Economía Colaborativa y de Plataformas

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Ya en 2017 el director de comunicación de Uber en España, Yuri Fernández, reconocía que sus operaciones no pueden ser catalogadas como economía colaborativa (Del Castillo, 2017). Algo que coincide con el fallo que a finales de ese año tomó el Tribunal de Justicia de la Unión Europea: "El servicio de puesta en contacto con conductores no profesionales prestado por Uber está comprendido en los servicios en el ámbito de los transportes" (El País, 2017), más allá de que se haga a través de nuevo modelo de negocios (García, 2015).

El estudio 'Los modelos colaborativos y bajo demanda en plataformas digitales' de la Asociación Española de la Economía Digital (Adigital) y el colectivo Sharing España, define qué es y qué no es economía colaborativa en función de aspectos como el papel de las plataformas y el rol de los usuarios dentro de ellas. Así, el análisis propone distinguir entre economía colaborativa, economía bajo demanda y economía de acceso.

La definición más aceptada de Economía Colaborativa es que se trata del intercambio de bienes y servicios entre particulares (peer to peer, P2P), generalmente a través de la tecnología, con o sin ánimo de lucro. Por lo que el rol de Uber como intermediario lo deja afuera de esta conceptualización.

"En la economía bajo demanda se establece entre los usuarios una relación comercial (...) la plataforma actúa de nuevo como intermediaria, pero ahora entre un profesional, que presta el servicio, y un consumidor (B2C)" (Europa Press, 2017).

Las plataformas para compartir viajes y el coworking se consideran parte de la economía de acceso según el trabajo citado, ya que es la empresa la que proporciona el servicio y pone a disposición de un conjunto de usuarios unos bienes para su uso temporal, "adaptándose al tiempo de uso efectivo que requieren dichos usuarios y flexibilizando la localización espacial de los mismos".

Dentro de la economía colaborativa se pueden clasificar “aquellos modelos de producción, consumo o financiación que se basan en la intermediación entre la oferta y la demanda generada en relaciones entre iguales (P2P o B2B) o de particular a profesional a través de plataformas digitales que no prestan el servicio subyacente”, aseguran la Asociación Española de la Economía Digital (Adigital) y Sharing España (Fernández, 2017).

Ya en un artículo previo sobre el primero de mayo - día de los trabajadores expresaba que los conductores de Uber son trabajadores, pues lo que tiene para sobrevivir - para obtener su sustento -, es su capacidad de trabajo, y no la propiedad de los medios de producción ni de la tierra, en la definición clásica. Y en tanto trabajadores, son el eslabón más débil de los procesos productivos, por lo que proteger sus derechos es un interés mayor que debe tener la sociedad en su conjunto, y el Estado como su expresión institucionalizada (Budiño, 2016).

Como señala Srnicek (2017) "las plataformas tienen un apetito insaciable y una tendencia al monopolio en su propio ADN", por lo que vale la pregunta de Fresneda (2018) sobre si la economía colaborativa se ha transformado en un capitalismo salvaje de plataformas.

Son plataformas de intermediación que se aprovechan del concepto de economía colaborativa para introducir un libre mercado despiadado y desregulado en ámbitos de nuestras vidas anteriormente protegidos (Slee, 2016).

Por ejemplo Airbnb es "una gran empresa que no se limita, tal como afirma, a poner en contacto a propietarios de viviendas con personas que quieren alquilarlas, mayormente turistas, sino que crea un mercado que no existiría sin su intervención, imponiendo un rígido sistema de relaciones comerciales al que sus usuarios tienen que adaptarse" (Beltran, 2017).

Más allá de estas aclaraciones sobre la economía colaborativa, bajo demanda y de acceso, Adigital y Sharing España (2017) destacan que se caracterizan por la eficiencia de los modelos basados en plataformas, la existencia de efectos de red, la reducción de intermediarios, el uso de tecnología y la innovación para facilitar la inmediatez y la reducción de costes de transacción, con impacto medioambiental positivo, y el empoderamiento del consumidor y usuario. 

En el caso de la economía colaborativa existe un énfasis en el aprovechamiento de una capacidad ociosa, la creación de comunidades y el objetivo de hacer desaparecer la información asimétrica del mercado.

[Imagen de Vladimir Mirkovic con licencia CC]

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Introducción al concepto de blockchain

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Para un panel que realizamos desde la Unidad Académica de Costos y Control de Gestión de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración de la Universidad de la República, junto al Colegio de Contadores y Economistas del Uruguay, me pidieron hacer una introducción al concepto de Blockchain.

En este panel que compartimos con el profesor Martín Nuñez y las profesoras Carolina Asuaga, Flavia Fernández y Sandra Garín, analizamos los retos que la tecnología blockchain y las criptomonedas significan para la profesión contable.

Para definir qué es una Blockchain, me parece importante entender que representa un cambio significativo en el diseño de los sistemas de información, ya que esta cadena de bloques tiene la particularidad de ser un sistema de registro distribuido de transacciones. 

Desde hace varios siglos, los sistemas de registro (como el modelo de contabilidad de partida doble) han concentrado esfuerzos en brindar información segura e inmutable a sus usuarios, para lo cual se implementaron mecanismos centralizados que aseguraran la confianza esperada.

La contabilidad en libros auxiliares y los sistemas informáticos, permitieron incorporar modelos descentralizados, pero manteniendo en ciertos nodos de la red la interacción que asegurara los niveles de seguridad requeridos.

Pero el verdadero desafío se planteaba en encontrar una tecnología de libros distribuidos (DLT) que permitiera una redistribución del poder y nuevos mecanismos de generación de confianza, basados en los modelos de intercambio entre pares (P2P, peer to peer) asociado a internet.

Aquí es donde el concepto de cadenas de bloques, conocido como tecnología blockchain, permite un salto significativo en la forma de construir confianza en sistemas de información, completamente distribuidos, donde no hay nodos que concentren el poder de validación de las transacciones.

Pero cómo nos aseguramos que la información sea confiable si no hay una entidad única, emisora de la información.

En este punto juegan un rol importante los algoritmos, los hash, los bloques y los mecanismos de consenso, que intentaré explicar de manera simplificada a continuación.

En una blockchain vamos a almacenar información (transacciones), que al circular en una red distribuida, requiere un mecanismo eficiente de control para asegurar que no existan alteraciones en el contenido de los datos, para lo cual se utilizará un hash.

Ese hash es el resultado de una función (algoritmo) que para un conjunto de datos de entrada (y con independencia del tamaño de esos datos) devuelve un número de longitud fija.

Así que como la función utilizada en cada blockchain es conocida, almacenaremos en un bloque las transacciones junto al hash generado. Cualquier cambio en las transacciones implicará que el algoritmo devuelva un hash diferente al que está en el bloque, y esto es algo que cualquier nodo de la red distribuida puede verificar.

Como se trata de una cadena de bloques, al primer bloque, lo identificaremos con un hash adicional que contiene exclusivamente ceros (genesis). Pero en los sucesivos bloques, vamos a incorporar el hash del bloque anterior.

Así cada bloque tendrá dos hash: uno propio que asegura que los contenidos no puedan ser modificados, y otro que corresponde al hash del bloque anterior que asegura que no falten bloques ni se altere el orden de la cadena.

De esta manera las transacciones se agrupan en bloques y se encadenan en una blockchain. Pero para que un registro distribuido funcione, se necesita un mecanismo de consenso que asegure determinar una única verdad.

Si hay un número importante de nodos en la red distribuida, el acuerdo permitirá determinar qué cadenas son válidas para la red.

En consecuencia las cadenas de bloques brindan seguridad (las copias están almacenadas en muchos nodos), inmutabilidad (garantizada por los hash), confianza indiferente (ya que no importa quién sea cada nodo) y descentralización (en su mayor expresión, pues es un sistema distribuido que funciona por mecanismos de consenso).

Esta nueva forma de gestionar sistemas de información, nos permite desarrollar libros contables distribuidos, y nos obliga pensar en nuevos roles para las y los profesionales en contabilidad, que en los sistemas centralizados sumábamos confianza, ahora disponible a través de mecanismos totalmente diferentes.

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Ciclo de Vida del Suscriptor

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Quienes hace ya un tiempo que estamos vinculados al marketing relacional, asesoramos empresas y formamos profesionales en la gestión del relacionamiento con clientes (CRM), hemos hablado mucho sobre el embudo de ventas.

El embudo es una representación del proceso de convertir prospectos (leads) en clientes, dividiendo este camino en fases (pipeline): discovery, interest, intention, negotiation, sale.

Pero cuando nos pasamos al modelo de suscripción (es el caso del software as a service en la industria de TI, y de la economía de plataformas como Spotify o Netflix), hay un nuevo embudo que se invierte para amplificar el negocio.

TSIA (technology & services industry association) ha desarrollado un modelo de participación del cliente llamado LAER (pronunciado layer como "capa" en inglés): land, adop, expand, renew.

Y por su parte, SAP denomina su modelo operativo de Customer Success con la sigla LACE: land, adopt, consume, expand.

Pero más allá de las siglas, el concepto es el mismo: un embudo en los dos sentidos. Muchos prospectos que se convierten en pocos clientes, y pocos clientes que se convierten en muchas ventas.

En los modelos de suscripción, hay que sumar al proceso tradicional de exploración en búsqueda de clientes, enfoque en nuestros productos y servicios, negociación y cierre de la primer venta; el proceso posterior que se inicia con el registro y el primer uso, pero sigue en la recurrencia, la apropiación y la obtención de valor, y genera la expansión a través del boca en boca, el cross-selling y el enfoque de wallet-share.

[el doble embudo "Suscription model's tunnel", es creación de Gabriel Budiño con licencia creative commons]

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Aprendizajes de una Pandemia

La pandemia Covid-19 dejará secuelas, pero no todas malas. En relación a los procesos de enseñanza y aprendizaje, las universidades hemos experimentado como nunca en las modalidades a distancia, y seguramente algunas cosas llegaron para quedarse.

Bajo la consigna de Maquiavelo: nunca desperdiciar una buena crisis, la Harvard Business School cuenta que formaron un grupo de trabajo de profesores, personal y técnicos que trabajaron arduamente renovando las aulas y escribiendo guías y documentación de apoyo, para migrar todos sus programas a la modalidad en línea, y compartieron ahora una publicación con cinco lecciones importantes que aprendieron a lo largo del camino.

1: Pruebe nuevas tecnologías, pero manténgalo simple

2: La colaboración es clave: evite el aislamiento de la facultad

3: Reducir el alcance y centrarse en lo esencial

4: No debería haber una experiencia híbrida de segunda

5: Adopte nuevas formas de facilitar el aprendizaje social, dentro y fuera del aula

"No es una exageración decir que el 50 por ciento del aprendizaje ocurre fuera de clase. Entonces, ¿cómo podríamos expandir la interactividad que obtenemos de forma tan natural en el salón de clases en el entorno virtual?".

"El aprendizaje híbrido y mixto llegó para quedarse, y los programas se mejorarán mediante una combinación de elementos digitales sincrónicos y asincrónicos. Este nuevo futuro permitirá a los estudiantes reunirse y socializar de forma remota, e incluso comenzar a construir esas relaciones antes de llegar al aula".

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Información Analítica para la Gestión

En Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (UdelaR) estamos impulsando nuevas materias de grado para la carrera de contador público, incorporando las tecnologías de la información desde la perspectiva de nuestra práctica profesional.

Este semestre que comienza incorporamos un curso de "Información Analítica para la Gestión", un área que ya veníamos desarrollando en el Posgrado en Sistemas de Información y Gestión de Empresas de TI.

Como actividad de lanzamiento de esta nueva unidad curricular, invitamos al público en general al evento "¿Por qué se necesita "saber de datos" para gestionar las organizaciones?", donde expondrán la Cra. Cecilia Secondi y la Ing. Laura Rodriguez Mendaro.

Les esperamos el martes 10 de agosto a las 18:30 horas.

[Se requiere inscripción previa: https://tinyurl.com/Actividad10-8-21]

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Nuevos modelos basados en redes

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Las redes son un concepto que permite muchas perspectivas. Una de ellas es la de comunicación: Internet como facilitador de los intercambios a través de computadoras. Pero también hay una perspectiva física vinculada a la interacción entre máquinas, en lo que se conoce como la internet de las cosas y las estructuras Machine to Machine (M2M).

Desde la perspectiva relacional, son redes sociales y modelos de relacionamiento entre pares peer to peer (P2P), y asociado a eso la influencia con escala global.  Pero de manera muy diferente al broadcasting tradicional, son individuos con capacidad de ser escuchados en base a contenidos y seguidores que amplifican y distribuyen.

Las redes generan a su vez datos, muchos datos (big data), datos diversos: texto, audio, video, geolocalización, consumo, movimientos, transacciones, likes y clicks. Y en torno a estos datos aparecen las comunidades y los nuevos modelos centrados en la experiencia de usuarios.

Se utilizan los datos para crear valor, generando experiencias únicas. En este contexto, la economía colaborativa, con la consigna de eliminar intermediarios, se aprovecha de las redes y el valor de esas comunidades. También en esa línea surge el crowdfunding como una forma de acercar la inversión a los emprendimientos, impulsando los proyectos de impacto social.

Pero rápidamente las plataformas que facilitaban ese intercambio entre pares se fortalecieron, generando nuevos modelos donde la intermediación centraliza y el ganador se queda con todo.

La economía de plataformas se generaliza y crece, pero también se potencia el modelo de suscripciones donde los consumidores comprometen flujos de dinero a cambio de experiencias personalizadas basadas en la identificación posible por la big data y hacen de la recurrencia un valor. Para esto se requiere un modelo muy diferente al tradicional, donde medimos el éxito en base a las cifras pasadas, lo cual es el enfoque típico de la contabilidad: analizamos ventas y comparamos con costos, los activos son inmovilizados y los pasivos corresponden a la financiación. La partida doble marca resultados como el incremento patrimonial.

En la economía de suscripción, los indicadores son diferentes. Deben necesariamente mirar al futuro, deben informar esa capacidad potencial de generar ingresos, el tamaño de la comunidad y la tasa de crecimiento. También es necesario identificar los fondos destinados a la expansión de los servicios para profundizar la experiencia, la personalización y los vínculos. El crecimiento es la clave en este tipo de negocios y la medición debe estar relacionada a ese delta del ingreso repetitivo.

Hay una combinación interesante entre temas de contabilidad, de gestión y relacionamiento con clientes que se pueden ver en el trabajo de Tyler Sloat y Tien Tzuo, sobre el nuevo modelo de negocios de la economía desubscripciones. Se trata de monetizar la relación con el cliente, los pagos son en base a planes flexibles y todo el tiempo modificables, a lo cual se agrega la posibilidad de probar antes de comprar y la propuesta del tipo freemium.

Esto hace que los indicadores y los modelos de gestión tengan que ser bien diferentes al modelo tradicional. Lo que estos autores proponen es un modelo denominado PADRE/PPM que corresponde a la sigla de las palabras en inglés pipeline, atracción, desarrollo, retención y expansión. “Pipeline” corresponde a indicadores que permitan medir el posicionamiento: Qué tan avanzados estamos en el embudo de ventas? Cómo captamos a nuestros nuevos suscriptores? Cómo participamos activamente de las redes sociales para crear comunidad? Es un enfoque claramente basado en el marketing.

El segundo nivel que tiene que ver con la atracción analiza los canales de venta, las terminales de autoservicio, las páginas web para darse de alta como suscriptores, el pricing. Enfoca en la venta y principalmente la facilidad que tiene nuestra plataforma de convertir los prospectos de la etapa anterior en la primera venta.

El nivel siguiente es “deploy” o desarrollar, y se refiere a indicadores que permitan establecer qué tan fácil es adoptar nuestra plataforma. Los primeros pasos de ese cliente: el acceso. Es importante que esa primera venta realizada se convierta en un uso efectivo de la plataforma y de los servicios que ofrece la empresa por suscripción.

La R en el modelo PADRE corresponde a “run”, un concepto muy asociado a la retención. Tenemos que evaluar el éxito en el cliente, no el éxito de la empresa. Verificar si satisfacemos realmente a nuestros clientes para mantenerlos haciendo un uso activo de nuestros servicios, de nuestra plataforma. Tiene un vínculo muy fuerte con la experiencia del cliente y aquí el objetivo no es la ganancia de la empresa, sino de que el cliente entienda que vale la pena seguir suscriptoo.

Finalmente, la letra E de “expand”, obviamente tiene que ver con el crecimiento, el desarrollo de nuevas funcionalidades, la fidelidad y la transmisión del mensaje de boca en boca. Expandir una comunidad tiene que ver con mayores servicios, con un uso más frecuente y con la captación de nuevos seguidores que entiendan el modelo.

A estas fases de marketing, ventas, acceso, experiencia y fidelidad reflejadas en la sigla PADRE, se le suman tres componentes del modelo: People/Cultura, Producto/I+D+i y mediciones de indicadores de ingresos de dinero (Money).

Los profesionales en contabilidad debemos entender dos elementos que son transformadores: Uno es que no solo vamos a tener que medir e informar elementos financieros tradicionales, de dinero, de resultados, sino que vamos a tener que analizar estos nuevos indicadores, estas nuevas formas de abordar el éxito de una empresa.

El segundo componente, es entender que estos modelos de negocios requieren un uso intensivo de las TIC: ERP, RPA, CRM, marketing digital y analítica de datos deben formar parte de nuestro lenguaje del día a día.

La ciberseguridad no es cumplimiento, sino generación de valor. Ambientes donde se pueda experimentar con sistemas distribuidos como blockchain, pueden ser claves porque la transparencia suma en este tipo de modelos.

En resumen, las redes nos ofrecen datos, influencia e internet de las cosas, con lo que podemos construir comunidades y desarrollar la experiencia. La economía colaborativa, la economía de plataformas y la economía de suscripción son nuevas formas de abordar esta realidad. Apoyarnos en las tecnologías de gestión nos permitirá desarrollar modelos de negocio, indicadores de gestión y nuevas fórmulas para medir el éxito.

[Imagen de Superbuy con licencia de dominio público]

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IA y el sesgo en publicidad

IBM Watson Advertising anunció en estos días una iniciativa de investigación que aplicará la tecnología de inteligencia artificial (IA) de código abierto de IBM para comprender mejor la prevalencia del sesgo no deseado en la publicidad.

La industria de la publicidad está experimentando una gran transformación, con cambios en las políticas de privacidad y una mayor demanda de confianza y transparencia, todo lo cual impulsa el surgimiento de la IA como la nueva columna vertebral tecnológica del sector. En tanto las marcas se reconstruyen en medio de esta transformación, es el momento ideal para abordar el problema persistente del sesgo n deseado en la publicidad, como lo demuestra un estudio realizado por el Instituto Geena Davis sobre Género en los Medios, que reveló que en los anuncios los personajes masculinos aparecen un 12% más que las mujeres. Mientras tanto, los videos dirigidos por mujeres y con equilibrio de género produjeron un 30% más de vistas que otros videos, lo que revela una demanda de contenido más inclusivo.

El sesgo no deseado en la publicidad tiene el potencial de impactar negativamente a los consumidores que pueden perder una oportunidad económica potencial o sentirse en la mira debido a estereotipos, mientras que también perjudica a las marcas, ya que pueden experimentar un desempeño deficiente de sus campañas.

IBM Watson Advertising trabajará con investigadores de IBM Research para llevar a cabo este estudio en asociación con Ad Council y otros líderes del sector y el mundo académico. Las áreas de exploración incluirán la incidencia del sesgo en la publicidad, el papel de las señales en la determinación de sesgos y las capacidades de la inteligencia artificial para mitigar potencialmente el sesgo.

“El sesgo colectivo ha sido persistente en nuestro sector durante bastante tiempo, y la necesidad de estudiar sus orígenes e impacto es fundamental para que podamos trabajar juntos de manera efectiva para crear progreso”, señaló Lisa Sherman, Presidenta y CEO de Ad Council. “Es por eso que Ad Council se enorgullece de ser el primer socio del sector en trabajar junto con IBM para ayudar a impulsar esta fundamental misión de investigación”.

[Artículo elaborado a partir de material proporcinado por IBM. Más información aquí] 

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