El mayor dominio de la industria por parte de las principales empresas (Big Tech) va acompañado de una disminución correspondiente del riesgo de disrupción…
Hasta las ‘start-ups’ más disruptivas pueden tener problemas para competir con las producciones a gran escala o la apuesta de las grandes empresas por producir su propio software. El crecimiento de las nuevas compañías tecnológicas es mucho menor que hace unos años, y también les cuesta más acceder a capital riesgo
En 2005, varios años antes de que Siri de Apple y Alexa de Amazon aparecieran en escena, dos start-ups, ScanSoft y Nuance Communications, se fusionaron para buscar su oportunidad en el reconocimiento de voz. La nueva empresa desarrolló un potente software de procesamiento de voz y creció rápidamente durante casi una década, a una media de un 27 % anual en ventas. Pero, de repente, alrededor de 2014, dejó de crecer. Los ingresos en 2019 fueron aproximadamente los mismos que los de 2013. Nuance se encontró con fuertes vientos en contra, ya que las grandes empresas informáticas que antes eran sus socios se convirtieron en sus competidores.
La historia de Nuance no es única.º En todas las grandes industrias y campos tecnológicos, las start-ups se enfrentan a obstáculos sin precedentes. Todavía siguen surgiendo nuevas empresas para valorizar las oportunidades innovadoras, y estas empresas pueden aprovechar una extraordinaria avalancha de capital de riesgo. Sin embargo, no todo va bien en la economía de las start-ups.
Las start-ups innovadoras crecen mucho más lentamente que las empresas del pasado con las que se pueden comparar.
Sorprendentemente, uno de los principales culpables de eso es la tecnología, en concreto la tecnología de información patentada en manos de grandes empresas que dominan sus industrias. Estamos acostumbrados a pensar que la tecnología genera disrupción, en la que las innovaciones introducidas por empresas más pequeñas y nuevas les permiten crecer y, al final, sustituir a las más antiguas y menos productivas. Pero estas tecnologías patentadas actualmente suprimen la renovación industrial, que ha disminuido drásticamente en las últimas dos décadas. Esta pérdida de dinamismo tiene amplias consecuencias negativas para la economía estadounidense. Ha ralentizado el crecimiento de las empresas innovadoras. Los investigadores han relacionado ese crecimiento más lento con un incremento sustancialmente menor de la productividad, que afecta a toda la economía, hasta los ingresos personales.
Nuance comenzó en 1994 como una spin-off del laboratorio del SRI (Stanford Research Institute) de la Universidad de Stanford (EE. UU.), que había desarrollado tecnología de reconocimiento de voz para el Gobierno de EE. UU. ScanSoft era una spin-off de Xerox. Antes de su fusión en 2005, el reconocimiento de voz estaba condicionado por el poder de procesamiento del ordenador. Los sistemas reconocían solo vocabularios limitados, aunque resultaban útiles en algunas aplicaciones comerciales específicas, como para los centros de atención telefónica al cliente y la transcripción de informes médicos.
A finales de la década de 2000, las cosas cambiaron. Mientras los ordenadores se volvían más poderosos, Nuance logró desarrollar una gran innovación: el «reconocimiento de voz continuo de vocabulario extenso». Una persona podía decir cualquier cosa sobre cualquier tema y la tecnología podía transcribirlo con precisión en tiempo real. Nuance usó esta tecnología en la app Dragon Dictation, que Apple introdujo cuando presentó el iPhone 3GS en la Conferencia Mundial de Desarrolladores de 2009. Cuando Apple validó ese producto, Samsung y el resto de fabricantes de teléfonos lo quisieron. Pasó lo mismo con Google, Amazon y Microsoft. Nuance creció rápidamente, tanto con estos importantes clientes como a través de millones de usuarios individuales que compraban la app para iPhone, que en la tienda iTunes se convirtió en la app de productividad comercial número uno. En 2011, Apple presentó Siri, que se basó en la tecnología de Nuance. Los ingresos de Nuance en 2013 crecieron a 1.700 millones de dólares (1.497 millones de euros).
Pero este crecimiento duró poco. Nuance no fue la única empresa en darse cuenta de que la voz estaba a punto de convertirse en el canal principal para la interacción humana con los ordenadores y con los servicios en la nube. El reconocimiento de voz ya no se centraba solo en dictar texto, sino de comprar, buscar información, elegir la música y los vídeos de entretenimiento, controlar los electrodomésticos y mucho más. Era rápido, de manos libres y, en comparación con el teclado y el ratón, era una forma mucho más natural de comunicación para el ser humano.
Las Big Tech empezaron a dedicar mucho dinero y talento a esta oportunidad. Apple invirtió en el desarrollo de sus propios sistemas, Amazon creó su asistente de voz Alexa y Google lo siguió rápidamente con su Home Assistant. Y esas empresas asaltaron con éxito el banco de talentos de Nuance para atraer a los mejores profesionales a sus filas. Amazon tiene actualmente más de 10.000 ingenieros trabajando en los productos de Alexa, más de 10 veces la cantidad de empleados de investigación y desarrollo que tenía Nuance en su apogeo.
Además de sus recursos económicos, las grandes empresas también tenían la ventaja de contar con enormes bases de clientes, productos complementarios e inmensas cantidades de datos a su disposición, lo que les permitía ir mejorando continuamente sus sistemas de reconocimiento de voz. Actualmente, hay instalados 300 millones de dispositivos Alexa; Google maneja de media 5.600 millones de búsquedas cada día y la mitad de sus usuarios informan que utilizan la voz para realizar esas búsquedas. Amazon tiene un ecosistema próspero donde los desarrolladores externos agregan nuevas «habilidades» a Alexa, más de 100.000 van desde poner cadenas de radio específicas hasta contar chistes. Además, Amazon ha otorgado la licencia de la tecnología de Alexa a distancia a los fabricantes de electrodomésticos, que la utilizan para controlar sus lavavajillas, lavadoras y secadoras de ropa o aspiradoras.
Nuance no pudo competir en este campo de batalla. Decidió centrarse en los nichos de mercado como la atención médica antes de que Microsoft la adquiriera en 2021.
Lo que le sucedió a Nuance no es solo la vieja historia de las grandes empresas que invierten tanto que superan a las start-ups. En una amplia variedad de industrias, las compañías dominantes emplean sistemas de información a gran escala para ganar a sus competidores, incluidas las innovadoras start-ups. Utilizan software propio para gestionar mejor la complejidad y así diferenciarse de las empresas rivales. Esto les ha permitido incrementar su dominio en el mercado y evitar acabar alcanzadas por la competencia.
En el comercio minorista, el software de logística y de gestión de inventario de la cadena Walmart le permite abastecer sus tiendas con una selección mucho mayor de productos a menor coste, adaptar cada tienda a las necesidades locales y responder rápidamente a medida que cambia la demanda y surgen productos de moda. Usando grandes sistemas de datos, las principales empresas financieras ofrecen sus tarjetas de crédito y los préstamos con garantía hipotecaria a los clientes individuales de forma masiva y luego se centran en la comercialización de estos productos. Incluso las principales empresas de gestión de residuos y las aseguradoras de salud realizan grandes inversiones en su propio software para vencer a la competencia. En total, las empresas (excluyendo aquellas cuyo producto es software) actualmente invierten cada año más de 240.000 millones de dólares (211.968 millones de euros) en su software interno, frente a los 19.000 millones de dólares (16.780 millones de euros) en 1985. Las grandes corporaciones representan la mayor parte de ese cambio. Las cuatro principales compañías de cada industria, clasificadas por sus ventas, han multiplicado por ocho su inversión en su propio software desde 2000, mucho más que las empresas de segundo nivel.
Estas inversiones han valido la pena. Desde la década de 1980, las cuatro mejores empresas de cada industria han aumentado su cuota de mercado entre un 4 % y un 5 % en la mayoría de los sectores. Mi investigación muestra que las inversiones en software propio causaron la mayor parte de este incremento.
Este mayor dominio de la industria por parte de las principales empresas va acompañado de una disminución correspondiente del riesgo de disrupción, una perspectiva que ha obsesionado a los directivos corporativos desde que salió en 1997 el libro The Innovator’s Dilemma de Clayton Christensen. En el momento en el que Christensen lo escribió, la disrupción iba en aumento. Pero desde aproximadamente el año 2000, cuando las principales empresas comenzaron su ola de inversiones en sistemas propios, esta tendencia ha disminuido drásticamente. En cualquier industria, la posibilidad de que una empresa de alto nivel (medido por las ventas) abandone uno de los cuatro primeros lugares en el periodo de cuatro años se ha reducido de más del 20 % a alrededor del 10 %. Las inversiones de las empresas dominantes en sus sistemas internos explican en gran medida ese cambio. Mientras que algunas nuevas tecnologías alteran industrias enteras (como lo que internet hizo con los periódicos o con el DVD), otras suprimen la disrupción de las empresas dominantes.
¿Cómo ocurre esto y por qué aparentemente afecta tanto a la economía? Se debe a que estos sistemas comerciales abordan una de las principales deficiencias del capitalismo moderno. Desde el final del siglo XIX, las empresas innovadoras descubrieron que a menudo podían lograr enormes ahorros de costes al producir a gran escala. Ese cambio redujo drásticamente los precios al consumidor, pero hubo una contrapartida: para que las empresas consiguieran esos grandes volúmenes, los productos y servicios se tenían que estandarizar. Es muy conocida la frase de Henry Ford que declaró que los compradores de coches podían tener «cualquier color, siempre que sea negro». Las cadenas minoristas lograron su eficiencia proporcionando un conjunto limitado de productos a sus miles de tiendas. Las compañías financieras ofrecían hipotecas y préstamos estándar. Como resultado, los productos contaban con limitados conjuntos de funciones; las tiendas tenían una oferta reducida y respondían lentamente a la demanda cambiante; y mucha gente no podía conseguir préstamos o los obtenía solo en unas condiciones costosas y que no se ajustaban a sus necesidades.
