El análisis de oportunidades de mercado para productos de IA difiere de los productos tradicionales en su mayor dificultad para identificar dichas oportunidades, evaluar el problema de mercado a resolver y el valor que aporta nuestra solución.

Seguimos analizando cómo difiere la gestión de productos basados en IA frente a los tradicionales, centrándonos en este post en el Análisis de Oportunidades de Mercado.

En esta serie de posts abogamos por un proceso para analizar oportunidades de mercado dividido en las siguientes fases:

1. Identificación de oportunidades de mercado. ¿Qué oportunidades de mercado existen para nosotros?
2. Evaluación de oportunidades de mercado. ¿Cuáles son las oportunidades de mercado más interesantes para nosotros?
3. Priorización de oportunidades de mercado. ¿En cuáles de esas oportunidades de mercado deberíamos enfocarnos?

Es importante implementar un proceso sistemático de análisis de oportunidades de mercado porque nos obliga a explorar alternativas, favorece una toma de decisiones basadas en datos y fomenta el enfoque estratégico.

Este proceso nos evita jugar a la «ruleta del mercado objetivo» y el dolor de tener que pivotar más adelante por no haber analizado mínimamente con antelación nuestras posibles oportunidades.

Desde ese punto de vista, las diferencias más importantes entre productos de IA y tradicionales en el área de Análisis de Oportunidades de Mercado son:

• Identificación de oportunidades de mercado. Como todas las tecnologías altamente disruptivas, la IA permite resolver problemas que hasta ese momento parecían irresolubles o se manejaban ineficientemente aplicando soluciones pedestres o enormes cantidades de trabajo humano. Por eso la IA no sólo va a mejorar productos existentes, sino a generar categorías de productos totalmente nuevas. Por lo tanto, nuestra identificación de oportunidades de mercado no puede centrarse sólo en necesidades conocidas y expresadas sino en necesidades nuevas, no articuladas, no reconocidas, latentes o inconscientes. Las técnicas de creatividad e ideación, y las técnicas no convencionales de comprensión de los clientes serán imprescindibles no sólo para encontrar aplicaciones a la tecnología (technology-push) sino para descubrir esas nuevas necesidades (market-pull).
• Evaluación del problema de mercado a resolver. Uno de los primeros aspectos de la evaluación de una oportunidad de mercado es entender la importancia, urgencia y extensión del problema a resolver, la disposición de los clientes a pagar para resolverlo, etc. Dado que, como hemos mencionado, muchos de los problemas que resuelve la IA son “nuevos” necesitaremos de técnicas sofisticadas para cuantificarlos como, por ejemplo, el descubrimiento empático y la experimentación en el mercado (exponiendo a los clientes a prototipos de soluciones).
• Estimación del tamaño actual y crecimiento futuro del mercado. Nuevamente, dado que la IA puede crear oportunidades de mercado totalmente nuevas, la estimación de su tamaño puede resultar difícil. Máxime, teniendo en cuenta que tendrán que producirse los inevitables procesos sociales de difusión de la innovación. Establecer analogías con mercados similares, la opinión de expertos externos o la experimentación en el mercado pueden ayudarnos para este propósito.
• Evaluación del nivel de competencia del mercado. En el caso de nuevos mercados generados por la IA la competencia puede no estar en productos similares, sino en la propia mente humana. Tengamos en cuenta los altos costes de desarrollo y explotación de sistemas de IA, las dificultades en el uso y los retos en la adopción de esos productos y su inadecuación en escenarios donde la “exactitud” es imprescindible y la indudable superioridad de la mente humana en algunas tareas cognitivas y descubriremos en ella a un competidor extraordinario. En cuanto a la competencia creada por productos similares, debemos tener en cuenta las barreras de entrada basadas en la adquisición de datos y la capacidad de crear y mantener modelos de alto rendimiento.
• Comprensión del valor que aporta nuestra solución. El comportamiento impredecible (incluyendo la tendencia a las “alucinaciones”) de los productos basados en IA, unas métricas de rendimiento complejas y los retos en el uso de estos productos (entre otras causas, por falta de transparencia) hacen que pueda resultar complicado cuantificar el valor efectivamente entregado a sus clientes.
• Análisis de nuestra capacidad para entregar una solución. La dependencia de la disponibilidad de datos, la incertidumbre en los entregables, los altos costes de desarrollo y explotación, la dificultad en su mantenimiento y evolución, el peligro de sesgos y comportamiento discriminatorio y los retos del cumplimiento normativo pueden interponerse en nuestro objetivo de entregar una solución eficaz al problema.
• Disponibilidad y calidad de los datos como limitadores del mercado. Los datos son fundamentales para el éxito de las soluciones de IA, por lo que la evaluación del mercado debe tener en cuenta la disponibilidad, calidad y accesibilidad de los datos pertinentes. La viabilidad de un producto depende a menudo de que existan datos suficientes, limpios e insesgados para respaldar un modelo de IA eficaz.

Muy importante: riesgo de Viabilidad

Aunque la IA encierra un inmenso potencial los retos de viabilidad empresarial suelen ser considerables, y los errores relacionados con este riesgo tienden a dominar los titulares de actualidad. Para cualquier producto, tenemos que asegurarnos de que puede comercializarse, venderse, recibir servicios, financiarse y monetizarse eficazmente, y de que es legal y cumple todas las restricciones normativas pertinentes. Pero para los productos de IA, estos riesgos de viabilidad pueden ser especialmente importantes y difíciles y es necesario abordarlos desde el primer momento. Todavía es muy pronto en términos de economía unitaria de los productos impulsados por IA, pero hoy en día los costes pueden ser bastante elevados.  Además, para varios tipos de productos, existen verdaderas dudas sobre la procedencia de los datos y los derechos de autor de los datos de entrenamiento, los sesgos en esos datos y las ramificaciones de las recomendaciones basadas en estos datos. En términos más generales, las empresas siguen trabajando para comprender las responsabilidades e implicaciones legales de ofrecer soluciones probabilísticas a los clientes. Por último, pero no por ello menos importante, las consideraciones éticas son una preocupación constante y creciente. Esto va más allá de los posibles sesgos en los datos de formación. Si los usuarios malinterpretan un resultado, o el modelo alucina de forma que crea un peligro, ¿cuáles son las ramificaciones legales, reputacionales, económicas y éticas? Como siempre, un análisis efectivo de las oportunidades de negocio debe incluir el atractivo estructural del mercado y la posición competitiva.

En el próximo post cubriremos las actividades de definición de productos de IA vs. tradicionales.

El post “Productos basados en IA vs. tradicionales: análisis de oportunidades de mercado” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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