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Plataformas y ecosistemas en un mundo de Inteligencia Artificial y dominio de datos

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Plataformas y ecosistemas en un mundo de Inteligencia Artificial y dominio de datos

En los últimos años, se ha prestado especial atención a las plataformas y a los ecosistemas, con un rápido ritmo de innovación en torno a ellos. Los grandes gigantes de la tecnología han destacado por sus inversiones en la construcción de infraestructura y servicios para sus plataformas en la nube, plataformas de comercio electrónico, plataformas de publicidad, plataformas de aplicaciones de consumo y plataformas basadas en dispositivos. Las plataformas están integrando y capitalizando la Inteligencia Artificial (IA), así como orientándose hacia las necesidades de la IA, particularmente su necesidad de datos de alta calidad. Un factor de valor central para las plataformas es su capacidad para agregar y analizar los datos generados por las interacciones que facilitan.

Definición y modalidades de ecosistemas

Las plataformas definidas como “nexos de reglas e infraestructuras que facilitan las interacciones entre los usuarios de la red” son, en esencia, los estándares, las prácticas y las tecnologías, mientras que los ecosistemas son los actores clave, los participantes en el mercado y las comunidades. A más alto nivel, los ecosistemas pueden definirse como “comunidades dinámicas y en co-evolución de diversos actores que crean y capturan valor a través de la colaboración y la competencia”. Un aspecto central del éxito de las plataformas ha sido su capacidad para aprovechar, coordinar y hacer crecer los ecosistemas, con una relación entre lo que Alibaba llama “inteligencia de datos” y “coordinación de redes”.

Las modalidades de ecosistema más comunes son las siguientes:

  • Los ecosistemas “macro” – Se forman a partir de la convergencia de industrias y sectores tradicionales que forjan nuevas formas de satisfacer las necesidades de los clientes. Un ejemplo de ello es el aumento a nivel general de la colaboración entre diversos actores para desarrollar proyectos complejos de ciudades inteligentes y facilitar los viajes intermodales.
  • Los “microecosistemas“ – Por otra parte, se forman para crear y ofrecer nuevas soluciones a problemas específicos, a menudo aprovechando tecnologías transformadoras. Un ejemplo sería un proyecto de conducción autónoma de una firma en concreto.
  • Los ecosistemas de “innovación y aprendizaje” – Conectan a actores centrados en el futuro (por ejemplo, startups, organizaciones de investigación, financiadores, contribuyentes de multitudes) para acelerar la experimentación y la innovación dentro de un espacio. Algunos ejemplos incluyen aceleradores/incubadoras/servicios para Startups importantes como StartMeUp de Deloitte, comunidades de conferencias como TED, centros universitarios como MIT Media Lab y Singularity University, y ecosistemas centrados en el dominio en la IA y el blockchain.
  • Los ecosistemas “sociales” – Pueden ser orquestados para abordar cuestiones sociales más amplias que sólo pueden ser abordadas eficazmente por múltiples actores de los sectores público, privado, empresarial y sin fines de lucro. La Asociación para la IA, con más de 70 organizaciones, es uno de esos ecosistemas, que trabaja para establecer las mejores prácticas para los sistemas de IA y educar al público sobre la misma.

Inteligencia Artificial aplicada a Ecosistemas

Las plataformas están integrando y capitalizando la IA, así como orientándose hacia las necesidades de la IA, particularmente al requerimiento de datos de alta calidad. Un factor de valor central para las plataformas es su capacidad para agregar y analizar los datos generados por las interacciones que facilitan, por ejemplo, transacciones en plataformas de comercio electrónico, conexiones en plataformas sociales, actividades en plataformas de movilización e intercambios en plataformas de aprendizaje. Gran parte de la actividad en los espacios siguientes ha sido motivada por la necesidad de ampliar el alcance, agregar datos y compartirlos para realizar análisis avanzados, mejorar continuamente la IA y, en última instancia, la toma de decisiones y la automatización:

  • Retail – Aprovechando tecnologías como el reconocimiento facial y visual (aún relativamente incipiente), los minoristas como Alibaba y Amazon están comenzando a rastrear el comportamiento individual de los consumidores a través de experiencias de compra en línea y físicas. ​
  • Asistentes virtuales – Muchos gigantes tecnológicos están invirtiendo en asistentes virtuales orientados al consumidor, como Amazon (Alexa), Google (Assistant), Microsoft (Cortana), Apple (Siri) y Facebook (Aloha).
  • Smart cities – A medida que el espacio urbano inteligente continúa desarrollándose, los gobiernos de las ciudades están optando por plataformas estandarizadas y de código abierto, favoreciendo un enfoque de “sistema de sistemas” (esencialmente un ecosistema) sobre una plataforma única propietaria.
  • Cloud – La nube es un modelo de negocio notablemente lucrativo por derecho propio, pero sus extensiones naturales como por ejemplo, el machine learning basado en la nube, Internet of Things, la ciberseguridad y los servicios de blockchain también tienen el potencial de alimentar la formación de algoritmos de IA y el desarrollo de capacidades de IA.
  • Servicios financieros – Las decisiones de préstamo se toman cada vez más utilizando un creciente conjunto de datos diversos de múltiples fuentes. Ant Financial Services, filial de Alibaba, por ejemplo, puede procesar préstamos para pequeñas y medianas empresas de hasta 50 dólares en pocos minutos, aprovechando los datos sobre los vendedores en sus plataformas. Estos datos son tanto los suyos propios como los autorizados por los vendedores.

Ecosistemas e IA de dos grandes players

Amazon anunció más de 1.400 servicios y funciones importantes para Amazon Web Services (AWS) en 2017 con el fin de crear herramientas para que sus plataformas publicitarias se conviertan en uno de los principales actores de la publicidad digital y pudieran asociarse con más de 3.500 marcas de dispositivos e integrarse con Alexa.

De forma similar, Google Cloud también cuenta con una amplia lista de servicios y funciones en la plataforma de servicios cloud (su software híbrido de gestión de la nube que centraliza las operaciones de TI en un único marco de control) y 3 soluciones de IA (Contact Center AI, Cloud Talent Solution y Recommendation Solution).

Guidance

  • Deberíamos ver las plataformas y los ecosistemas como dos características distintas pero interrelacionadas en la estrategia empresarial: los ecosistemas tienen el poder de acelerar las plataformas, aumentando su valor con nuevas capacidades, datos y acelerando las mejoras en la IA. Esto implica un movimiento estratégico en el que, a su vez, el liderazgo de la plataforma también fomenta la adopción por parte de los nuevos participantes del ecosistema. ​
  • Los ecosistemas y las alianzas se convierten en maniobras defensivas estratégicas contra los actores dominantes. Por ejemplo, con la fuerza y el impulso de Amazon en tantos frentes, los ecosistemas competitivos representan la principal amenaza significativa para sus negocios a escala. Sus competidores minoristas como Walmart están reconociendo que esta es la forma más viable de competir contra los activos y la posición de Amazon.
  • Las grandes empresas de tecnología se han caracterizado por no ser tímidas a la hora de ampliar su alcance y ramificarse en líneas de negocio distintas a la propia habitual, como por ejemplo la adquisición de Whole Foods por parte de Amazon o el interés de Google por los dispositivos domésticos inteligentes. La presión de acceder a los datos y mantenerse al día en lo referente a IA ya está impulsando movimientos estratégicos, como se ha visto anteriormente.

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