¿Es posible predecir el futuro de Internet mediante las matemáticas? Futuro Inmediato La pregunta que muchas veces se hacen los escépticos es si modelar un hecho antes de que sea real -y, por supuesto, cuando ya es tan real que configura un nuevo negocio- tiene sentido o es parte de la belleza de las matemáticas. Imagine por un momento que quiere lanzar un nuevo producto técnico complejo. Usted conoce bastante sobre las respuestas del mercado, sabe que tiene competencia, intuye cómo puede responder dicha competencia e incluso ha leído bastantes artículos donde se cuentan las principales estrategias en las que tiene que centrarse para tener éxito. Pero ¿sabría usted contemplar todos los posibles escenarios, hasta dónde merece la pena seguir invirtiendo, cuál es el precio que maximiza sus ingresos, dónde alcanza la inversión en publicidad su punto de saturación, qué ocurrirá si se produce un cambio de tendencia provocado por una acción propia o de la competencia? Todo esto -que configura una gran pregunta que los americanos llaman “what if”- se puede responder a través de los modelos matemáticos. Hay cantidad de modelos, y de formas de pensar. Pero para el proyecto ENVISION, en el área de Ingeniería Matemática de Amaris España conjuntamente con Telefónica I+D Barcelona, hemos decidido aplicar la teoría de los TWO SIDED MARKETS desarrollada en forma de Sistema Dinámico. Un sistema dinámico es un modelo compuesto por unas cuantas ecuaciones que tienen en común el tiempo, “t” como una variable adicional. Y un sistema dinámico como el nuestro incorpora términos que se resumen muy bien en inglés: - Two sided market: estos mercados tienen una particularidad, los usuarios le dicen al modelo “no sin mi proveedor” y los proveedores le dicen al modelo “no sin mi usuario”. Es decir, tenemos que captar esa simultaneidad que impide que los tradicionales modelos de difusión de innovaciones sean los más adecuados para nuestro trabajo. Aunque no hemos desterrado del todo esos modelos: también captan los efectos de boca a oreja, y de imitación entre usuarios y proveedores. - Chicken- Egg: esto quiere decir que tenemos dos caras del mercado en el mismo modelo (usuarios y proveedores de contenidos). Hay que buscar qué condiciones de mercado nos permitirán no hundirnos desde el inicio. Es decir, ¿qué fue antes el huevo o la gallina? Nos da igual, nuestro objetivo será tener suficientes huevos y suficientes gallinas para ganar. El modelo nos permite calcular cuántos usuarios (huevos) y cuantos proveedores (gallinas) necesitaremos, dado lo que ya tiene -o espera tener- la competencia. - Winner takes all: Otra de las paradojas del modelo. Ojo constante a la competencia. Matemáticamente esto implica que, dada una situación de equilibrio, la configuración de este mercado hará que huyamos de ese equilibrio y nos tratemos de situar siempre en soluciones inestables pero de crecimiento sostenido. Lo que ocurre es que no todas estas soluciones serán beneficiosas. Algunas de ellas (las más probables) nos situarán en una senda de continuo decrecimiento. Esto se debe a que en nuestros modelos los agentes se pueden cambiar de una marca a otra ¡y eso puede acabar con cualquiera! La idea, por lo tanto, de modelar matemáticamente es obtener diferentes predicciones del modelo. Un conjunto de predicciones son los valores del chicken-egg, o de las estrategias del winner takes all. Otras predicciones son simulaciones ante diferentes cambios en el futuro. A esto se le suele llamar-también en inglés -“innovation shock”, y simulan cómo responderá el mercado ante cambios en la competencia o en nuestra propia plataforma. Y, por supuesto, también se obtienen predicciones de usuarios y proveedores condicionadas a los supuestos del mercado. El objetivo de esta investigación es caracterizar un conjunto de aplicaciones del internet del futuro, ver el hueco que tendrán en el mercado, y poder enfocar las estrategias en un conjunto de acciones definidas, cuantificadas para conseguir sobrevivir en un sector tan cambiante. Dados estos retos (y tantos otros que plantea un modelo como este), lo más importante es la parametrización del modelo y la utilización constante en la simulación. Es un arma que permite obtener cantidad de estrategias y de posibles respuestas a preguntas. Siempre que demos por válidas las hipótesis iniciales en las que nos hemos basado para construirlo. Es decir, un modelo matemático ayuda a que todo lo que se desprenda de él sea consistente con lo que se le introduce, de tal forma que no sean posibles soluciones ilógicas desde un punto de vista del planteamiento inicial. Presentando muchas veces los resultados, los escépticos se dan cuenta de que utilizar un modelo añade una pizca de sal a la gestión de un proyecto. Y que es una forma, a veces elegante, de poner con números y expresiones lógicas todo lo que el negocio del día a día ha ido acumulando “con sus propias palabras”. Telefónica I+D / Amaris España