IMAGE: Nebuto - 123RFDesde Sage me pidieron un artículo sobre transformación digital en el entorno PYME, para publicarlo en su página, Sage Advice. El resultado es “Transformando las pymes: carta abierta a los directivos españoles“, un texto en el que pretendo reforzar la idea de que la transformación digital no es algo exclusivo de las grandes compañías ni que suponga necesariamente cuantiosas inversiones en consultoría o tecnología, sino algo que comienza con la transformación personal y que conlleva, fundamentalmente, liderazgo y gestión del cambio.

La transformación digital no es un fenómeno tecnológico. La tecnología supone, por supuesto, un elemento fundamental, pero la verdadera transformación, el auténtico elemento diferencial que lleva a que una compañía sea capaz de acometer el proceso con un razonable nivel de éxito, es la transformación personal. Una compañía no se transforma si sus fundadores o directivos más importantes no lo hacen, y hablo del ámbito personal: liderar una transformación digital implica haberse digitalizado en lo personal, creer firmemente en las ventajas de la digitalización. En las PYMES, esta conexión es, si cabe, aún más importante: observando el nivel de digitalización del fundador o principal directivo de una PYME se puede deducir rápidamente el nivel de digitalización de su compañía, o las posibilidades que tiene de transformarse con éxito.

La segunda cuestión es fundamentalmente de enfoque: pese a que lo habitual en las PYMES es encontrar situaciones de muchos menos recursos, de economía de supervivencia o de menor flexibilidad y tolerancia a los errores (sí, la mítica flexibilidad de las PYMES es eso, un mito… la flexibilidad la consigue el segmento PYME en agregado, no las PYMES individualmente, que en realidad se dedican a nacer y a morir constantemente), la transformación digital no puede enfocarse como una cuestión de costes, sino como una tarea de adaptación de la propuesta de valor al cliente. Ese razonamiento no resulta obvio: durante generaciones, hemos entendido la inversión en tecnología como automatización y reducción de costes, pero la transformación digital solo ha sido genuinamente posible cuando la tecnología ha pasado a ofrecernos otras posibilidades que van mucho más allá. Ahora, un ordenador o un algoritmo no son simplemente formas de “hacer lo mismo pero más rápido o con menos errores”, son mucho más, y quien no lo entienda así, no logrará una transformación digital exitosa.

La siguiente fase de la transformación digital son los procesos internos: muchísimo que hacer, y de nuevo, un importantísimo componente de transformación personal. Las compañías no dejan de utilizar papel o adoptan procesos digitales de manera espontánea, porque los seres humanos tenemos una importante tendencia a la inercia y al isomorfismo. Por tanto, para lograr cambios reales, hay que tomar decisiones reales, drásticas, importantes, que provengan del ejemplo y del compromiso personal. El papel desaparece cuando las decisiones adecuadas lo convierten en incómodo, y cuando las personas dejan de utilizarlo por convicción, porque se han dado cuenta de las ventajas de no hacerlo. Del mismo modo, el compromiso debe alcanzar otras cuestiones: fórmulas de trabajo y conciliación flexibles, independizarse de factores como la localización o la presencia física mediante el desarrollo de una cultura adecuada para ello, mayor democratización de la información, ganar en transparencia, experimentar… con lo que ha cambiado la tecnología, si seguimos trabajando igual, es que no hemos transformado nada. 

Finalmente, es preciso reflexionar sobre el modelo de negocio. El propósito de la transformación interna no es estético ni ergonómico, aunque pueda tener esos componentes: es la orientación de la compañía al dato, a procesos que permitan la producción estable y constante de información que pueda ser analizada y utilizada. La transformación digital puede monitorizarse mediante una métrica del tipo machine learning readiness: ¿cómo de preparada estaría tu compañía si quisiese adoptar herramientas de machine learning para optimizar o redefinir sus procesos de negocio? Los procesos de definición de objetivos, recolección y transformación de datos previos a la obtención de modelos evaluables y predicciones eficientes son tan pesados y laboriosos, que nuestro nivel de preparación para ello puede ser utilizado como un buen proxy de nuestro nivel de transformación digital.

No lo olvidemos: el objetivo final de la transformación digital es ese: cambiar nuestro modelo de negocio para adaptarlo al tiempo que nos ha tocado vivir. Y en que las PYMES, con las herramientas, asesoría y ayuda adecuada, consigan hacerlo, nos jugamos un montón.

 

IMAGE: Sashkin7 - 123RFComencé a introducir la transformación digital en mis programas hace algo más de cuatro años, y hace ya tres que la convertí además en curso independiente, aunque en realidad, las ideas que subyacen tras el concepto llevaban allí prácticamente toda la vida. La percepción de las compañías en este sentido era cada vez más clara: a medida que la digitalización y la adopción de la tecnología ganaba presencia en todos los aspectos de la vida de las personas y en la sociedad, las compañías debían adaptarse transformando su experiencia de cliente y su relación con todas las entidades externas, veían cada vez más importante adaptar sus procesos internos para responder a estos cambios y, eventualmente, entendían la necesidad de transformar y adaptar su modelo de negocio en función de estos cambios.

¿Cómo das forma a un programa que recoja ese tipo de aspectos? Lógicamente, empiezas por el principio, por motivar el concepto, por intentar hacer entender las razones para la transformación digital, la necesidad de cambiar porque, si no se cambia siguiendo las tendencias que resultan cada vez más evidentes en el entorno, las compañías pueden caer en la obsolescencia o ser percibidas cada vez más como de otros tiempos. Consecuentemente, mis cursos comenzaban habitualmente con un cierto tono de “galería de los milagros”, intentando demostrar a los asistentes que el cambio existía, que era evidente en muchísimos aspectos del comportamiento de las personas, y que no se podía vivir al margen de él.

Este año, por primera vez, empiezo a detectar que ese tipo de contenido ya empieza a ser innecesario: el perfil de los asistentes a cursos de este tipo y sus expectativas están evolucionando. Si al principio acudían personas que precisaban de una motivación para la transformación digital, ahora mi alumno medio ya empieza a estar completamente convencido de la necesidad y la motivación del cambio, y busca algo diferente: herramientas para llevarlo a cabo de una manera exitosa. Desde una visión inicial de “cuéntame lo que pasa, cómo me afecta, y ayúdame a considerar cómo es de importante para mi negocio y cómo responder a ello”, pasamos a un “ya entiendo lo que pasa, estoy plenamente convencido de la necesidad de transformarme, así que dame herramientas para que pueda liderar esa transformación”. Ahora, a diferencia de lo que ocurría hace algunos años, es un “no me cuentes que el mundo ha cambiado, que eso ya lo sé, ya estoy convencido de ello… cuéntame qué hago para adaptarme a él”. En esa segunda visión, lógicamente, la mayoría de la primera parte introductoria sobra, y el eje del contenido se desplaza hacia la idea principal que surgía más adelante en el desarrollo del curso: que la transformación digital de las compañías comienza por la transformación digital de las personas que trabajan en ellas y que, por tanto, hablamos de cuestiones como el liderazgo y la gestión del cambio. Ninguna compañía es capaz de transformarse si sus líderes no han entendido la importancia de esa transformación y han transformado su relación personal con la tecnología.

¿Qué buscan ahora los asistentes a un curso de transformación digital? Cada vez más, empiezan por herramientas diagnósticas que les permitan evaluar la situación en sus compañías, entender con qué cuentan, cuánto esfuerzo les espera, cómo están con respecto a otros, a qué pueden aspirar y cuánto les va a costar en términos de esfuerzo. ¿Qué es y en qué consiste realmente esa diana móvil llamada “ser digital”, cuánto me falta hipotéticamente para llegar a ello? ¿Existe un “nirvana de lo digital” al que aspiro a llegar? ¿Cuál es mi objetivo como compañía? Pretenden ser capaces de poner el termómetro ya no solo a su compañía, sino a su consejo de administración, a su alta dirección, a los que tendrán que aprobar los presupuestos para llevar a cabo esa transformación digital que ellos entienden ya como imprescindible. El asistente medio ya no viene a que le cuentes lo que es la transformación digital: viene a que le equipes adecuadamente para liderarla. Además de herramientas diagnósticas, por tanto, necesita otras que le permitan entender qué variables, qué ejes de la transformación adquieren mayor importancia en su caso, en el de una compañía como la suya. Consecuentemente, los casos que hay que utilizar no son tanto los clásicos de compañías modélicas que comenzaron ya digitales y que se han convertido en la envidia de todos, sino compañías más parecidas a las suyas, que han llevado a cabo procesos de transformación digital partiendo de distintas situaciones, con éxitos o con fracasos. Pretenden aprender de la experiencia de compañías como las suyas, en lugar de perseguir modelos que, simplemente, no les parecen comparables o se ven completamente fuera de su alcance. Todos queremos ser como Amazon o como Google, pero pocos, muy pocos, están en situación de intentarlo.

En ese sentido, hablar de cuestiones que están ya en la mente de todos los directivos, como el machine learning, se convierten en un arma interesante a efectos didácticos. Los proyectos de este tipo exigen un nivel de madurez en los procesos de las compañías, una orientación al dato, que hace que en la mayoría de los casos, la idea de ponerlos en práctica conlleve una larga travesía del desierto, un trabajo ímprobo de definición de objetivos, de obtención y transformación de datos o de ingeniería de procesos antes de llegar a la obtención de modelos, a la evaluación y medición de sus resultados o a la comprobación de su valor predictivo. Así, el nivel de “machine learning preparedness”, entendiendo cada vez más machine learning como un objetivo al que todas las compañías van a tener que llegar, puede funcionar como un termómetro adecuado a la hora de evaluar el nivel y los objetivos de la transformación digital en las compañías.

Los modelos de diagnóstico tienen un problema: suelen estar creados por consultores que, tras varios intentos de explicar o de poner en práctica la transformación digital en compañías, tratan de cristalizarlos en matrices sencillas o en herramientas generalizadas. Mi esfuerzo, en ese sentido, es intentar que los directivos entiendan que el modelo de diagnóstico, en realidad, lo tienen que hacer ellos, y que quedarse con el modelo descrito por un consultor supone, en realidad, creer que todos los problemas son idénticos, que en todos tienen las mismas variables el mismo peso, y que existe una receta capaz no solo de arreglar su problema, sino incluso de arreglar todos los problemas. ¿Hay que introducir modelos de ese tipo en un curso de transformación digital? Cada vez más, pero con un componente crítico, como una forma de ver cómo otros entienden el proceso y qué elementos resultan significativos para el caso de las compañías de los asistentes.

Finalmente, son necesarios modelos para vender ese proceso dentro de las compañías. ¿Qué herramientas concretas puedo utilizar para provocar el cambio? ¿Con qué resistencias me voy a encontrar? ¿Qué tengo que contarle a mi consejo para que entienda el tema y me dé su tan necesario apoyo? ¿Qué personas en un consejo de administración son más susceptibles de apoyar este tipo de ideas y de entender su necesidad? ¿Qué modelos de transición debo utilizar? ¿Por dónde empiezo? Este tipo de contenidos que se entienden no tanto leyendo o estudiando, sino trabajando con compañías que están llevando a cabo su transformación digital, con directivos de verdad con problemas de verdad. Cuando los profesores de las escuelas de negocio hacemos nuestro trabajo, los contenidos de un curso no deben reflejar un supuesto “ideal académico” o algo contenido en algún libro, sino lo que las compañías demandan. Mi observación de que los contenidos demandados por mis alumnos están evolucionando no tiene más importancia que esa… una señal. Pero cuidado, porque a poco que se me otorgue una mínima capacidad de observación en función de mi posición, esa señal no es poca cosa.

Cada día más, la transformación digital está dejando de ser un “qué” para pasar a ser un “cómo”. Obviamente, esto no pasa ni en todas las compañías, ni en todas las industrias, ni a todos por igual. Pero el proceso de cambio está ahí. Si en tu compañía no estáis aún en esa fase, si aún estáis juzgando si es necesario acometer o no un proceso de transformación digital en lugar de estar pensando de qué manera llevarlo a cabo de la forma más eficiente y resolutiva posible, cuidado. Es muy posible que la distancia entre tu compañía y sus competidores, o entre tu compañía y el entorno que la rodea, esté creciendo cada vez más, y que el camino a seguir para adaptarse vaya a ser cada día más largo y complejo. Es posible que a base de pensar mucho y no hacer nada, tu compañía esté cayendo en la obsolescencia. Mira a tu alrededor: mírate tú en el espejo, mira a los que trabajan contigo, mira a tus directivos. ¿Los ves capaces de entender la importancia de la transformación digital y de considerarla un objetivo estratégico? ¿Es tu compañía capaz de atraer y retener talento consciente de estos temas, o se limita a quedarse como un refugio para los que no pueden ir a otros sitios en los que ya han evolucionado en ese sentido? ¿Dónde estás? Según lo que te diga ese termómetro, ya sabes cuánto te tienes que preocupar.

 

IMAGE: Lightwise - 123RFLas percepciones sobre la innovación son, en ocasiones, tan importantes como la innovación en sí. Coincidiendo con la noticia de la salida de los Estados Unidos de los primeros diez puestos del ranking de innovación de Bloomberg por primera vez en su historia, consecuencia lógica de elegir a un imbécil cortoplacista e iletrado como presidente, el mismo personaje, dentro de su absurda “vuelta al carbón”, impone un arancel del 30% a los paneles solares importados, provocando un daño y un retraso irreparable al desarrollo de la generación distribuida de energías renovables en su país.

Pero no todo el perjuicio a la innovación en los Estados Unidos provienen del mismo idiota: también existe un problema de actitudes, de sobreprotección. En tecnologías tan prometedoras y con tanto impacto potencial en el futuro como la edición genética, China, carente de barreras regulatorias para su aplicación, se ha convertido en el primer país en desarrollar pruebas con humanos: lleva utilizando la tecnología para tratar a pacientes con cáncer ya desde el año 2015, con todo lo que ello conlleva de desarrollo de experiencia y expertise. No, China no ha desarrollado CRISPR, ese mérito corresponde, fundamentalmente, a investigadores norteamericanos en instituciones norteamericanas. Sin embargo, si es el país al que corresponde el mérito de haber logrado pasar más rápido de CRISPR como concepto y como investigación pura, a contextos reales y específicos de investigación aplicada. Si un emprendedor, a día de hoy, quisiese desarrollar aplicaciones innovadoras para esa tecnología, seguramente establecería su compañía en China, no en los Estados Unidos o en Europa.

Si utilizamos el mismo ranking de Bloomberg, China ocupa la posición 19, aún alejada de los puestos de cabeza. Sin embargo, lleva varios años moviéndose en el sentido inverso a los Estados Unidos: este último año ha escalado dos puestos, sobre todo gracias al fuerte incremento de graduados universitarios en carreras de ciencias e ingeniería, y al desarrollo de una importante industria creada en gran medida por personas que emigraron a otros países, se formaron y trabajaron en ellos, y volvieron posteriormente a China, dentro de un plan perfectamente diseñado y financiado tanto por su gobierno como por empresas. Cada vez más, en ámbitos como las tecnologías sociales y móviles, la innovación ocurre en China. Cuando una compañía quiere exponer a sus directivos a un entorno diverso e innovador, los envía allí.

Durante muchos años, lo que una persona con suficientes recursos económicos se planteaba en el caso de una enfermedad complicada como un cáncer era someterse a tratamiento en una clínica norteamericana. La sanidad en los Estados Unidos es tremendamente cara y elitista, pero también estaba considerada como la más avanzada. Ahora, si una persona se ve afectada por un cáncer complicado, es más que posible que tenga más posibilidades de recibir un tratamiento exitoso si se plantea acudir a una clínica china. A nivel individual, este tipo de decisiones son obviamente importantes, en ocasiones una cuestión de vida o muerte. Pero a nivel de percepción colectiva, generan además corrientes de pensamiento que pueden llegar a tener una importancia muy superior. Cuando una parte cada vez más significativa de la investigación en cuestiones punteras se desarrolla en un país mientras en otros se ve retrasada constantemente por problemas regulatorios, el talento, que no se mueve precisamente por percepciones ligeras sino por un análisis generalmente serio y detallado, empieza a ver claro a dónde acudir para formarse o para trabajar.

El primer año de la administración Trump ha sido un desastre para la innovación. El presidente no solo no tiene ni idea de tecnología e innovación, sino que carece además de ningún tipo de interés: simplemente, no se ha acercado a esos conceptos para nada, ni siquiera para mencionarlos. Ha provocado un brain drain no solo en su administración, sino a todos los niveles, perjudicando la llegada de talento a través de la inmigración o dificultando la llegada de estudiantes brillantes: un descenso del 7% en un año frente al incremento de más de un 25% de la vecina Canadá. Las grandes compañías tecnológicas se apresuran a abrir centros de investigación en otros países con actitudes más abiertas para intentar mantener así su capacidad de atraer talento investigador.

Los Estados Unidos ya no son un país al que ir a educarse, al que ir a buscar trabajo, o ni siquiera al que ir a curarse cuando se está enfermo: son un país en recesión en su imagen y percepción internacional, independientemente de si crecen o decrecen en términos económicos. Las consecuencias de elegir al candidato equivocado.

 

IMAGE: Aleksandr Tsurikov - 123RFUber consigue finalmente cerrar la negociación para la entrada en su capital de la japonesa SoftBank, una toma del 17.5% llevada a cabo por la propia SoftBank y otros inversores, pero que pasa a valorar la compañía en torno a los 48,000 millones de dólares, un 30% que la valoración anterior, cifrada en 67,500 millones, y la lleva a perder el puesto honorífico de ser la startup con una valoración más elevada.

Sin duda, Uber se ha enfrentado al peor año de su corta existencia, plagado de escándalos derivados del establecimiento de una cultura tóxica y del “vale todo” impulsada por su cofundador, Travis Kalanick. Tras su salida de la compañía el pasado junio forzada por varios de sus inversores de referencia, parece interesante reflexionar sobre el precio derivado de tomar atajos o de considerarse por encima de la ley: contrariamente a lo que opinan sus obvios enemigos, los taxistas, Uber no incumplió la ley por pretender competir con ellos – en la inmensa mayoría de las ciudades en las que fue denunciado, la compañía sigue operando con alguna de sus fórmulas, sea con conductores sin licencia, con licencia VTC o con alguna otra variación – sino por otro tipo de cuestiones, que van desde el acoso sexual al desarrollo de rutinas destinadas a esquivar la supervisión de sus actividades. Evidenciar que el sistema de licencias está caduco y ya no representa el interés de los usuarios, sino únicamente el de quienes tienen una licencia no es ni debería ser un delito, sino una simple demostración.

Sin embargo, alimentar una cultura empresarial en la que todos los directivos de la compañía se consideraban habilitados a hacer lo que fuese y a buscar todo tipo de atajos para llegar a un fin es algo que, como tal, sí tiene un precio. Cuando empecé a hablar de Uber en mis clases, la compañía resultaba enormemente atractiva para la inmensa mayoría de mis alumnos: ahora, sin embargo, tiene una reputación que, seguramente, llevaría a muchos de ellos a rechazar una oferta de trabajo en ella. Como comenté en su momento, Travis Kalanick se ha probado a sí mismo como un directivo enormemente agresivo capaz de llegar del punto A al punto B rápidamente y con una filosofía de “el fin justifica los medios”: sin él, la compañía nunca habría alcanzado la valoración y el reconocimiento de marca que llegó a alcanzar. Pero a cambio de hacerlo, su sucesor, Dara Khosrowshahi, y su nuevo macro-consejo de administración, tienen ahora que asumir una pérdida de alrededor de un tercio del valor de la compañía, que no es en absoluto poca cosa.

¿Valió la pena? Mientras el precio de la compañía oscila debido a sus escándalos reputacionales, el factor fundamental que determina su valoración: su capacidad de eliminar el factor de coste más importante de un desplazamiento en automóvil, el conductor. En efecto, todos los inversores en Uber saben perfectamente que la compañía nunca valdrá lo que dice valer – ni un tercio menos de esa cantidad – si continúa operando como lo hace actualmente. De hecho, muchos de los usuarios que hablaban maravillas de la relación calidad/precio de Uber ahora comentan, en su lugar, que el precio se ha encarecido, que la actitud de los conductores ya no es la que era, o que los controles de contratación de esos conductores se han relajado y ahora es más fácil encontrarse con alguien que no debería estar detrás de un volante, y todo ello sometido a un nivel de variabilidad que aleja la imagen de un estándar común de calidad a nivel mundial, y lleva a plantearse dudas en función del criterio de cada country manager en cada uno de los países en los que opera. La compañía ha abandonado mercados como China o Rusia, algo que sin duda también habrá impactado su valoración. Sin embargo, el factor principal en la ecuación que determina el valor de la compañía, el desarrollo de la tecnología de conducción autónoma, parece ir viento en popa: sus vehículos son cada vez más capaces de operar sin intervención del conductor, y en no mucho tiempo, podrían alcanzar el nivel de los de Waymo, que a partir del primer trimestre de 2018 se espera que operen ya como servicio de taxis sin conductor en Phoenix, Arizona (y a partir de ahí, con una difusión previsiblemente rápida, en todas las ciudades en las que los dejen operar).

¿Conclusiones? Sin duda, varias. La primera, que aunque un descuento de un tercio del valor de una compañía sea mucho, habrá quien se plantee que si ese es el precio que hay que pagar por situar a una compañía como uno de los grandes actores en el mundo de la tecnología, con capacidad aún de salir a bolsa y de ser uno de los primeros en situación de explotar el nuevo transporte autónomo a todos los niveles, arriesgarse puede ser un buen movimiento. Si la compañía, tras dejar pasar un tiempo para permitir que el polvo se asiente, decide salir a bolsa – y obviamente, lo hará – tengo entre pocas y ninguna duda de que superará su anterior valoración, y seguramente, con creces. Con eso, habría conseguido el dudoso mérito de demostrar que la idea de que “el fin justifica los medios” no puede ser, visto el resultado, completamente descartada, por mucho que una cultura que admita el engaño, el acoso, el soborno o prácticamente cualquier cosa mala bajo la faz de la tierra pueda generarnos rechazo. Desde un punto de vista ético, sin duda, un problema, pero desgraciadamente, nada que no sepamos tras varios siglos de capitalismo.

La segunda, que el enemigo de los taxistas nunca fue Uber, sino el vehículo autónomo. Si Uber logró demostrar que el sistema de licencias, diseñado en su momento para evitar males mayores bajo la llamada “tragedia de los comunes”, había perdido su validez, lo siguiente que se dispone a hacer para preservar su valoración y su hoja de ruta es demostrar que en algunos años, nadie querrá ir en un taxi conducido por una persona, porque serán no solo notoriamente más inseguros, sino además, sensiblemente más caros. En muchas ciudades hoy en día, y lo he podido comprobar en sitios como Ciudad de México, Bogotá o Lima, los usuarios prefieren subirse en un Uber o en un servicio similar a hacerlo en un taxi convencional, porque les parece comparativamente mucho más seguro. Pronto, con la llegada del vehículo autónomo, esa sensación se extenderá a todo el mundo: si podemos transportarnos en un vehículo autónomo más seguro y más barato, ¿quién querrá hacerlo en uno conducido por un ser humano? Mientras el camino hacia la tecnología que permite eso siga recorriéndose con la velocidad con la que lo estamos recorriendo, la valoración de Uber seguirá estando a salvo. Y sus inversores, como bien sabe SoftBank, también.

 

IMAGE: Julien Tromeur - 123RFUna preocupación creciente de la administración Trump en los Estados Unidos es la creciente avidez de las compañías chinas por invertir en proyectos y empresas norteamericanas relacionadas con el ámbito del machine learning, hasta el punto de estar planteándose un nivel de escrutinio mucho mayor de esta actividad o incluso la imposición de restricciones a la misma.

Recientemente comenté el caso de BigML, empresa radicada en los Estados Unidos en la que desarrollo una labor de asesoría, que había recibido una inversión estratégica de SAIC, el gigante chino de la automoción, y no es en absoluto un hecho aislado. Ahora, algunos congresistas han expresado su preocupación por la presencia de inversores chinos en compañías norteamericanas que trabajan en una tecnología que muchos consideran estratégica, y que incluso podría llegar a plantear algunos de sus avances en relación con el ámbito militar.

En realidad, como bien comenta Andrew Ng, con experiencia en desarrollo de este tipo de tecnologías tanto en los Estados Unidos como en China, sería mucho más importante que pusiesen el foco en desarrollar su ventaja como productores de tecnología más que tratando de restringir el acceso de otros a la misma, fundamentalmente porque hablamos de tecnologías basadas en su práctica totalidad en código abierto, y porque, sobre todo, China, hagan lo que hagan los Estados Unidos, ya se ha convertido en la primera potencia mundial en temas relacionados con determinados aspectos del machine learning tales como el deep learning.

La definición clásica de ventaja comparativa, aplicada a uno de los aspectos que se definen como más profundamente estratégicos en el futuro, el machine learning. Partiendo de la fuerte base que supone ser la primera potencia mundial en ensamblaje y fabricación, China ha sabido incorporarse a tecnologías como la robotización como forma de evitar perder el tren de la sustitución de trabajos rutinarios, repetitivos y alienantes: muchas de las compañías que se dedican a ensamblar los productos que utilizamos en nuestro día a día han pasado ya por importantes reducciones de plantilla y sustitución por robots que las han hecho mucho más productivas, más libres de errores y más competitivas en general. En el año 2017, el país o solo es ya el mayor mercado del mundo para robots de uso industrial, sino que además, ya fabrica la mayoría de los que necesita, en una auténtica revolución robótica que se ha convertido en una especie de obsesión nacional. La reforma del sistema educativo, además, pretende dotar a los ciudadanos chinos de las habilidades necesarias para desarrollarse profesionalmente en una industria cada vez más robotizada, lo que se traduce en una creciente capacidad para la atracción de talento en este ámbito a nivel mundial.

Para los expertos en machine learning, China se convierte en una especie de tierra prometida, en la que se escriben más papers académicos, se comparte más información, se invierte de manera más agresiva y se registran más patentes. Esto termina redundando en una mayor capacidad de atracción de talento, y en la posibilidad de pasar a liderar muchas más cosas. El creciente papel de la hasta ahora segunda economía mundial en el ámbito tecnológico podría convertirse, dado el frenazo impuesto por la administración Trump en todo lo que tiene que ver con desarrollo de tecnologías de futuro, en un nuevo mapa del poder y la influencia a nivel mundial… con todo lo que ello conlleva.