La semana pasada comenzamos esta serie, donde platicamos de los datos como una herramienta estratégica. Se abordó la forma en que los datos asociados con Inteligencia Artificial, pueden considerarse recursos valiosos para crear una estrategia alrededor de esto. No muy diferente a la materia prima en una manufacturera.
En esta serie de columnas, evaluó la estrategia basada en datos usando como hilo conductor el artículo clásico de Harvard Business Review, “Compitiendo con Recursos”.
En esta entrega, retomamos los puntos de Collis necesarios para que un recurso pueda utilizarse como estrategia; los siguientes indicadores son:
3. El valor del recurso es controlado por la compañía
Este es un punto muy interesante y se enfoca a como un recurso no depende en realidad de los individuos dentro de la compañía. Si un recurso es controlado solo por una persona, y este recurso se pierde en el momento en el que la persona se va de la empresa, no hace sentido crear una estrategia alrededor de dicho recurso, ya que cualquier competidor podría obtenerlo fácilmente. El recurso debe estar en total control de la compañía.
En cuanto a los datos corresponde, esto es muy claro, nadie puede llevarse los datos, no importa cuántos empleados o proveedores se vayan. La realidad es que los datos son de la empresa. Y por eso es importante como empresa contar con un buen esquema de manejo de datos, para que dicho recurso pueda ser controlado de manera efectiva. Cabe mencionar que esta es la razón por la que es difícil para una consultora tener acceso a los datos, ya que estos son un recurso estratégico que debe, en todo momento, estar en control de la compañía.
En lo que respecta a la Inteligencia Artificial, esto es uno de los grandes pivotes que debe hacer una empresa, y es necesario para poder crear una estrategia sustentable de IA.
Hoy en día, muchas empresas no invierten en un área de IA, y en lugar de eso traen a una sola persona a crear modelos de inteligencia artificial. Esto es en particular característico de las empresas tipo Startup, que tienen pocos empleados. El problema es que en el momento que esta persona se retira de la empresa, se lleva todo el expertise sobre los modelos.
Es por esto último, que resulta crucial que una empresa en realidad invierta en un área de IA y no en un experto, quien fácilmente puede llevarse el valor que la IA está generando en la empresa.
4. Es difícil de sustituir.
Pensemos en alguien que tiene una flotilla de taxis, hasta hace algunos años, era, en la Ciudad de México, un recurso imposible de sustituir, la cualidad de las placas de Taxi, les daba un valor estratégico como recurso al que nadie le podía competir. Tener una flotilla de taxis, era un enorme recurso estratégico, ya que nadie lo podía copiar.
Con la llegada de Uber, Didi, y otros servicios similares, este recurso estratégico fue fácilmente sustituible y perdió ese valor. Hoy pocas personas considerarían que tener una flotilla de taxis es un negocio de alto valor, dada la alta competencia que existe.
De la misma forma, los datos como recurso son imposibles de sustituir, pueden existir alternativas a los datos bancarios, por ejemplo, como son los datos enriquecidos, pero el dato duro y sólido que tiene el banco, es un recurso que no se puede sustituir.
La IA como recurso es también insustituible, a menos que llegue otro tipo de herramienta con similares capacidades, tener un equipo de IA en la empresa resultará en una generación de valor que oponentes no podrán copiar, a menos que tengan los mismos datos y las mismas capacidades.
5. Es mejor que el recurso de un competidor.
Esta es la última de las pruebas y es crucial. Podemos tener muchos datos, pero si no están más limpios, o son de mejor calidad que los del competidor, será difícil poder extraer algo de valor a partir de ellos. La actual carrera tecnológica en tecnologías de almacenamiento y procesamiento de datos, no es sino la respuesta a este reto, tener los datos mejor procesados, mejor almacenados y de más calidad que los de nuestros oponentes.
Cuál es el caso de competir con un recurso inferior. Si dos bancos se enfrentan en el mercado, es aquel que tenga los mejores datos el que ganará la mayoría de las veces.
En el caso de IA, es fácil, aquel con el mejor talento y la mejor capacidad de desplegar los modelos será el que tenga la clara victoria. Se puede tener un área de IA, pero si no es de lo mejor que existe, resultará en un área constantemente atacada por los competidores. Y los talentos remarcables, se irán a los competidores, ya que al final del día, los expertos desean trabajar en lugares donde sus talentos puedan desarrollarse.
En conclusión, los datos y la IA son claramente recursos alrededor de los cuales se puede y se debe forjar una estrategia. No es una tarea fácil, pero cualquier Director General debe darse cuenta que es necesario tener tanto datos útiles, como personas capaces de aprovechar esos datos creando modelos que puedan aumentar el valor al negocio.