¿Cam­bia­rá la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial a las em­pre­sas?

Ama­zon po­dría mo­di­fi­car su mo­de­lo de ne­go­cios y ade­lan­tar­se a los clien­tes

El Financiero (Costa Rica) - - Cambios - © 2017 HAR­VARD BU­SI­NESS SCHOOL PUBLISHING CORP. DIS­TRI­BUI­DO POR: THE NEW YORK TI­MES SYNDICATE

Ajay Agra­wal, Jos­hua Gans y Avi Gold­farb Agra­wal es pro­fe­sor de em­pren­de­du­ris­mo; Gans es pro­fe­sor de ad­mi­nis­tra­ción es­tra­té­gi­ca y Gold­farb es pro­fe­sor de mar­ke­ting; to­dos de la Rot­man School of Ma­na­ge­ment.

¿Có­mo cam­bia­rá a la es­tra­te­gia la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial? Esa es la pre­gun­ta más co­mún que es­cu­cha­mos de eje­cu­ti­vos cor­po­ra­ti­vos. La AI (si­glas en in­glés de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial) es fun­da­men­tal­men­te una tec­no­lo­gía de pre­dic­ción. Con­for­me los avan­ces en AI aba­ra­tan la pre­dic­ción, la teo­ría eco­nó­mi­ca dic­ta que usa­re­mos la pre­dic­ción más fre­cuen­te y am­plia­men­te, y que el va­lor de sus com­ple­men­tos –co­mo el jui­cio hu­mano– se ele­va­rá. Sin em­bar­go, ¿qué sig­ni­fi­ca to­do es­to pa­ra la es­tra­te­gia?

He aquí un ex­pe­ri­men­to de re­fle­xión pa­ra res­pon­der es­ta pre­gun­ta. La ma­yo­ría de las per­so­nas es­tán fa­mi­lia­ri­za­das con com­prar en Ama­zon.com. Co­mo en la ma­yo­ría de los ven­de­do­res en lí­nea, us­ted vi­si­ta la pá­gi­na web de la em­pre­sa, pone pro­duc­tos en su “ca­rri­to”, los pa­ga y Ama­zon se los en­vía. Ac­tual­men­te, el mo­de­lo de ne­go­cios de Ama­zon es de com­pra y en­vío.

La ma­yo­ría de los com­pra­do­res han no­ta­do el mo­tor de re­co­men­da­cio­nes de Ama­zon mien­tras com­pran. Ac­tual­men­te, la AI de Ama­zon ha­ce un tra­ba­jo ra­zo­na­ble su­gi­rién­do­le pro­duc­tos a los com­pra­do­res, par­ti­cu­lar­men­te si con­si­de­ra­mos los mi­llo­nes de bie­nes en ofer­ta. Sin em­bar­go, las pre­dic­cio­nes de la com­pa­ñía dis­tan de ser per­fec­tas. En nues­tro ca­so, so­lo el 5% del tiem­po la AI pre­di­ce co­rrec­ta­men­te lo que que­re­mos com­prar.

Aho­ra, ima­gi­ne que la AI de Ama­zon reúne más in­for­ma­ción so­bre no­so­tros: ade­más de nues­tro com­por­ta­mien­to de bús­que­da y com­pra, tam­bién re­co­lec­ta otra in­for­ma­ción que en­cuen­tre en lí­nea, in­clu­yen­do re­des so­cia­les, ade­más de fue­ra de lí­nea, co­mo nues­tro com­por­ta­mien­to de com­pras en Who­le Foods.

¿Qué su­ce­de­ría si la AI usa esa in­for­ma­ción pa­ra me­jo­rar sus pre­dic­cio­nes? ¿Qué su­ce­de con la es­tra­te­gia de Ama­zon mien­tras sus científicos de da­tos, in­ge­nie­ros y ex­per­tos en apren­di­za­je de má­qui­na tra­ba­jan in­can­sa­ble­men­te pa­ra ele­var la exac­ti­tud de la má­qui­na de pre­dic­ción?

En al­gún pun­to, la exac­ti­tud de las pre­dic­cio­nes de la AI cru­za un um­bral, de for­ma que a Ama­zon le in­tere­sa­rá cam­biar to­do su mo­de­lo de ne­go­cios. Las pre­dic­cio­nes se vuelven tan exac­tas que es más re­di­tua­ble pa­ra Ama­zon en­viar­le los bie­nes que pre­di­ce que us­ted que­rrá, en lu­gar de es­pe­rar a que se los or­de­ne. Ca­da se­ma­na, Ama­zon le en­vía ca­jas de pro­duc­tos que cree que us­ted desea, y en­ton­ces us­ted com­pra en la co­mo­di­dad de su pro­pia ca­sa eli­gien­do aque­llos que desee con­ser­var.

Es­te en­fo­que ofre­ce dos be­ne­fi­cios pa­ra Ama­zon. Pri­me­ro, la con­ve­nien­cia de los en­víos pre­dic­ti­vos ha­ce mu­cho me­nos pro­ba­ble que los con­su­mi­do­res ad­quie­ran los mis­mos pro­duc­tos con otro ven­de­dor. Se­gun­do, los en­víos pre­dic­ti­vos em­pu­jan a los con­su­mi­do­res a com­prar co­sas que de otro mo­do no ha­brían ele­gi­do. En am­bos ca­sos, Ama­zon ga­na una ma­yor par­te de la bi­lle­te­ra. Ele­var lo su­fi­cien­te el éxito de la pre­dic­ción cam­bia el mo­de­lo de ne­go­cios de Ama­zon, de com­prar y en­viar, a en­viar y com­prar.

Por su­pues­to, los com­pra­do­res no que­rrán li­diar con el em­bro­llo de re­gre­sar to­dos los pro­duc­tos que no quie­ren. Por lo tan­to, Ama­zon in­ver­ti­ría en in­fra­es­truc­tu­ra pa­ra el re­torno de pro­duc­tos, qui­zá una flo­ta de ca­mio­nes que se de­ten­gan en las ca­sas de los con­su­mi­do­res una vez a la se­ma­na pa­ra re­co­ger­los.

Si es­te es un me­jor mo­de­lo de ne­go­cios, ¿por qué no lo ha he­cho Ama­zon? Por­que si lo hi­cie­ra, el cos­to de re­ci­bir y ma­ne­jar los pro­duc­tos de­vuel­tos su­pe­raría el in­cre­men­to en in­gre­sos al te­ner ma­yor por­cen­ta­je de las bi­lle­te­ras. Ac­tual­men­te, de­vol­ve­ría­mos el 95% de los pro­duc­tos.

Di­cho eso, uno pue­de ima­gi­nar un es­ce­na­rio en el que Ama­zon adop­te la nue­va es­tra­te­gia in­clu­so an­tes de que la exac­ti­tud de sus pre­dic­cio­nes sea lo su­fi­cien­te­men­te bue­na co­mo pa­ra vol­ver­la re­di­tua­ble, por­que la com­pa­ñía an­ti­ci­pa que en al­gún pun­to lo se­rá.

Ama­zon se da cuen­ta de que cuan­to más pron­to ini­cie, más di­fí­cil se­rá que los com­pe­ti­do­res la al­can­cen. Me­jo­res pre­dic­cio­nes atrae­rán más com­pra­do­res, más com­pra­do­res ge­ne­ra­rán más in­for­ma­ción pa­ra en­tre­nar a la AI, más in­for­ma­ción lle­va­rá a me­jo­res pre­dic­cio­nes y así su­ce­si­va­men­te, crean­do un círcu­lo vir­tuo­so.

En otras pa­la­bras, adop­tar de­ma­sia­do pron­to po­dría ser cos­to­so, pe­ro ha­cer­lo de­ma­sia­do tar­de po­dría ser fatal.

La pers­pec­ti­va cla­ve aquí es que ele­var la exac­ti­tud de la má­qui­na de pre­dic­ción tie­ne un im­pac­to sig­ni­fi­ca­ti­vo en la es­tra­te­gia. Cam­bia el mo­de­lo de ne­go­cio de Ama­zon de com­prar y en­viar, ge­ne­ran­do el in­cen­ti­vo pa­ra in­te­grar vir­tual­men­te la ope­ra­ción de un ser­vi­cio de de­vo­lu­ción de pro­duc­tos y ace­le­ra el rit­mo de in­ver­sión, de­bi­do a la ven­ta­ja de los

“Me­jo­res pre­dic­cio­nes atrae­rán más com­pra­do­res”.

ren­di­mien­tos cre­cien­tes pa­ra el pri­me­ro en avan­zar.

Hoy, en el ca­so de la AI, al­gu­nas com­pa­ñías es­tán ha­cien­do apues­tas tem­pra­nas, an­ti­ci­pan­do que la exac­ti­tud de la má­qui­na de pre­dic­ción co­men­za­rá a ele­var­se con ma­yor ra­pi­dez una vez que ga­ne im­pul­so.

En 2014, Goo­gle ad­qui­rió Dee­pMind y pa­gó más de $500 mi­llo­nes por una com­pa­ñía que ha­bía ge­ne­ra­do un mí­ni­mo de ingreso, pe­ro ha­bía desa­rro­lla­do una AI que apren­dió a ju­gar cier­tos vi­deo­jue­gos de Ata­ri a un nivel de desem­pe­ño su­per­hu­mano. En 2016, Ge­ne­ral Mo­tors pa­gó más de $1.000 mi­llo­nes pa­ra ad­qui­rir Crui­se Au­to­ma­tion, una em­pre­sa emer­gen­te de AI.

Es­tas com­pa­ñías es­tán apostando en un in­cre­men­to ex­po­nen­cial en el desem­pe­ño de la AI y, a esos pre­cios, an­ti­ci­pan­do un im­pac­to sig­ni­fi­ca­ti­vo en sus pro­pias es­tra­te­gias em­pre­sa­ria­les.

Pri­me­ro, los es­tra­te­gas de­ben in­ver­tir en desa­rro­llar un me­jor en­ten­di­mien­to de cuán rá­pi­do y cuán al­to se ele­va­rá la exac­ti­tud de las má­qui­nas de pre­dic­ción en sus sec­to­res y aplicaciones. Se­gun­do, de­ben in­ver­tir en desa­rro­llar una te­sis acer­ca de las op­cio­nes es­tra­té­gi­cas crea­das por las cam­bian­tes eco­no­mías de sus ne­go­cios que re­sul­ten de di­cha ele­va­ción, de for­ma si­mi­lar al ex­pe­ri­men­to de re­fle­xión que con­si­de­ra­mos pa­ra Ama­zon.

SHUT­TERS­TOCK PA­RA EF

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