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La Disrupción de Christensen (XI)

Hace más de un año del último artículo del Manual para Disruptores. Aunque lo haya parecido, no significa que esté abandonado, simplemente que no he tenido tiempo para continuarlo. Ahora que he estado unos días en «barbecho», me ha permitido rematarlo. Espero que el próximo, no me lleve tanto.

De hecho, cuando este enero falleció Clayton Christensen, hubiera sido el momento para haber escrito esto, pero me fue totalmente imposible. Y en realidad, tiene algo de irónico que en una serie de artículos sobre disrupción no hayamos hablado más de Christensen, el padre de la criatura.

En realidad, sí que lo hemos hecho, pero casi un poco en negativo. Ya que empezamos esta serie con la  premisa diciendo que con todos los respetos, el concepto de Christensen de innovación disruptiva era demasiado limitado.

Sin embargo, eso no significa que debamos olvidarnos de la Disrupción según Christensen, muy al contrario, probablemente sea la más habitual, y me atrevería a decir, que una vez lleguemos a la realidad post-COVID, este tipo de disrupciones van a ser las que van a transformar muchas industrias.

Un concepto que llevamos utilizando desde el principio de este Manual, es el de job-to-be-done(jtbd), y aunque hay cierta polémica sobre el tema, se puede considerar a Christensen como co-autor del mismo.

He hablado mucho de jtbd en los diferentes posts de este Manual, y por supuesto, nada mejor como la fuente, un libro gratuito sobre el tema del propio Ulwick. Así que no voy a entrar en muchos detalles para no repetirme.

También Christensen volvió a definir Innovación Disruptiva en su artículo en HBR en el que argumentaba por qué Uber no lo era (aquí también hablamos sobre el tema). Según su definición, la disrupción ocurre cuando una empresa es capaz de retar exitosamente a los líderes de un mercado a través de ganar negocio en las partes menos rentables y pequeñas del negocio para luego ir cada vez ascendiendo hasta las partes más lucrativas echando definitivamente a las empresas que eran líderes de su mercado.

Utilizando la teoría del jtbd, hablaríamos de que una industria responde a un gran número de jtbd, algunos principales, otros secundarios. En alguno de estos secundarios, por cómo la cadena de valor de la industria está configurada, se dan casos de «sobreservicialización«. Se da a los usuarios mucho más de lo que necesitan. Esa «sobreservicialización» va asociada a unos mayores costes, y en consecuencia, unos mayores precios para los consumidores.

Pues bien, si una empresa es capaz de seguir cubriendo el jtbd dando el servicio justo y bajando los precios de una forma importante, es probable que gane rápidamente cuota en esa parte del mercado, permitiéndole luego competir en el resto de los jtbd, consiguiendo al final disrumpir la industria.

El ejemplo de libro de una «Disrupción de Christensen» es el de las aerolíneas de bajo coste, cuyos mejores ejemplos son SouthWest en EEUU y RyanAir en Europa.

Ambas compañías empezaron siendo muy pequeñas en un mercado dominando por corporaciones gigantescas, y empezaron con rutas cortas regionales que no eran muy rentables. Estas empresas realizaron una serie de innovaciones, todas ellas orientadas a bajar costes. Utilizar el mismo modelo de avión para abaratar en mantenimiento y formaciones, planificar rutas para que los aviones estuvieran parados lo menos posible, volar a aeropuertos pequeños, eliminar el catering gratis en los vuelos, eliminar las tarjetas de embarque y los asientos reservados…

Todo sumaba, en este caso, restaba para abaratar costes al máximo. Así que al principio, consiguieron hacer rentables rutas que para las grandes había sido imposible, y luego, con músculo y un modelo muy austero, fueron imbatibles en el resto de rutas.

Y es que el jtbd principal de un billete de avión es llegar a destino. El beber o comer en el avión, tener uno u otro sitio, tener un papel con tu asiento, o incluso, no ir al aeropuerto más cercano sino a uno suficientemente cerca, es todo accesorio. Tan accesorio, que casi todo el mundo lo ha sacrificado por pagar menos para cubrir ese jtbd principal de llegar a tu lugar de vacaciones por ejemplo.

Esta «Disrupción de Christensen» es un cierto contrasentido respecto del «sentido común» en los negocios que dice que dando más valor a tus usuarios generarás más satisfacción, que generará una mayor lealtad de tus clientes y por lo tanto, más negocio.

Esto que es cierto en muchas ocasiones, se viene al traste cuando alguien te ofrece algo suficientemente bueno a un precio radicalmente más barato. En España (hay datos parecidos para EEUU), volar desde Madrid a Barcelona valió durante muchos años unos 160€ actuales, ahora no es complicado encontrar billetes por 40€.

Hay que diferenciar una estrategia de «Disrupción de Christensen» de una de «low cost». Precios bajos son comunes en ambas, pero la clave de la «Disrupción de Christensen» es hacerlo en partes del mercado o jtbd que son secundarios para los líderes del mercado.

Una cosa sería sacar una marca de coches baratos que hacen básicamente lo mismo que los coches más caros, y otra sacar patinetes eléctricos que cumplen perfectamente el jtbd de transporte urbano en distancias cortas a una fracción del coste de un coche.

Las «Disrupciones de  Christensen» funcionan mejor en sectores consolidados, con pocas y grandes empresas y a ser posible que abarquen muchos productos o servicios (jtbd) relacionados pero que en algunos casos tengan pocas sinergias.

Por eso, todo el mundo apuesta por sectores como el de la banca o los seguros como probables víctimas de una Disrupción de Christensen. Aunque se le parece, y hay algunas sinergias, tiene poco que ver los seguros domésticos con seguros de responsabilidad civil para constructoras. O transferencias de pocas cantidades con servicios de financiación para el negocio internacional.

A las empresas o sectores que les hacen una «Disrupción de Christensen«, muchas veces acaban viviendo una Disrupción de la Rana. Pero por fijar la diferencia entre una y otra mientras que en la de la rana se produce una especie de «desgranamiento» de jtbd en la que de una gran industria aparecen varias, en la de Christensen se utiliza un jtbd o mercado secundario para luego quedarse con el pastel completo.

En el ejemplo de las aerolíneas, las aerolíneas low cost empezaron siendo muy atractivas para estudiantes o turistas, gente que no necesitaba estar en su destino a horarios relacionados con trabajo, hasta que luego ya también compitieron por los viajes de negocio. No aparecieron competidores especializados en vuelos para turistas o de negocios que fueran desagregando la industria en varias más pequeñas.

Como es habitual, consejos para disrumpidos:

  • No dejar que te disrumpan, disrumpirte a tí mismo antes de que lo hagan otros. Un ejemplo de «tapar huecos» muy interesante, es el de Bizum. La banca se ha protegido ante la entrada de nuevos jugadores por ahí.
  • Organizar plataformas para estos jtbd o mercados secundarios cuando dominas la industria, es mucho más sencillo y defiende contra estas disrupciones.

Consejos para disruptores:

  • Hay que estar por debajo del radar el mayor tiempo posible. Para cuando los incumbentes se den cuenta de que estás ahí, tiene que ser demasiado tarde, si no, les será fácil acabar con la «rebelión».
  • A pesar de estar sobreservidos, ayuda mucho que los clientes estén insatisfechos. Por ejemplo, antes de las low cost, nos daban comida en los aviones, pero era pésima. Poca gente tenía «cariño» a las aerolíneas de entonces. Aprovecha eso a tu favor e intenta darlo la vuelta.
  • Hay que ser radicalmente más barato, no simplemente más barato que los incumbentes.
  • Los momentos de crisis económica son ideales para esta disrupción.

@resbla

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Lazarillos digitales

Los lazarillos digitales ya están aquí. La transformación digital también ha llegado a la picaresca, y aunque nos gusta decir que somos el país del Lazarillo de Tormes, en realidad, los hay por todo el mundo.

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2020/09/lazarillo-digital.mp3?_=1

 

El otro día, nos sorprendía esta noticia y esta fotografía.

 

Parece ser que en árboles cercanos a diferentes supermercados de Whole Foods (propiedad de Amazon) y alguno de sus centros logísticos, han empezado a «salirles» móviles a los árboles.

La cuestión es que Amazon utiliza una app (Flex) para gestionar los envíos a través de sus repartidores, y la inteligencia artificial detrás de esta app, selecciona a los repartidores en parte por su proximidad al centro de recogida. Así que estos lazarillos digitales, intentan engañar al sistema haciéndole pensar que están muy cerca del punto de recogida y así llevarse más pedidos.

Esto ha hecho que Amazon haya tenido que modificar el sistema de selección de repartidores, creando una especie de zona de exclusión dentro de la cual el sistema no acepta recogidas.

No es la primera vez que los repartidores intentan engañar al sistema, hace unos meses se supo que utilizaban diferentes aplicaciones y bots para recibir más pedidos. Y es que el efecto Cobra también se ha digitalizado, y en estos tiempos de COVID en los que no hay mucho trabajo en uber y lyft, los repartidores de Amazon quieren maximizar sus oportunidades.

Hecha la ley, hecha la trampa. Esto es cierto para todas las épocas, y todas las tecnologías. Si nos vamos a lo que sería la prehistoria digital, una de mis trampas favoritas es la de los phrakers que a principios de los años 60 eran capaces de engañar a las centralitas de las telcos con un silbato de juguete para hacer llamadas de larga distancia. La historia es aún más interesante, porque un niño ciego con oído absoluto, lo descubrió por casualidad silbando en el teléfono.

Pero más recientemente, tenemos también ejemplos muy divertidos. Como los vecinos que se compincharon para engañar a Waze (Google). Todos utilizamos este tipo de app para intentar escapar de atascos. Estos atajos, normalmente nos llevan por calles que normalmente no verían mucho tráfico. Esto pasó en una zona residencial, que ante el aumento del tráfico de usuarios de Waze huyendo de atascos, decidieron empezar a engañar a Google avisando de obras, retenciones y demás problemas en la calle.

Algo parecido hacía este artista con un carrito lleno de móviles para crear atascos falsos en Google Maps. Y claro, esa app que avisa de medusas en la playa en base a los avisos de usuarios, seguro que nadie manda avisos falsos para que vaya menos gente a nuestra playa favorita.

En China mientras tanto, las aseguradoras han empezado a hacer descuentos en las primas de los seguros de salud a la gente que mantiene hábitos saludables, entre ellos el del ejercicio diario, y concretamente, andar más de 10000 pasos diarios. Y claro, ha faltado tiempo para que el ingenio chino se pusiera a trabajar y diseñaran estos dispositivos, que puedes comprar, o que incluso en algunos restaurantes te los dejan para que te tomes unas cervezas tranquilo. Aunque hay más formas.

 

Sin duda, una de las aplicaciones más potentes de la IA es el reconocimiento facial. También ahí estamos viendo ejemplos de la creatividad humana. Sin duda, todos hemos visto a los manifestantes de Hong Kong utilizando láseres, pero hay otros sistemas aún más ingeniosos.

Están por ejemplo los ataques Black Blox  que intentan engañar a los sistemas de redes neuronales. Si hablamos de imágenes por ejemplo, se trata de cambiar el mínimo número de píxeles para conseguir que el sistema clasifique la imagen erróneamente. En este ejemplo, el sistema clasifica esta imagen como guacamole.

En ejemplos más recientes, investigadores han utilizado Redes Generativas Antagónicas (GAN) para generar imágenes digitales que pueden engañar a los sistemas de seguridad de un aeropuerto y dejar pasar a una persona que tenga prohibido volar. Y otros, imprimieron caretas de papel con imágenes generadas para hacer pensar a los sistemas de reconocimiento facial que eran otras personas.

Pero ahora que nuestra vida gira alrededor de videoconferencias, también hay gente que está explorando la picaresca para hacer ver que está en sitios en los que realmente no está, y la normalización de los fondos virtuales en Zoom trae muchas oportunidades. Aquí hay un par de ejemplos, pero qué no estará haciendo la gente para engañar a su jefe:

La verdad es que las cuestiones éticas de todo esto son de un orden parecido a las de los propios sistemas a los que quieren engañar. Sin embargo, tengo debilidad por todos estos ejemplos de picaresca pensados para engañar a las máquinas. Además, en esto, no parece que las máquinas nos vayan a ganar.

@resbla

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Hype Cycle 2020, ¿qué hay de nuevo?

Aquí llega puntual el nuevo Hype Cycle de Gartner del 2020. Es un Hype Cycle un poco sorprendente, no porque vuelvan a agrupar las 30 tecnologías en 5 grandes tendencias, que son totalmente diferentes a las del 2019, sino porque de esas 30 tecnologías, solo dos aparecían en la del 2019. Además, hay unas cuantas de esas tendencias muy relacionadas con el COVID19. Parece imposible que el Hype Cycle estuviera al margen de la pandemia, pero personalmente no termino de estar muy de acuerdo en que sean tendencias que permanezcan una vez todo esto pase. En todo caso, ¡allá vamos!

 

Cabe recordar que aunque algunas tecnologías «desaparezcan» del Hype Cycle principal, no suelen hacerlo de las curvas que Gartner mantiene para los diferentes verticales. Estas curvas especializadas no son públicas, así que es difícil saber dónde están, pero como decía antes, es sorprendente que prácticamente ninguna haya sobrevivido en la curva principal desde el año pasado.

Menos sorprendente es que Gartner cambie las 5 grandes tendencias en las que agrupan todas las tecnologías. Empecemos a revisarlas:

  • Composite Architectures: Es interesante que Gartner haya dedicado una de las tendencias a tecnologías con potencial impacto en la organización de las empresas, muy concretamente a la parte IT de las organizaciones. Dos tendencias muy relacionadas que están en este grupo son Composable Enterprise y Packaged Business Capabilities que describen una nueva arquitectura IT dentro de las organizaciones mucho más modular, basado en la nube y APIs que responde de forma más ágil a las necesidades del negocio. También en esa línea está Data Fabric, que describe un sistema para gestionar los datos de forma global dentro de las organizaciones. Redes privadas 5G (Private 5G), Low-cost single board computers at the edge, Secure access service edge architecture (SASE) y Embedded AI describen las últimas tendencias en el mundo del IoT y del Edge computing.
  • Algorithm Trust: Gartner considera que existe una importante tendencia hacia dotar las decisiones de las máquinas (IA) de confiabilidad. Una de estas tendencias se llama Authenticated Provenance (ejemplo abajo), una tecnología por la que se asegura que la información que se introduce en blockchain es veraz. También aparece en esta tendencia Explainable AI (que ya estaba en la del año pasado) y Responsible AI, que aglutina los diferentes esfuerzos para hacer la IA más ética. Una nueva incorporación es Differential Privacy, diferentes técnicas por las que se permite compartir datos públicamente haciendo imposible la identificación individual.

  • Beyond Silicon: Si el año pasado teníamos la Computación Postclásica, este año Gartner empieza a hablar de dejar atrás la Era del Silicio. Cierto es que hemos matado la Ley de Moore muchas veces, pero también que cada vez aparecen nuevas tecnologías muy prometedoras. Una de ellas es el almacenamiento y el procesamiento sobre ADN (DNA Computing and Storage), aún muy experimental (ejemplo abajo), de hecho la coloca muy al principio de la curva, pero que Gartner considera relevante. En la línea de sustituir el silicio, vuelven a aparecer los Carbon-Based Transistors en el Hype Cycle, aunque son una gran esperanza desde hace casi tanto tiempo como el grafeno, parece que estamos cerca de verdad de empezarlos a ver en aplicaciones comerciales. Y para el mundo de los sensores, Gartner identifica Biodegradable Sensors también en el Hype Cycle 2020 que serán importantísimos en el futuro de la biotecnología.

  • Formative AI: A medida que métodos más avanzados de machine learning van apareciendo, los sistemas de Inteligencia Artificial se convertirán en más autónomos. Esto les dotará de más flexibilidad para enfrentarse a situaciones para las que no fueron entrenadas inicialmente, y en definitiva, responder mejor a imprevistos. Tendencias como Generative AI, Composite AI, AI-Augmented Design, Generative Adversarial Networks (ejemplo abajo), Adaptive ML, Small Data y Self-Supervising Learning son todas tendencias que aparecen en este grupo que buscan de una manera o de otra, hacer la IA más ágil y menos dependiente de ingentes cantidades de datos, en definitiva, hacerla más humana.

  • Digital Me: Si el año pasado teníamos Augmented Human, este grupo ahora ha evolucionado para incorporar también algunas de las tendencias relacionadas con el COVID19. Tecnologías como el Health Passport o Social Distancing Technologies aparecen en el Hype Cycle 2020 con un plazo de maduración muy corto. Personalmente, dudo si seguirán siendo necesarias después de que lleguen las vacunas. Gartner también las coloca cercanas al Citizen Twin y Digital Twin of the Person, diferentes tipos de representación digital de las personas, en las que potencialmente se pueden mostrar diferentes aspectos de la salud de la persona. Bring Your Own Identity (BYOI) también aparece como forma por la que la identidad digital de una persona está gestionada por terceros que la certifican, algo de lo que se lleva hablando décadas por cierto y que Gartner ve entrando en el Valle de la Desilusión. Lo que no podía dejar fuera son los Bidirectional Brain-Machine Interface, y más cuando en pocos días tendremos más noticias de Neuralink.

 

Como suele ser habitual estos últimos años en el Hype Cycle, Gartner se centra en tecnologías emergentes aún lejos de llegar a la madurez. Puede ser por centrarse en las novedades, o puede ser por jugar sobre seguro con predicciones a largo plazo, el caso es que en la curva de este año sólo hay dos tendencias que Gartner espera que maduren en menos de dos años, y las dos, no es casualidad, son las más relacionadas con el COVID19. Además, coloca una aún en la escalada al Pico, y la otra, justo en el punto más alto, lo cual da idea de lo rápido que ver Gartner la evolución de estas tecnologías.

Personalmente ya he dicho que me cuesta creer que cuando la pandemia pase (y esperamos que sea pronto), queramos seguir utilizando estas tecnologías (al menos en Occidente). Pueden ser una pesadilla para la privacidad, por no hablar de temas éticos aún por resolver.

@resbla

PD: Tengo una charla muy chula, prácticamente sólo con vídeos de ejemplos reales de todas estas tendencias, en la que explico el Hype Cycle y sus implicaciones. Si te interesa, ponte en contacto conmigo

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