¿Las empresas más innovadoras son las que tienen más datos?

Pronto podemos decir adiós a los “momentos de AHA”.
¿Las empresas más innovadoras son las que tienen más datos?
Resumen.

Los casos de startups con ideas superiores que destronan a titulares bien establecidos son legión. Esta es la belleza de la «destrucción creativa». Los titulares tienen que seguir innovando, para no ser superados por un competidor nuevo y más creativo. Pero, ¿qué pasa si ya no es así? El problema es que la fuente de innovación está cambiando, del ingenio humano al aprendizaje automático basado en datos. Si la innovación se basa en datos y no en ideas humanas, las empresas que se benefician son las que tienen más acceso a los datos. Por lo tanto, en muchos casos, la innovación ya no será una fuerza compensadora para la concentración y escala del mercado. En cambio, la innovación será una fuerza que los impulsará.


¿Sigues usando Yahoo? ¿Aún recuerdas MySpace? ¿Compaq? Kodak? Los casos de startups con ideas superiores que destronan a titulares bien establecidos son legión. Esta es la belleza de la «destrucción creativa», el término acuñado por el profeta de innovación Joseph Schumpeter hace casi un siglo. Los titulares tienen que seguir innovando, para no ser superados por un competidor nuevo y más creativo. Podría decirse que, al menos en sectores moldeados por el cambio técnico, la innovación empresarial ha mantenido a los mercados competitivos mucho mejor que la legislación antimonopolio jamás podría hacerlo. Durante décadas, la destrucción creativa aseguró mercados competitivos y una corriente constante de nueva innovación. Pero, ¿qué pasa si ya no es así?

El problema es que la fuente de innovación está cambiando, del ingenio humano al aprendizaje automático basado en datos. Los automóviles autónomos de Google están mejorando mediante el análisis de miles de millones de puntos de datos recopilados a medida que los automóviles autónomos de Google vagan por la calle. IBM Watson detecta el cáncer de piel con la misma precisión que el dermatólogo promedio porque se ha estado entrenando con cientos de miles de imágenes de piel. Siri y Alexa están entendiendo mejor lo que decimos porque nunca dejan de aprender. Por supuesto, se necesitan muchísimas personas creativas y talentosas para crear estos productos. Pero su mejora se debe menos a un «momento aha» humano que por los datos y las mejoras en la forma en que las máquinas aprenden de él.

A veces las empresas tienen que salir y recopilar un tipo específico de datos: piense en los coches de Google vagando por las calles de Silicon Valley. Y a veces las empresas pagan por el acceso a los datos para que sus sistemas puedan aprender. Pero la mayoría de las veces, los datos que alimentan la innovación los generan los usuarios que interactúan con un servicio digital existente. Cuando aceptamos la sugerencia de Siri, es retroalimentación a Siri que lo hizo bien. Y cuando nos alejamos de la recomendación de productos de Amazon, es otra señal de comentarios de que no estábamos tan contentos. Lo mismo ocurre cuando un conductor de Tesla se hace cargo de la conducción asistida o cuando aceptamos (o no aceptamos) Google completar automáticamente nuestra consulta de búsqueda. Estos datos de retroalimentación son increíblemente valiosos porque son la materia prima de las herramientas de aprendizaje automático; es el recurso que alimenta la innovación basada en datos. Y cuanto más tengas, mejor te pondrás. Tomemos como ejemplo los coches autónomos. Durante 2016, los automóviles autónomos de los principales fabricantes internacionales de automóviles mejoraron aproximadamente un tercio. Es un salto significativo. Pero Google recopiló muchos más datos por automóvil para alimentar un sistema de aprendizaje automático más avanzado, y sus coches mejoraron un 400%— un increíble salto en la innovación y más de diez veces más que los automóviles que utilizan menos datos.

Pero si la innovación se basa en datos y no en ideas humanas, las empresas que se benefician son las que tienen más acceso a los datos. Por lo tanto, en muchos casos, la innovación ya no será una fuerza compensadora para la concentración y escala del mercado. En cambio, la innovación será una fuerza que los impulsará.

Esto supondría un cambio fundamental en la competencia y podría hacer que se concentrara mercado tras mercado, como ya ha ocurrido en los EE. UU. . Si esto sucede, las medidas antimonopolio convencionales no serán de mucha ayuda, porque restringen el comportamiento poco competitivo, pero las grandes empresas utilizan sus datos para aprender e innovar no es ilegal. De hecho, actúan perfectamente eficientemente, aprovechando los beneficios de su escala para extraer información novedosa de los tesoros de datos.

El espectro de las empresas con acceso a los datos que se convierten en líderes de innovación basada en datos, dejando atrás a los competidores y startups más pequeños en el polvo, debería preocupar a los responsables políticos que se proponen a garantizar que los mercados se mantengan dinámicos y competitivos. Su desafío es menos darse cuenta del problema que idear una solución que mantenga la competitividad de los mercados sin sofocar la innovación basada en datos en general.

La mayoría de los líderes empresariales, por otro lado, se enfrentan a un desafío muy diferente en este mundo de innovación basada en datos. Para competir contra los campeones digitales, tendrán que superar no solo los efectos de escala y red, sino especialmente estos nuevos efectos de retroalimentación basados en datos. Para muchas empresas innovadoras, los próximos años serán un momento de cálculo: a medida que aumente el poder de la innovación basada en datos, estos innovadores más convencionales tendrán que encontrar acceso a los datos para seguir innovando. Esto requiere al menos dos ajustes enormes. En primer lugar, deben reubicarse en la cadena de valor de los datos para obtener y proteger el acceso a los datos. Esto es difícil si, por ejemplo, todos los datos se capturan en sentido ascendente en la cadena de valor de los datos. Solo pregunte a los proveedores de la fabricación de automóviles o a los editores de libros. En segundo lugar, a medida que la innovación pasa del conocimiento humano al aprendizaje automático basado en datos, las empresas deben reorganizar su cultura de innovación interna, hacer hincapié en las oportunidades de aprendizaje automático y poner en marcha procesos de explotación de datos. Esto es difícil porque a menudo va en contra de una cultura de ingeniería que ha defendido durante mucho tiempo el ingenio humano.

El ajuste será tan severo que numerosas firmas innovadoras vacilarán en los próximos años, superadas por competidores más expertos en datos. Y aquellos que tengan éxito se verán muy diferentes de lo que tienen hoy en día. Pero las empresas que desean seguir siendo innovadoras no tienen otra opción. Puede que le vaya bien con su empresa innovadora hoy, pero a medida que cambia la fuente de la innovación, también lo necesitará.

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