Cómo pueden competir las medianas empresas en la IA

En la próxima era de la IA, dos clases muy diferentes de empresas parecen estar bien posicionadas para aprovechar las capacidades de la IA: las empresas emergentes y las gigantes corporaciones multimillonarias. Las prometedoras empresas emergentes de IA están siendo lanzado a un ritmo cada vez mayor en áreas como la atención médica, las finanzas, la venta minorista, los medios de comunicación y la tecnología intersectorial, por nombrar algunos. Y junto con gigantes de la tecnología como Google o Microsoft, las grandes empresas tradicionales utilizan la IA para digitalizar su modelo de negocio y sus procesos. Los ejemplos de automatización y aumento impulsados por la IA van desde la aprobación automática de préstamos a los clientes y los sistemas inteligentes de información y entretenimiento del fabricante de automóviles Daimler hasta el mantenimiento predictivo en el gigante del petróleo y el gas Shell y la lectura de imágenes médicas asistida por IA en el fabricante industrial Siemens. La innovación de la IA corporativa está bastante concentrada en las 10 principales firmas de patentes del mundo representan más del 15% de las patentes de IA en el período de 2011 a 2016.

Estos dos tipos de empresas (empresas emergentes y gigantes) también están creando asociaciones sólidas en el campo de la IA. UN estudio reciente revela que, si bien en 2013 las empresas emergentes de IA rara vez fueron objeto de inversiones de capital riesgo corporativo (CVC), solo cinco años después, estas empresas emergentes de IA recibieron más de 5 000 millones de dólares en financiación de CVC (aproximadamente el 10% de todas las inversiones en CVC). Si bien gran parte de este dinero proviene de gigantes tecnológicos asiáticos y estadounidenses, como Baidu y Google, las grandes empresas no digitales realizan cada vez más inversiones de este tipo para acceder al talento de IA de las empresas emergentes. El talento del big data y la IA (por ejemplo, científicos de datos o ingenieros de aprendizaje automático) son dos de los recursos más importantes para creación de aplicaciones de IA exitosas. Al combinar el talento innovador de las empresas emergentes de IA con la enorme cantidad de datos de procesos y usuarios que poseen las grandes empresas, se pueden crear fuertes sinergias.

En este campo, las empresas medianas —muchas de las cuales están controladas por familias— tienen dificultades para mantenerse al día. Investigaciones anteriores documentó cómo las medianas empresas ya tenían dificultades en la economía de la década pasada en la que el ganador se lo lleva todo. Es probable que esa lucha solo se intensifique.

Estas medianas empresas, que tienen entre 50 y 1000 millones de euros en ingresos anuales, tienen la escala y la complejidad suficientes como para obtener un valor sustancial de una estrategia de IA, pero a menudo carecen de los recursos de datos y talento para implementar esa estrategia. Con los datos a nivel empresarial alemán recopilados en 2019 por el Centro Leibniz de Investigación Económica Europea (ZEW), pudimos calcular cuántas empresas por categoría de tamaño han adoptado tecnologías de IA en sus negocios. En una muestra representativa de más de 6 000 empresas de todos los sectores, descubrimos que, hasta ahora, solo entre el 10 y el 15% de las medianas empresas han adoptado la IA en sus negocios. Eso es mejor que menos del 5% de las pymes alemanas (hasta 50 millones de euros en ingresos) que tienen, pero muy por detrás del tercio de las grandes empresas con más de mil millones de euros en ingresos anuales que implementan soluciones de IA.

Teniendo en cuenta la importancia de las medianas empresas para las economías nacionales y el empleo en todo el mundo, es fundamental imaginarse cómo pueden reforzar su competitividad en IA. Una lección que hemos aprendido de nuestra investigación es que las medianas empresas deberían considerar la posibilidad de unir sus fuerzas agrupando datos y talento en una estructura de empresa conjunta centrada en la IA.

Cómo las empresas conjuntas de IA pueden ayudar a las medianas empresas

Si las medianas empresas quieren prosperar en la era de la IA, tienen que buscar nuevas formas de competir, incluidas opciones que quizás nunca hayan considerado antes. Combinar datos y habilidades de análisis de datos de más allá de las fronteras de la empresa puede ser una de las pocas opciones disponibles para que las medianas empresas permanezcan competitivo en la nueva economía impulsada por los datos . Estas empresas conjuntas de IA pueden crearlas socios de la cadena de valor vertical, socios del sector horizontal o una combinación de ambos. Vemos tres beneficios importantes para las medianas empresas al crear una estructura de este tipo.

En primer lugar, las empresas conjuntas de IA pueden obtener y organizar datos de varias empresas participantes para capacitar e implementar algoritmos de aprendizaje automático (ML) para una variedad de aplicaciones empresariales que ahorran costes y aumentan los ingresos. Al igual que los esfuerzos de integración de datos en las unidades de negocio de una sola gran corporación, la agrupación de datos entre empresas tiene un gran potencial para las empresas medianas que carecen de los grandes lagos de datos a los que tienen acceso las grandes empresas.

Mediante la agrupación de datos, el enfoque vertical de estas empresas conjuntas puede convertir una visión fragmentada de las actividades de la cadena de valor en un hilo cohesivo, ya que los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos de usuario enriquecidos de los socios intermedios para informar las operaciones de la empresa, o introducir datos de los socios iniciales para informar los precios dinámicos. Del mismo modo, el enfoque horizontal puede aprovechar los datos agrupados de los socios para aumentar la precisión de los sistemas administrativos entrenados en ML o la calidad de las ofertas aumentadas por la IA.

La agrupación horizontal de datos la pueden realizar socios del sector que no compitan directamente entre sí (por ejemplo, prestan servicios a diferentes áreas geográficas), pero que incluso pueden tener sentido para los competidores directos cuya supervivencia se ve amenazada por los grandes actores digitales. (Volvemos a tratar este espinoso tema de la agrupación de datos más adelante.)

En segundo lugar, puede ayudar a abordar el obstáculo a la hora de atraer talento al que suelen enfrentarse las empresas de todos los tamaños, pero especialmente las más pequeñas, cuando pionero en nuevas aplicaciones de IA. Los ejecutivos tienen la opción de comprar tecnologías listas para usar a los vendedores de IA y, para muchas empresas o aplicaciones más pequeñas que requieren poca personalización, esto puede ser suficiente. Sin embargo, a medida que los procesos empresariales aumentan en complejidad y las aplicaciones de IA se vuelven cada vez más específicas y estratégicamente importantes, un equipo interno de expertos formados en IA puede ayudar a desarrollar soluciones únicas. De hecho, las empresas que subcontratan por completo la IA y se basan únicamente en soluciones de IA listas para usar ponen en riesgo la creación de valor a largo plazo.

Crear aplicaciones de IA exitosas requiere una masa crítica de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, que tienen una gran demanda, y atraer el talento necesario es particularmente difícil para las medianas empresas que carecen del atractivo de las empresas emergentes y los recursos de los gigantes. Al compartir los recursos financieros en una ambiciosa iniciativa conjunta de IA, estas empresas estarán en mejores condiciones de crear talentos internos de IA y algoritmos de aprendizaje automático capaces de aprovechar lagos de datos únicos entre empresas.

En tercer lugar, si bien la puesta en común de datos y talentos es el objetivo principal de una empresa conjunta de IA, en una etapa posterior también permiten una participación más amplia y profunda de las empresas emergentes al conectar un fondo de CVC mancomunado con la empresa. En las empresas emergentes se desarrollan numerosas ideas novedosas y disruptivas en la IA, y muchas empresas gigantes han creado fuertes vínculos con estos focos de innovación, especialmente a través de inversiones en CVC. Al conectar un fondo de CVC centrado en la IA (como Gradient Ventures de Google) con su empresa conjunta de IA, las medianas empresas participantes pueden unir recursos financieros y experiencia técnica y empresarial para analizar e invertir en el panorama de las empresas emergentes de IA.

Al ofrecer acceso a una red interconectada de empresas, en lugar de a una sola empresa, estas empresas conjuntas también pueden ser socios más interesantes para las empresas emergentes que buscan recursos financieros y complementarios.

Los buenos acuerdos hacen buenos amigos

La puesta en común de datos y talentos en una empresa conjunta de IA no está exenta de riesgos. Como ocurre con cualquier tipo de empresa conjunta, los ejecutivos deben evaluar cuidadosamente las decisiones cada fase del proceso de asociación en una empresa conjunta — incluidas las decisiones sobre la selección de socios, el horizonte temporal, los recursos invertidos, la gestión de la propiedad intelectual, la evaluación del desempeño y los mecanismos de resolución de conflictos. La seguridad y la gestión de los datos a nivel empresarial son de particular importancia para las empresas conjuntas de IA.

Los socios están de acuerdo en que la empresa conjunta solo ofrece predicciones basadas en el aprendizaje automático a las firmas participantes, pero nunca comparte sus datos sin procesar con otras personas. Por ejemplo, las firmas asociadas pueden agrupar los datos etiquetados de las solicitudes de préstamos de los clientes en la base de datos central de la empresa conjunta para entrenar y probar un algoritmo de aprendizaje profundo. Las nuevas solicitudes de préstamo se procesarían de forma centralizada mediante un algoritmo entrenado y, a continuación, la empresa tomaría la decisión de aceptarlas o rechazarlas. En un modelo así, la empresa A nunca tiene acceso a los datos de la empresa B, sino solo a las predicciones del algoritmo de aprendizaje automático basado en datos entre empresas. Los términos de estos acuerdos siempre deben escribirse formalmente, por adelantado, en un acuerdo de empresa conjunta.

Al negociar acuerdos de empresas conjuntas, incluidos los protocolos de datos, para empresas conjuntas internacionales de IA, un factor que lo complicará serán las diferencias (supra) nacionales en las normas de datos. Como ejemplo, mientras que el marco regulador de la UE en relación con la recopilación, el intercambio, el almacenamiento y el análisis de los datos de los usuarios es relativamente estricto, las empresas ubicadas en China enfrentarse a menos restricciones relacionado con la privacidad de los datos. Esto no solo puede poner a las empresas conjuntas europeas de IA en desventaja en comparación con sus homólogas chinas, sino que las diferencias en las normativas también crean dificultades a la hora de crear empresas conjuntas en las que participan partes de varias regiones. Además, en los países con normas de datos estrictas que dan a los usuarios más control sobre sus datos personales, las cosas se ponen especialmente difíciles para las medianas empresas, ya que los usuarios están más inclinados a confiar sus datos a las grandes empresas y a abstenerse de compartirlos con actores más pequeños. Teniendo en cuenta el papel fundamental de los acuerdos de empresas conjuntas bien elaborados y la experiencia en la regulación (internacional) de datos, los asesores legales tendrán un papel que desempeñar en la implementación de empresas conjuntas de IA.

A pesar de estos desafíos, los posibles beneficios de crear una empresa conjunta de IA superan sus riesgos. Este enfoque colaborativo implica un cambio de enfoque, pasando de los intereses propios a corto plazo de una empresa individual a una perspectiva centrada en las redes y los ecosistemas. En la era de la IA, puede que sea mejor que las medianas empresas se unan a un equipo ganador que que traten de mantenerse firmes de forma individual. A pesar de su naturaleza colaborativa, las empresas conjuntas permiten a las firmas participantes permanecer en gran medida independientes y continuar con su legado, lo cual es de suma importancia para las muchas firmas medianas controlado por familias. Ya se han introducido varias aplicaciones de IA, pero las mayores oportunidades aún están por venir. ¡Las medianas empresas no llegan demasiado tarde a la fiesta!