La innovación disruptiva y el Lean Startup (segunda parte)

¿Has pensado en los beneficios que la innovación disruptiva puede brindar a tus ideas para iniciar una nueva empresa?

3 de enero, 2023

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La Innovación disruptiva

Clayton Christensen, autor del famoso libro El Dilema del Innovador (1997), y de la teoría de la innovación disruptiva, y considerado el pensador de negocios más influyente del mundo, lo explica de forma sencilla: “Cuando compramos un producto, esencialmente ‘contratamos’ algo para hacer un trabajo. Si hace bien el trabajo, cuando nos enfrentamos al mismo trabajo, volvemos a contratar ese mismo producto. Y si el producto hace un mal trabajo, lo “despedimos” y buscamos otra cosa que podamos contratar para resolver el problema”. Se trata de la teoría del trabajo por realizar (Job to be Done) que se reduce a la siguiente pregunta: ¿Existe un trabajo para nuestros clientes que debe realizarse, pero no hay ningún producto que lo haga?

Un claro ejemplo de ello es Uber. Sus fundadores se dieron cuenta de que el transporte urbano no funcionaba bien en prácticamente ninguna ciudad; se requería de un producto (el transporte) que facilitara la vida del usuario. Analizando datos e información encontraron la manera de superar a los taxis permitiendo a los consumidores llamar al coche a través de sus teléfonos y, sin necesidad de moverse de lugar, abordarlo en cuestión de minutos, con la ventaja de saber los datos del conductor y del vehículo y monitorearlo en tiempo real. Otro ejemplo es el de care.com, aplicación de búsqueda de parejas para el cuidado de niños, ancianos y mascotas; surgió cuando su creadora enfrentó el problema de contar con alguien confiable para el cuidado de sus hijos.

De acuerdo con Christensen, las empresas pueden definir inadvertidamente su negocio como “Hacemos estos productos y los vendemos a estos clientes, con estos atributos” pero con esta definición se pierde la conexión con lo que hace que los clientes compren sus productos en primer lugar. Lo importante es entender el tipo de experiencia que se quiere proporcionar al consumidor a fin de determinar todo lo que se requiere y cómo integrarlo en un solo producto o servicio para proporcionarle al cliente experiencias que hagan el trabajo. Esto implica organizar la empresa en torno a procesos que hagan el trabajo y que proporcionen a los clientes las experiencias que necesitan.

Por otra parte, es importante diferenciar entre innovaciones disruptivas e “innovaciones de mantenimiento”. Las primeras, de inicio, son consideradas por el consumidor como inferiores por lo que no está dispuesto a cambiar a la nueva oferta sólo porque sea menos costosa; las segundas se refieren a mejoras en los productos actuales cuyo propósito final es vender más productos, a mayor precio, a los clientes más rentables. Pero cuando la calidad de la innovación disruptiva se incrementa, el producto empieza a ser aceptado independientemente de tener un precio más bajo.

Pero, ¡cuidado!, nuevamente el cliente es factor determinante. Según la teoría Christensen, la innovación disruptiva inicia con los clientes de gama baja, es decir, aquellos a los que las corporaciones no atienden en primera instancia para dar preferencia a clientes más rentables y exigentes de productos y servicios cada vez mejores. Por ejemplo, cuando surgió la tecnología de fotocopiado, Xerox se dirigió a las grandes empresas y cobró precios elevados para ofrecer el rendimiento que esos clientes requerían, en tanto los clientes pequeños seguían empleando el papel carbón o los mimeógrafos, hasta que nuevos competidores introdujeron las fotocopiadoras personales a un precio accesible para particulares y pequeñas empresas originando un nuevo mercado. Los disruptores encuentran la manera de convertir a los no consumidores en consumidores, al desarrollar una solución mejor y menos costosa para una necesidad generalizada 

Es conveniente tener presente algunos factores que implica la disrupción:

1 La disrupción es un proceso.- Evoluciona a lo largo del tiempo y por ello los operadores tradicionales los pasan por alto; por ejemplo, Blockbuster cometió el error estratégico de ignorar al incipiente Netflix cuyo servicio, de inicio, no era atractivo por tener algunas limitantes tecnológicas.

2 Los disruptores suelen crear modelos de negocio muy diferentes a los de los operadores tradicionales.- Un ejemplo de ello es el iPhone, un teléfono innovador cuya real irrupción fue generar un nuevo modelo de negocio al crear una red que conectaba a los desarrolladores de aplicaciones con los usuarios de teléfonos. Apple cambió el mercado.

3 No todas las innovaciones disruptivas triunfan.- A finales de la década de los noventa, numerosos minoristas basados en Internet siguieron caminos disruptivos, pero sólo un pequeño número prosperó.

4 El mantra “Disrupt or be disrupted” puede llevar a un error.- Las empresas tradicionales tienen que responder a la disrupción si se produce, pero no deben reaccionar de forma exagerada desmantelando un negocio que sigue siendo rentable, sino seguir reforzando las relaciones con los clientes principales invirtiendo en innovaciones sostenibles. 

La metodología Lean Startup

Convencionalmente, para iniciar un emprendimiento, lo primero que se hace es diseñar un plan de negocio que en esencia es un ejercicio de investigación plasmado en papel y realizado sobre la base de plantear por adelantado el problema que hay que resolver y la solución que la empresa aportará; a partir de ahí, conseguir el dinero y ejecutar la idea, sin ninguna retroalimentación de los posibles clientes. Sólo después de construir y lanzar el producto, la empresa recibe una respuesta sustancial de los clientes y, frecuentemente, tras meses o incluso años de desarrollo, el emprendedor se da cuenta de que los clientes no necesitan o no quieren la mayoría de las características del producto.

Este proceso convencional lleva a algunas enseñanzas: 

1 Los planes de negocio rara vez sobreviven al primer contacto con los clientes. 

2 Los planes “soñados” suelen ser eso: sueños que no se llegan a concretar.

3 Las startups no son versiones pequeñas de las grandes empresas ni se desarrollan conforme los planes de aquellas.

4 La mayoría de las startups tienen que ir adaptando y/o mejorando sus ideas iniciales conforme van aprendiendo de los clientes.

Basado en sus experiencias de trabajo, en 2008 Eric Riese, empresario y bloguero estadunidense, comenzó a documentar en su blog una metodología basada en una combinación de ideas como la fabricación Lean, que busca aumentar las prácticas de creación de valor y eliminar las prácticas innecesarias, para ayudar a las nuevas empresas a tener éxito. Dicha metodología también está influida por la de desarrollo de clientes de Steve Blank.

Lean favorece la experimentación en lugar de la planificación elaborada, la retroalimentación del cliente en lugar de la intuición, y el diseño iterativo en lugar del desarrollo tradicional de “gran diseño por adelantado”. Sus tres principios clave son:

1 En vez de escribir un intrincado plan de negocio, el emprendedor debe pensar en un diagrama de cómo una empresa crea valor para sí misma y para sus clientes. 

2 Lo importante es la rapidez, es decir, salir de inmediato al mercado con productos mínimos viables y obtener la opinión de los clientes para validar hipótesis sobre los elementos del modelo de negocio (incluidas las características del producto, el precio, los canales de distribución y las estrategias de adquisición de clientes asequibles), y hacer ajustes pequeños (iteraciones) o sustanciales (pivotes) a las ideas que no están funcionando.

3 Poner en práctica el desarrollo ágil, es decir, eliminar la pérdida de tiempo y recursos al desarrollar el producto de forma iterativa e incremental. Es el proceso por el que las startups crean los productos mínimos viables para la prueba, a diferencia de los típicos y largos ciclos de desarrollo que presuponen el conocimiento de los problemas de los clientes y las necesidades del producto.

El enfoque Lean ayuda a las nuevas empresas a lanzar productos que los clientes realmente quieren, de forma mucho más rápida y barata que los métodos tradicionales; hace que las empresas de nueva creación sean menos arriesgadas; surge en un momento en el que otras tendencias empresariales y tecnológicas intentan derribar las barreras para la creación de empresas; y logra menos fracasos que el uso de métodos tradicionales. En 2011, la Fundación Nacional de la Ciencia de EE.UU. comenzó a utilizar los métodos Lean para comercializar la investigación científica básica en un programa llamado Innovation Corps.

Pero esta metodología también ha llegado justo a tiempo para ayudar a grandes empresas a enfrentarse a las fuerzas de la disrupción continua. Por ejemplo, la división de almacenamiento de energía de GE empleó este enfoque para transformar su forma de innovar. En 2010, GE empezó a buscar un modelo de negocio y a descubrir a los clientes para una nueva batería para aplicaciones de suministro de energía ininterrumpida (UPS). Sus ejecutivos se reunieron cara a cara con docenas de clientes potenciales de todo el mundo; escucharon sus problemas y su frustración con el statu quo de las baterías. Con esta información, hicieron un cambio importante en su enfoque de los clientes lo que los llevó a eliminar los Centros de Datos para abrir el segmento de Servicios Públicos. En lugar de prepararse para construir una fábrica, aumentar la producción y lanzar la nueva oferta (que finalmente se denominó Durathon) como una extensión tradicional del producto, los ejecutivos de GE aplicaron la técnica Lean. 

En resumen: aun cuando la metodología Lean Startup no se ha generalizado del todo, en muchos sentidos se encuentra más o menos donde hace no mucho estaba el movimiento de los grandes datos; el concepto aún no se entiende ampliamente aun cuando hay empresas que ya han sentido sus implicaciones y resultados y están dando la vuelta a la sabiduría convencional sobre el espíritu empresarial. Nuevas empresas de todo tipo intentan mejorar sus posibilidades de éxito siguiendo sus principios de fracasar rápidamente y aprender continuamente. 

¿Cuál es para ti el verdadero significado que tiene la palabra innovación?

¿Cómo aplicas este concepto en tu empresa?

¿Has pensado en los beneficios que la innovación disruptiva puede brindar a tus ideas para iniciar una nueva empresa?

¿Te puedes imaginar cómo fue el proceso por el que un circo (Cirque Du Soleil) creó un nuevo modelo de negocio y un novedoso mercado haciendo a un lado los segmentos de audiencia considerados básicos?

¿Estarías dispuesto a romper esquemas y atreverte a salir al mercado con un producto sólo para conocer la reacción de los clientes potenciales, o prefieres intentarlo con un modelo tradicional, largo y lento?

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  “Los datos son el combustible que alimenta a los algoritmos. Los datos pueden ser de muchos tipos: desde imágenes y videos hasta texto y números. Sin embargo, lo que realmente importa es cómo se usan los datos. Los algoritmos son las herramientas que procesan y analizan los datos para extraer información útil y tomar decisiones inteligentes. Con el uso adecuado de los datos y los algoritmos, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas, mejorar la eficiencia y reducir los costos” (https://chat.openai.com). Sin embargo, el tema no es tan sencillo. “La cantidad de datos que se producen cada día en el mundo es difícil de precisar con exactitud, ya que varía dependiendo de múltiples factores, como el crecimiento de la población, la adopción de nuevas tecnologías, la digitalización de los negocios y la vida cotidiana, entre otros. Aunque, según algunas estimaciones, se producen alrededor de 2.5 quintillones de bytes de datos cada día”. “Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a aproximadamente 2.5 mil millones de gigabytes de datos por día. Para dar un ejemplo, una sola imagen de alta resolución tomada por un celular inteligente puede ocupar entre 3 y 5 megabytes de espacio. Esto significa que se necesitarían más de 500 millones de celulares inteligentes para producir la cantidad de datos que se generan cada día”. Por el lado de los algoritmos tenemos otros retos. Los algoritmos están desarrollados por programadores para objetivos concretos que pueden tener intereses privados, sesgos, limitaciones y errores. Son hechos por humanos para propósitos imperfectos de los humanos. “En resumen, los datos y los algoritmos son el nuevo valor de la era digital debido a la cantidad de datos disponibles, los avances en el procesamiento de datos y la inteligencia artificial, la competencia en el mercado y la necesidad de innovación en diversos sectores. Las empresas y organizaciones que puedan aprovechar el valor de los datos y los algoritmos tendrán una ventaja competitiva en la era digital”. Bienvenidos a los nuevos tiempos del dominio de los datos y los algoritmos. Así como nos facilitan la vida, también pueden causarnos problemas. De ahí que debemos de estar atentos y evitar dejarnos manipular o provocar. Ello depende más de nosotros. Contacto: www.marcopaz.mx, [email protected], Twitter @marcopazpellat, www.facebook.com/MarcoPazMX, www.ForoCuatro.tv y www.ruizhealytimes.com.  

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  El deep fake ha ganado popularidad en los últimos años debido a varios factores:
  1. El aumento de la capacidad de procesamiento de la computación y el creciente acceso a grandes cantidades de datos han permitido a los investigadores y a los entusiastas de la tecnología crear deep fakes cada vez más sofisticados y realistas.
  2. La amplia disponibilidad de software de código abierto y herramientas de aprendizaje profundo ha facilitado la creación de deep fakes incluso para personas sin experiencia técnica especializada. Esto ha llevado a un aumento en el número de deep fakes que se comparten en línea, lo que ha aumentado la conciencia pública sobre esta tecnología.
  3. La creciente preocupación sobre la veracidad de la información en línea y la capacidad de la tecnología para manipular y engañar ha aumentado el interés en el deep fake. A medida que las personas se dan cuenta de que la tecnología puede ser utilizada para crear contenido falso y engañoso, están interesadas en aprender más sobre cómo detectar y prevenir su propagación. En resumen, el aumento de la capacidad tecnológica, la accesibilidad y la preocupación pública sobre la información falsa son algunos de los factores que han contribuido a la popularidad del deep fake en estos días.

INCIDENTES FAMOSOS DE DEEP FAKE

En 2017, se creó un video deep fake de Barack Obama en el que parecía decir cosas que nunca había dicho. Este video fue creado por una empresa de tecnología y fue diseñado para mostrar lo fácil que es crear videos deep fake convincentes.  En 2018, se creó un video deep fake de Mark Zuckerberg que se hizo viral en Internet. En el video, Zuckerberg parecía estar hablando sobre el poder de Facebook y cómo controla los datos de los usuarios. Este video fue creado por artistas digitales y fue diseñado para llamar la atención sobre los peligros de la manipulación de videos en línea.

RIESGOS EN ÉPOCAS ELECTORALES

Durante las épocas electorales, los deep fakes pueden ser utilizados para difundir información falsa y manipulada con el fin de influir en los resultados de las elecciones. Los deep fakes pueden ser utilizados para difundir noticias falsas sobre candidatos, manipular discursos y crear videos que parezcan auténticos pero que en realidad son falsos. En estas épocas, todos los países y culturas pueden estar expuestos a riesgos de deep fake, especialmente en la actual era de la información digital. Sin embargo, algunos países o culturas pueden ser más susceptibles a este tipo de amenazas debido a una variedad de factores. Por ejemplo, en países donde la alfabetización digital y la educación sobre tecnología son bajos, las personas pueden ser más propensas a aceptar información falsa o engañosa como verdadera. Además, en países con regímenes autoritarios, los ciudadanos pueden ser más propensos a creer en noticias falsas y propaganda. También, en culturas donde la imagen pública es muy valorada, los políticos pueden ser más propensos a ser víctimas de deep fake. Además, en países donde la polarización política es alta, la propagación de noticias falsas y la desinformación puede ser más común. En resumen, aunque todos los países y culturas pueden estar en riesgo de deep fake, ciertos factores pueden aumentar la probabilidad de caer en estas trampas. Por lo tanto, es importante que todos los ciudadanos, independientemente de su país o cultura, sean conscientes de las amenazas potenciales y tomen medidas para protegerse contra ellas.

SUGERENCIAS PARA NO CAER EN LA TRAMPA

Para evitar caer en la trampa de los deep fakes, es importante verificar la fuente de cualquier contenido sospechoso y siempre buscar información adicional de fuentes confiables. También es importante ser críticos con el contenido que consumimos en línea y educar a los demás sobre los riesgos de los deep fakes.    Además, se pueden utilizar herramientas de detección de deep fakes como Deepware Detection, que utiliza técnicas de análisis de imágenes y videos para detectar deep fakes.

Deep Fake

CONCLUSIONES

La tecnología deep fake fraud representa un riesgo significativo durante las épocas electorales, ya que puede ser utilizada para difundir información falsa y manipulada.  Sin embargo, existen medidas que podemos tomar para protegernos de los deep fakes, como la verificación de la fuente de cualquier contenido sospechoso y la utilización de herramientas de detección de deep fakes.  Es importante tener en cuenta que los deep fakes son una amenaza para la democracia y que se deben tomar medidas para regular su uso y evitar su propagación.

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  “Los datos son el combustible que alimenta a los algoritmos. Los datos pueden ser de muchos tipos: desde imágenes y videos hasta texto y números. Sin embargo, lo que realmente importa es cómo se usan los datos. Los algoritmos son las herramientas que procesan y analizan los datos para extraer información útil y tomar decisiones inteligentes. Con el uso adecuado de los datos y los algoritmos, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas, mejorar la eficiencia y reducir los costos” (https://chat.openai.com). Sin embargo, el tema no es tan sencillo. “La cantidad de datos que se producen cada día en el mundo es difícil de precisar con exactitud, ya que varía dependiendo de múltiples factores, como el crecimiento de la población, la adopción de nuevas tecnologías, la digitalización de los negocios y la vida cotidiana, entre otros. Aunque, según algunas estimaciones, se producen alrededor de 2.5 quintillones de bytes de datos cada día”. “Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a aproximadamente 2.5 mil millones de gigabytes de datos por día. Para dar un ejemplo, una sola imagen de alta resolución tomada por un celular inteligente puede ocupar entre 3 y 5 megabytes de espacio. Esto significa que se necesitarían más de 500 millones de celulares inteligentes para producir la cantidad de datos que se generan cada día”. Por el lado de los algoritmos tenemos otros retos. Los algoritmos están desarrollados por programadores para objetivos concretos que pueden tener intereses privados, sesgos, limitaciones y errores. Son hechos por humanos para propósitos imperfectos de los humanos. “En resumen, los datos y los algoritmos son el nuevo valor de la era digital debido a la cantidad de datos disponibles, los avances en el procesamiento de datos y la inteligencia artificial, la competencia en el mercado y la necesidad de innovación en diversos sectores. Las empresas y organizaciones que puedan aprovechar el valor de los datos y los algoritmos tendrán una ventaja competitiva en la era digital”. Bienvenidos a los nuevos tiempos del dominio de los datos y los algoritmos. Así como nos facilitan la vida, también pueden causarnos problemas. De ahí que debemos de estar atentos y evitar dejarnos manipular o provocar. Ello depende más de nosotros. Contacto: www.marcopaz.mx, [email protected], Twitter @marcopazpellat, www.facebook.com/MarcoPazMX, www.ForoCuatro.tv y www.ruizhealytimes.com.  

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