El tratamiento de los valiosos datos de toda empresa puede alterar el péndulo competitivo
En una investigación reciente dos profesores de Wharton mostraron que Chat GPT 4 era mucho más potente generando nuevas ideas de negocio que las ideadas por humanos cualificados. Los profesores pusieron a competir a un grupo de 200 estudiantes de su escuela de negocios, una de las más prestigiosas del mundo, contra Chat GPT 4 en la generación de nuevas ideas de negocio, diseñando nuevos productos o servicios “atractivos para estudiantes de universidad con un coste aproximado de cincuenta dólares o menos”. Según la literatura académica, la clave en la innovación reside en tres dimensiones, el número de ideas, la calidad de estas y el número de ideas excepcionales. Pues bien, Chat GPT 4 batió a los estudiantes en las tres. Llevó muchos días a los humanos generar 200 ideas de negocio. Chat GPT generó sus 200 ideas en una hora. Para entender su calidad, se procedió a preguntar a estudiantes de universidad sobre su disposición a comprar los 400 artículos ideados. La disposición a comprar las ideas de los humanos era de un 40%, las de Chat GPT 4, de un 49%. También se procedió a elegir los mejores 40 productos de la lista de 400. Cinco eran ideas de humanos, 35 de Chat GPT.
Las implicaciones de esta investigación pueden ser muy profundas para el futuro del emprendimiento, de la educación, y del entorno competitivo entre start-ups innovadoras y grandes empresas establecidas.
Se ha afirmado desde hace tiempo que los datos son “el nuevo petróleo”. Marco Polo, en su Libro de las Maravillas, del siglo XIV, menciona las columnas de fuego generadas por ese extraño líquido, el petróleo. Estuve reflexionando sobre los siglos que se tardaron desde que el viajero veneciano expusiera la existencia de este material energético hasta que se decide su utilización más o menos masiva, a primeros del siglo XX. Con los datos ha podido ocurrir un fenómeno similar. Con todo, estamos ahora acelerando una revolución que provocará profundos cambios:
Primero, si descomponemos los datos entre estructurados (como un fichero de clientes con edades y productos adquiridos) y no estructurados (como la reputación de una marca en función de miles de comentarios en redes sociales), los segundos han crecido mucho más rápidamente que los primeros. Si se analizan predicciones, es posible que el desglose entre datos estructurados y no estructurados alcance proporciones de un 10% y un 90% respectivamente.
Segundo, si la inteligencia artificial estrecha resulta clave para realizar un tratamiento de los datos estructurados, la inteligencia artificial generativa, que descansa en grandes modelos de lenguaje, resulta la tecnología óptima para tratar los datos no estructurados.
Tercero, de dicho tratamiento pueden resultar apreciables ventajas para una firma, como la gestión de una marca, la predicción de ventas o la generación de nuevas ideas de negocio.
Cuarto, las grandes empresas establecidas disponen de muchos más datos que las empresas más recientes, y capacidad financiera para tratarlos a través de grandes modelos de lenguaje.
Quinto, como consecuencia del punto anterior si la combinación de datos estructurados y no estructurados y su tratamiento por parte de inteligencia artificial estrecha y generativa es el pilar para poder monetizar dicho activo, las grandes empresas presentan una gran ventaja competitiva frente a las pequeñas.
El año 2000 aprendí que Amazon no era la primera librería online. Se trataba de la librería online número cincuenta. El profesor nos explicó que la innovación no lo es todo, ya que para conseguir el éxito la innovación precisa de una buena ejecución. Amazon había salido a bolsa un par de años antes, a una valoración de unos 400 millones de dólares. Su desarrollo supuso el declive de famosas cadenas de libros, y la cultura de innovación y ejecución de Amazon le permitió afrontar más tarde el asalto a otros segmentos de negocio con mucho éxito. Aprendimos más tarde de otros famosos casos de start- ups innovadoras, como Airbnb, cuya valoración había superado en poco tiempo a la de una histórica cadena hotelera como Hilton. En finanzas, resultaba icónico el caso de Ali Pay, filial financiera de la empresa china Alí Babá, que en diez años había conseguido más clientes que Citigroup en dos siglos. En el fondo, lo que subyacía a esta revolución era el éxito de modelos de negocio basados en el dato y en estructuras ligeras en activos, ámbitos explotados desde la innovación y la ejecución ya expuestas.
El péndulo de la competencia favorecía a la pequeña empresa innovadora.
En mi opinión, el advenimiento de la inteligencia artificial generativa y el consecuente tratamiento de los valiosos datos que toda empresa posee puede alterar el competitivo péndulo. Creo que a futuro las grandes empresas tendrán las mejores bazas para competir basándose en el tratamiento de dichos datos y en su capacidad para tomar decisiones en consecuencia. El que ChatGPT haya batido a los estudiantes de Wharton ilustra precisamente el porqué de un cambio tan tectónico.
