¿Al más innovamor tiene más información?
lectar información específica; pensemos por ejemplo en los autos de Google que transitan por las calles de Silicon Valley. Y en ocasiones las compañías pagan por tener acceso a información de modo que sus sistemas puedan aprender. Pero es todavía más común que la información que alimenta estas ideas innovadoras se genere a partir de la interacción de los usuarios con servicios digitales existentes. Cuando aceptamos la sugerencia de Siri, recibe como retroalimentación el dato de que hizo lo correcto. Si la innovación se fundamenta en datos en lugar de ideas humanas, las empresas que se benefician son aquellas que tienen acceso a la mayor cantidad de datos. Por lo tanto, en muchas instancias, la innovación dejará de ser una fuerza que contrarreste la concentración del mercado y la economía de escala. En su lugar, la innovación será una fuerza que las promueva.
El espectro de las compañías con acceso a información que se convierten en líderes de la innovación impulsada por datos, dejando atrás a los competidores más pequeños y a las empresas emergentes, debería ser motivo de preocupación para quienes hacen las políticas públicas con el propósito de garantizar que los mercados sigan siendo dinámicos y competitivos. Su desafío no es tanto darse cuenta del problema, sino idear una solución que mantenga la competitividad de los mercados sin sofocar la innovación impulsada por datos en su totalidad.
Para muchas compañías innovadoras, los próximos años serán un momento de evaluación: a medida que aumenta el poder de la innovación impulsada por datos, los innovadores más convencionales deberán buscar acceder a la información para continuar innovando. Ello requiere, al menos, dos grandes ajustes. Primero: deben reposicionarse en la cadena de valor de datos para obtener y garantizarse acceso a la información. Segundo: a medida que la innovación cambia del conocimiento humano al aprendizaje automatizado, las compañías deben reorganizar su cultura interna de innovación, hacer mayor énfasis en las oportunidades de aprendizaje automatizado y poner en práctica los procesos de explotación de datos