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(English version here/Versión en inglés aquí)

Hace unos días asistí, invitado
por el Instituto de Empresa, a la
Master-Class de David Orban, profesor de
la Singularity University, en Madrid.  Nacido en Hungría, y formado en Física en
Padua y Milán, Orban es un referente en el ámbito de las start-ups
tecnológicas, fundador y socio-director de la incubadora Network Society Ventures, autor de libros y
frecuente ponente en la materia.

El contenido de la exposición estuvo
centrado en su visión del futuro y se pueden resumir en dos ideas clave: la
innovación exponencial y los nuevos modelos del trabajo y la organización
humana.  También fueron muy interesantes algunas
reflexiones, acerca de la gestión de las empresas tecnológicas y
su forma de medir el éxito. Aunque es un precursor en la materia se habló poco
de Criptomonedas y Blockchain (posiblemente porque para él es algo más actual
que futuro).
David Orban 
(derechos David Orban)

En cuanto al primer punto, Orban diferencia la innovación
exponencial de la tradicional, siguiendo los cánones de la Singularity
University.  Estamos acostumbrados a
tratar con la innovación en forma incremental (mejora de producto) e incluso en
forma disruptiva (creación de nuevas clases o categorías), pero analizando su
impacto en unas pocas variables de empresa: el flujo de caja, el retorno de la
inversión, etc.

En cambio, la innovación exponencial (2X) es un
modelo teórico (no práctico) que tiene en cuenta la correlación con muchas más
variables como el impacto del “invento” en los indicadores de nivel de vida de
la población, en aspectos éticos o en la influencia que pueda tener en otras
actividades humanas.  Planteada la “idea
innovadora”, la metodología se basa en hacer un análisis predictivo a largo
plazo de todas sus consecuencias.
Por ejemplo, pensemos en el coche autónomo.  Es una idea claramente 2X que
tiene un enorme impacto en la vida de las personas: reducción del consumo de
combustible y de las emisiones, mejoras en la productividad del sector de
transporte, mayor tiempo libre de las personas y la reducción de las tasas de
accidentes.  Todo parece positivo.
Sin embargo, la metodología de innovación exponencial debe
ir más allá.  Así, la reducción de la
tasa de accidentes (fatales) tiene una correlación inesperada: la dramática
reducción de órganos humanos para trasplantar, lo que tendría un impacto muy
negativo en la tasa de mortalidad en el segmento de personas entre 50 y 75
años, que son los más expuestos a terapias de trasplante. 
Para completar el modelo hay que buscar una solución a esas
consecuencias negativas.  En este caso,
para evitar el impacto negativo el desarrollo del coche autónomo tiene que ir
acompañado de una dramática aceleración de la inversión y la mejora en la
fabricación de “órganos de cultivo” u “órganos artificiales”.  
Esto puede parecer irreal, pero no lo es tanto al constatar que
los ciclos de innovación se están acortando. 
Por ejemplo, un impacto similar al del coche autónomo está por llegar
con la Computación Cuántica pero no ya a 30 años, sino en los próximos 10 años.
Para modelar los tiempos de innovación, Orban cree en el modelo clásico de
S-Curve: es fundamental determinar en qué punto de la curva está ubicada una
tecnología para determinar el tiempo de desarrollo que queda a su fase de
despegue y madurez.
Aunque no es una idea original, Orban es un convencido que
los ciclos se aceleran debido a que las nuevas tecnologías de comunicaciones
están promoviendo un tipo de organización “en red”, que se diferencia
dramáticamente del antiguo modelo de organización social por jerarquía.  
Por ponerlo en cifras, en un modelo jerárquico en el cual
cada actor interactúa con sus agentes subordinados, el número de interacciones
necesario para “difundir” una tecnología se calcula en 28 = 256,
para llegar a 8 grados de distancia.  El
modelo “en red” (todos relacionados con todos) facilita que un solo actor se
pueda interactuar, al llegar a los 8 grados de distancia se han producido 8^8,
o sea más de 16 millones de interacciones.  
Este nuevo modelo lleva hacia un nuevo tipo de sociedad, la “Network
Society”.  Orban define claramente 3
grandes oleadas de transformación social:
·        
La
revolución de la educación pública en el S. XIX:
 en general, al hacerse masiva la educación,
por primera vez, la gente tuvo la posibilidad de trabajar en algo distinto a lo
que trabajaban sus padres. 
Anteriormente, las artes y oficios, salvo excepciones, se transmitían de
padres a hijos.
·        
La
introducción de la formación en el trabajo: 
a partir de la década de 1960, la automatización, la ciencia del
management y los nuevos métodos de producción, obligaron a re-entrenar a los
trabajadores en nuevas habilidades, de tal forma que al final de su vida
laboral podían estar haciendo una tarea completamente diferente la que hacían
al principio.
·        
Cuando
dos trabajos no son suficientes:
a partir de los años ´80 el mercado
laboral volvió a cambiar decisivamente.  Por
el impacto de las nuevas tecnologías y las posibilidades de educación superior,
la gente empezó a cambiar rápidamente de empleo y, con muchas opciones de
formación, ejercer muchos trabajos a lo largo del tiempo, abriendo más
posibilidades de progreso y de hacer lo que “a uno le gusta”.
Según Orban, veremos, en el futuro (y no muy lejos), una
nueva forma de organización social, basada en el concepto de red, donde el
concepto de “trabajo” variará radicalmente. 
Algunas empresas ya están empezando a cambiar sus métodos. Google, por
ejemplo, ha implementado un programa “mixto” para que sus empleados dediquen el
20% de su tiempo a un proyecto personal, basado en el criterio de que la “pasión”
por una idea, supera en éxito, a los impulsados por la Dirección.
Adicionalmente, el alargamiento de la esperanza de vida hace
que la gente tenga 10 años más de vida laboral potencial.  Los largos períodos de retiro no son
sostenibles por los planes de pensiones, pagados empleados y empresas.  Probablemente, aparezca el concepto al que no
llamaremos “trabajo” en el sentido tradicional, a medida que se abren muchas
más posibilidades para emprendedores y de colaboración en red.
En este nuevo modelo, Orban no cree en la competencia
hombre-máquina. No cree en que la IA vaya a reemplazar habilidades humanas,
sino a complementarlas. Un concepto que denomina “neuromation”.  Su foco, como experto e inversor, consiste en
impulsar la IA como herramienta para extender las fronteras de la Inteligencia
Humana. Su función está en descargar al cerebro de tareas como la “búsqueda de
información” (disponible en una amplia red) o de “identificación de patrones” y
que los humanos se centren en las habilidades cognitivas o de razonamiento.
Un elemento clave en esta transformación es el acceso a las
fuentes de energía. En esto Orban es particularmente optimista en cuanto al
desarrollo de la Energía Solar como una fuente disponible para todos y como “combustible”
de la sociedad en red.  Fue
particularmente crítico con los métodos tradicionales de las autoridades
energéticas para calcular el potencial de esta energía, que considera será
decisiva en el futuro y que no ha llegado a su máximo potencial. Orban invierte
en crear un mercado global de intercambio de energía generada por el sol (SUNEX) con este fin.
Finalmente, Orban 
restó importancia a la contabilidad financiera como elemento para medir
el éxito de las empresas tecnológicas. 
Considera que el dinero es un indicador para decidir sobre la “asignación
de recursos” en una compañía.  Su éxito
debe medirse en función del timing de sus productos y servicios, de su roadmap
a medio y largo plazo y su propuesta de creación de valor.  A su juicio, una empresa que paga un
dividendo a sus accionistas está reconociendo
un fracaso.  
Es decir, les devuelve
el dinero porque no sabe qué hacer con él, donde invertirlo, en qué productos
apostar a futuro. 

En resumen, uno puede estar de acuerdo o no con los
pronósticos de David Orban, pero su mirada es provocadora y hace pensar. Ofrece
un modelo de pensamiento amplio y a largo plazo al que no estamos habituados e
ideas sobre la gestión del trabajo y las empresas, que son muy actuales, y en
plena fase de ensayo, cuyos efectos veremos a corto plazo.
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