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martes, 17 de marzo de 2026

Robots humanoides y la convergencia pendiente a un diseño dominante

Asistimos a una cierta efervescencia en el, digamos mercado, de robots humanoides. Lo cierto es que esa efervescencia se produce quizá más en el terreno mediático que en el mercado propiamente dicho, pero sí que hay movimiento a nivel de implicación de grandes empresas, de inversiones, de prototipos.


Alguna reflexión preliminar sobre el mercado de robots humanoides


Algo se mueve, como decía, en este sector o mercado emergente que, sin embargo, está lejos, puede que muy lejos,  de ser un mercado consolidado.

En este momento creo que se encuentra en un estado de exploración y de búsqueda.

Busca, creo, en primer lugar, una solución tecnológica suficientemente robusta  y, a la vez, suficientemente escalable. Hay grandes avances, pero seguramente no la 'solución definitiva'. Además, hablo de una solución tecnológica pero, en realidad, son muchas decisiones tecnológicas que afectan a aspectos que van desde morfología y materiales, a energía y llegando, probablemente, al nudo 'gordiano' de la inteligencia, el control y el entrenamiento. 

Busca, además, quizá sobre todo, el o los casos de uso que, de forma realista, permitan un suficientemente rentable lanzamiento y creación de verdadero mercado.

Y busca, claro, un modelo de negocio, aunque creo que, si los dos elementos anteriores se resuelven, éste tercero no será un obstáculo.

Y pensando en esta situación del mercado de robots humanoides, no sé por qué, esta noche me dio por conectarlo con el concepto de 'diseño dominante' tan importante en el terreno de la innovación tecnológica y que, aunque muy brevemente, ya mencioné en el post 'Especulando sobre un mercado para robots humanoides (y III): estrategias de desarrollo de mercado' . Y del caso de los robots humanoides, es de lo que, brevemente, expondré hacia el final alguna idea, pero antes una parada para recordar en qué consiste esto del diseño dominante


El concepto de diseño dominante en innovación tecnológica


El diseño dominante es un concepto que se maneja en el campo de la estrategia de innovación tecnológica, que creo fue introducido por Anderson y Tushman pero que yo descubrí, hace ya unos cuantos años en el libro 'Strategic Management of Technological Innovation' de Melissa Scheling.

En esta fuente nos dice que el diseño es uno de los patrones comunes en innovación tecnológica y que:


the technology cycle almost invariably exhibits a stage in which the industry selects a dominant design. Once this design is selected, producers and customers focus their efforts on improving their efficiency in manufacturing, delivering, marketing or deploying this dominant design, rather than continue to develop and consider alternative designs.


Claramente, la idea de diseño dominante nos habla, por un lado de una cierta madurez y claridad tecnológica que permite seleccionar ese diseño y, por otro, y como un cierto signo también de madurez, en este caso más de mercado, la búsqueda de un planteamiento más escalable y eficiente que la  continua exploración tecnológica.


Motivos para la convergencia a un diseño dominante


Creo que el concepto es bastante explicativo, sobre todo en cuanto a su lógica, pero de todas formas, puede ser bueno revisar los principales beneficios o motivaciones para que una industria, converja y, de alguna manera se ponga de acuerdo, en un diseño dominante.

En la fuente citada, nos explica que las motivaciones giran con frecuencia en torno a lo que se denomina el retorno incremental por adopción (traducción mía de 'increasing returns to adoption'). Lo que esto quiere decir es que en muchas industrias mientras más se adopta más una tecnología, esa tecnología se convierte en más valiosa.

Entre otras cosas, cuanto más se adopta una tecnología, existe, por un lado más recursos económicos para seguirla desarrollando y refinando.

Además, se produce una mayor experiencia acerca de su uso y resultados y, también una mayor conocimiento y entendimiento de la tecnología propiamente dicha lo cual, de nuevo, permite refinarla y mejorarla.

Además, si una tecnología se convierte en dominante, se produce un crecimiento de la oferta de productos complementarios especializados en interactuar con esa tecnología.

En conjunto, todo esto produce una especie de círculo virtuoso, que hace que el diseño dominante gane ventaja y se convierta en más dominante todavía.

Acompañando y potenciando esos retornos incrementales por adopción, tenemos otros dos elementos: el efecto aprendizaje y las externalidades de red.

El efecto aprendizaje nos habla de un hecho comprobado empíricamente y es que, a medida que una tecnología madura y se conoce mejor, ésta se convierte en más efectiva y más eficiente, tanto en su uso como en su diseño y producción. El diseño dominante, al generar mayor adopción, favorece este efecto aprendizaje que, de nuevo, realimenta a ese diseño dominante.

Las externalidades de red, por su parte, nos hablan de productos o servicios cuyo valor aumenta por el hecho de tener más usuarios (como ocurre, por ejemplo, con las redes de todo tipo, ya sean redes sociales, redes de telecomunicaciones o redes de transporte). Estas externalidades de red no sólo se producen en redes como tales sino, por ejemplo, en casos donde la compatibilidad es importante o cuando lo son los bienes o productos complementarios.


Una precaución estratégica: los mercados 'todo para el ganador'


Una advertencia de naturaleza estratégica es que en muchos mercados tecnológicos y, especialmente cuando consolidan en un diseño dominante, esto empuja hacia una gran consolidación e, incluso, a monopolios naturales.

Este efecto 'todo para el ganador', aparte de las eventuales consideraciones regulatorias, impone ciertas dinámicas competitivas porque, evidentemente, cuando todavía el mercado o tecnología no están maduros, las diferentes propuestas lucharán entre sí para intentar que el suyo se convierta en ese diseño dominante y conseguir con ello la posición central y privilegiada en el mercado.

Dicho de alguna manera: para el desarrollo de la tecnología y su mercado seguramente sea muy positivo la consolidación en un diseño dominante, pero para los actores en competencia, supone una oportunidad, pero también un notable riesgo.


La situación en el caso de robots humanoides


Si ahora pensamos en el mercado de robots humanoides, diría que aún es un poco pronto para una consolidación en un diseño dominante. Y lo es porque, pese a los importantes y rápidos avances, no me parece que la tecnología se encuentre suficientemente madura y, además, el mercado como tal es aún muy pequeño.

Por otro lado, en el caso de los robots humanoides, estamos hablando de unas soluciones tan complejas que, en realidad, reúnen muchas tecnologías, varias de las cuales son novedosas y en pleno desarrollo. Quizá, cuando lleguen, podríamos hablar de varios diseños dominantes, cada uno para uno de los elementos tecnológicos.

Aún así, hay pequeños atisbos o gérmenes de posibles diseños dominantes. 

Aunque no creo que sea lo más relevante en este caso, en cuanto a aspectos morfológicos, sí observo que varios robots humanoides se parecen físicamente mucho entre sí.

Quizá el aspecto más a tener en cuenta tenga que ver con el hardware y los procesadores, donde NVIDIA, con todo su poder en este campo, se ha situado de forma muy potente con sus últimas propuestas como Jetson Thor.

En el campo de la inteligencia parece que los modelos VLAM (Visión-Language-Action Models), con toda su sinergia con el 'mainstream' actual en modelos generativos (que comenté en el post 'tokens, embeddings y algunos trucos de magia'), pudiera ser la opción favorita, supongo que apoyada en mecanismos más tradicionales de control en el bajo nivel.

En contra de una consolidación a corto plazo de modelos dominantes, se encuentra el que a nivel tecnológico, como digo, creo que aún estamos inmersos en mucha investigación y exploración y que, en cuanto a mercado, también es muy reducido. El diseño dominante parece que exige una cierta madurez (no absoluta, pero si en cierta medida) a la que creo que aún no se ha llegado, y un mercado razonable al que dirigirse 

Y probablemente opere en contra la propia lucha competitiva, porque todos los fabricantes principales de robots humanoides, o de algunos de sus elementos, parece lógico que aspiren a establecer su diseño como diseño dominante para conseguir esa posición privilegiada en el sector que les conduzca a ser los ganadores. Así que, parece esperable que, al menos durante un tiempo, se resistan a adoptar diseños ajenos y preferirán seguir desarrollando su propia tecnología.

Eso sí, aunque creo que ni la tecnología ni el mercado están maduros ahora mismo para la adopción de un diseño dominante, las 'cosas' se mueven muy rápido y, a lo mejor, especialmente en lo que a la tecnología se refiere, los avances son rápidos y permiten empezar  a avistar posibles arquitecturas o soluciones ganadoras muy pronto.

Habrá que seguir observando muy de cerca. 


Conclusiones


El concepto de 'diseño dominante' es muy importante en innovación tecnológica. Si lo intento trasladar al campo de los robots humanoides, me da la sensación de que aún es prematuro pensar en un diseño dominante, tanto por falta de madurez tecnológica como de mercado Sin embargo se trata de un campo que avanza muy rápidamente, así que es posible que no tardemos en ver algún movimiento de consolidación tecnológica o de convergencia de soluciones, que anticipen ese diseño dominante.


miércoles, 26 de marzo de 2025

Especulando sobre un mercado para robots humanoides (y III): estrategias de desarrollo de mercado

Y con este post, llego al final, al menos por el momento, de mis reflexiones y especulaciones, sobre un mercado para los robots humanoides.

En este caso. me voy a centrar en posibles estrategias de desarrollo de este mercado. 

Aunque antes quiero hacer primero un recordatorio del concepto del 'abismo' ('chasm') de Geoffrey Moore y revisar los elementos que pueden tener en su contra este tipo tan especial de producto que son los robots humanoides.


Recordando el abismo de Geoffrey Moore


La idea del abismo ('the chasm') fue planteada por Geoffrey Moore  y recogida en su libro 'Crossing the chasm', pensando en nuevos productos de alta tecnología y mercados emergentes...una problemática que encaja perfectamente con el mercado para robots humanoides.

Moore se basa en un modelo de penetración en el mercado que sigue el famoso 'Technology adoption lifecycle' de Everett Rogers y que se representa en la figura:


Technology adoption lifecycle y el abismo

En ese ciclo de vida se pueden ver las famosas etapas de adopción por diferentes capas de la población / empresas (los innovadores, los 'early adopters', la 'early majority', la 'late majoritiy'  y los 'laggards').

Pues bien, para Rogers el gran momento de peligro, el 'abismo' es el salto desde los 'early adopters' a la 'early majority'.

¿Por qué?

Por un lado, tanto los innovadores como los 'early adopters' son segmentos del mercado que gustan de la tecnología, de la novedad, de probar cosas y, por tanto, son personas o instituciones 'fáciles', que desean los productos de alta tecnología y que, incluso, a lo mejor están dispuestos a perdonarles pequeñas carencias iniciales. Además, los estudios indican que suelen tener un poder adquisitivo alto. Son un mercado propicio y, además, son un mercado reducido.

El problema, el abismo, es pasar a la 'early majority' saltando desde los 'early adopters', Por un lado, el beneficio del producto, la proposición del valor, debe de ser más clara y creíble pero, además, ya se trata de un mercado masivo. Y eso significa que llegar a él se precisa de altas inversiones en materia de producción, de distribución y de marketing. Así que, si el producto no tiene aceptación, puede ser la ruina.

Para saltar ese abismo, la propuesta de Rogers se resumen en:


  • Escoger un nicho de mercado muy concreto
  • Concentrar las fuerzas en liderar ese nicho
  • A partir de ahí extender a mercados adyacentes


Es decir, en el fondo, ir progresivamente. 

¿Es esa solución para el mercado de los robots humanoides?


Los talones de Aquiles de los robots humanoides


¿Qué puntos débiles tienen los robots humanoides? En una rápida reflexión (no muy profunda como en el fondo no lo es en ninguno de los artículos de esta serie), creo que hay tres:


  • Coste: Aunque hace poco leía de manera diagonal una noticia sobre un robot chino muy barato, lo cierto es que me parece que, de forma natural, los robots humanoides, al menos en su versión más avanzada, son productos caros. Eso hace que no todos los clientes se los puedan permitir, especialmente en el ámbito doméstico o de consumo, y que los que se lo puedan permitir sean más exigentes en cuanto a sus beneficios diferenciales.

  • Prestaciones: Aunque los avances son muy importantes, a veces incluso espectaculares, creo que aún a los robots humanoides (vuelvo a insistir, los robots humanoides avanzados) tienen unas prestaciones relativamente limitadas, al menos respecto a lo que el 'imaginario' colectivo asume de un robot humanoide, y de lo que las exigencias de su uso en entornos no muy controlados, imponen.

  • Falta de estándares y diseño dominante: Esto es algo bastante natural en un mercado tecnológico emergente. No hay estándares, ni 'de iure' ni 'de facto'. Lo que hay mucho componente de investigación y desarrollo, de prototipado y de intentos de posicionamiento tanto tecnológico como de marca por parte de las empresas que trabajan este mercado. Aunque es perfectamente natural y comprensible, esa falta de estándares, esa falta de diseño dominante, dificulta la escalabilidad, dificulta la bajada de costes y puede imprimir incertidumbre en posibles clientes que no saben qué opción es mejor, o si se sostendrá o en el tiempo, o si están arriesgando mucho 'casándose' con un fabricante, o si tendrán soporte, o piezas de repuesto, etc. Aunque es una situación normal en un mercado tecnológico emergente, no deja de ser una dificultad,


Cualquier avance en lo relativo a materiales, procesos productivos, algoritmia, etc que lograse bajar costes y/o aumentar prestaciones iría a favor de este mercado, como es lógico. Ese es un ámbito más de la investigación y desarrollo y sólo cabe poner las esperanzas en la capacidad de investigadores y fabricantes que trabajan en esta tecnología.

El tema de los estándares, por su parte, es más dependiente de la madurez del mercado y de las dinámicas competitivas.


***


Ya con este marco, exploro algunas posibilidades de evolución de este mercado, de formas de acometerlo o de factores que podrían influir en su desarrollo.


La estrategia de Tesla con el coche eléctrico trasladado a los humanoides


Aunque hablo de Tesla, no estoy pensando en la Tesla de hoy en día, ni en su robot Optimus, sino en el planteamiento que Elon Musk hizo hace ya varios años, cuando Tesla nació, sobre su apuesta estratégica en tres fases. En esa estrategia, la idea era:


  • Fase 1: apostar por un vehículo deportivo, caro, de alta gama y tirada limitada (el Tesla Roadster) con un objetivo fundamental de experimentar y aprender.

  • Fase 2: ir ya a por un coche más común aunque todavía de gama más bien alta, que puediera ser vendido en mayores cantidades y que preparase a la compañía para el escalado. Este era el papel reservado para el Tesla Model S.

  • Fase 3: con la empresa ya preparada para mercado masivo, ir ya a por ese mercado masivo con un coche de gama media: el Tesla Model 3.


¿No podría tener sentido esa estrategia para los robots humanoides? Partiríamos de un robot humanoide caro pero de altas prestaciones (hasta donde la tecnología lo permita) e iríamos a mercado limitados: personas o empresas con dinero e innovadoras. Es para esta fase para la que consideraba muy importante a ese segmento de clientes que en el post anterior donde los denominaba 'los early adopters adinerados' y donde veía, por ejemplo, a las estrellas de Hollywood. Como en el caso del Tesla Roadster, la idea sería afinar el producto (y, añadiría, crear marca e imagen).

Centrado más el tiro, técnico, de mercado y de producción, se podría ir a por un robot humanoide quizá más centrado en casos de uso, quizá más modesto en prestaciones (aunque con tecnología más afinada). Probablemente, los clientes fuesen empresas del ámbito de los eventos, la tecnología, etc

Finalmente, con la tecnología, los sistemas productivos, los canales y los casos de uso afinados, lanzamiento masivo, para más casos de uso incluyendo, quizá, el mercado doméstico y de consumo.

En innovación, e innovación tecnológica, nunca se sabe, pero yo creo que esta estrategia tiene sentido.

Puede que, incluso, la propia Tesla y el propio Elon Musk, estén pensando en una estrategia así para su Óptimus o, en general, su negocio de robot humanoides.


Robots como servicio y servicios basados en robots


Creo que en este mercado, el concepto de 'Robot como servicio' y del tipo de empresas que denominaba el el post anterior 'plataformas de robots', podrían aportar mucho valor porque eliminan en los clientes/usuarios finales muchas de las reservas en cuanto al uso de robots humanoides (inversión, apuesta por un producto un poco incógnita, posible anclaje a un fabricante, mantenimiento, etc).

Si sigo el modelo de tres fases de Tesla, creo que, aunque les veo a estas plataformas de robots papel en todo el ciclo, me parece especialmente importante cuando hablásemos de la Fase 2, del punto intermedio, donde ya queremos llegar aun mercado más amplio y empezar a prepararnos para escalar.


La incógnita de los robots de cuidados


Para mí este es un segmento de clientes incógnita: según su comportamiento podrían ser un acicate casi definitivo para este mercado o bien pasar a un segundo plano o, incluso, tener un papel casi nulo.

Si se demostrase que los robots humanoides son útiles como robots de cuidado e incluso de compañía, y si se venciesen resistencias psicológicas y si, finalmente, las administraciones o empresas sociosanitarias apostasen por ello, podría suponer un cambio de la noche al día: un mercado masivo, buen pagador y que, además, acercaría a los robots humanoides a todo el mundo.

Si por el contrario, se demuestra que los robots humanoides no son adecuados para las labores de cuidados o no son aceptados. seguiríamos hablando como mera curiosidad de estos casos de uso, pero no supondrían nada como mercado.


¿Nos pueden sorprender los robots sexuales?


Otra gran incógnita, para mí, son los robots sexuales. Aunque no manejo datos, no tengo muchas dudas de que sea un mercado de cierta relevancia. 

Pero, cuestiones éticas aparte (unas cuestiones que, por cierto, también podría suponer su prohibición o limitación), me cuesta verlo como motor del mercado de robots humanoides y, más bien, lo contemplo como un nicho, quizá un nicho jugoso, pero un nicho.

No creo que sirvan para el desarrollo tecnológico de los robots humanoides (salvo, quizá, en materiales)  y creo que el precio puede limitar este mercado.


La incierta apuesta por las fábricas


Aunque Elon Musk dice que quiere a Optimus para las fábricas de Tesla, lo cierto es que me cuesta verlo.

No digo que no existan 'huecos' posibles para los robots humanoides en las fábricas, huecos donde su esperada versatilidad y flexibilidad, y su posibilidad de colaborar con humanos, sean útiles y diferencialmente mejores que sus alternativas industriales.

Pero en un entorno controlado, como suelen ser los industriales, intuyo que normalmente serán más eficientes robots especializados de ese entorno industrial.

Sólo podrían, creo, dar una sorpresa los robots humanoides si su producción a gran escala, les hiciese tan económicos que, unida a su versatilidad, pudiesen, quizá más por eficiencia que por eficacia, suplir a los robots industriales.


La también incierta apuesta por el 'downsizing'


Otra posibilidad es que, aunque en los videos promocionales y las noticias llamativas que vemos últimamente, se nos sugieran (o demuestren) robots muy avanzados y complejos, la apuesta real, mirando al mercado y al menos a corto y medio plazo, sea por robots más simples y, por tanto, más baratos.

Sin renunciar a las mejoras tecnológicas de todo tipo y a la sofisticación creciente, podría pensarse en robots humanoides más simples, más cercanos a los robots sociales actuales, y si esa simplicidad se uniese a una producción a gran escala, los costes y los precios pudiesen bajar mucho.

Y eso permitiría ir a mercados más masivos, incluyendo el doméstico o empresas pequeñas y medianas.

Pero para eso, creo, se necesitan casos de uso realistas y ser capaces de reducir costes y precios. En esta labor de reducir costes y precios sería importante alcanzar la escala (sujetos, eso sí, al famoso riesgo del 'abismo'). De nuevo, la estrategia escalonada de Tesla con el coche eléctrico, creo que tiene sentido para llegar aquí.


La apuesta de los estados


Algo que podría cambiar las reglas del juego sería el papel de los estados. Y en este caso, no puedo de dejar de pensar en China.

Me refiero a que un estado (y sólo me imagino ahora mismo a China haciéndolo) creyese tanto en esta tecnología, ya sea por sí misma o por su importancia estratégica, que estuviese dispuesto a invertir y subvencionar masivamente en ella financiando, a su costa, el viaje desde la experimentación hasta la gran escala.

Aprovecho para mencionar en este apartado de los estados el uso militar. La tecnología militar es muy avanzada y de forma parecida a los usos en salud, hasta cierto punto acomete un mercado insensible al coste. Sin embargo, no acabo de ver a los robots humanoides en el ámbito militar. Pese a que en películas y, de nuevo, en el imaginario colectivo, sí aparezcan los robots soldado, no me convence en cuanto a su adecuación meramente práctica. Sí veo una gran sinergia tecnológica: los sistemas de percepción, razonamiento, guiado, etc de los robots humanoides podrían tener aplicación militar y viceversa. De hecho, algunas de las armas más avanzadas en forma de misiles, drones, tanques, etc son en algunos casos formas especiales de robots. Lo que no veo, al menos no de forma generalizada, cuál sería el papel de un robot humanoide salvo, quizá, como imagen o intimidación.


El seguidismo estratégico


Mas pensando en empresas que en el mercado en su conjunto, se puede seguir la estrategia del 'fast follower', es decir, empresas que sin aspirar a liderar el mercado y la tecnología, sí siguen de cerca los últimos avances.

Hacerlo así les elimina muchos costes de inversión en investigación o en desarrollo de mercado (promoción, canales, cadenas de suministro, etc) pero les permite llegar pronto a un mercado eventualmente jugoso y creciente.

Como digo, los 'fast followers' por sí solos no van a crear un mercado pero, si son capaces de seguir, sin asfixiar, a los líderes ('first entrant'), pueden ayudar mucho a que el mercado crezca y madure en ofertas y en clientes.


Conclusiones


Bueno y esto son, simplemente, algunas ideas y algunas especulaciones. Es posible, muy posible, que haya otros modelos u tras estrategias que no se me hayan ocurrido en este momento.

Pero como reflexión y especulación, me resultan interesantes, me ayudan a estructurar una opinión y una línea de análisis y seguir, quizá con mayor criterio, lo que pueda suceder en las próximas semanas, en materia de desarrollo tecnológico, de marketing y de estrategias, en este sector tan alucinante como son los robots humanoides.

Veremos...


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jueves, 21 de noviembre de 2024

Patrones subyacentes metodológicos y analíticos. El uso consciente de las herramientas y modelos

Después de bastante tiempo publicando artículos que, con alguna excepción en forma de reseña de libros, tenían que ver con la inteligencia artificial y/o la robótica, hoy voy a cambiar momentánea y brevemente de tercio para hablar de análisis, metodología y rigor.

Habitualmente veo, incluso en entornos académicos, usos o entendimientos incorrectos de herramientas, metodologías o enfoques de trabajo de naturalezas diversas pero que, de una forma u otra, caen dentro del ámbito de la gestión empresarial.

Me refiero a conceptos o herramientas como un simple DAFO, o un modelo de negocio o enfoques como 'agile' o 'design thning'.

Términos que tienen en común haber hecho fortuna en el mundo empresarial, enseñarse con frecuencia en el ámbito universitario o de posgrado, y estar muy presentes en medios más o menos especializados (en este caso a lo mejor habría que enfatizar lo del 'más o menos'). Y, como ya he comentado en algún otro post y a propósito de algún tema diferente, esa popularidad tiene una doble cara o es un arma de doble filo. Por un lado es bueno, ayuda a que se propague y se aplique, y por otro lado es malo, porque favorece el uso frívolo y descuidado del término, la herramienta o la metodología.

A mi, que valoro el conocimiento y el rigor y que me he preocupado de autoformarme en todos esas herramientas y enfoques que menciono, debo confesar que me enerva un tanto ese constante empleo frívolo, superficial e incluso ignorante de esos  nombres, herramientas y métodos.

Pero ayer vino a mi mente una reflexión algo más positiva, que me pareció interesante y que motiva este post.

El caso es que tuve ocasión de leer un uso, para mí algo 'cogido por los pelos' del término design thinking. Y pensando el porqué de ese uso, se me ocurrió una explicación diferente, y algo más positiva que la pura ignorancia y superficialidad.


Metodologías y patrones


Esa reflexión me lleva a distinguir, en cada enfoque metodológico o herramienta de trabajo, dos niveles.



Por un lado está lo que es la herramienta o metodología propiamente dicha, la que alumbraron sus creadores, generalmente conocidos gurús de la gestión, la que está bien analizada, documentada, explicada y a la que debemos referirnos para un discurso y una práctica rigurosos. A este nivel, y aunque el término quizá resulte algo aburrido y 'viejuno', lo voy a denominar metodología, ya que no se me ocurre un término más atractivo y moderno.

Pero por debajo de la metodología rigurosa, hay una serie de fundamentos, principios básicos o patrones de comportamiento, más difusos quizá, más laxos e indefinidos quizá, pero también más generales y que permiten su aplicación en entornos diferentes de aquellos para los que fue pensada la metodología inicialmente. Éstos serían los patrones subyacentes.

Lo que creo que sucede es que, en muchos casos, las personas no bien formadas, no bien advertidas, pero que 'han oído campanas', se quedan con dos cosas: por un lado, el nombre 'oficial' de la metodología, que en realidad se refiere al nivel superior y, por otro, a los patrones o principios básicos, que son el nivel inferior pero más general.

Y luego aplican los principios básicos, pero dándoles el nombre de la metodología.

Y así, se habla de un DAFO (cuando realmente no es un verdadero DAFO pero sí usa sus principios, sus patrones) o de un design thinking que, realmente, no es un 'design thinking pero que emplea sus principios y patrones.

Por si dicho así suena muy abstracto, lo concreto en cuatro herramientas o enfoques metodológicos muy populares y con frecuencia mal usados.


Análisis estratégico: el DAFO


Metodología


El DAFO es una muy bien conocida herramienta de análisis estratégico. El DAFO, como metodología (nivel superior), se aplica a una empresa u organización y adopta dos visiones: una externa (Amenazas y Oportunidades) en que se mira al mercado y al contexto, y otra interna (Fortalezas y Debilidades) en que se analiza la situación y competencias de la propia organización. Tanto para el análisis interno, como para el externo, se mira tanto lo bueno (Oportunidades y Fortalezas) como lo malo (Amenazas y Debilidades).

Hecho este análisis estratégico, la empresa puede identificar sus opciones estratégicas y elegir, con cierto conocimiento de causa, la mejor

Así concebida es, como digo, una herramienta de análisis estratégico y aplicada a una empresa o una organización

Sin embargo, la veo con frecuencia aplicada a un proyecto concreto, incluso de no mucho alcance, dentro de una organización. Estrictamente hablando, eso es incorrecto


Patrones subyacentes


Los patrones subyacentes al DAFO son esa doble mirada interna y externa, por un lado, y la otra doble mirada: positivo-negativo.

Y así considerado, en realidad, podríamos aplicarlo a otros muchos ámbitos. Por ejemplo, se habla en ciertos entornos, de un DAFO personal, y creo que ahí, si sabemos bien lo que estamos haciendo, podría llegar a tener bastante sentido. Me encaja menos aplicarlo a lo que he dicho más arriba, proyectos, pero, de nuevo, sabiendo lo que se hace, podría llegar a ser admisible.

Probablemente el DAFO sea una de las herramientas más sencillas y flexibles, con unas patrones más claros y que la habilitan con más facilidad que otras a aplicarla fuera de su verdadero entorno que recuerdo, de nuevo, que es el análisis estratégico.


Modelo de negocio: el Business Model Canvas


Metodología


El Business Model Canvas es una herramienta omnipresente en la literatura actual de gestión empresarial y, especialmente, de innovación y emprendimiento. Se trata de una herramienta para describir un modelo de negocio y, con base en esa descripción, poder adoptar posibles decisiones sobre el mismo. Ese es su objeto, aunque parece también muy ligado al emprendimiento y la innovación, precisamente porque, y tal y como definen reputados autores, una startup lo que está buscando es un modelo de negocio rentable y sostenible y, por tanto, necesita describir y analizar ese modelo de negocio y trabajar sobre él.

Pero he visto usar también el Busines Model Canvas para un proyecto, un simple proyecto, ni siquiera especialmente transformador, en una empresa establecida con un modelo de negocio establecido... y que el proyecto no va a modificar. Y eso no es muy correcto.


Patrones subyacentes


El Busines Model Canvas tiene unos patrones menos claros y externalizables que el DAFO, pero podríamos identificar la necesidad de una triple mirada: por un lado hacia el mercado (clientes, proposición de valor, canales y relaciones), por otro hacia la parte operativa (actividades, recursos y socios) y finalmente hacia la económica (flujos de ingresos y estructura de costes).

Y, quizá, podríamos decir que los propios cuadrantes que hay dentro de cada una de esas miradas, nos confecciona una especie de checklist de cosas a tener claras en una organización.

El Business Model Canvas es una herramienta muy popular y muy útil, pero que creo que no se extiende fácilmente fuera de su entorno natural que es el modelo de negocio de una empresa, o de una unidad de negocio dentro de ella o incluso de una línea de productos dentro de ella.

Si lo aplicas a un proyecto, creo que solo podría tener sentido en proyectos más o menos ambiciosos y transformadores y no tanto por el proyecto propiamente ducho sino para saber cómo el modelo de negocio condiciona al proyecto o cómo, caso de ser realmente transformador, el proyecto impacta en el modelo de negocio.


Dirección de proyectos: Agile


Metodología


Quizá uno de los términos más usados, y con frecuencia de manera incorrecta o con una valoración incorrecta, es el de 'agile'. Aunque a los fanáticos del agilismo les repele que se le denomine 'metodología' y prefieren hablar de 'framework', creo que aquí opto denominarla metodología, siguiendo los dos niveles explicados más arriba y, en concreto, del ámbito de la dirección de proyectos. Una metodología surgida en el mundo del desarrollo software, aunque luego ha hecho fortuna yendo más allá y aplicándose a otros muchos tipos de proyectos e impregnando metodologías de innovación y emprendimiento como 'lean startup'.

Aunque como metodología, en efecto, agile es 'laxa', los enfoques agile como scrum definen sus roles, sus herramientas, sus ceremonias...

La verdad es que creo que en el caso de 'agile', su mal uso se debe casi siempre a superficialidad y a ignorancia de todos esos detalles, pero de todas formas, creo que exhibe patrones muy claros,  muy útiles y muy exportables más allá de su ámbito natural.


Patrones subyacentes


El patrón más claro, y en el fondo definitorio, es el de el crecimiento iterativo y adaptativo, crecimiento y adaptación tanto en la definición del propio alcance del proyecto como en el desarrollo y entregables del mismo. Y un crecimiento y adaptación que, un poco, se mueven por una especie de ensayo y error, especialmente cuando trasciende el mundo del software y se centran en innovación.

Esa visión adaptativa e iterativa es la que lo convierte en tan útil para salir del mundo de los proyectos de software e ir hacia otro tipo de proyectos. Y, ese movimiento de ensayo y error, lo prepara bien para la innovación, como hemos dicho.


Productos y soluciones: desing thinking


Metodología


Quizá como metodología, el design thinking sea en sí misma la más difusa, a veces más una filosofía que una metodología y la que, de forma natural, tiende más a sus principios y patrones que a un enfoque cerrado.

De todas formas, y aunque muchos de los propios gurús del design thinking parecen derivar y ampliar sus fronteras, su ámbito principal es del diseño de productos y servicios, o soluciones en general, con una visión amplia, que conecta con el cliente y usuario finales, y que también propotipa y prueba, avanzando de forma iterativa.


Patrones subyacentes


Dentro de los patrones del design thinking se encuentran también la iteración y la adaptación, pero quizá refuerza más que agile, elementos como la creatividad, la empatía con y observación del usuario / cliente así como el prototipado. 

La cercanía al usuario final, la empatía y el prototipado son útiles en muchos problemas complejos o sin roadmap de resolución claro, y eso lleva a posibilidades de uso fuera del ámbito de los productos, servicios y soluciones.


Sobre el conocimiento y el rigor


Hecho el razonamiento anterior y ejemplificado en los casos que con más frecuencia me encuentro, tiendo a adoptar una visión un poco más optimista de cómo son usadas estas herramientas y metodologías.

No digo que no exista desconocimiento y superficialidad, que existen y bastante, y no digo que no exista un cierto 'postureo', que también existe y probablemente bastante, pero al menos me queda la expectativa de que, aunque seguramente bajo un nombre incorrecto, al menos se estén aplicando unos principios y patrones que sí pueden ser correctos y útiles. 

Dicho lo cual, a pesar de todo, reclamo, aunque sé que en vano, la profundización en el conocimiento real de las herramientas y tecnologías y que se usen por su nombre cuando realmente se está aplicando esa herramienta o metodología.

Y defiendo y abogo también, cuando tenga sentido, se apliquen sólo algunos de sus patrones y principios pero, cuando eso suceda, sea mediante una identificación y selección consciente de esos patrones y sin aplicarles un nombre que no les corresponde.

Esa es mi propuesta y ese es mi deseo. La propuesta aquí está. El deseo, creo que ni el genio de la lámpara me lo va a conceder :).


Conclusiones


Por debajo de las herramientas y metodologías más populares de análisis y gestión empresariales, subyacen unos principios y patrones básicos. 

La confluencia, por el lado negativo, de una cierta ignorancia y superficialidad en muchos adoptantes, y en el lado positivo, de unos patrones y principios básicos de utilidad mucho más general, hace que con frecuencia se apliquen  fuera del ámbito que les es propio y con un nombre que sería incorrecto.

Sin embargo, si reforzásemos el conocimiento y consciencia tanto de metodologías como de patrones, podríamos aplicar con mucho provecho los segundos, sin adjudicarles el nombre las primeras. 


lunes, 11 de diciembre de 2023

Estrategia, procesos y burocracia: la lucha contra una percepción equivocada

A pesar de que con frecuencia, cuando se habla de transformación digital, o de transformación empresarial en general se suelen mencionar los procesos, lo cierto es que, o al menos esa es mi percepción, habitualmente no se hace con rigor, no se está pensando en una verdadera reingeniería de procesos, o en una mejora continua o alguna forma más o menos sistemática de revisión y mejora de los procesos de negocio. En el fondo creo que con frecuencia no se sabe siguiera muy bien de qué se habla al hablar de procesos.

No solo eso, creo que, en el fondo, existe una cierta incomprensión sobre lo que es la gestión de procesos e, incluso, una sutil pero absolutamente cierta resistencia a trabajar con procesos.

Creo que, desconocimiento aparte, se tiende a ver el levantamiento, análisis y rediseño de procesos como una labor larga y poco productiva, más generadora de reuniones y papeles que de resultados de negocio.

Y en cierto modo como algo, digamos, 'viejuno', apartado de la velocidad digital actual y de los enfoques ágiles.


Procesos y burocracia: una percepción equivocada


Me encuentro leyendo el libro 'The delicate art of bureaucracy' de Mark Schwartz, un libro no específicamente dedicado a a procesos de negocio sino, más bien, a la burocracia, especialmente en relación con la gestión TI, y los enfoques ágiles y DevOps.

En un momento dado, sin embargo, el autor se refiere a la mejora de procesos y nos dice:


Process improvement had led unthinkingly to bureaucracy. This is common. The cycle of formalizing, optimizing, documenting, and then applying a process uniformly is the essence of bureaucratic art.


Para ser justos con el autor, para entender bien la frase y antes de comentarla, conviene señalar que, aunque el autor es muy crítico con formas de burocracia que se ha encontrado en su práctica profesional especialmente en el sector público, no descalifica a la burocracia como tal. De hecho, y puede que lo refleje en este blog en otro post, identifica aspectos tanto negativos como positivos en la burocracia, y ve los enfoques ágiles y DevOps, por los que sin duda apuesta, como otras formas de burocracia.

No obstante lo anterior, la lectura de la frase nos hace pensar en la mejora de procesos, y estoy seguro que refleja un estado de pensamiento común, como algo burocrático y, por tanto, como algo que asociamos a tareas incómodas, farragosas y con poco o nada de valor añadido.

No es esa la visión que el autor tiene realmente de la burocracia, pero creo que sí la percepción común en el mundo empresarial unida esa asociación de procesos con burocracia, a una burocracia, además, de 'la mala', de la que encorseta y molesta.


Razones para una percepción equivocada de los procesos


No niego que en ocasiones, puede que más de las deseables, una iniciativa de análisis y mejora de procesos pueda dar como resultado final unos procesos de negocio encorsetados, inflexibles, poco realistas, sobre-controlados, asfixiantes, burocráticos en el peor de los sentidos.

No niego que, con frecuencia, el discurso de la gestión por procesos tienda a ser aburrido, poco atractivo y, en apariencia (solo en apariencia recalco) desconectado de las necesidades del acelerado mundo actual. De hecho, creo que habría que revisar en profundidad ese discurso general, precisamente para hacerlo más ligero, más moderno, más atractivo.

No niego que los propios trabajos de identificación, descubrimiento, modelado y análisis de procesos, a veces se cubran de una capa metodológica que se pueda percibir como excesiva y aburrida.

Todo ellos son razones que parecen confirmar esa identificación de la gestión de procesos como algo burocrático.

Y sin embargo...


Luchando contra la percepción equivocada


Y sin embargo, esa percepción es injusta y es equivocada.

Asociar la gestión de procesos de negocio con burocracia es un error.

Seguramente se puedan aportar más argumentos, pero me voy a centrar en dos.

En primer lugar, simplemente, quiero destacar algo que creo que ya he mencionado en este blog a propósito de algún otro tema diferente: 


No se debe identificar una disciplina con las malas prácticas a ella asociada.


Es un vicio muy común, especialmente cuando se quiere presentar en sociedad una nueva tecnología o una nueva metodología, descalificar a la que la tecnología o metodología precedente, asociando esa metodología o esa tecnología con malas prácticas en su aplicación, probablemente unas malas prácticas y unos fracasos reales, pero solo eso, malas prácticas, que no afectan a la esencia de la metodología. Es algo que me encuentro, por ejemplo, de forma recurrente cuando, en materia de dirección de proyectos, se vende de forma poco rigurosa el enfoque ágil frente al predictivo.

En ese sentido, que históricamente se hayan realizado iniciativas de mejora de procesos que hayan tenido como resultado unas procesos burocráticos e ineficientes, no es esencial en la práctica de la gestión de procesos, sino sólo una mala aplicación de la disciplina, una mala aplicación sobre la que debemos estar prevenidos, por supuesto, pero que no la caracteriza y, sobre todo, no la descalifica.

El otro argumento tiene que ver con la cierta identificación de la mejora de procesos únicamente con el control y la búsqueda ciega de la eficiencia. Y no es así.

En la mejora de un proceso se pueden buscar muchas cosas. Es muy común, es cierto, y además es bueno, la búsqueda de la eficiencia. Pero también se puede buscar la rapidez, o la comodidad, o la mejora de la experiencia de cliente. Esa diversidad de objetivos, en ocasiones contradictorios y sometidos a decisión, se ha expresado ya hace años, por ejemplo, en el denominado 'cuadrilátero del diablo' que, en el fondo, lo que nos hace ver es que en una iniciativa de mejora de procesos, existen objetivos con frecuencia contrapuestos y tenemos que reflexionar sobre qué objetivos realmente buscamos para elegir, o al menos priorizar, las acciones.

Mensaje: en una mejora de procesos no siempre buscamos los mismos objetivos.

Si pensamos que la mejora de un proceso sólo busca el control, tenderemos a identificarla con burocracia.

Pero si pensamos que la mejora de un proceso lo que busca es la agilidad y la experiencia de cliente, seguramente pensamos de forma distinta.

Y esa forma distinta es la adecuada, la útil, la real.


Procesos y estrategia


Y no olvidemos que un cambio de procesos, como cualquier transformación empresarial, como la propia transformación digital, debe estar siempre orientado a los resultados de negocio y guiada y alineada con la estrategia de la compañía.

Es la estrategia la que nos debe iluminar sobre dónde ponemos el foco a la hora de mejorar los procesos.

Y lo más probable hoy en día es que esa estrategia no nos dicte un mayor control, una mayor burocracia, sino, seguramente, agilidad, flexibilidad y experiencia de cliente.


Conclusión: una transformación consciente


Huyamos de tópicos y huyamos de esa visión de la mejora de procesos como algo 'viejuno' y burocrático. 

Esa es una percepción equivocada. Sin duda.

Seamos realistas. Seamos rigurosos. Seamos conocedores de, y tengamos clara nuestra estrategia de compañía y con base en ella tomemos, de forma consciente e informada, las decisiones más oportunas sobre nuestros procesos 


miércoles, 21 de junio de 2023

El timing estratégico de la innovación en machine learning

Vivimos un tiempo acelerado de innovación en tecnología digital y en especial en inteligencia artificial y, mas en especial todavía, en el campo de la Inteligencia Artificial generativa.

Nos preguntamos: adoptando una visión estratégica, ¿Cómo de importante es, para un fabricante, darse prisa y llegar el primero al mercado? 


El valor estratégico del timing en innovación


Tendemos a pensar que, en materia de innovación, especialmente innovación tecnológica, el llegar los primeros, ser lo que se denomina un 'first mover', es fundamental. 

Pero como muy bien se explica en el libro 'Strategic Management of Technological Innovation' de Melissa Schilling que ya comentamos hace bastante tiempo, ser el primero tiene ventajas, pero también desventajas.

Entre las ventajas, Schilling, apunta las siguientes:

  • Lealtad a la marca y liderazgo tecnológico: ya que se puede conseguir un prestigio duradero y una fidelidad a la marca si se es el primero en entrar y, además, esa posición de líder permite moldear las expectativas acerca de as prestaciones, precios etc de la tecnología

  • Prioridad sobre recursos escasos: ser el primero permite capturar recursos escasos como localizaciones, permisos gubernamentales, canales de distribución, etc

  • Explotar los costes de cambio del comprador: cambiar de tecnología implica costes (formación, complementos, etc) que los compradores pueden preferir no pagar y quedarse con la primera tecnología que han probado y adquirido.

  • Conseguir retornos crecientes: por ejemplo externalidades de red e incluso posicionarse como el llamado diseño dominante.

y, entre las desventajas, éstas otras:

  • Mayores gastos de Investigación y Desarrollo: y no solo los de la tecnología propiamente dicha sino, presumiblemente, la exploración de otros caminos que resultaron fallidos.

  • Canales de distribución y aprovisionamiento no desarrollados

  • Tecnologías habilitadoras o complementos inmaduros: puesto que con frecuencia, se depende de terceros que desarrollen tecnologías habilitadoras y éstos pueden no hacerlo o estar retrasados.

  • Incertidumbre acerca de los requisitos o intereses de los clientes: incertidumbre sobre lo que los consumidores realmente quieren o están dispuestos a comprar, que es el 'driver' que ha conducido a enfoques de la innovación como Lean Startup o Design Thinking.


Machine learning y momento de entrada


¿Y en el caso de la inteligencia artificial en general y el machine learning en particular?

En principio, a grandes rasgos, no veo motivos para que no podamos aplicar los mismos criterios aportados por Schilling aunque, evidentemente, adaptados puesto que, por ejemplo, en el caso del machine learning las materias primas no parecen tener especial relevancia y, probablemente, los canales de distribución tampoco demasiada.

Sin embargo, lo que quería comentar, la verdadera motivación para escribir este post es exponer el razonamiento que, al respecto, hacen Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb, en su libro 'Power and prediction: the disruptive economics of Artificial Intelligence', 

En él, afirman sin ambages:


AI confers advantage to first movers


Pero su razonamiento difiere bastante del hecho por Schilling y se centra en el aprendizaje. Su argumentación es:


AI learns, and the sooner it is deployed, the sooner it can begin to learn. The more it learns, the better it gets in terms of prediction and accuracy. The better it gets, the more effective the new system is.


Es decir, ser los primeros en un algoritmo, permite comenzar a aprender antes, convertirse en mejor algoritmo y, se entiende, aunque no se explicita, eso da una ventaja competitiva que se supone se traduce en resultados comerciales.

Tengo que decir que el argumento me ha resultado interesante y muy llamativo...pero no me convence del todo.

Primero una advertencia conceptual: los autores, como muchos otros autores de todo tipo y como muchas personas, parecen tener una visión de la inteligencia artificial algo reduccionista que la confina al ámbito de los algoritmos que aprenden en base a datos (básicamente el 'machine learning que por eso es el término que utilizo en el título de este post en lugar de Inteligencia Artificial que apuntan los autores). En parte debido a eso, los autores caen, en mi opinión, en un segundo reduccionismo al contemplar los algoritmos de machine learning como meras herramientas de predicción. 

Apuntado eso, vamos a olvidarnos de esa 'pega' y admitir pulpo como animal de compañía.

Aún así, creo que, aunque interesante, el argumento es débil. En primer lugar, hoy en día muchos algoritmos se pueden entrenar a gran escala sin necesidad de hacerlos públicos o lanzarlos comercialmente (por ejemplo, el caso de GPT-3 entrenado con base en la wikipedia, webs y libros públicos). No es necesario, en muchos casos (no digo que en todos), lanzar un algoritmo al mercado para acceder a datos de sobra para aprender.

Y, aunque sí cabe admitir que el hecho de que el algoritmo sea mejor, le da posicionamiento competitivo, sabemos que no siempre es así o que esa 'calidad' no necesariamente es determinante del éxito.

Es decir, en mi opinión, y aunque en ocasiones ese llegar el primero al mercado sí puede operar en el sentido de dar mejor acceso al aprendizaje y la obtención de un mejor algoritmo que tenga más éxito comercial, no me parece que sea un argumento generalizable ni una receta clara de éxito en todos los casos, como parecen entender los autores.

A cambio, se olvidan de algún factor de los que apunta Schilling como la lealtad a la marca, el liderazgo tecnológico, los costes de cambio o, simplemente, la imagen. 


Una digresión sobre ChatGPT


Aunque no me atrevo a hacer un diagnóstico definitivo sobre el caso de OpenAI y su ChatGPT, creo que su mayor éxito, supuesto que les concedamos el reconocimiento como 'first mover' (lo cual también es discutible puesto que la arquitectura Transformer y los grandes modelos de lenguaje ya existían antes del lanzamiento de ChatGPT) y supuesto, no tengo datos de resultados comerciales para valarlo, que realmente el éxito mediático se haya traducido en éxito de negocio, el valor de ser el primero vendría más bien de elementos como el marketing y la demostración de liderazgo, que de ganar acceso a datos para el entrenamiento. 

Y, además, se lo podía permitir por ser OpenAI. Ya vimos las consecuencias de que Google, intentara emular rápidamente el movimiento de integrar los LLM con el buscador (cosa que ha hecho Microsoft con la integración en Bing). Ahí Google estaría actuando, realmente, no como 'first mover' sino como 'fast follower' y aún así su primer movimiento fue fallido. Y eso es así, por las circunstancias de Google, líder en buscadores y donde, quizá, los experimentos había que hacerlos con 'gaseosa'.


Conclusiones


Resulta interesante el razonamiento que apunta al interés de ser 'first mover' en machine learning como una forma de ganar acceso a datos y con ello mejorar el entrenamiento y la calidad del algoritmo, pero no parece que sea, al menos en mi opinión, un argumento ni definitivo ni generalizable y probablemente debamos tener en cuenta otros factores que nos aporta la visión de la innovación estratégica.


viernes, 4 de febrero de 2022

La empresa invencible de Osterwalder, Pigneur et al

'The invincible company' es la cuarta obra del equipo de Strategyzer liderado por Alexander Osterwalder e Yves Pigneur, los creadores, entre otras cosas, del famosísimo lienzo del modelo de negocio ('business model canvas').

En sus trabajos anteriores, primero se centraron en definir el lienzo del modelo de negocio como forma de identificar, trabajar con y generar modelos de negocio. En su segundo paso se concentraron en una parte del modelo de negocio, la proposición de valor. La tercera ponía el foco en la comprobación de hipótesis del modelo de negocio, algo que enlaza muy bien con métodos de innovación como Desarrollo de Clientes y Lean Startup.

En esta ocasión, vuelve a coger una perspectiva algo más amplia que en su segundo y tercer libro para trabajar en el campo de la innovación en modelo de negocio, defendiendo los autores que la verdadera innovación se produce a nivel de modelo de negocio, y con dos ideas fuerza que, en mi opinión, son clave en el desarrollo del libro:
  • Se debe gestionar de manera diferente el modelo o modelos de negocio correspondiente a la exploración (búsqueda de modelos radicalmente innovadores) y explotación (innovación, digamos, 'moderada' sobre el negocio ya existente).

  • Una muy buena forma de innovar en modelos de negocio, es identificar patrones de modelos de negocio ya existentes y reutilizarlos, adaptarlos y recombinarlos hasta llegar al modelo de negocio que más nos convenga.
A esto, añadir, como factor novedoso en el discurso de los autores, el aspecto cultural.

Aunque, como sabrán todos los que hayan leído anteriores obras de estos autores, su forma de presentar el material es poco convencional, con mucho gráfico, poco texto y no demasiada estructura narrativa, el libro se organiza, aproximadamente, en cinco grandes capítulos:
  • '1. Tool: ' en que establece la muy fundamental diferenciación entre exploración y la explotación a la hora de gestionar el porfolio de productos y servicios, incluso de modelos de negocio, de una compañía. Se trata, en mi opinión, de una forma original y poderosa, eso sí, de presentar el ya conocido concepto de la organización ambidiestra que gestiona de manera diferente su 'core business' por un lado, y la innovación, la innovación profunda, por otro. Tras alguna idea previa, se explica la herramienta denominada 'Mapa de porfolio' explicando, por separado, las trayectorias y acciones asociadas tanto a la exploración como a la explotación.

  • '2. Manage: ' Primero apuestan por establecer lo que denominan una guía que debe abarcar la identidad corporativa que de alguna forma reúne la imagen de marca, la dirección estratégica y la cultura organizativa. A continuación y de una forma bastante detallada, explican la gestión propuesta para el porfolio tanto de exploración como de explotación incluyendo acciones y métricas y aprovechando, en el inicio, para poner en contexto todo el uso de la herramienta del mapa de porfolio con otras herramientas de los mismos autores como el lienzo del modelo de negocio. Finalizan introduciendo la muy importante idea de los patrones de modelo de negocio que usarán ampliamente en lo que sigue.

  • '3. Invent Pattern Library: ' Una pormenorizada revisión de patrones de modelo de negocio aplicables al porfolio de exploración, es decir, cuando estamos realmente innovando en profundidad. Por cada patrón de modelo de negocio, que se 'mapea' en el lienzo de modelo de negocio, se describe el patrón y luego se aportan normalmente entre uno y tres ejemplos de empresas reales que han aplicado ese patrón.

  • '4. Improve Pattern Library' De manera parecida al capítulo anterior, se exponen patrones para el desplazamiento ('shift') de un modelo de negocio actual a otro modelo de negocio objetivo, pensando ahora más en el cuadrante de explotación.

  • '5. Culture' Aborda el elemento cultural presentando una nueva herramienta, el mapa de cultura, que realmente no es de los autores del libro, sino de Dave Gray, y que identifica tres elementos: (1) resultados esperados (2) comportamientos que permitirán alcanzar esos resultados y (3) elementos que facilitan o bloquean esos comportamientos. Y, con base en esa herramienta, se dan ideas sobre cómo diseñar una cultura, tanto de exploración como de explotación.

'The invincible company' es heredera del ya clásico estilo strategyzer, con su formato apaisado, la abundancia de gráficos y herramientas simples, las frases rotundas y la ausencia de discurso tradicional.

A mi modo de ver, a nivel de puro contenido, no aporta demasiadas ideas nuevas respecto a la literatura existente sobre innovación, e innovación en concreto en modelo de negocio. Lo que sí cambia, y lo hace de forma brillante, es la forma de transmitir el mensaje de manera tan clara y directa, su orientación a la acción y a herramientas simples, y su claridad de visión y atractivo en la exposición.

Un libro llamado a convertirse, como sus obras anteriores, y especialmente la primera, la de generación de modelos de negocio, en un referente, en este caso en materia de innovación en modelo de negocio.

Alex Osterwalder

(Fuente: Ficha de autor en el libro 'Generación de modelos de negocio')

Alexander Osterwalder
El Dr. Osterwalder es un autor, orador y asesor sobre innovación en modelos de negocio. Su método práctico para el diseño de modelos de negocio innovadores, que desarrolló en compañía del Dr. Yves Pigneur, es utilizado en todo el mundo por empresas de diferentes sectores como 3M, Ericsson, Capgemini, Deloitte, Telenor, etc. Antes, Alexander ayudó a crear y vender una empresa de consultoría estratégica, participó en el desarrollo de una organización no lucrativa internacional con base en Tailandia que lucha contra el sida y la malaria e investigó en la Universidad de Lausana (Suiza).

Puedes saber más del autor visitando su página oficial, consultando su perfil en LinkedIn o siguiéndole en Twitter donde se identifica como @AlexOsterwalder

Yves Pigneur

(Fuente: Ficha de autor en el libro 'Generación de modelos de negocio')

Yves Pigneur
El Dr. Pigneur es profesor de sistemas de información de gestión en la Universidad de Lausana desde 1984 y ha trabajado como profesor invitado en la Georgia State University de Atlanta y la Universidad of Britsh Columbia en Vancouver. También colaboró como investigador principal en muchos proyectos de investigación relacionados con el diseño de sistemas de información, ingeniería de requisitos, gestión de tecnologías de la información, innovación y comercio electrónico.

Puedes saber más del autor visitando su perfil en LinkedIn o siguiéndole en Twitter donde se identifica como @ypigneur.

Ficha técnica:

AUTOR: Alex Osterwalder, Yves Pigneur, Fred Etiemble y Alan Smith
EDITORIAL: Wiley
AÑO: 2020 
ISBN: 978-1119523963
PAGINAS: 400


miércoles, 21 de julio de 2021

Un decálogo para tomar buenas decisiones estratégicas

Una de las labores del directivo es tomar decisiones. Unas decisiones que con frecuencia son de naturaleza operativa pero que en otras, quizá cuando la función ejecutiva alcanza su más alta expresión, son de naturaleza estratégica y afectan al posicionamiento, al modelo de negocio o a las actividades de innovación.

En esos casos hablamos de decisiones de gran calado, donde generalmente existen pocas reglas claras y, cuyas consecuencias son, además, de alto impacto. Para esa toma de decisiones no se pueden dar recetas simplistas y procedimentadas. Al final es el directivo, quien, con una información en general incompleta, en un ambiente de incertidumbre y asesorado, eso sí, por su equipo u otros expertos, debe elegir un camino.

Aunque, como decimos, no hay recetas fáciles y generales, ni tampoco fórmulas mágicas, si se pueden aplicar algunos consejos o buenas prácticas. En concreto, leyendo el libro 'The business model navigator' de Oliver Gassmann, Karolin Frankenberger y Michaela Choudury un libro que trata de innovación en modelos de negocio y, por tanto, de toma de decisiones estratégicas, me encuentro con un decálogo de ideas que creo que puede ser útil. Son éstas: 


  • Dado que la innovación tiene habitualmente lugar en condiciones de alta incertidumbre, asegúrate de disponer de información de hechos y un entendimiento sólido de los mismos como base para la decisión. Es decir, seguridad no la tienes, pero al menos apóyate en el conocimiento de las evidencias disponibles.

  • Mantén el número de decisores en el mínimo posible.

  • Analiza las causas subyacentes. Pregunta por qué una y otra vez hasta localizarlas.

  • Permanece abierto a la intuición. Aunque la intuición puede parecer algo mágico y poco racional, en el fondo se basa en experiencia y conocimiento inconsciente y puede ser muy útil ante decisiones complejas.

  • Evita sesgos cognitivos para lo cual el primer paso es ser consciente de ellos.

  • Intenta conseguir el consenso entre decisores. Eso hará mucho más sencilla la implementación posterior. Ese consenso te puede dar seguridad pero actúa, además, como una eficaz herramienta de gestión del cambio.

  • Sé valiente: los errores se pueden corregir pero la indecisión impide avanzar. Actúa.

  • Gestiona de manera abierta las luchas de poder y los conflictos de interés.

  • Aprende de tus errores. Todos cometemos errores pero hay que intentar no repetirlos.

  • Intenta crear un entorno de decisión donde se encuentren los expertos adecuados con visión tanto interna como externa.


Supongo que no sorprenderán al lector estos diez consejos. Se trata de sugerencia de bastante de sentido común y de uso habitual en la práctica directiva. De todas formas, y como casi todas las cosas que parecen evidentes, conviene no confiarse en esa evidencia y recordarlas de vez en cuando.


viernes, 6 de septiembre de 2019

Estrategia e innovación con Melissa A. Schilling

'Strategic Management of Technological Innovation' se puede considerar casi un clásico de la literatura sobre innovación. De hecho, la versión en que lo he leído es ya su sexta edición.

El planteamiento de la innovación que hace la autora, y como se deduce del título del libro, es un enfoque que engarza con la formulación y ejecución de la estrategias de las compañías, un planteamiento que no puedo menos que compartir y mucho más teniendo en cuenta la irrupción de lo digital en los últimos años y la necesidad de transformación digital que, en mi opinión, no deja de ser una forma de innovación y, además, innovación tecnológica y estratégica. En ese sentido, me sorprende agradablemente ver cómo coincide en algunos planteamientos con lo que propongo en mi propio libro "La Carrera Digital" acerca, no sólo del carácter estratégico, y de la necesidad de incardinar la innovación (y la transformación digital) en la estrategia de la empresa, sino también en los planteamientos acerca de cómo seleccionar los proyectos.

El libro, que es de una extensión media, se compone de trece capítulos. Comienza por un un capítulo de introducción 'Chatper 1: Introduction' en que explica la importancia de la innovación tecnológica e introduce el contenido del libro. A partir de ahí, se estructura en tres partes

  • 'PART I: INDUSTRY DYNAMICS OF TECHNOLOGICAL INNOVATION': Aborda diversos aspectos relacionados con la tecnología, las dinámicas tecnológicas y las posibles estrategias, como paso previo a la definición de una estrategia propia. Esta parte la conforman los siguientes cuatro capítulos: 

    • 'Chapter 2: Sources of innovation': habla de la creatividad, individual y organizativa, de la actividad de investigación y desarrollo y de las redes de innovación

    • 'Chapter 3: Types and patterns of innovation': Comienza diferenciando algunos tipos de innovación (producto frente a proceso, incremental frente a radical, arquitectura frente a componentes, etc) y luego dedica amplio espacio a explicar el uso de las cursas en S de Foster y su aplicación para entender las dinámicas de mejora y difusión de las tecnologías

    • 'Chapter 4: Standars battles, modularity and platform competition': comenta varios interesantes elementos tecnológicos que tienen importancia para una estrategia de innovación tecnológica, como son el diseño dominante y los estándares, componentes y modularidad o las plataformas.

    • 'Chapter 5: Timing of entry': Analiza la importancia del momento de entrada en el mercado, comenzando por ver las ventajas y desventajas del 'first mover' y los factores que influyen en la selección del momento de entrada.


  • 'PART II: FORMULATING TECHNOLOGICAL INNOVATION STRATEGY': Una vez presentados los conceptos y elementos competitivos fundamentales en lo que a innovación tecnológica se refiere, esta segunda parte se centra en la formulación de la estrategia de innovación tecnológica y se estructura en cuatro capítulos: 

    • 'Chapter 6: Defining the organizations strategic direction': Repasa brevemente algunas herramientas de análisis estratégico y luego nos habla de las competencias nucleares y la intención estratégica.

    • 'Chapter 7: Choosing innovation projects': Plantea unos mecanismos bastante clásicos de selección de proyectos, comenzando por hablar del presupuesto luego pasa a ver herramientas de análisis de inversión como el VAN o el TIR para, a continuación, repasar algunos métodos cualitativos.

    • 'Chapter 8: Collaboration Strategies': Habla de estrategias de colaboración entre organizaciones. Primero analiza las ventajas y desventajas de actuar en solitario o colaborando y luego presenta tipologías de colaboración y algunos elementos de relación entre partners.

    • 'Chapter 9: Protecting innovation': Habla de patentes y propiedad intelectual y analiza las ventajas y desventajas de proteger la innovación o, por el contrario, difundirla abiertamente.


  • 'PART III: IMPLEMENTING TECHNOLOGICAL INNOVATION STRATEGY': Para finalizar, aborda diversos elementos de la implementación de una estrategia de innovación tecnológica. De nuevo, los contenidos los estructura en cuatro capítulos: 

    • 'Chapter 10: Organizing for innovation': Aborda elementos organizativos como tamaño, centralización, acoplamiento entre unidades y las diversas opciones y ventajas o desventajas.

    • 'Chapter 11: Managing the new development process': Habla del proceso de desarrollo de nuevos productos y servicios abordando aspectos como la gestión del encaje con las necesidades de los clientes o su tiempo de ciclo. También explica algunas alternativas en cuanto a procesos de desarrollo, la figura del 'champion', la involucración de los clientes y algunas herramientas.

    • 'Chapter 12: Managing New Product Development Teams': habla de aspectos del equipo como el tamaño, las estructuras organizativas o los equipos virtuales.

    • 'Chapter 13: Crafting a Deployment Strategy': Y finaliza analizando algunos aspectos ligados al despliegue de la estrategia como son el momento de lanzamiento, la decisión acerca de la compatibilidad, el precio, la distribución y otros aspectos del marketing asociado.

'Strategic Management of Technological Innovation' es un buen libro, de lectura asequible y amena, bien explicado y estructurado aunque quizá no siempre profundice mucho ni mencione apenas grandes tendencias actuales como Lean Startup, Design Thinking, el intraemprendimiento o todo el mundo de las incubadoras y aceleradoras quizá por estar más orientado, en apariencia, a la innovación en grandes empresas que en startups. En cualquier caso, muy buena lectura para todo el que esté interesado en la innovación y, incluso, en la estrategia.

Melissa A. Schilling

(Fuente: Traducción y ligera elaboración propia de la biografía en su Página oficial.)

Melissa A. Schilling
Melissa A. Schilling es profesora de gestión y organización en la John Herzog Family en New York University’s Stern School of Business y una de las importantes expertas en innovación a nivel mundial. Su libro de texto 'Strategic Management of Technological Innovation' (con sucesivas ediciones) es el texto número uno mundial en materia de estrategia de la innovación y está disponible en siete idiomas. La profesora Schilling es también co-autora de 'Strategic Management: An Integrated Approach', también con numerosas ediciones y una de los libros más relevantes a nivel mundial en lo relativo a gestión estratégica.

Realizó su doctorado en la Universidad de Washington y su investigación analizaba las guerras de estándares en los sectores de alta tecnología. Buscó respuestas a preguntas tales como: 'Cómo y por qué se eligen las tecnologías dominantes en industrias de tipo 'todo para el ganador?' o '¿Cómo hacen los directivos la siempre difícil elección entre proteger sus tecnologías con patentes u optar por una difusión rápida para conseguir apoyos para su tecnología?'. Este trabajo la posicionó al frente de la investigación en estrategia de la innovación, con experiencia en sectores de alta tecnología como smartphones, software o videojuegos. La profesora Schilling, posteriormente, ha expandido su radio de acción para incluir otros sectores de alta tecnología como la biotecnología, las energías renovables o vehículos eléctricos. Sus artículos sobre innovación, creatividad, alianzas y modularidad han aparecido en revistas punteras como "Academy of Management Journal", "Academy of Management Review", "Management Science", "Organization Science", "Strategic Management Journal", "Journal of Economics and Management Strategy", "Research Policy" y "Harvard Business Review".

Puedes saber más de la autora visitando su página oficial o siguiéndola en twitter donde se identifica como @mschilli1.

Ficha técnica:

AÑO: 2019 (Sexta Edición)
ISBN: 978-1260565799
PAGINAS: 363

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