipos de datos de otros miembros del ecosistema. Para 2020, Ping An tenía datos sobre más de 30 000 enfermedades y más de mil millones de registros de consultas médicas.

Varias otras empresas impulsadas por la IA, incluidas Skywise, Shell, Anthem y SOMPO de Airbus en Japón, también están persiguiendo la idea del ecosistema, pero se encuentran en etapas más tempranas que Ping An. En este punto, todavía están explorando modelos comerciales y de ingresos, pero están buscando enfoques de integración e intercambio de datos, y comienzan a desarrollar aplicaciones de IA para analizar los datos.

Cómo pueden competir las empresas medianas

Sin embargo, no solo las grandes empresas con grandes presupuestos de I+D pueden hacer este cambio. CCC Intelligent Solutions, fundada en 1980, ilustra cómo una empresa mediana puede competir de manera efectiva con un modelo de plataforma habilitado para IA. Su plataforma se centra en digitalizar la economía de los seguros automotrices y aliviar las fricciones de reclamaciones y reparaciones de daños para millones de conductores cada año. A través de sus relaciones con más de 300 aseguradoras, más de 27,000 instalaciones de reparación, más de 4,000 proveedores de piezas y todos los principales fabricantes de automóviles, ha reunido más de $1 billón de datos de reclamos históricos, miles de millones de imágenes históricas y otros datos sobre piezas de automóviles, talleres de reparación, colisión lesiones, reglamentos, telemática y muchas otras entidades. Al igual que con varios de los otros ecosistemas mencionados anteriormente, cada nuevo miembro proporciona más valor a la red y más datos, lo que conduce a mejores modelos de IA.

CCC agrega datos (y cada vez más, potencia las decisiones habilitadas por IA) para su plataforma con el fin de procesar las reclamaciones de manera rápida y eficiente para el usuario final. Todas las transacciones resultantes se llevan a cabo en la nube, que conecta a 30 000 empresas, 500 000 usuarios individuales y 100 000 millones de dólares en transacciones comerciales.

En los últimos años, CCC ha desarrollado un Oferta de reclamaciones «sin contacto» que está siendo utilizado por la USAA y otras aseguradoras líderes. Los clientes asegurados que se ven involucrados en un accidente pueden tomar fotos guiadas en sus dispositivos móviles, enviarlas a su aseguradora y recibir un presupuesto automático en segundos. Dicha innovación habilitada por la IA requirió años de refinamientos tecnológicos, así como la colaboración con los miembros del ecosistema para integrar la capacidad en sus procesos de reclamaciones y reparaciones.

Qué se necesita para tener éxito con las plataformas basadas en IA

Las empresas, sobre todo, tienen diferentes necesidades comerciales y ofrecen diferentes servicios, pero hay puntos en común en la forma en que han abordado los pivotes de su plataforma. Las empresas que desean crear y prosperar con plataformas habilitadas para IA deben realizar una serie de pasos. Entre ellas se encuentran:

Elabore estrategias sobre cómo las relaciones del ecosistema mejorarán sus ofertas y busque esas asociaciones.

La estrategia empresarial dictará qué plataformas debe formar su empresa y cómo mejorará sus productos y servicios. La implementación de la estrategia puede requerir la creación o la compra de nuevas capacidades comerciales. Ping An, por ejemplo, decidió que, en lugar de ofrecer solo servicios de seguros, construiría un supermercado financiero para los clientes. Ya tenía algunas capacidades, pero creó una oferta de gestión patrimonial (Lufax) y compró un portal de automóviles (Autohome).

Asegúrese de que los datos vienen con la relación.

Una gran parte del valor de la plataforma es el acceso a los datos de los socios, así que asegúrese de que los acuerdos de asociación incluyan el acceso a los datos necesarios y la capacidad de usarlos en modelos de IA, como coincidencias y recomendaciones de clientes/ofertas.

Desarrolle una arquitectura de servicios de IT basada en API.

Los socios del ecosistema necesitarán acceder fácilmente a los datos y las decisiones tomadas por los sistemas de IA. Con mucho, la forma más fácil de hacerlo es con arquitecturas de interfaz de programa de aplicaciones (API). CCC, por ejemplo, ha creado su red de API basada en la nube que permite a los proveedores interactuar fácilmente con la empresa.

Identifique las decisiones clave que la IA debe tomar y reúna los datos para entrenar modelos.

En la mayoría de los casos, la IA se utilizará para tomar una decisión. Para la plataforma de atención médica de Ping An, las decisiones clave incluyen cuál es el diagnóstico más probable del paciente, si el paciente necesita visitar a un médico y cuál es el tratamiento recomendado. Las decisiones facilitadas por la plataforma de CCC incluyen el daño exacto a un vehículo y el costo de restaurarlo, qué socios del ecosistema deben participar en la reparación y cuáles de los servicios necesarios.

Diseñe un proceso continuo desde el punto de vista del cliente.

Una parte importante del atractivo de un modelo de plataforma para los clientes es eliminar la fricción para que no tengan que entender a todos los participantes y las complejidades involucradas en una solución, ya sea un tratamiento médico, una reparación de colisión o el mantenimiento de un avión. Las empresas que crean una plataforma deben trabajar con sus socios para diseñar e implementar un proceso fluido y fluido que satisfaga las necesidades del cliente.

Use datos de todo el ecosistema para mejorar los modelos y las ofertas.

Los modelos de aprendizaje automático que impulsan las decisiones de la plataforma no son un enfoque de «configurar y olvidar». Mejorarán en la predicción o la recomendación con el tiempo si se vuelven a capacitar en nuevos datos. Se les debe volver a capacitar siempre que surjan nuevas fuentes de datos importantes, o cuando ya no estén haciendo un trabajo eficaz en la decisión que se les imputa.

Tanto las empresas de plataformas nativas digitales como las empresas heredadas que hemos estudiado también ilustran el valor de un modelo de negocio de plataforma habilitada para IA para las empresas y sus clientes. Es difícil crecer rápidamente sin un conjunto de socios comerciales cercanos, y es difícil dar sentido a sus datos y proporcionar valor a todas las partes sin IA. Esperamos ver muchas más de estas plataformas en el futuro.

Thomas H. Davenport
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