El "modelo Wikipedia" de hacer negocios está quebrado: ¿puede arreglarse?

¿Hay esperanza de restaurar el conocimiento de las masas para que vuelva a ser un driver clave de las nuevas economías del siglo 21?

Era una tarde lluviosa de 1906 en el sur de Inglaterra. El científico británico Francis Galton visitaba una feria de ganado que reunía a los agricultores y campesinos de los alrededores de su pueblo. Además de hacer negocios, muchos llevaban sus mejores piezas a competir en el concurso anual. En aquella ocasión, los participantes debían estimar el peso de un buey. Varios centenares de personas pusieron por escrito su estimación, aunque no se trataba, en mayor medida, de especialistas en ganado. Galton, ilustrado y escéptico de la lucidez de las masas incultas, se motivó por su interés en las estadísticas y tomó nota de cada estimación ya que creía que nadie acertaría.Suma tras suma, calculó la media de las apuestas hechas por 800 personas a ojo. Resultado: 1.197 libras. Peso real: 1.198 libras. No lo sabía esa tarde, en los albores de un corto siglo 20, pero había puesto el dedo en un concepto que movería los negocios varias décadas después: el de la inteligencia colectiva; esa capacidad de las masas de llegar a una conclusión correcta por encima de las estimaciones de un experto ilustrado.

El concepto tardó en popularizarse pero se hizo carne en la era de internet. Los negocios pegaron un vuelco hacia la colaboración, la comunidad y la descentralización. El motor que impulsó este cambio en todos los niveles sociales fue la llegada, con inusitada fuerza, de la confianza. Las personas empezaron, como nunca antes, a confiar una en la otra sin siquiera conocerse y empezaron a cooperar  en diferentes aspectos. Esta cooperación y mutualismo, a su vez, dio lugar a lo que hoy se conoce como“economía del compartir , un nuevo tipo de ecosistema de negocios donde lo que importa no es quién es dueño de qué, sino quién puede usarlo. De la cooperación, el compartir y la confianza se tejen enormes redes donde los individuos acoplan una sobre otra diferentes clases de relaciones, generando un gran fondo común de conocimientos.

Este concepto moderno de “inteligencia colectiva es la gasolina que impulsó la maquinaria de enormes gigantes de la economía como eBay, Uber, Airbnb y Wikipedia. En 2015, PwC estimó que, de US$15.000 millones en ingresos globales en 2014, el uso compartido de automóviles y habitaciones, crowdfunding, servicios personales y transmisión de video y audio alcanzaría los US$ 335.000 millones para 2025.

 

Joaquín Navajas, neurocietífico

 

Las aplicaciones para teléfonos inteligentes, los servidores basados en la nube y la tecnología de geolocalización permitieron que los servicios para compartir sean fáciles de ejecutar y usar, a la vez que los datos que generan son fáciles de almacenar y verificar. Muchas aplicaciones incorporan funciones sociales que les permiten a los usuarios y proveedores calificarse entre sí, aumentando la confianza entre quienes son en realidad extraños, a la vez que depura el sistema de usuarios deshonestos. En este nuevo modelo, a veces las personas poseen y comparten los activos, como habitaciones adicionales, herramientas para el hogar, archivos de música o videos de películas, su propio tiempo libre y habilidades y hasta sus mascotas. Entre los campeones de la nueva economía están Airbnb, HomeStay,Uber, Lyft, Rover, TrustedHousesitters y Taskrabbit (adquirido por Ikea). Pero el modelo no carece de fallas; está, como casi todo el software que nos rodea, roto. Hoy, hay fisuras en el sistema de confianza y referato, errores en la matriz de la inteligencia colectiva que demostraron que, muchas veces, la estupidez también se comparte. Desafortunadamente para las empresas que participaron del “boom de la economía del conocimiento no fueron las protestas de taxis ni las regulaciones contra hoteles las que pusieron en jaque su modelo de negocios: fue, después de todo, su confianza en sus usuarios. Del social boosting al control centralizado, es hora de poner a la inteligencia colectiva en el banquillo.

Dos es mejor que uno

Es válido preguntarse cómo es posible que las decisiones colectivas funcionen, siendo las personas tan dispares entre sí y, a priori, difícilmente más competentes que los expertos. Esta idea, por intuitiva que sea, está lejos de la realidad. “No hay dudas de que cuando hay muchos individuos separados tomando decisiones independientes, todos tienen una parte de la respuesta correcta, pero disgregada, y cuando se promedian se genera una inteligencia colectiva que está distribuida en varias personas y eso es posible porque ahora todos tenemos una computadora en nuestro bolsillo , explica Joaquín Navajas, físico y neurocientífico investigador de la Escuela de negocios Di Tella y del Conicet, especializado en toma de decisiones colectivas. "Como cada persona tiene errores no correlacionados, esos mismos errores se desvanecen. Estadísticamente, es como la ley de los grandes números , desarrolla Navajas,que explica que cuando, por ejemplo, se agregan una gran cantidad de estimaciones sobre algo, las personas extremistas y las conservadoras terminan en promedio anulando y generando un punto medio muy cercano a la realidad. “La inteligencia colectiva lo que hace es definir a las personas no ya como consumidores o productores, sino como prosumidores, personas que crean y consumen. Allí entra en juego la reputación y los sistemas de scoring que ayudan a moderar la participación colaborativa para que los que participan negativamente se excluyan y los que aportan virtuosamente tengan más preponderancia. Eso genera un sistema eficiente. Los ejemplos van desde la movilidad con Uber y Cabify hasta la hospitalidad con Airbnb , expone Alan Boryszanski, CEO del sitio de crowdfunding del agro Wuabi y referente local de la ONG internacional de economías colaborativas OuiShare.

Uno de los proyectos pioneros y, al día de hoy, más representativos del modelo de la inteligencia colectiva es Wikipedia, la enciclopedia virtual abierta más grande del mundo. “Wikipedia demostró que es posible romper con la lógica verticalista y apostar al modelo cooperativo.  Es uno de los primeros proyectos grandes de inteligencia colectiva y actualmente creció hasta convertirse en una fundación con diversos proyectos que van desde bases de datos hasta servicios en la nube. Desplazó del mercado a los competidores tradicionales como la Enciclopedia Británica o la Encarta de Microsoft , explica Anna Torres Adell, la directora ejecutiva de Wikimedia Argentina y politóloga especializada en cooperación internacional. Desde su fundación en 2001, la enciclopedia online logró reunir la nada despreciable cifra de 33 millones de usuarios registrados, que producen y editan más de 5,5 millones de artículos en cerca de 300 idiomas y que registraron unas 18.000 millones de visitas al mes en 2017, según los propios datos de Wikipedia, y recibe cuantiosas donaciones de líderes de la industria tecnológica global, como Google que en el último año donó más de US$ 1 millón.

Fue, de alguna manera, un “caso testigo porque luego del caso Wikipedia muchas empresas se subieron al modelo y lo enfocaron hacia diferentes segmentos de negocios. Algunas de esas empresas que apostaron al modelo de la sabiduría de las masas hoy facturan millones y están en el radar de las grandes empresas de tecnología. Así le sucedió a la startup de origen israelí Waze, que fue adquirida en 2011 por Google por la suma de US$ 1.300 millones, una cantidad astronómica para ser una empresa que aún no ganaba dinero. Acaso Google haya visto el potencial de la “crowdeconomy . Hoy, Waze es una aplicación que cuenta con más de 100 millones de usuarios en todo el mundo (7 millones en la Argentina) y, según la base de datos de empresa de TechCrunch, su revenue asciende a casi US$38 millones anuales. “Waze empezó siendo un mapa en blanco, literalmente, y los usuarios individualmente fueron trazando las rutas y rellenando la información. Se decidió hacer así porque las comunidades tienen un poder mayor a cualquier ente gubernamental o autoridad central. Se apostó a que los usuarios conocen mejor que nadie su entorno y hoy la plataforma es el mapa más poderoso y actualizado del mundo , relata Ariadna Travini, Country Manager de Waze en la Argentina.

En el corazón del negocio de Waze está la inteligencia colectiva, ya que la plataforma fue diseñada con el objetivo de usar el feedback masivo de los usuarios para reducir el tráfico y generar las mejores rutas para desplazarse en auto. “Entendimos que el mapa no es nuestro, es de la comunidad. El funcionamiento está en manos de esa comunidad , resumeTravini.Para lograr que todo ese feedback genere valor, y negocio, la compañía se apoya en herramientas de BI, geolocalización y algoritmos de eficiencia, como así también análisis de datos para generar reportes personales de cada usuario.

Sobre esta tecnología, toda desarrollada in house, no puede conocerse demasiado ya que la empresa comparte la política de su compañía madre, Google, de no divulgar demasiados detalles técnicos sobre cómo funciona su core de negocio tecnológico. Lo cierto es que sobre ella reposa la estrategia de la startup para generar engagement y los tan preciados datos. “Recompensamos a los usuarios que más contribuyen con más cantidad de permisos para incidir en el mapa compartido. Gamificamos el uso de la plataforma, y los usuarios suben rangos y ganan puntos por contribuir a la experiencia de uso positivamente, es un refuerzo positivo , explica la autoridad de Waze en la región. Los usuarios con mejor rango pueden  bloquear a usuarios maliciosos, generar reportes sobre eventos de gran incidencia en el tráfico y validarlos inputs de los usuarios de menor rango. Como dato de color, entre los usuarios de los rangos máximos  se encuentra un argentino que tiene poder de veto y moderación en todo el mundo, aunque es solo uno de los 800.000 que usan la app en el país. Estos moderadores son elegidos por la propia comunidad que, en principio, pugna individualmente por sus propios intereses. La inteligencia está distribuida, sí, pero con cuidado.

Los otros dos proyectos exitosos de la economía de las masas son Uber y Airbnb,sendas compañías llevaron el negocio de la inteligencia colectiva al mercado masivo. Airbnb tuvo un muy buen año 2017. Rompió sus propios pronósticos internos para generar US$ 93 millones en ganancias con US$ 2.600 millones en ingresos de acuerdo a un informe de este año de Bloomberg. “La confianza es la moneda fundamental de la economía colaborativa, y está en el corazón de todo lo que hacemos. Se sabe que la idea de abrir la casa o quedarse con un desconocido puede parecer un acto de fe. Por eso se diseñó intencionalmente a la comunidad para ayudar a ganar y generar confianza dentro y entre nuestros millones de anfitriones e invitados , explica Nick Shapiro, jefe global de Confianza y Manejo de Riesgo en Airbnb y ex vicejefe de la CIA.

 

Ariadna Travini, Country Manager Weza

 

En el caso de Uber, todas sus fichas están puestas en su modelo de confianza. La empresa ya lleva años de pérdidas históricas, y en el primer trimestre de este año tuvo pérdidas que ascienden a US$ 312 millones, aunque la impresionante cifra signifique una reducción de pérdidas del 50 por ciento en comparación con los primeros taxs meses de 2017, según los datos financieros proporcionados por la empresa. Esta compañía ya quemó más de US$ 10.000 millones pero su valuación, paradojicamente, sigue en aumento: alcanzó, este año, los US$ 72.000 millones. “La posibilidad que brinda Uber a usuarios y socios conductores de evaluar la experiencia y dar feedback es una pieza clave del sistema , reconoce Juan Labaqui, jefe de Comunicaciones Cono Sur en Uber.

No hay que perder de vista que el avance de la inteligencia colectiva como concepto de negocio hace ya un tiempo que no se agota en los servicios tecnológicos. El mundo de los servicios analógicos también cambió de la mano de la sabiduría de masas, como ejemplifica la empresa brasileña DogHero, que generó un negocio a partir de la economía del compartir y la confianza. Esta aplicación se encarga de conectar a dueños de perros con anfitriones que se ocupan de hospedarlos en sus casas ,por una tarifa diaria. Además, permite al dueño seguir la rutina, recibir fotos y acompañar todo el hospedaje de su mascota durante el viaje. “Las evaluaciones tienen un gran impacto en la evolución de la plataforma, pues ellas son responsables de construir confianza del cliente con el anfitrión y con la aplicación.Las evaluaciones se generan después del término del alojamiento, cuando el cliente escribe un breve relato de la experiencia y la clasifica con una nota de cero a 10.

El algoritmo que calcula el orden en que se muestran los perfiles de los anfitriones toma en consideración una serie de atributos y métricas de calidad, como tiempo de respuesta, número de evaluaciones y número de clientes fieles , explica Felipe Carlo, líder de Inteligencia de Negocios en Dog Hero.“El sistema de scoring está 100 por ciento automatizado y depende únicamente del cliente , aclara Carlo, y confirma que la Argentina es un mercado clave para la empresa, donde ya cuenta con más de 800 anfitriones.

La Argentina también dice presente en el ecosistema de la inteligencia colectiva. Boryszanski es fundador de la plataforma de financiamiento colectivo para el agro Wuabi y uno de los tantos emprendedores locales que quiere subirse al negocio de la inteligencia masiva. “Lo que hacemos es financiar colectivamente proyectos relacionados al agro , resume uno de sus fundadores. De hecho, la plataforma ya cuenta con una serie de proyectos de inversión. Específicamente, de fideicomiso agropecuario destinado a ciclos de cultivo mixto, incluyendo girasol, trigo,soja y maíz; de inversiones agroganaderas, para módulos de ciclo completo que involucren cría, engorde y comercialización, y de préstamos a agropymes para compra de maquinaria.“Nuestra idea es ver si la comunidad conoce y valida al posible inversor, que la persona es real y que lo que va a hacer es factible y viable. Si es parte del ecosistema productivo,si organizaciones del sector lo avalan,si están en la cadena de valor de otros players, y lo que experimentan los que aportan capital. Es un sistema de scoring alternativo y permite brindarles inclusión financiera a los que no pueden acceder por condiciones diferentes , explica el emprendedor respecto de cómo aplican la inteligencia colectiva a su negocio. La capacidad de ahorro de la clase media regional se estima en más de US$ 30.000 millones anuales, por lo que aplicar inteligencia colectiva es una forma de, por un lado, generar un entorno amigable y confiable para los capitales pequeños y, por el otro, de atacar un nicho de mercado hasta ahora descuidado ya que Wuabi es la primera startup de su tipo en el país. En 2018 transaccionaron alrededor de $4 millones en cerca de 10 proyectos.

Dado que es la tecnología la que habilita y realmente potencia el concepto de inteligencia colectiva, esa misma tecnología es uno de los drivers más poderosos. Así lo demuestra otro argentino, Federico Ast, que es uno de los pioneros en intentar llevar la inteligencia grupal un paso más allá y aplicarla a una nueva gama de problemas y temáticas muy sensibles.La idea de Ast es llevar el crowdsourcing a la justicia, apalancando en la criptografía, las criptomonedas y la economía matemática. “Internet abrió el juego a la inteligencia colectiva porque permitió que existan muchísimos nodos de información conectados. Qué es lo que hace una comunidad, al final del día, trabaja procesando información. Si se lo piensa desde un punto de vista epistemológico es lo mismo que hace un decidor pero de manera descentralizada , explica Ast, que es filósofo y economista por la UBA, además de docente sobre blockchain en el sitio de aprendizaje online Coursera.

Fragmento  de la nota de tapa  de la revista Inotechnology 252 (edición septiembre)

 

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