Electrones: el nuevo petróleo (bye bye data?)

Que poco nos ha durado aquel precioso meme de Data is the new oil acuñado por Humby hace 19 años, pero popularmente distribuido mucho más tarde, y que se tradujo en carreras contra reloj por aprovechar cada dato sin utilidad aparente hasta entonces (traducir eso en eficacia es otra historia) 

En fin no seáis antiguos y subiros ahora al nuevo meme de los electrones son el nuevo petróleo generado/propagado por el guru-influencer number 1 de esta nueva etapa IA (AI) San Altman, CEO de OpenAI, empresa-paradigma de un cierto modelo tecnológico-industrial del que (casi) todo el mundo habla 

No es que a Altman y resto de tribu IA no le importen ya los datos,  pero para procesarlos necesitan mucha electricidad y todos están en una carrera para diferenciarse de la competencia, ya que bajo el punto de vista de los que usan (pagan y/o consumen)  modelos de IA todos se parecen mucho, o sea un horror para cualquier empresa 

Pide por esa boquita dice la vieja expresión coloquial y Altman ha pedido a la Casa Blanca que cree 100 gigavatios de energía nueva cada año (léase, además de la existente), para que nos hagamos una idea, con 1 megavatio se puede dar electricidad a 1000 hogares y 10 gigavatios equivale al consumo anual de 8 millones de hogares en los US 

Aquí claro hay muchos factores en juego: primero que el espejo donde se están mirando los desarrolladores de IA y los hiperescaladores de la nube es China, el no tan nuevo rival de los US en el dominio industrial que según fuentes normalmente interesadas añadió solo el año pasado más de 459 gigavatios de capacidad, en comparación con los escuetos 51 gigas de los US

Básicamente esto hay que entenderlo como una llamada a eliminar barreras normativas para enganchar a la red eléctrica (grid) todo lo que sea capaz de generar electrones desde una central nuclear a una dinamo manual (sarcasmo), teniendo en cuenta además que los US están produciendo más electricidad que nunca en su historia 

En la lógica del repetido más madera de los modelos IA y sus data centers esto tiene sentido, la duda que me genera es si este más mucho más equivale o equivaldrá a más productividad y ciclos más cortos de innovación que son los dos polos básicos para la competencia con China o con la India el gran tapado del siglo XXI 

Un mundo de entrenadores: la metáfora Moonlake AI

 

Esto es una hístoría corta pero también muy representativa del SOTA en el que actualmente nos encontramos en este macrosector que es ahora la IA

En estos 3 años realmente históricos desde que ChatGPT nos obligó a aprender a los neofitos que era eso de un LLM o un transformador en Deep Learning, asistimos con una mezcla de pasividad, esperanza y sorpresa como los LLM se convertían en gigantes aspiradoras (vacuum cleaner) de todo lo que se había publicado en Internet hasta ahora, pero también muchas de las bases de datos y libros que permanecían offline o bien por que a nadie le interesaba o bien por que son tan interesantes que no se permite el acceso

Al parecer la barra libre de todos los datos disponibles en Internet ha tocado a su fin e incluso esa segunda e intermedia fase que fue la de crear datos artificiales etiquetados por expertos para seguir alimentando la voracidad de los nuevos modelos 

Para paliar esa falta de oferta de datos han surgido empresas-idea como Moonlake AI que proponen invitar a los usuarios a crear en su plataforma mundos de 3D de ficción pero no para videojuegos o films (no solo) de ciencia ficción sino con el declarado objetivo de servir de daros de entrenamiento a los modelos de IA

Realmente es interesante el proyecto, de hecho han recaudado 28 m US$ hasta el momento, pero lo que más me llama la atención es la gran metáfora que supone el proyecto de Moonlake: imaginar un mundo-plataforma donde los que publicamos (aka hacemos cosas) nos convertimos en generadores de datos para entrenar modelos de IA

En este estadio por el momento hipotético, da igual si lo que publiques tiene calidad o no o si alguien lo ve o no o incluso la temática, ya que sobre todo va a servir para alimentar al modelo. En lo que no se muy bien si es una visión apocalíptica o un reconocimiento light en la etapa post-AI (si todo es IA nada será IA)

Del mito al dato: para que usamos ChatGPT

Volviendo a la actividad en este longevo blog me encuentro pocas sorpresas: la IA sigue siendo la guía principal de interpretación de hacia donde va la tecnología y créeme, hacia donde se mueven las inversiones en tecnología, algo que probablemente sea lo mismo 

Quizá sea ya un tópico afirmar que hay un antes y un después de noviembre del 2022 cuando apareció ChatGPT y aunque aun basculamos entre las visiones escépticas al estilo mucho ruido y pocas nueces y los glorificadores de cualquier novedad que lleve la etiqueta IA (AI), lo cierto es que los primeros datos de uso realmente serios que acaba de publicar la NBER confirmar que casi 3 años después el 10% de la población adulta mundial (unos 700 millones) usan semanalmente ChatGPT en sus 3 versiones para consumidores 

A partir de aquí el volumen de datos que maneja ChatGPT diariamente es crecientemente impresionante: más de 2600 millones de cuestiones diarias, apenas un 18% de las que procesa Google, pero con una progresión más que notable ya que el año pasado en estas mismas fechas apenas procesaba 451 millones  

Llegados a este punto, ¿para que usan sus usuarios  ChatGPT? (que recordemos son una minoría): 

El 72% de las preguntas que le hacemos a este bot no están relacionadas con nuestro trabajo, o sea más para cuestiones personales que otra cosa, lo que desvaloriza en gran medida (casi) todas las controversias y temores sobre si los LLM se quedaran con nuestro trabajo (las tareas son otra cosa)

Sin demasiada sorpresa los usuarios de ChatGPT lo utilizan sobre todo para encontrar una guía practica para algún problema, para buscar información y como ayudante de escritura , esta última sobre todo para editar un texto o generar una critica, más que para generar un texto desde cero 

Un dato que me parece significativo es que cuando se usa ChatGPT en el trabajo, tan solo un 14% lo usan para tomar decisiones de gestión o resolver problemas, lo que indica que en cuestiones que involucren personas e inversiones el bot aun no es fiable  

Los demás usos de ChatGPT aunque informativamente curiosos lo cierto es que no son nada mayoritarios como generar imágenes (6%) o la nicho-famosa programación informática (4% del total de prompts) 

Estos datos no desmienten que la IA sea una revolución o al menos la palanca de dicho cambio, sino que su evolución es semejante a las precedentes, y que obviamente todavía no hemos visto nada de hacia donde nos dirigimos, tal como ocurrió cuando Apple lanzo el iPhone hace 18 años 

USA como mercado de servicios: datos, mitos y quizá estrategias

La única forma de hacerse una idea real de en que etapa nos encontramos y como generamos riqueza es olvidarse de los memes, que suelen ser útiles solo para sus creadores, y mirar los datos de las fuentes más fiables posibles

Antes, durante y después del boom de la comercialización de Internet a mediados de los 90´s (es verdad que hay excepciones) se han sucedido bonitos eslóganes como sociedad posindustrial, sociedad de la información, 4ª o 5ª revolución industrial, y últimamente era IA 

En esencia y muy a groso modo todos inciden en que las principales economías de mundo se han movido de la producción de bienes a los servicios, y en el último tercio del siglo XX hacia la digitalización de todas las actividades y el papel central del conocimiento (?) (algo como comprenderás muy difuso) 

Veamos un ejemplo fácil de entender para (casi) todos: 

los US, que no se si es la economía paradigma para muchos pero si siguen siendo el principal espejo donde mirarse, presenta unos datos que no dejan lugar a dudas y que fulminan opiniones no fundamentadas & fantasías animadas de ayer y hoy

Los US son ante todo y sobre todo una economía de servicios: el 83% de su PIB (GDP) lo generan los servicios y 17% restante la producción de bienes. ¿Y cuales son estos servicios?  

el top 5 de servicios en los US son : Finanzas, seguros y bienes raíces (real state),servicios profesionales, educación &sanidad y asistencia social,  gobierno federal y estatal, y comercio minorista.

Teniendo en cuenta que 1 de cada 4 dólares del valor total de todos los servicios lo aportan las finanzas y la construcción, venta y alquiler de viviendas, se puede ver lo lejos que estamos de aquellos pronósticos sobre el valor añadido de las industrias creativas y me atrevo a decir de la cultura silicon valley en general, ya que los avances tecnológicos engrasan otros sectores pero no lideran la economía  

Un dato que quizá nos ayude a entender algo la actual situación con las tarifas aduaneras como arma de disuasión es que en efecto los US importan más bienes que servicios (algo lógico), en concreto los US importaron bienes por 3 billones (trillion) US$ el año pasado, lo que equivale al 67% del valor de su producción nacional 

¿Entonces? no hay déficit ni deuda por que se compre fuera sino por que se gasta más (el Estado como casi siempre) y el made in America es un señuelo para que la gente no mire hacia el lado adecuado. 

Un ejemplo: la fabricación de computadoras y demás productos electrónicos en los US aporta apenas el 1% del PIB nacional (unos 29 billones/trillions US$) , así que fabricar un iPhone en US no cambiaria sustancialmente las cosas (otra cosa es electoralmente!) 

PS: tema a desarrollar, ¿Qué papel jugaría la IA en este tablero de la economía real?

Datos son activos (intangibles): la propuesta de China

Como nos movemos en paradigmas cambiantes a lo Kuhn tenemos aparcado un poco todo aquel reciente  discurso propulsor sobre el data, big data y ese petróleo que potencialmente podríamos extraer de los datos, en favor de los datos como fuente de entrenamiento de los modelos IA 

En el cruce entre estos paradigmas aparentemente complementarios el gobierno chino quiere, hace tiempo realmente, cambiar las normas de contabilidad globales con la inclusión de los datos como activos intangibles de las empresas, lo que en teoría debería influir en su valoración 

Sabemos que una práctica o norma nacional no se impone asi como asi globalmente (los US y la UE son un ejemplo rotundo), pero claro si tienes como China un músculo de 1400 millones de habitantes y 60 millones de empresas en activo digamos que tienes más posibilidades que se adopte tu norma contable 

Aun así, incluso en China la adopción de esta directriz gubernamental está siendo lenta y 10 años después del primer impulso hacia el dato como activo contable, lo cierto es que solo las empresas grandes o las estatales han adoptado esta práctica contable que parece muy siglo XXI pero que en realidad han evolucionado poco desde los años 40 del siglo pasado 

Los activos intangibles a pesar de la digitalización de casi todo en marcha desde hace medio siglo son todavía un concepto algo escurridizo a la hora de ser valorado (comparado con que?) salvo en las presentaciones brillantes y pulidas de las escuelas de negocios 

El modelo chino parte como era previsible de que la plataforma que valide y sirva de muestrario expositor sobre los datos de las empresas chinas (de momento claro) sea público, algo que es difícilmente aplicable por ejemplo en los US, donde las valoraciones de activos las realizan los propios players del mercado con todos los vicios y ventajas inherentes 

Dicho esto, sabemos que los datos por si solos valen poco, son mera tierra decía O´really hace unos pocos años, y lo que crea valor son los cruces y relaciones que hacemos con ellos, es decir lo que llama Evans, con bastante sentido, el flujo de actividad en torno a ellos 

Sinceramente las estrategias estatales para crear un nuevo mercado entorno a los datos me parece que o tienen poco sentido o llevara tanto tiempo armar un mercado asi que quiza estemos por entonces de vuelta en el paradigma industrial y no de servicios como el actual

La ruptura de los medios: se cumplieron los pronósticos

Los medios (media) nunca fueron un sector económicamente importante pero si uno social y culturalmente transcendental, por eso todos los países tienen una regulación especifica para ellos ya sea más pro-cultural (el modelo de Europa pero con muchos matices) o más pro-competencia (como los US)

La más que probable revolución que propicio Internet a finales del siglo pasado significó sobre todo el acceso individual de contenido a demanda (veo lo que quiero)  pero también la cada vez más efectiva posibilidad de que el consumidor se convirtiera en pequeño productor (prosumer le llamaba Toffler) 

La histórica asimetría entre los grandes players de la industria del entretenimiento (dueños de los medios) y las personas con un pc conectado , no presagiaban que alguna vez se diera un vuelco en las preferencias del público y en la capacidad de producir de ambos, de hecho este escenario parecía ridículo (amateur? )  

Para entender esto hay que situarse por ejemplo en el año 1995 cuando solo el 0,7 % de la población mundial tenia acceso a Internet, unos pocos millones, la mayoría en los US y con un sesgo muy marcado todavía hacia las funciones académicas y científicas del primer Internet no multimedia 

30 años después sabemos con certeza que la mayoría del contenido que se produce en el mundo no lo hacen los estudios de Hollywood ni las cadenas de TV o las plataformas de contenido premium en streaming (aka Netflix) sino una long tail de millones de personas que porcentualmente son y seguirán siendo una minoría de usuarios de la red

Algunos datos para entenderlo con claridad: solo YouTube produce 20.000 veces más contenido anualmente que todos los estudios de Hollywood, una colosal barbaridad de 250 millones de horas de video al año. 

En Spotify ocurre lo mismo: los sellos indies y pequeños creadores suben 25 veces más de canciones que las antiguas discográficas, lo que en números nos sitúa en 90 mil canciones al día subidas a esta plataforma de ocio

El peso de este flujo de contenido incontrolado por las antiguos grandes medios, tarde o temprano tenia que invertir la balanza de los gustos del público (que sigue siendo el mismo) y hoy los shows más populares del mundo son Mr Beast y Cocomelon no las series en streaming (véase los datos!)

El resultado de esta ruptura de mercado de los medios con visos de disrupción (el matiz es importante) es que hoy en día las mayores compañías de medios no son los medios sino las grandes plataformas que utilizan los medios como parte de su estrategia pero no son su negocio principal 

La generación más preparada de la historia...

                                          Fuente: leonardo.ai (no existe!)

Cuando oigo este meme no se si realmente lo repiten para consuelo de las últimas generaciones en incorporarse al mercado laboral y las titubeantes e imprecisas expectativas que les esperan o si es una ironía que señala justamente lo contrario: la hipotesis de la degradación (casi) generalizada del aprendizaje de los individuos

Quizá sea redundante a estas alturas explicar que el principio detrás del eslogan "generación más preparada etc" esconde siempre una contradicción fácilmente demostrable con datos poco sesgados: 

Todas las generaciones han alcanzado, tarde o temprano, el nivel formativo que necesitaba el mercado laboral por que sino se produciría una parálisis que históricamente nunca se ha producido

Por otra parte si hubiera o hubiese una sola generación de individuos con capacidades muy superiores al resto de la población activa (labor force) en efecto, se produciría un desplazamiento de estos más preparados por ese resto digamos menos adaptado pero, y aquí está el quid de la cuestión, acompañado de un progresivo y lineal aumento de la productividad que todavía no hemos visto en (casi) ninguna parte!

53 años de digitalización progresiva en todos los sectores han demostrado que el mercado laboral no demanda más preparación ahora a los individuos que a las generaciones anteriores sino otras diferentes y en muchos casos complementarias (siempre pienso que la actual evolución digital apunta claramente hacia más soft skills que hard ones)

¿Es esto una llamada a las (menguantes) generaciones jóvenes para cerrar la notebook y dejar de formarse?

Si lo que deseas es perpetuarte en el desempleo (una vía paradójicamente acaramelada por muchos gobiernos) si, pero si lo que se desea es entrar en el mercado laboral en la mejor posición posible, hay que formarse siempre un poco por encima de las propias exigencias del mercado laboral no solo para poder elegir sino para mostrar y demostrar (que dos verbos tan diferentes!) un valor añadido que acelere las carreras laborales (de acortarlas nunca hablamos)

Personalización e IA : la opción Tesco (UK not only)

Mientras buena parte de la atención mediática y política sobre la IA se centra en como lo usan las personas en su vida/trabajo y el etcétera habitual sobre sus efectos, en realidad el frente más interesante y con mayor potencial a medio plazo es como están usando las empresas la IA para incrementar o mantener su negocio 

Menos predispuestas al síndrome de la novedad , es decir lo adopto con fanatismo y lo dejo cuando me aburro, las empresas en general evalúan,  o al menos deberían hacerlo, que beneficios y/o que coste de oportunidad tiene la actual oferta de IA en el mercado, sin fijarse tanto en los llamativos (clickbait) titulares sobre la revolución IA , la disrupción IA y otros etcéteras poco o nada relacionados con las teorias de Christensen 

Este es el caso de la cadena Tesco, líder destacado de los supermercados en este UK post-Brexit (una incógnita realmente) que según su CEO Ken Murphy  va a utilizar la IA para hacer que sus clientes consuman más sano

Como veis, nada nuevo en este mercado donde la compra en alimentación contiene un componente muy importante de deseo y capricho no necesidad , de hecho una de las enfermedades occidentales es la obesidad ya que aparentemente comemos lo que no debemos y el streaming en sofás de Ikea se antoja más atractivo que la hora de gym (es generacional?)  

En realidad el poder de Tesco no se basa en tener a 5000 personas dedicadas a tecnología sino en que el 78% de los hogares británicos poseen la tarjeta de fidelización de Tesco, llamada ClubCard. O sea que cuando tienes a 22 millones de hogares dándote pistas nada ambiguas sobre que compran y cuando, la consecuencia no es otra que emplear más inteligencia ya sea humana o artificial 

Realmente es difícil pensar que ninguna empresa no use los datos de compra de sus clientes más fieles para orientar la oferta e intentarlo con la demanda. Por eso Tesco quiere empezar con consejos personalizados al estilo hemos notado que te has pasado en tu consumo semanal de sal y te recomiendo que compres estos productos para paliarlo

La personalización de la oferta es uno de esos paradigmas que (casi) todas las industrias vienen persiguiendo proactivamente desde los años 80 del siglo pasado, aunque la personalización en el comercio siempre ha existido, teniendo en cuenta que nunca se trató igual al gran cliente que al esporádico o pequeño (ve a un banco y compruébalo al pedir un préstamo) 

¿Qué puede añadir la IA por tanto a esta estrategia de personalización que conocemos?

en primer lugar debería aportar un abaratamiento, ya que los algoritmos detentan más rápido y a coste cero, una vez que has pagado al desarrollador, quien compra que y que productos recomendar (en general los que dejan más margen)

segundo, hay un indudable coste de oportunidad, ¿y sino hago nada y la competencia encuentra una utilidad en la IA que le permite vender más? 

tercero, y quizá más importante, la IA no es un producto (lo siento sr Altman) sino una commodity a a la espera de valor añadido, y lo más probable es que las empresas terminen desarrollando internamente su propio soft de IA (otra cosa es donde lo alojan !) 

La inercia de lo insostenible y el discreto encanto del storytelling

Una de las narrativas más poderosas de este siglo es el definitivo poder de los datos (data) para tomar las mejores decisiones en cualquier ámbito. De modo que solo es cuestión de tiempo que con los datos y los algoritmos adecuados (ojo al matiz!) alcanzaremos unas sociedades/mercados más eficaces y probablemente más eficientes

Como (casi) cualquiera que mire a su alrededor puede comprobar la disponibilidad de más datos para tomar decisiones más racionales no ha logrado una mejora exponencial generalizada, y en realidad, todos los estamentos sociales desde empresas hasta gobiernos siguen tozudamente apostando por la continuidad de cosas que son completamente insostenibles a corto/medio/largo plazo

Para entender esta aparente paradoja de porque las cosas realmente insostenibles pueden sobrevivir tanto en el tiempo, voy a citar a Morgan Housel que hace 4 años publicó un divertido y racional libro titulado La Psicología del Dinero 

Según Housel, hay dos razones (muy) poderosas para que lo que lo irracional e insostenible se extienda mucho más de lo que los datos expuesto pulcramente en Excel nos indican: los incentivos individuales y el poder de persuasión del storytelling (literalmente adaptar historias para que sean asumibles) 

Los incentivos no es que nos nublen la vista es que literalmente nos ponen demasiado alto el listón para que dejemos de hacer algo que sabemos que es insostenible. Me encanta como lo expresa Housel con esta regla: 

cuanto más insostenible se vuelve una industria, más depende de trabajadores inexpertos que vienen de industrias menos prósperas. Expuestos a salarios con los que antes ni siquiera podían soñar, esos trabajadores se vuelven más susceptibles a mirar hacia otro lado cuando sus industrias se descarrilan

Por otra parte está el storytelling y el poder que tienen esas historias adaptadas sobre las estadísticas (data is the new oil?) básicamente porque requieren menos esfuerzo por parte del cerebro para contextualizar cuestiones complejas

Resultado? lo insostenible es realmente más sostenible que lo que pensábamos si atendemos solo a los datos

Ahora podemos aplicar esto al actual boom de la IA, el larguísimo periodo de descarbonización, el atractivo que tiene imprimir dinero sin crear riqueza o cursar grados para profesiones que van a desaparecer...   

La economía de los datos al peso y la nueva IA: desde 2 centavos por foto

Esta nueva ola IA del mercado tecnologico nos recuerda bastante a anteriores etapas que vivimos: el que tiene un catalogo extenso de eso que llamamos contenidos se encuentra en un momento finito que posee un activo valioso

Esto no lo ha inventado la IA ni siquiera Internet: cuando apareció la TV masiva en los US, los grandes estudios de cine (casi todos en California) eran los unicos que tenian filmes para alimentar el nuevo flujo discontinuo que trajo la TV en los hogares 

Steve Case (el denostado conocido) tenía esa idea en la mente cuando orquestó aquella catastrófica fusión (vista a posteriori claro) entre AOL y Time Warner, que en power point quedaba precioso: un proveedor de contenidos se fusiona con una empresa de redes.....

Y qué casualidad que la voracidad de content de las empresas de IA, esta provocando un fenómeno parecidamente racional? todo aquel que tenga algo parecido a una imagen, un video un texto pero al por mayor esta ahora en un mercado de demanda creciente

Una estimación reciente cifraba en millardos (miles de millones) los tokens que necesito OpenAI para lanzar su ChatGPT-3 hace ya 4 años! , y ahora nos movemos en el orden de los billones (los trillions ingleses) 

Hay algunas paradojas en este mercado de oportunidad temporal de vender contenidos para entrenar a los modelos de IA: 

por un lado está el hecho de que muchos creadores se enfrentan , algunos por primera vez, a la realidad del valor de sus datos (¿recordáis que los datos eran el nuevo petróleo? otra tontería) , y  a las filtraciones me remito: 

La veterana Photobucket que tiene almacenadas +13.000 millones de fotos y videos desde su época dorada del principios de siglo dice que están discutiendo con las tecnológicas licenciar sus imágenes desde 5 centavos hasta 1 dólar y que por los videos se pagan algo más de 1 dolar ....no esta mal si eres el dueño del catálogo pero realmente el dato individual vale poco! 

Otro ejemplo lo proporciona Defined.ai una empresa de esas que ahora se han situado como intermediarios en la venta de licencias para empresas de IA , esta empresa desvela que por una película se pagan de 100 a 300 US$ por hora de metraje y que por texto (la sagrada palabra) se pagan unos 0,001 dólares por palabra....

y de ahí para abajo, como por ejemplo la española Freepik que vende su más de 200 millones de imágenes desde 2 centavos 

Hay que tener en cuenta que esta nueva economía del entrenamiento de IA con contenidos ajenos es de un solo uso: una vez que has entrenado el sistema para que reproduzca imágenes o videos similares (pero no iguales) se acaba el mercado para los dueños del catálogo, ya que los sistemas actuales son capaces de tomar como base una imagen o un video y hacer centenares de variaciones....y ahora vete a demandar la similitud con los del copyright....

Estamos como veis en una economía de productos al peso, o sea, se paga por cantidades no por unidades, algo lógico viendo la evolución de los últimos 30 años....

Baterías 2023: incrementos exponenciales y costes declinantes (datos útiles!)

Como (casi) siempre apagando el ruido mediático, que suele propagar datos anecdóticos, vemos que la adopción de baterías, y la subsiguiente caída de la demanda de los combustibles fósiles, prosigue con tenacidad su trayectoria en forma de curva en S, típica en todo proceso de adopción de una innovación 

El Rocky Mountain Institute (RMI) que al menos tiene la credibilidad de una larga trayectoria en pos del cambio hacia las pequeñas tecnologías modulares como las baterías publicó hace pocos días un informe sobre el estado del mercado de la baterías en 2023, cuyos datos son claros, contundentes y entiendo que útiles para no perderse: 

1º Las ventas de baterías en el mundo se han incrementado a un ritmo anual del 33% durante los últimos 30 años (1992-2022) con crecimientos puntuales en la década pasada del 40% por la progresiva comercialización de automóviles eléctricos (EV)

2º Durante el mismo periodo citado (92-22) el coste de las baterías se redujo un 99%!!, mientras que la capacidad de estas se multiplicó por 5. La tendencia es así: cada vez que se dobla la cantidad de baterías disponibles el coste se reduce un 19% y su capacidad se incrementa un 7%. lo que da una idea de lo rápido que vamos, olvidando del todo proyecciones lineales 

3º la proyección de aquí al 2030 sobre la adopción de baterías en distintos sectores, apuntan a prácticamente un 100% en la electrónica de consumo, casi un 50% en ciclomotores, bicicletas y vehículos de 3 ruedas y algo mas del 10% en coches (cars) 

Estos datos apoyan una visión optimista de un cambio que (casi) todos consideran necesario para reducir las emisiones de los combustibles fósiles y también nos recuerda que todas las innovaciones tienen una curva de adopción que lleva un tiempo hasta que se vuelve completamente plana, o si prefieres que cambian las tecnologías pero NO los patrones de adopción

Otra cosa es lo mal vendido y explicado que está el cambio. El lenguaje bélico que vemos muchas veces haciendo sentir culpables de dañar la salud del planeta a los que tienen un coche viejo (aka contaminante) me parece que no ayuda nada a entender y asumir que es un cambio en el modelo energético e industrial como otros que tuvimos en el pasado (recuérdese el cambio a las factorías eléctricas) 

Quizá sea una paradoja escribir esto en Internet y pedir a la gente que tenga la paciencia obligada en toda transición, pero ..los datos están ahí y son los que son: vamos razonablemente bien! 

Economía de los creadores en US: 16% de la población activa

Este si que es uno de los cambios significativos que sin exageración (hype) ha traído Internet : el 16% de la población activa/empleada en los US está dentro del subsector de la economía de los creadores

La estimación del último estudio sobre este sector económico nos habla de 27 millones de personas que se consideran a si mismas creadores, siendo esta una de las definiciones que se usa para distinguir un creador, junto a que efectivamente ha recibido alguna compensación económica por su trabajo 

El citado estudio, elaborado por investigadores de la universidad de Pensilvania define algunos conceptos no se si interesantes pero si utiles como por ejemplo las 3 categorías de creadores en base a su número de seguidores: 

Macroinfluencers que son aquellos con +250.000 seguidores, los influencers de medio rango que tienen entre 50 y 250 mil seguidores y los nanoinluencers que tienen menos de 10.000 , y que de hecho son la gran mayoría (el 37% exactamente) 

Como puedes suponer cuanto más seguidores tiene un creador más ingresos recibe: de modo que los grandes influencers, en los US, ganan una media de 344.00 US$ al año, aunque la mitad de los creadores no llegan a los 10.000 $, lo que da una idea bastante fiel de lo difícil que es ganarse la vida siendo creador a pesar del progresivo abaratamiento de todas las herramientas de producción y de la facilidad de publicación de las plataformas líderes

El perfil demográfico de los Creadores en los US difiere bastante de los tópicos que se suelen difundir sobre ellos y de hecho la mayoría tiene más de 30 años y tan solo 1 de cada 4 tiene menos de esa edad. sin que haya enormes diferencias en el género, aunque la mayoría (55%) son hombres 

Para el 44% ser Creador es un trabajo a tiempo completo y para un 32% es un trabajo a tiempo parcial , y finalmente para la cuarta parte de ellos es solo un hobby. Esto se explica también por la gran exigencia que supone crear algo todos los días o incluso varias veces al día , lo que ha conducido a un significativo aumento de los que se consideran quemados (burnout) o estresados por esta presión 

Estos datos desde luego nos muestran un cambio cultural y por tanto económico apreciable, aunque para que podamos tener una evaluación más objetiva habría que compararlos con aquellos que se podian considerar creadores antes de Internet, una definición difusa que podía incluir desde músicos, editores  de fanzines, cómics, productores de todo tipo (teatro, cine indie etc),  conferenciantes y un largo etcétera

Lo que es indudable es que los canales históricos para ganarse la vida con alguna creación perdieron el monopolio que tenían, lo que es positivo y hoy los nuevos Beatles quizá no pasarían por las oficinas de Decca o de la EMI para saltar de fenómeno local a global

 

Población mundial: nuevos y reveladores datos

 

Este es el gráfico más importante de este siglo sin margen para la exageración: ahí tenéis la proyección del crecimiento demográfico del mundo en este siglo XXI, con datos actualizados por las Naciones Unidas del 2022

Como este curva incluye no solo el saldo neto de nacimientos menos fallecimientos sino los flujos migratorios, no hay margen para la matización: nuestro mundo esta inmerso en una caída vertiginosa del crecimiento de la población del +1,3% del año 2001 al -0,1% del año 2100 

Esto NO quiere decir que un miembro de la GenZ no verá a lo largo de su vida crecer la población, de hecho la población seguirá aumentando hasta principios de la década de los 80 alcanzando el tope máximo de 10.400  millones de personas a partir del cual empezará un lento pero perceptible declive 

Como siempre en todos los asuntos y en todas las etapas conocidas, estas proyecciones de población varían mucho entre países: los US será el único de entre las economías más importantes que mantendrá a final de siglo un saldo positivo pero exiguo por encima del 0%  

El resto (suena irónico esto del resto del mundo!) que incluye potencias como India, China, UK, Francia, Japón, Brasil y España terminaran el siglo con saldos negativos en el crecimiento de población , el más notable el de China con un decrecimiento del 1,20% de su población 

Los US llegarán al año 2100 con una población superior a los 394 millones de habitantes, un 18% más de lo que tenia al inicio de este siglo. La India que es ya el gran mercado global llegará a tener 1700 millones de habitantes a comienzos de la década de los 60,´s, pero durante los siguientes 40 años perderá población aun asi seguria siendo la primera potencia demografica mundial (+1500 millones de personas) 

Los grandes mercados europeos como Alemania, Francia y España, con la excepción de UK van a perder población. Muy preocupante en el caso alemán (primera potencia de Europa) ya que terminará el siglo con menos de 69 millones de habitantes desde los +81 m que tenia en el 2001 

Un caso llamativo es España que en estos 100 años va a perder la cuarta parte de su población, hasta situarse en los 30 millones de habitantes a finales de siglo, la misma población que tenia en 1959 

Esto como comprenderás impacta en todo: menos personas en el mercado laboral , menos consumidores, menos margen para nuevos mercados, y como sabemos amplias zonas de estos países abandonadas, concentrándose la población en megaciudades donde es más rentable ofrecer servicios

La dimensión de la App Store : dos Irlandas

Leo y escucho tantas veces ese meme de "era digital" que ya no se muy bien a que se refiere, pues la gran mayoría de los que lo dicen se suelen referir al uso cotidiano ( y por tanto de norma social) que nos circunda de tecnología digital

Como en toda revolución industrial esto solo es una parte de lo que apalanca el cambio de una etapa a otra, siendo en general el cambio (profundo) en como operan los mercados el factor que más nos afecta 

Este es el principio aplicable para analizar el impacto del segundo iPhone de Apple y la creación se su mercado de aplicaciones app store en el lejano julio del 2008. En 15 años Apple ha creado un mercado cuyas ventas equivalen a 2 veces la economía de Irlanda, que es la 28 economía más grande del mundo

En un extenso y detallado informe publicado por su Grupo de Análisis, que es una forma de transparentar las cosas antes de ser reguladas a lo loco, Apple señala que su app store ha superado holgadamente, en el 2022, el billón (trillion) de dólares en facturación y ventas 

Esta colosal cantidad se refiere al total de lo que han vendido y facturado las 1,8 millones de app´s que hay en actualmente en la app store, y del 90% de ese total Apple no gana comisión alguna, ya que son ventas generadas fuera de la app store

Con todo, el dato más interesante es que el 81% de esas ventas son bienes y servicios físicos NO digitales, la mayoría de los cuales son ventas minoristas en general, compras de viajes y comida a domicilio

O sea, la app store en tres lustros ha creado un mercado que no exístia pero que vende bienes físicos que si existían y que eran vendidos en otros mercados, por lo tanto pocas dudas caben que Apple creó un mercado más eficiente que hizo que millones de personas cambiaran total o parcialmente su mercado de toda la vida por la inmediatez de su iPhone 

Este mercado de aplicaciones Apple lo pudo crear por la disponibilidad (creciente y universal) de redes y terminales digitales a su disposición, lo mismo que el resto de sus potenciales e inesperados competidores que sin embargo no fueron capaces de hacerlo

Ergo, la tecnología es un facilitador solo para aquellos que saben sacarle provecho con una propuesta que mejora o complemente lo que ya existía, o si lo prefieres la marea digital en efecto hace subir todos los barcos pero NO todos por igual (al final hasta el más pequeño de los tenderos se beneficio de la app store aunque solo sea por que lo localizaron)

La Europa reguladora pero no innovadora, le ha dicho a Apple (et al) que el año que viene la DMA les van a obligar a ofrecer otras tiendas de aplicaciones a los usuarios de Apple , para romper el supuesto monopolio de la app store, definición que se adopta más por explicar la legislación que por la exclusión de competidores , factor básico de todo monopolio

PS: ¿alguien preguntará como se puede romper el monopolio de la confianza generada en 15 años? por  que la clave es esa no la tecnología empleada 

IA para pacientes digitales: el nicho de Unlearn

No creo que sea buen momento para analizar el impacto y el estado de la Inteligencia Artificial, aunque hay algunos que lo hacen, por que estamos en medio de una eclosión de aplicaciones más o menos folclóricas pero en cualquier caso impresionantes 

Unlearn es una start up californiana que aparentemente ha encontrado una aplicación directa y rentable para los modelos generativos de Inteligencia Artificial que vemos ya a diario (el penúltimo Bard de Google): la creación de gemelos digitales (twins) de pacientes reales como cualquiera de nosotros

La idea básica de Unlearn es utilizar todos los datos almacenados de un paciente (historial clínico) cualquiera para alimentar un sistema de machine learning que genere un yo digital de modo que se pueda predecir si vamos a sufrir una enfermedad o el efecto que tendría un fármaco nuevo (drug) sobre nosotros

Aunque fundada en 2017 Unlearn ha visto ahora como su nicho de IA+medicina se ha revalorizado de cara a los inversores (de hecho acaba de recibir 15 millones uS$) algo quizá esperable en este periodo post pandemia donde la preocupación de muchos sobre su salud ha subido en el ranking de lo prioritario

Aunque me siento muy atraído desde hace meses por estos juguetes como MidJourney o Stable Diffusion que generan imágenes, no termino aún de verle una aplicación comercial al menos inmediata , pero en el caso de Unlearn me parece difícil que algo de esto no quede para siempre en el tratamiento médico

En el mercado creciente de la medicina privada e incluso las aseguradoras, si veo una aplicación directa de Unlearn ya que es un gancho visual con ese aura de modernidad e inmediatez que fideliza a los suscriptores de los seguros privados de salud

A medio plazo pienso que será un derecho (de eso me caben pocas dudas) que cada persona tenga un gemelo digital con todos sus síntomas para la medicina preventiva ya que supone un ahorro considerable de cara a los tratamientos de una gran población (piensa en los sistemas públicos europeos) 

Nos acostumbramos este siglo a que las redes sociales almacenara muchos datos de nuestra vida y nuestros hábitos y como veis la mayoría lo asumió con normalidad incluso cuando las autoridades nacionales empezaron a poner pegas normativas (GDPR etc), por eso veo que estos gemelos digitales generados con IA va a encontrar pocos detractores (un factor esencial) 

  

Ingresos mercado tecnología y medios: 2.3 billones US$ (los números y la estrategia)

Este es uno de esos datos que no solemos encontrar, al menos rápidamente, cuando lo buscamos para un propósito concreto (en mi caso mis clases y mis artículos)

La industria global de la tecnología y los medios, en este 2022, va a tener unos ingresos estimados (revenue) de 2.3 billones (trillions) dólares, según la consultora especializada en este macro-sector Activision 

Por comparación los ingresos de este macro-sector son superiores por ejemplo al PIB (GDP) de países como Italia y Canada que son respectivamente la 8ª y 9º economías del mundo  

¿De donde salen estos ingresos?

el 30% de la ventas de todo tipo de contenido 

el 35% de las tarifas de acceso a Internet

y otro 35% de la publicidad 

Un dato interesante es como se van a comportar cada uno de estas fuentes de ingreso los próximos 4 años. Pues bien la estimación es que todo en conjunto crezca +420 millardos dólares (billions), pero la mitad de este incremento lo va a proporcionar la publicidad, cuya contribución a este industria no va a bajar del 38% de aquí al no tan lejano 2026

Viendo estos datos es (más) fácil entender por que colosos del streaming como la Disney y Netflix se ha decidido a ofrecer suscripciones más baratas con publicidad. Los contenidos de pago (paid content) se van a contraer los próximos años (no mucho de hecho un 1%) lo suficiente como para que no salgan las cuentas expansivas de los pasados años (más abonados, más inversión)

El viejo modelo de contenidos con publicidad que data de los año 20´s cuando apareció la radio comercial en los US sigue demostrando su viabilidad incluso en el mercado de la suscripción sobre todo en tiempos de incertidumbre como los actuales

El gasto en medios y tecnología (que es ya un sinónimo de mercado del ocio) es inelástico para las rentas mas altas y medio altas pero elástico para las más pequeñas. Como ejemplo, en los US cuyo ingreso medio por hogar es de 64.000 dólares anuales, tan solo los individuos que ganan más de 100.00 dólares al año van a mantener sin apenas variación su gasto en este categorías de ocio   

Hoteles como plataformas publicitarias: el paso al frente de Marriot

Cuando tienes en propiedad casi 8 mil hoteles en 139 países y más de 1,4 m de habitaciones en todo el mundo es fácil llegar a pensar que son excelentes puntos de atención para la publicidad. Eso es exactamente lo que ha hecho el  Marriot International (el mayor grupo hotelero del mundo) aun preguntándoos por que ha tardado tanto

La novedad de que un grupo hotelero se convierta en una red de medios para publicidad parece algo muy principios de siglo, sin embargo ha tenido que llegar la pandemia Covid para que empresas como esta se metan en negocios que hasta ahora tenían escasa importancia 

Marriot se ha aliado con Yahoo (que como veis siga viva en este segmento B2B) para crear una plataforma publicitaria que permita a los potenciales anunciantes ofrecer publicidad muy segmentada a sus millones de clientes (solo en su programa de fidelización - Marriot Bonvoy- tiene 164 millones de usuarios) a través de su vasta red de displays, redes inalámbricas, correos electrónicos, TV´s en  habitaciones y en general todo tipo de pantallas de información

Un hotel, sobre todo si lleva 95 años operando como el Marriot, sabe mucho de los hábitos de sus clientes, ya que literalmente los clientes viven en sus habitaciones durante periodos de tiempo cortos pero que se repiten mucho, de modo que a priori es uno de esos negocios ideales para explotar ese tipo de datos que llaman First Party Data (o sea que los obtienes tu directamente sin terceros)    

La idea de la publicidad en un hotel desde luego NO es novedosa, pero si la visión de que todas tus propiedades forman una red que permite meterse en el negocio de la publicidad gestionándola tu mismo, lo que convierte a estas empresas en redes de medios que disputan el dinero de la publicidad a plataformas de comercio electrónico, TV, periódicos y ese etcétera que (casi) todos conocemos 

Como veis el aprovechamiento del dato no es solo patrimonio exclusivo de las empresas de base digital (no hay nada más brick & mortar que un hotel!), como tampoco lo es la transformación digital ya que hace décadas que la gestión y explotación de las habitaciones utiliza tecnologías digitales

Lo que si ha cambiado es que más allá del negocio principal (core business) la digitalización de todas las redes ha generado posibilidades de creación de nuevas unidades de negocios ortogonales 

Asimetría de datos en el mercado laboral y nudging: una aportación necesaria

La cultura de la reseña (review) es una de esas cosas que vinieron para quedarse y forma parte de esa nueva normalidad del todo y (casi) siempre conectado. 

Que duda cabe que la tiranía del mal servicio pero te aguantas por que es el único o simplemente por que la difusión del mal trato al cliente no se produce por las pocas ganas que daban de quejarse debido a la complejidad del procedimiento esta en vías de extinción (aunque todavía es más común de lo que a priori pensamos)

En el particular pero extendido caso de esta economía de los pequeños prestadores de servicios eventuales o gig economy la reseña de uno de estos trabajadores suele conducir a menores ingresos por que los algoritmos están diseñados para recompensar las buenas criticas del cliente

Esto ha conducido en algunos casos a otra clase de tiranía: la del cliente inconsciente, aquel que se queja de por ejemplo un conductor que ha llegado más tarde de lo que la app señala por causas ajenas por completo a su voluntad y así hasta un largo etcétera de casos 

No creo que esto se deba a un incremento de la maldad cuando somos clientes de un servicio, sino simplemente a lo fácil que es escribir y publicar (de hecho las app de servicio te animan a ello) sin pararse demasiado a pensar 

En general, las plataformas de servicios donde interviene una persona están diseñadas para una asimetría de los datos que tiende a favorecer el modelo de negocio y esa obsesión lógica y contemporánea con la razón del cliente. Aun así no creas que no son nada complejas: ocultan algunos datos a unos y lo enseñan a otros que toman decisiones 

Este es el punto de partida de la solución (siempre parcial) que se le ocurrió a una profesora de la Northeastern University al diseñar una app basaba en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que lee literalmente esas reseñas de los gig workers y resalta aquello que estos no pueden controlar o simplemente esta fuera de sus responsabilidades

El objetivo es alterar algunas de las decisiones de los gerentes sobre estos empleados o prestadores de servicio (esta definición es polémica) mediante ese conjunto de técnicas que las ciencias del comportamiento denominan nudging (literalmente dar un codazo a alguien para que se de cuenta de algo)

En una sociedad como la nuestra camino de la datificación (everything is data) las herramientas de reequilibrado van a ser tan necesarias como las de transparencia simplemente por que nuestros roles van a ser constantemente intercambiables: seremos clientes y prestadores de servicios 

Ecommerce regresa a niveles prepandemia: ni Cisne Negro ni hype

El entusiasmo digital es una de las características que arrastramos desde principios de este siglo, tras algún conato predecible de escepticismo sobre lo que lo que las primeras computadoras conectadas a Internet podrían llegar a hacer, traer y transformar (digital transformation)

Realmente es difícil permanecer con la cabeza fría y emitir un juicio o una hipótesis racional sobre la verdadera dimensión del cambio cuando la tendencia no se si mayoritaria pero si predominante es la vida digital o el todo digital y algunos etcéteras, pero mira por donde empiezan a aparecer algunos datos, como el porcentaje de ventas online en los US, que si bien no desmienten la tendencia si cuestionan aquello de que toda tienda fisica iba a desparecer o convertirse en un mero escaparate (showroom) 

Las ventas a través de ecommerce en los US están ya a niveles pre-pandemia (por debajo del 13% del total de ventas) tras el (lógico y esperado) surgimiento de las compra online (hasta el 15,7%) en los meses más duros de la pandemia en 2020

Pero, esto no significa ni que vayamos a volver a unos hábitos pre-1995 ni tampoco que las tiendas convencionales no se hayan transformado en otra cosa

En efecto siempre pensé, y así lo escribí en mi ultimo libro, que la verdadera transformación del ecommerce es haber cambiando el proceso de compra, incluso cuando se hace presencialmente. por eso el concepto de omnichannel me parece lo más cercano y sensato para describir el futuro-presente de todo el comercio, es decir integrar todos los puntos de venta, sin establecer a priori una jerarquía de cual es el más importante dejando que sea el cliente el que escoja cual es el recorrido y no al revés 

La caída de ventas del ecommerce en los US que estamos viendo en el primer trimestre de este año, esta también arrastrando a la baja sus valoraciones bursátiles, algo que es también lógico pero que tampoco permite sentenciar que las predicciones sobre las empresas de ecommerce eran una exageración (hype)  

Hay pocos cambios de hábitos sociales que NO sean pendulares (van y vienen) y los 200 años de centros comerciales en los US y ese resto del mundo que cada vez marca más la pauta global, crearon una cultura mucho más resistente a los cambios (click & order) de lo que algunos pensaban 

El ecommerce nunca encontró (al menos hasta ahora) un equivalente al concepto de ir de shopping, o sea una actividad de ocio, ya que navegar entre pantallas no es ni de lejos una experiencia igual que ir de tienda en tienda, donde el descubrimiento aleatorio es parte esencial del goce de la compra 

La conclusión, siempre momentánea, es que 27 años después seguimos sin conocer el verdadero techo del ecommerce con respecto al total del comercio, ni siquiera cual sería su nivel ideal  (¿hay punto de equilibrio?), aunque la sucesión de cambios en la cadena de valor con entregas a domicilio que ya bajan de la hora podrían alterar algunos hábitos como la compra de productos frescos (groceries) 

El problema de la calidad de datos en CRM: sobre la era del formatos y el relato

Un mundo movido o guiado por datos (data driven world), este es otro de los títulos que solemos dar por asumidos para entender como somos en la actualidad

Parece incontestable que la digitalización ha catalizado la generación, captación y almacenamiento de datos que antes o no existían o simplemente se perdían una vez utilizados en archivos de organismos y empresas

El Foro Economico Mundial estima que en el 2020 creamos 44 zettabytes de datos (multiplica por esto por mil millones de terabytes) , lo que no quiere decir absolutamente nada sobre la calidad de estos datos ni sobre el uso que se den a para tomar las mejores decisiones 

Como sabéis, muchas (pero menos de las que pensamos) empresas utilizan una técnica de gestión para su (mejor) relación con sus clientes que se conocen con las siglas CRM y que algunos entienden como un sinónimo de programas de software para llevar a cabo esta vital tarea 

Lo curioso es que la calidad de estos datos en el CRM rara vez se cuestiona, lo que lleva a toma de decisiones erróneas o a dibujar un cuadro de la realidad (como somos) que se parece más al deseo de los gerentes que lo que es en realidad el mercado 

Fijaos lo que dice al respecto el ultimo informe de Validity, una empresa de Boston de calidad de datos, sobre el estado del CRM en +600 empresas de los US, UK y Australia países donde tienen sus clientes: 

la mayoría de los empleados consultados aunque a priori dicen que la calidad de los datos en su CRM es muy buena o buena, también reconocen que sus empresas pierden hasta un 10% de sus ingresos debido a la mala calidad de los datos de sus CRM

es más...(y esto lo sospeche siempre) muchos empleados en realidad fabrican los datos que los gerentes desean ver ya que se corresponden con su versión del mercado ...

La consultora Gartner estima que de media a cada empresa (de las analizadas por ellos) la mala calidad de los datos de sus CRM le cuesta unos 12 millones de dólares, lo que por ejemplo es casi 3 veces el coste medio por una filtración de datos 

Vivimos en la era del formato: es más importante el como que el que. Si realizamos una tarea de una forma concreta y determinada esta debería conducirnos a resultados validos 

El relato de la transición digital (muy europeo) es un ejemplo clamoroso de este sesgo: no importa (demasiado) la calidad final si usamos soft o hardware digital. Y desde luego NO es por negar el carácter inevitable de esta evolución tecnológica (en Europa hemos pasado al menos 5), pero luego los resultados no acompañan...

Data is the new oil pero no todos los carburantes son de la misma calidad