Gil Dibner escribió recientemente un gran post sobre los "Sistemas de Inteligencia", continuando las reflexiones de 2017 de Jerry Chen, un socio de Greylock. Me gustan mucho las ideas de Gil sobre las barreras de entrada que se aplican a los sistemas de inteligencia. Recomiendo encarecidamente la lectura de ambos posts, ya que son muy relevantes para cualquier persona en el campo de la tecnología.
En resumen: frente a las anteriores formas de crear valor en el software, ahora se necesitan nuevas y diferentes barreras de entrada como actor en los Sistemas de Inteligencia: la tecnología por sí sola o los efectos de red no serán suficientes.
El artículo de Gil está dirigido a los inversores de riesgo, pero me pareció que era aplicable a receeve , ya que dirigimos un negocio que es un sistema de inteligencia. Su debate sobre las nuevas barreras de entrada me ha parecido interesante, ya que refleja cómo nos esforzamos por posicionarnos para seguir siendo competitivos. Me pareció interesante repasar su lista de barreras de entrada y relacionarlas con lo que estamos haciendo. Esto puede ayudar a ilustrar cómo pensamos en estas cosas.
Experiencia en el dominio (vertical)
En lo que respecta a receeve, esta es una pregunta fácil. Nos hemos centrado en el sector de los cobros durante años y anteriormente creamos una empresa nueva de éxito en este segmento. También hemos tenido la posibilidad de ver el funcionamiento interno de varios titulares y sus interacciones con los clientes. Para impulsar receeve contratamos a expertos del sector en nuestro equipo. Se puede decir que conocemos el dominio y hemos acumulado una amplia experiencia en el vertical. Como he sido inversor en el pasado, sé que a veces es mejor no saber lo que se hace en un segmento y percibir las cosas con ojos nuevos que te permitan ver soluciones disruptivas. En los cobros, hay que entender los procesos y trabajar con las limitaciones normativas. Sin experiencia en el sector, te costará crear barreras de entrada o diferenciarte de la competencia.
Complejidad del sistema
receeve obtiene ventajas de la complejidad inherente en la que operan nuestros clientes. Las grandes empresas no son fáciles de manejar. En el caso de los equipos de cobros de los grandes bancos, los flujos de trabajo son muy amplios y hay una gran cantidad de datos. En los casos extremos es donde el software de receevepuede brillar. Podemos ver patrones en los datos que actualmente no son visibles mediante flujos de trabajo manuales.
Además, podemos inyectar análisis de comportamiento en estos flujos de trabajo y, combinados con los datos, aumentar significativamente las tasas de recuperación. Podemos aprovechar canales que no eran evidentes en el pasado y enriquecer la experiencia del cliente. La gestión de un siniestro tiene numerosos niveles, y añadir la inteligencia artificial a ellos supone un cierto nivel de seguridad una vez que se ha puesto en marcha. Mantenemos a raya a los competidores al agregar nuestra comprensión cada vez mayor de la complejidad y producirla continuamente en nuestro software: la creciente automatización de esta complejidad impide que otros entren en el segmento.
Híbrido
En principio, vendemos en operaciones y equipos existentes. Nuestra tecnología está digitalizando flujos de trabajo que actualmente son muy manuales. Sin embargo, no podemos descartar por completo la interacción humana. Nuestro sistema, con la IA implementada, automatizará todo lo posible, pero seguirá siendo necesaria la intervención humana. A veces, con estrategias de cobro específicas, una máquina no puede superar a una persona a la hora de determinar los pasos adecuados y, en ciertos casos, la interacción persona a persona es esencial para lograr el mejor resultado. No tenemos más remedio que seguir siendo híbridos y ver esto como una oportunidad para obtener un rendimiento óptimo. Independientemente de lo que se automatice y optimice, simplemente habrá situaciones en las que una persona que habla con otra añade una capa de confianza o comodidad. Esto beneficia a ambas partes a la hora de llegar a una resolución e impulsa la retención de clientes.
Red de sistemas de inteligencia
Hacia allí se dirige nuestra estrategia. Aquí Gil escribe que se puede alejar a los competidores teniendo un efecto de red entre los clientes de un sistema de inteligencia. Como se mencionó anteriormente, cuando se trata de la complejidad, nuestros clientes empresariales son todos difíciles de navegar. Incluso cuando las industrias difieren entre sí, se pueden obtener efectos de red compartiendo la inteligencia entre los clientes. En primer lugar, creamos un bloqueo en nuestros clientes mediante la automatización de sus procesos y, posteriormente, a través de los datos que recopilamos. En el mejor de los casos, los efectos de red de nuestra cartera entran en acción. La IA y lo que aprende de nuestra red de clientes aleja a los competidores. Cambiar significa que nuestros clientes tendrían que empezar el aprendizaje automático desde cero con cualquier nueva implementación. Por el contrario, a medida que crecemos, aumenta el beneficio directo para nuestros clientes individuales.
Tecnología punta
Es posible que en el futuro añadamos funciones que hoy probablemente ni siquiera existen. Como dice Gil, esto es difícil, porque mucha tecnología se está convirtiendo en un producto básico. No será la IA lo que diferencie a receeve ni el modelo SaaS. Nos diferenciamos por los sistemas de inteligencia que ponemos en marcha. Uno de nuestros retos seguirá siendo crear una barrera de entrada con tecnología dura. Ser una startup nos permite probar rápidamente cosas nuevas. Estamos evaluando continuamente la tecnología para ver dónde podemos integrarla para aumentar el valor que nuestra solución aporta a los clientes. Afortunadamente, vemos múltiples vías de tecnología que evolucionan en paralelo a nuestra solución. Estas nuevas tecnologías podrían utilizarse fácilmente en el futuro para diferenciar aún más nuestra oferta y beneficiar a nuestros clientes. En este caso, nos complace no informar sobre ciertas capacidades que estamos integrando para mantenernos por delante de la competencia.
Datos
Estoy de acuerdo con Gil en que los datos probablemente no van a crear el foso que uno desea. Estarán en todas partes, los tendrán todos. Los datos de los clientes pueden obtener una mayor protección de la privacidad, pero los clientes se verán incentivados a compartirlos. El hecho de compartir los datos acabará beneficiando a todos los integrantes del sector, pero también disminuirá la posibilidad de utilizarlos como barrera de entrada. Queda por ver cómo evolucionan las cosas aquí. Sin embargo, los cambios a veces son lentos. Creo que todavía tenemos un tiempo por delante en el que los datos siguen siendo relevantes como barrera de entrada. Personalmente, pensaba que como sociedad estaríamos más avanzados y que los datos se compartirían mucho más libremente de lo que lo hacen actualmente. Los problemas de privacidad han frenado la evolución en este sentido. Basta con mirar a China y la reacción de Occidente ante su uso de los datos para preguntarse hasta qué punto estaremos abiertos a compartirlo todo.
"El sistema"
En última instancia, intentamos crear "el Sistema" al que alude Gil. Nos hemos dado cuenta de que "otra solución en la nube" ya no es un enfoque que sirva. Fue reconfortante leer la opinión de Gil al respecto y vi mucho de lo que escribió en el enfoque que estamos adoptando. También me he dado cuenta de que muchos inversores aún no han cambiado su forma de pensar en ....., pasando del SaaS y la nube a los Sistemas de Inteligencia. Los debates siguen girando en torno a los datos, la superioridad tecnológica y la propia IA cuando se trata de nuestra solución. Nosotros dirigimos el debate hacia la experiencia en el dominio, las redes de inteligencia y un enfoque híbrido para mostrar fuertes diferenciadores en nuestra industria. Parece que las empresas de capital riesgo están empezando a darse cuenta de esta realidad.
