CAMINO A MONOPOLIOS NATURALES DE AI Y DATOS
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Rápida evolución de las posibilidades de inteligencia artificial en los negocios: Encontrar aplicaciones prácticas requiere innovación
Importancia de los activos complementarios de la inteligencia artificial.
Creación de valor combinando la inteligencia artificial con procesos de negocios.
Un plan de diseño tecnológico que considere la estrategia de negocio es extremadamente importante.
Proveer el ambiente correcto para diseñar las iteraciones pertinentes de producto Ser adaptables a las tecnologías que nacen todos los días. Competir por valor agregado y no por precio.
Cada cliente nuevo que ingresa, cada vez que aumenta la producción, bajan los costos unitarios.
Esta es la estrategia más tradicional de las opciones del triángulo.
Imagen de Hax, A. C., & Wilde, D. L. (2002). The Delta Model -- Toward a Unified Framework of Strategy. SSRN Electronic Journal.
Se centra en bajar costos a través de lograr una economía de escala o de tener un producto diferenciador de mercado.
La mayor responsabilidad recae sobre el área operativa de la empresa Se enfoca en la rivalidad entre empresas de la industria y un enfoque empresarial hacia el producto.
Figure 3 Porter´s Value Chain
Requiere gran inversión.
Source: The setup fot the value chain was suggested by Michael E. Porter (1983)
Cuanto valor (dinero + referencias + atracción de otros clientes) va a dejar cada cliente en su vida.
Cuanto cuesta atraer y mantener a un cliente.
Se enfoca en generar un estrecho lazo con el cliente y optimizar la economía del cliente.
La relación con el cliente debe indicar todas las características que el producto debe tener para general el mayor valor posible en el cliente.
Responsabilidad cae sobre el área de Experiencia de Usuario y Soporte al Cliente en su mayoría.
Iteraciones hasta encontrar la mejor forma de desplegar las características que necesita el cliente.
El objetivo es aumentar los ingresos por cliente o reducir los costos que generan atraer y mantener al cliente.
Ejemplo: No me cambio de AWS porque ahí no solo tengo los modelos de machine learning sino también las bases de datos.
Es un estado en el cual, cada usuario o cliente extra del producto genera mayor valor sobre los otros usuarios o clientes ya existentes del producto.
El enfoque de esta estrategia se centra en los complementos del producto que vendo y en los clientes.
El cumplimiento de la estrategia recae sobre la dirección de la misma.
Para el cliente, cambiarse de proveedor va a representar un costo mayor que la ganancia que podría proveer la competencia.
Herramientas de código abierto No se necesita ser el mejor, pero si calidad
Asegurarse que el producto cuente con todas las características asociadas que lo hacen útil para un servicio
Son capaces de aplicar las 3 estrategias como una bola de nieve. Empiezan con gran cantidad datos que les proporcionan economías de escala para crear sus productos orientados al cliente. Los cuales funcionan como silos de gravedad que atraen más usuarios y datos, produciendo barreras de entrada extremadamente altas.
¿Qué tienen de especial las empresas que dominan la industria de la inteligencia artificial?
Más presupuesto para desarrollo e investigación
Atractividad a activo más largo
Altos márgenes
Bajo costo operativo
Gran tamaño de comunidad
Mayor lealtad
El cliente tiene razones para quedarse
Más ingreso por cliente
Facebook - 99% Publicidad direccionada por inteligencia artificial basada en billones de datos
Amazon - E commerce con recomendaciones basadas en millones de usuarios Apple - Producto generador de insights de interacción humano con computador
Netflix - Engranaje de recomendación de entretenimiento en línea de inteligencia artificial direccionado por millones de datos
Google - Publicidad direccionada por inteligencia artificial basada en billoes de datos
Blank, S. (2020). The Four Steps to the Epiphany: Successful Strategies for Products that Win (1st ed.). Wiley. Hax, A. C., & Wilde, D. L. (2002). The Delta Model -Toward a Unified Framework of Strategy. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.344580