BOSTON – Inteligencia artificial y vehículos eléctricos, cadenas de bloques y los materiales compuestos... transitamos una época dorada de innovación. De todas formas, para aprovechar el valor de esas tecnologías las empresas deben transformarse, pero, según un estudio de McKinsey & Company, más del 70 % de sus intentos no tendrán éxito.
Obviamente, las empresas que adoptan nuevas tecnologías necesitan indicadores clave de desempeño y alinear internamente sus operaciones para asegurarse de lograr su cometido, pero hay un factor más importante, a menudo pasado por alto, que permite generar rendimientos duraderos en vez de simplemente saltar de una tendencia tecnológica cara a otra.
Aunque tanto la actualización de los casos de uso como la creación de otros nuevos son innovaciones, solo en ese segundo escenario se genera valor económico y social duradero.
Vemos a esta tensión en juego ahora con la IA generativa: como señaló Goldman Sachs este verano boreal, las empresas han destinado un millón de millones de dólares a la IA, sin demasiados resultados todavía. Para maximizar la rentabilidad de la inversión en tecnología, los líderes empresariales deben pensar como los arquitectos que parten de una hoja en blanco.
Cuando hace una generación aparecieron las cámaras digitales, la gente seguía llevando sus tarjetas de memoria a tiendas físicas para imprimir los archivos; hoy compartimos las imágenes de manera instantánea a través de nuestros teléfonos y las redes sociales.
Esta evolución refleja un patrón común en la adopción de tecnologías: como señala el emprendedor Chris Dixon enRead Write Own: Building the Next Era of the Internet, al principio solemos usar las nuevas tecnologías simplemente con los mismos los comportamientos previos, pero aumentando la velocidad, facilidad o calidad, o reduciendo los precios. Solo después las aprovechamos de manera novedosa para crear resultados disruptivos y duraderos.
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El salto del pensamiento esqueumórfico (cuando se diseñan las interfaces digitales para que se asemejen a las interfaces físicas tradicionales, como el «escritorio» en las computadoras) al pensamiento nativo lleva tiempo. Por ejemplo, el viaje desde las primeras cámaras digitales hasta el ascenso de Instagram requirió entre 15 y 20 años. Las empresas que implementan tecnología de manera esqueumórfica pueden mejorar sus márgenes, por ejemplo, utilizando códigos QR en vez de menús impresos en los restaurantes; pero quienes inventan usos novedosos pueden crear mercados completamente nuevos, como hizo GrubHub con su plataforma de envío de alimentos.
¿Cómo pueden más empresas dar el salto al pensamiento nativo capaz de generar mayores ganancias? Una de las maneras es buscar los puntos de fricción; cuando suponemos que esos puntos son hechos inamovibles de los modelos de negocios existentes, será difícil escapar de la manera de pensar anterior, pero cuando identificamos y nos centramos en las fuentes de fricción, a menudo descubrimos que podemos eliminarlas.
Los imperativos comerciales estándar —más rápido, fácil y barato— suelen dejarnos sumergidos en el modo esqueumórfico, los hemos incorporado tanto que no cuestionamos si vale la pena continuar con el producto o proceso que deseamos mejorar.
El enfoque de Amazon para la innovación en Whole Foods es un ejemplo de esa dinámica: en algunos sitios, aceleró el pago permitiendo a los clientesescanear la palma de la manoen vez de insertar una tarjeta de crédito; y algunas de sus tiendas eliminaron completamente el paso por la caja con carritos de compra inteligentes, que llevan la cuenta a medida que se ponen productos en ellos.
Hay una diferencia profunda entre acelerar un paso y eliminarlo. «¿Cómo podemos mejorar las cajas?» es una pregunta esqueumórfica; «¿necesitamos cajas?» es una nativa.
Los puntos de fricción son esas cuestiones obvias de las que nadie se ocupa; en nuestro sector, el de la tecnología financiera, algunas parecen ser características permanentes del mercado. ¿Cuándo fue la última vez que esperaron tres días y pagaron seis dólares para enviar un «correo electrónico internacional»? La propia idea resulta ridícula, porque todos transmitimos mensajes de manera instantánea y a cualquier parte del mundo, gratis.
Enviar dinero a otro país puede ser igual de fácil, dado que el sistema financiero en Internet ya está consolidado. Pero gran parte del sector en términos más amplios sigue atrapado en el pensamiento esqueumórfico, que considera a las tarifas, demoras y mercados cautivos como situaciones inamovibles. El costo mundial promedio para el envío de remesas es del 6 %... es como si siguiéramos yendo a la tienda a imprimir fotos.
A la hora de aplicar las tecnologías, los usuarios y las funciones debieran prevalecer sobre los materiales y atributos. Todas las innovaciones genuinas tienen un poder único, para pensar de manera nativa debemos identificarlo y aprovecharlo. El poder único de la fotografía digital no era la alta resolución, sino la distribución instantánea; el poder de la IA es el reconocimiento de patrones, no el descubrimiento de verdades.
Usar la IA para mejorar una búsqueda en la web es esqueumórfico, usarla para escanear imágenes médicas en busca de anomalías que los humanos tal vez no sean capaces de detectar es aplicarla de manera superior. Además, la IA puede reducir o eliminar los puntos de fricción en la atención sanitaria: monitoreando los cambios de nuestros indicadores de salud de referencia, por ejemplo, las tecnologías ponibles con IA pueden ayudarnos a detectar enfermedades antes de que se tornen graves. El Departamento de Defensa de EE. UU. ya llevó a cabo un programa piloto de ese tipo para detectar la COVID-19 dos días y medio antes de que los pacientes comiencen a mostrar síntomas.
Todos los líderes empresariales procuran aumentar la eficiencia; a la hora de aprovechar al máximo las tecnologías, sin embargo, mejorar los productos y procesos actuales no alcanza. El éxito reside en cuestionar los supuestos de larga data sobre la forma en que hacemos las cosas... y diseñar casos de uso completamente nuevos.
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The finance underpinning supply chains is crucial, but too many small businesses in emerging and developing economies cannot access it, cutting them off from the benefits of global trade. Plucking this relatively low-hanging fruit can drive progress toward many development goals at once.
show how a lack of supply-chain finance keeps many businesses and economies on the sidelines.
Diane Coyle
advocates a new public philosophy that rejects viewing “government” and “market” as opposites, explains why time-use data must shape technological development, warns that policymakers are devising AI regulation in a thick conceptual fog, and more.
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BOSTON – Inteligencia artificial y vehículos eléctricos, cadenas de bloques y los materiales compuestos... transitamos una época dorada de innovación. De todas formas, para aprovechar el valor de esas tecnologías las empresas deben transformarse, pero, según un estudio de McKinsey & Company, más del 70 % de sus intentos no tendrán éxito.
Obviamente, las empresas que adoptan nuevas tecnologías necesitan indicadores clave de desempeño y alinear internamente sus operaciones para asegurarse de lograr su cometido, pero hay un factor más importante, a menudo pasado por alto, que permite generar rendimientos duraderos en vez de simplemente saltar de una tendencia tecnológica cara a otra.
Aunque tanto la actualización de los casos de uso como la creación de otros nuevos son innovaciones, solo en ese segundo escenario se genera valor económico y social duradero.
Vemos a esta tensión en juego ahora con la IA generativa: como señaló Goldman Sachs este verano boreal, las empresas han destinado un millón de millones de dólares a la IA, sin demasiados resultados todavía. Para maximizar la rentabilidad de la inversión en tecnología, los líderes empresariales deben pensar como los arquitectos que parten de una hoja en blanco.
Cuando hace una generación aparecieron las cámaras digitales, la gente seguía llevando sus tarjetas de memoria a tiendas físicas para imprimir los archivos; hoy compartimos las imágenes de manera instantánea a través de nuestros teléfonos y las redes sociales.
Esta evolución refleja un patrón común en la adopción de tecnologías: como señala el emprendedor Chris Dixon en Read Write Own: Building the Next Era of the Internet, al principio solemos usar las nuevas tecnologías simplemente con los mismos los comportamientos previos, pero aumentando la velocidad, facilidad o calidad, o reduciendo los precios. Solo después las aprovechamos de manera novedosa para crear resultados disruptivos y duraderos.
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El salto del pensamiento esqueumórfico (cuando se diseñan las interfaces digitales para que se asemejen a las interfaces físicas tradicionales, como el «escritorio» en las computadoras) al pensamiento nativo lleva tiempo. Por ejemplo, el viaje desde las primeras cámaras digitales hasta el ascenso de Instagram requirió entre 15 y 20 años. Las empresas que implementan tecnología de manera esqueumórfica pueden mejorar sus márgenes, por ejemplo, utilizando códigos QR en vez de menús impresos en los restaurantes; pero quienes inventan usos novedosos pueden crear mercados completamente nuevos, como hizo GrubHub con su plataforma de envío de alimentos.
¿Cómo pueden más empresas dar el salto al pensamiento nativo capaz de generar mayores ganancias? Una de las maneras es buscar los puntos de fricción; cuando suponemos que esos puntos son hechos inamovibles de los modelos de negocios existentes, será difícil escapar de la manera de pensar anterior, pero cuando identificamos y nos centramos en las fuentes de fricción, a menudo descubrimos que podemos eliminarlas.
Los imperativos comerciales estándar —más rápido, fácil y barato— suelen dejarnos sumergidos en el modo esqueumórfico, los hemos incorporado tanto que no cuestionamos si vale la pena continuar con el producto o proceso que deseamos mejorar.
El enfoque de Amazon para la innovación en Whole Foods es un ejemplo de esa dinámica: en algunos sitios, aceleró el pago permitiendo a los clientes escanear la palma de la mano en vez de insertar una tarjeta de crédito; y algunas de sus tiendas eliminaron completamente el paso por la caja con carritos de compra inteligentes, que llevan la cuenta a medida que se ponen productos en ellos.
Hay una diferencia profunda entre acelerar un paso y eliminarlo. «¿Cómo podemos mejorar las cajas?» es una pregunta esqueumórfica; «¿necesitamos cajas?» es una nativa.
Los puntos de fricción son esas cuestiones obvias de las que nadie se ocupa; en nuestro sector, el de la tecnología financiera, algunas parecen ser características permanentes del mercado. ¿Cuándo fue la última vez que esperaron tres días y pagaron seis dólares para enviar un «correo electrónico internacional»? La propia idea resulta ridícula, porque todos transmitimos mensajes de manera instantánea y a cualquier parte del mundo, gratis.
Enviar dinero a otro país puede ser igual de fácil, dado que el sistema financiero en Internet ya está consolidado. Pero gran parte del sector en términos más amplios sigue atrapado en el pensamiento esqueumórfico, que considera a las tarifas, demoras y mercados cautivos como situaciones inamovibles. El costo mundial promedio para el envío de remesas es del 6 %... es como si siguiéramos yendo a la tienda a imprimir fotos.
A la hora de aplicar las tecnologías, los usuarios y las funciones debieran prevalecer sobre los materiales y atributos. Todas las innovaciones genuinas tienen un poder único, para pensar de manera nativa debemos identificarlo y aprovecharlo. El poder único de la fotografía digital no era la alta resolución, sino la distribución instantánea; el poder de la IA es el reconocimiento de patrones, no el descubrimiento de verdades.
Usar la IA para mejorar una búsqueda en la web es esqueumórfico, usarla para escanear imágenes médicas en busca de anomalías que los humanos tal vez no sean capaces de detectar es aplicarla de manera superior. Además, la IA puede reducir o eliminar los puntos de fricción en la atención sanitaria: monitoreando los cambios de nuestros indicadores de salud de referencia, por ejemplo, las tecnologías ponibles con IA pueden ayudarnos a detectar enfermedades antes de que se tornen graves. El Departamento de Defensa de EE. UU. ya llevó a cabo un programa piloto de ese tipo para detectar la COVID-19 dos días y medio antes de que los pacientes comiencen a mostrar síntomas.
Todos los líderes empresariales procuran aumentar la eficiencia; a la hora de aprovechar al máximo las tecnologías, sin embargo, mejorar los productos y procesos actuales no alcanza. El éxito reside en cuestionar los supuestos de larga data sobre la forma en que hacemos las cosas... y diseñar casos de uso completamente nuevos.
Traducción al español por Ant-Translation.