sábado, 30 de agosto de 2014

Metáfora del ave fénix. De las ventaja competitivas a las ventajas cognoscitivas


Metáfora del ave fénix. De las  ventajas competitivas a las ventajas cognoscitivas

 


Antecedentes

 

El comercio internacional beneficia  a los países que se involucran, aunque pueden existir discrepancias o críticas por  las pérdidas y perjuicios para algunos actores; en general, les va mejor a todos.  Se ha tratado de explicar la dinámica del comercio internacional con distintas teorías como la de David Ricardo, refiriéndose  a las ventajas comparativas, luego con teorías que se enfocan en la naturaleza o distribución de los factores, o en el uso eficiente de los factores con la teoría de las ventajas competitivas de Michael Porter

 

Aunque se menciona como entidades participantes  a las naciones, es posible adaptar los conceptos a las empresas u organizaciones. Dos empresas con acceso a recursos naturales, ubicadas en un mismo país o en países diferentes pueden descubrir  que por las ventajas  comparativas, les resultas más provechoso especializarse y realizar transacciones entre ellas. Del mismo modo, cuando se toma en cuenta la productividad y a través de ella, la competitividad, ellas pueden realizar transacciones o ser competidoras, de todas maneras una de ellas tendrá menores oportunidades o beneficios.

 

Actualmente, si nos enfocamos en las empresas, la competitividad no es un atributo que explica o determina totalmente el éxito, pues existe elementos  del mundo de los negocios que muestran que el éxito o dominio de mercado  ya no radica en tener los mejores factores de producción, el mayor nivel de eficiencia o productividad, sino en la capacidad de respuesta ante la demanda y requerimientos de un mercado cambiante, volátil, interconectado, en el que se producen cambios rápidos e impredecibles en los hábitos y requerimientos  de los consumidores. La capacidad de respuesta  se refleja en la rapidez, oportunidad y ubicación con la que se ofrecen los bienes y servicios que los consumidores  demandan.

 

Antes, los datos e información para tomas decisiones respecto a las bienes o servicios, estaban en la empresa, se podían obtener regularmente con cierta facilidad, por medio de las encuestas, registro de ventas informe de filiales. Por supuesto, las encuestas  y otros medios de recolección de datos eran limitados, parciales y solo contenían lo que era significativo para el propósito de la encuesta. Hoy los datos son reales, puntuales, lo que realmente piensan o desean los consumidores y son permanentemente actualizados, se generan espontáneamente por los clientes y se difunden ampliamente a través de la red, de los medios sociales.

 

En el pasado, si la encuesta se aplicaba a 200 personas, se buscaba conocer la opinión sobre un bien o servicios. Las respuestas podían ser sinceras o falsas, hoy lo que piensan o desean realmente miles o millones de consumidores respecto a un bien o servicios se difunde instantáneamente en la red, los datos se encuentran en la nube, y es ganador quien tiene acceso a ella, al tener las herramientas tecnológicas y la capacidad analítica apropiada. Es el conocimiento de la verdad del mercado lo que determina la ganancia, el dominio del mercado o la salida.

 

El paradigma de Big data, la tecnología y la naturaleza de la información han cambiado el modo de tomar decisiones, de evaluar el mercado, de conocer y entender a los consumidores.

 

Proponemos el modelo de las ventajas cognoscitivas, pues en relación a los datos e información, ya no existen límites  a la cantidad, no hay estructuras ni patrones, ni tiempo, ni procedencia, todo es abierto, ambiguo, la información es estructurada o no estructurada y solo el  conocimiento puede superar la limitación de la estructura y otras características fijas.

 

En este modelo suceden dos cosas  interesantes: En primer lugar, el predominio de los factores de producción  materiales como la mano obra, el capital, los recursos naturales es asumido por los factores inmateriales, que además de ser creados por el hombre son ubicuos, de existencia y ubicación indefinidas. En segundo lugar, los datos, hechos, información conocimiento y todo evento relacionado con el pasado que tenían las empresas respecto a su mercado son  irrelevantes, la atención debe fijarse en el futuro donde está la acción, la información real y necesaria, donde todo está por construirse

 

En ese sentido, planteamos la metáfora del ave fénix, una especia mitológica  capaz de renacer, que antes debe desaparecer para resurgir de sus cenizas. Solo la empresa con el tributo del ave fénix tiene lugar en el futuro, las demás quedarán rezagadas, sin capacidad de acción ni oportunidades.

 

 

1.    Los modelos básicos

 

Las ventajas comparativas de las naciones (David Ricardo) definían el  comercio y las relaciones internacionales en la época en que se enunciaban las primeras teorías de la economía. El comercio beneficia  a los países o empresas, el producto aumenta cuando cada país se especializa en producir el bien en el cual tiene ventajas comparativas. Para Krugman (2003, p. 11) “A country has a comparative advantage in producing a good if the opportunity cost of producing that good in terms of other goods is lower in that country than it is in other countries… Trade between two countries can benefit both countries if each country exports the goods in which it has a comparative advantage`”.

 

Presenta un ejemplo ilustrativo: Sudamérica produce rosas mientras que EEUU produce computadoras, la especialización beneficia a ambos, aunque si decidieran podían producir ambas cosas en sus propios territorios; el resultado no sería óptimo; los americanos tendrán pocas oportunidades de enviar ramos de rosas mientras los sudamericanos apenas conocerían las computadoras. El comercio es bueno porque Sudamérica tiene ventajas comparativas  en las rosas, EUU las tiene en las computadoras.

 

Paul Samuelson y Ronald James desarrollaron el modelo de factores específicos. En Krugman (2003, p. 39) se afirma que  

“ Like the simple Ricardian model, it assumes an economy that produces two goods and that can allocate its labor supply between the two sectors. Unlike the Ricardian model, however, the specific factors model allows for the existence of factors of production besides labor. Whereas labor is a mobile factor that can move between sectors, these other factors are assumed to be specific. That is, they can be used only in the production of particular goods”

 

En relación a este modelo, Krugman (2000, p. 52) señala dos conceptos fundamentales, la función de producción que determina la cantidad de producto obtenido  a partir  de una combinación de capital y trabajo, así como la relevancia de conceptos como la productividad marginal de los factores y la frontera de posibilidades de producción.

 

Un país con gran cantidad de capital y pocos recursos naturales, tenderá a producir bienes con una alta proporción de manufacturas respecto a los alimentos, mientras que un país con gran cantidad de recursos naturales hará lo inverso.

 

El concepto de comercio internacional fue mejorado en alcance y precisión a medida que evoluciona la teoría. Para superar algunas supuestos  rígidos en la teoría de las ventajas comparativas, surge la teoría de las proporciones factoriales, la cual pronto resultó insuficiente para explicar la dinámica del comercio.

 

En el modelo de Heckscher-Ohlin  se pone énfasis en la forma como interactúan los factores disponibles en cada país y las proporciones en que se usarán para la producción de bienes. Para Krugman (2003, p. 67)

 

Because the theory emphasizes the interplay between the proportions in which different factors of production are available in different countries and the proportions in which they are used in producing different goods, it is also referred to as the factor-proportions theory …  shows that comparative advantage is influenced by the interaction between nations' resources (the relative abundance of factors of production) and the technology of production (which influences the relative intensity with which different factors of production are used in the production of different goods).

 

Existen otros modelos contemporáneos incorporan elementos aleatorios, pero todos aquellos a semejanza de los modelos anteriores se apoyan en lo que existe materialmente (factores productivos) pero los datos o información, en cierto modo son estáticos y por ello su alcance en un mundo altamente dinámico es limitado y no contribuye a la comprensión de los fenómenos de mercado  actuales.

 

Michael Porter (1990) en un nuevo modelo en el que habla de las ventajas competitivas de las naciones, señala un hecho importante: La prosperidad de la naciones se crea, no se hereda, no florece en un país dotado con abundantes  recursos naturales, mano de obra, y otros factores también abundantes, Por eso, afirma que

 

“A nation´s competitiveness depends on the capacity of its industry to innovate and upgrade. Companies gain advantage against the world bests competitors because of pressure and challenge. They benefit from having string domestic rivals , aggressive  home base suppliers and demanding local customers … As the basis of competition has shifted more and more to creation and assimilation of knowledge, the role of the nation has grown. Competitive advantage is created and sustained trough a highly localized process (Porter, 1990, p.73)

 

 Las ventajas competitivas de Porter se definen en un contexto de globalización  donde se vuelven difusas las fronteras pero debe mantenerse la unidad de las naciones como actores que interactúan en el gran escenario, Cada uno desempeña un rol de acuerdo a sus capacidades,

 

Coincidimos en la idea de que la prosperidad debe construirse y que el concepto de ventaja competitiva es aplicable a la empresa y naciones; asimismo en el rol privilegiado del conocimiento como base para la innovación y actualización. Pero Porter aún no preveía el dinamismo que la información y el conocimiento tendrían luego con el advenimiento de fenómenos como la computación en nube, el concepto del “big data” y el dinamismo que las redes sociales han incorporado en el mercado.

 

.Es un hecho importante que la base o sustento de cada tipo de ventajas sea cada vez menos material, menos concreta, menos definida

 

Cuadro 1. Los modelos tradiciones

Teoría
Principio
Sustento
Ventajas comparativas (David Ricardo)
El país es especializa en los que produce con menos  costo, con los recursos disponibles o recursos más abundantes
Material, tangible, crecimiento nulo (territorio), o lento según estado de la tecnología. Sin movilidad de factores. Pocos datos, fuente de datos interna o externa
Proporción de factores (Heckscher-Ohlin 
El país se especializa en lo que produce a menor costo
Material, crecimiento de la producción lento. Mayor movilidad de factores. Datos de fuente interna o externa
Modelo de factores específicos (Samuelson-James)
Los factores tienen uso específico. Función de producción, productividad marginal y frontera de producción
Material. Limitaciones por la productividad marginal. Datos de fuente interna o externa
Ventajas competitivas (Porter)
El país se especializa en lo que produce con menores costos y con las mejores  combinaciones de factores. Concepto de productividad
Material, depende de factores, pero cada vez menos materiales, la habilidad con que se usan los recursos. Libertad y movimiento de factores (excepto activos fijos), as fronteras se diluye por la globalización. Mayor cantidad de datos, fuentes interna y externa, aun fuerte estructuración

Fuente: Elaboración propia/ CRR, agosto 2014

 

En todos los modelos anteriores, los datos relativos al mercado son accesorios, muchas veces se realizan supuestos y proyecciones no necesariamente confiables, que eran suficientes para tomar decisiones razonables, actualmente esto no es posible (1) .

 

2.    Modelo de la ventajas cognoscitivas

 

Los modelos anteriores son aplicables  a países y empresas, también el modelo que se presenta es aplicable en estos niveles.; la diferencia es solo de magnitud o la forma en que se concretan las operaciones y se toman las decisiones. En esencia, ahora vende más, gana más quien tiene los datos más actuales, así como la capacidad de procesarlos y extraer de ellos las señales que determinan las decisiones,

 

Los datos en el pasado variaban poco, tenían una tasa de crecimiento baja y predecible, por ende, las decisiones de producción de bienes o servicios se ajustaban bien a lo que el mercado esperaba. En la era del “big data”, el crecimiento de datos es explosivo no solo en volumen sino en variedad, valor (atributos de Big data), en consecuencia las decisiones deben abordarse de otra manera. Los datos son los que determinan que hacer y las decisiones se ajustan a ellos; la empresa que no entiende la dinámica pierde paso en el mercado e inexorablemente debe retirarse. En el gráfico 1 se ilustra esta idea.

 


Ninguna decisión respecto a la producción de bienes o la prestación de  servicios se hace sin el apoyo de datos y hechos que muestran las características de consumidores (preferencias, ingresos, expectativas y otros hechos relacionados), pero mientras los esquemas tradicionales se  apoyan en el pasado, en datos  e información desfasada o apropiada  para un mundo calmado, predecible   inalterable; en el mundo actual , la información del mercado ya no es privilegio o propiedad de una empresa, la información no es estática, cambia rápidamente de naturaleza, contexto y tiempo  solo aquellas que tienen la capacidad de penetrar en la densa nube de datos y extraer con un proceso inteligente, la información deseada, pueden actuar y tomar decisiones apropiadas.

 

El proceso inteligente, considera la capacidad para entra en la nube y extraer información, generando conocimiento a partir de la masa de datos disponible en este esquema tecnológico. Para el Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y Sistemas Informáticos, ONTSI (2012, p.12), los  procesos de deslocalización e internacionalización de las grandes empresas, la explosión en el uso la de tecnologías de información y procesamiento de datos, han originado un crecimiento de necesidades de cómputo a un ritmo superior del crecimiento de la capacidad de cálculo de los ordenadores personales. Esta disparidad obliga a una evolución de las arquitecturas de cálculo, que se apoyan en la ejecución simultánea de procesos en múltiples equipos informáticos.

 

La ONTSI (2012, p. 14) presenta dos definiciones: “La definición dada por el NIST (National Institute of Standards and Technology), el cloud computing es un modelo tecnológico que permite el acceso ubicuo, adaptado y bajo demanda en red a un conjunto compartido de recursos de computación configurables compartidos (por ejemplo: redes, servidores, equipos de almacenamiento, aplicaciones y servicios), que pueden ser rápidamente aprovisionados y liberados con un esfuerzo de gestión reducido o interacción mínima con el proveedor del servicio…. Para el RAD Lab de la Universidad de Berkeley ..  cloud computing se refiere tanto a las aplicaciones entregadas como servicio a través de Internet, como el hardware y el software de los centros de datos que proporcionan estos servicios”

 

En Analytics (http://en.wikipedia.org/wiki/Analytics, parr 1-2) se indica que “


Analytics is the discovery and communication of meaningful patterns in data. Especially valuable in areas rich with recorded information, analytics relies on the simultaneous application of statistics, computer programming and operations research to quantify performance. Analytics often favors data visualization to communicate insight. Firms may commonly apply analytics to business data, to describe, predict, and improve business performance. Specifically, arenas within analytics include enterprise decision management, retail analytics, store assortment and stock-keeping unit optimization, marketing optimization and marketing mix modeling, web analytics, sales force sizing and optimization, price and promotion modeling, predictive science, credit risk analysis, and fraud analytics. Since analytics can require extensive computation (see big data), the algorithms and software used for analytics harness the most current methods in computer science, statistics, and mathematics.


 


Forsyth (2013, p. 5) en relación al concepto de big data, originado en el crecimiento explosivo de los datos en la red, indica que hay dos clases : “estructurados ” (estándar), organizados por códigos, clasificaciones o prácticas comunes en la forma que entienden las computadoras (ejemplo: documentación de activos reales que identifica al `propietario, direcciones, hipotecas, impuestos, tasas y otros similares); donde los programas aplicativos pueden controlar servicios y recolectar los pagos  así como el código NAIC (North American Industry Classification System standard for classifying businesses)”. Los datos estructurados se identifican en un campo fijo dentro de un registro en el archivo.

 

El resto de datos, según Forsyth (2012, p. 5) son los ““no estructurados, no estándar o semi estructurados. Estos incluye los blogs en la redes sociales, dispositivos de geo locación, códigos de barras, telemática de vehículos, rayos X, conversaciones , videos, imágenes , publicidad, hojas de cálculo, direcciones para envío  , rastreos de audiencia, correos electrónicos”. En resumen datos que no tienen una estructura identificable y por tanto no se pueden usar  fácilmente (pág. 5)

 

Forsyth propone una definición en términos de tendencias:

 

“Since the work of software scientists is to join people and all things together they call it big data. Big data is the result of a convergence of trends. Technology to collect, manage and store data today is way cheaper (1/6th the cost of six years ago, according to IDC), and dramatically quicker than ever; data is viewed as really valuable – especially understanding customer behavior, or improving customer satisfaction, or increasing traffic flow – and a third trend is understanding that gut feel alone in today’s complicated world is simply not the way to run organizations, big or small. (Forsyth, 2013, p. 5)

 

Asimismo, señala que “data sets whose size is beyond the ability of commonly used software tools to capture, manage, and process the data within a tolerable elapsed time. Big data sizes are a constantly moving target currently ranging from a few dozen terabytes to many petabytes of data in a single data set… “Big data is all about being able to see data through more and finer grain context and understand your customers and your operating environment in that context  (Forsyth, 2013, p. 5)

 

Las ventajas comparativas, competitivas  o cualquier otra referencia a la capacidad de la empresa o países para posicionarse en el mercado, son ineficientes  o no adecuadas para entender cómo estas entidades deberían abordar el problema de los datos disponibles. Y no pueden eludir la atención, porque los datos, la información y el conocimiento que de ellos se derivan permiten y justifican las decisiones.

 

Eso implica que las empresas deben reinventarse continuamente, deben olvidare del pasado y adoptar nuevos métodos recurriendo para ello a recursos o factores productivos más sofisticados, y en el caso de  los recursos humanos, a profesionales con un entrenamiento  cualitativo  y cuantitativo diferente al que se necesitaba en el pasado.

 

El fénix (griego antiguo: φοῖνιξ , romanización: phoînix) correspondiente al Bennu egipcio, es un ave mitológica del tamaño de un águila, de plumaje rojo, anaranjado y amarillo incandescente, de fuerte pico y garras. Se trataba de un ave fabulosa que se consumía por acción del fuego cada 500 años, para luego resurgir de sus cenizas. Cuando le llegaba la hora de morir, hacía un nido de especias y hierbas aromáticas, ponía un único huevo, que empollaba durante tres días, y al tercer día ardía. El Fénix se quemaba por completo y, al reducirse a cenizas, resurgía del huevo la misma ave Fénix, siempre única y eterna. Esto ocurría cada quinientos años  Las empresas deben renovarse continuamente aunque para éstas el desafío es mayor, no pueden experimentar la renovación cada 500 años sino con mayor continuidad, porque el cambio en el entorno  empresarial es acelerado.

 

¿Cómo logran las  empresas adquirir las habilidades del ave fénix, para renacer continuamente y tener la capacidad de permanecer en el mercado?. Con las ventajas cognoscitivas , que son las que le permiten estar siempre en el escenario. El que sabe, puede; el que no sabe, sale del mercado y languidece.

 

En el siguiente cuadro se muestra algunas características asociadas al modelo de las Ventajas cognoscitivas.

 

Cuadro 2. Características de las ventajas cognoscitivas

 

Teoría
Principios
Sustento
Teoría de las ventajas cognoscitivas
Las tres VVV (del Big data, más la cuarta V (Valor). Volumen de datos, variedad (formatos, fuentes), velocidad  a la que se generan. El conocimiento y el uso de técnicas sofisticadas de análisis es fundamental
Los recursos y sustento básico (lugar, planta, materia primas  son tangibles) pero la forma en que se toman las decisiones para el  uso eficiente y efectivo es distinto, se respalda con el Big data. Los datos materia prima esencial desplazan en importancia a los insumos materiales (fijos, inmutables, finitos, de propiedad particular) . Los datos son “infinitos”, cambiantes, inestables, no tienen  presencia ni existencia definida, no tienen un único dueño pero el que mejor los usa , con oportunidad y creatividad es el “mejor dueño”
 
 
Datos infinitos, con o sin estructura, múltiples medios de recolección. Las  fuentes internas son insuficientes, las fuentes externas necesarias (big data)

Fuente: Elaboración propia/CRR, 2014

 

Los datos pasados, la historia, ya no sirven; la empresa  que se aferra a ellos,  pierde. El futuro está por hacerse, los datos que permiten este proceso están disponibles para quienes tienen la capacidad para explorar y usar lo que sea apropiado para su situación. La información no basta, las transformaciones simples de datos para generar esta información son obsoletas e irrelevantes; el conocimiento es el que crea la diferencia, para esto las empresas deben contar con recursos materiales y recursos humanos calificados, preparados  para entender la dinámica del mercado de una manera diferente. Las decisiones tomadas deben ser mejores, más rápidas y oportunas, los retrasos son fatales.(2)

 

Las empresas que quieren un lugar en el universo, en el mercado deben dejar de lado datos pasados, que además son parciales, restringidos a veces falsos,  es decir inútiles y pensar en el presente y el futuro. Renunciar a todo ello, es como desaparecer,  por ello deben adoptar la naturaleza del ave fénix, deben morir para resurgir de sus cenizas. Y debe ser de manera continua, porque así como se espera que los profesionales tengan la capacidad de aprendizaje continuo, de aprender y desaprender continuamente, lo mismo se debe exigir a las empresas, para que desarrollen la habilidad de reinventarse continuamente.

 

El gráfico 2 se explica por sí mismo; debe tenerse en cuenta que la empresa que tiene un nivel  de conocimiento indicado en el punto K es la perdedora frente a la que tiene el nivel K´. En este caso, más conocimiento no solo es mejor, sino que es estrictamente obligatorio y necesario.

 

3. Conclusiones

 

Los modelos de comercio internacional explican porque el intercambio es favorable a los países que participan, pese a las críticas sobre la disparidad de oportunidades y otros aspectos. La peor situación es la autarquía.

 

Los modelos han evolucionado a partir de las ventajas  comparativas (Ricardo), donde predomina la existencia y uso de los factores a modelos como los de ventajas competitivas (Porter), en los que se enfatiza la forma como se usan estos factores. Modelos  avanzados incorporan el componente  aleatorio,  esencialmente por la alta volatilidad de los eventos en el mundo. El mercado cambia rápidamente, la información se crea, distribuye y se modifica rápidamente, las decisiones respecto a la producción de bienes o servicios tienen menos periodo de vida, son más dinámicas,

 

Lo más trascedente ocurre en el ámbito de los factores que determinan la capacidad y naturaleza de los procesos. No basta con tener los mejores recursos,  o factores de menor costo, sino con saber que, como y cuando demandan los  consumidores  un bien o servicio.

 

El factor crítico ahora el conocimiento, al que podemos agregar el factor tiempo. Cuando más rápido se tenga certeza sobre lo que espera el mercado, está bien; pero al mismo tiempo debe disponerse de los otros recursos , sobre todo el humano, que sea capaz de proponer las respuestas apropiadas. La innovación y  creatividad,  oportunas y enfocadas son las características de las empresas dominantes que tiene en el conocimiento la fuente de sus ventajas.

 

Se propone el modelo de las  ventajas  cognoscitivas   en el mercado, mediante el cual se asume que las empresas o países que las tienen, aumentan la posibilidad de un mejor posicionamiento en el mercado. Esto implica el cambio de paradigma, de lo tangible y concreto (factores productivos, instalaciones,  grandes centros fabriles, alta productividad)  a lo intangible (conocimiento, innovación adaptabilidad, manejo del “big data”)

 

Notas.

 

(1)  El gobierno de EEUU hace unas tres décadas tenía agentes en todos los países del mundo, los que informaban periódicamente sobre los acontecimientos políticos, sociales económicos, usando medios que ahora parecen primitivos (teléfono, fax, documentos por correo, algunas fotografías). Era suficiente para que el gobierno actuara según sus objetivos en relación a un país. Ahora, los agentes monitorean segundo a segundo los hechos, envían datos e información de distinta naturaleza y contenido y emplean las más modernas técnicas de proceso y el volumen es infinitamente superior. Algunos minutos sin monitorear y reportar pueden ser decisivos para los propósito de la política exterior

(2)  Forsyth (2012) señala que las empresas que toman decisiones orientadas a los datos, elevan su productividad en al menos 6%;  asimismo se, puede conocer detalles muy personales del consumidor que antes no eran considerados porque era imposible conocerlos (los nano datos)

 

Referencias


Analytics

Tomado el 20/8/2014 de http://en.wikipedia.org/wiki/Analytics

Fénix
Tomado el 20/8/2014 de http://es.wikipedia.org/wiki/F%C3%A9nix

 


Forsyth , Chris ( 2012)  For Big Data Analytics There’s No Such Thing as Too Big
The Compelling Economics and Technology of Big Data Computing
March 2012 , White paper
Tomado de 4syth.com . Emerging big data thought leaders

Krugman, Paul R.; Obstfeld, Maurice (2003) International Economics Theory and Policy. Addison Wesley, Sixth Edition, NY (Paul R. Krugman, Princeton University; Maurice Obstfeld, University of California, Berkeley)


Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y la SI (2012), Cloud Computing
Gobierno de España, Ministerio de Industria, Energía y Turismo, Mayo 2012

Porter, Michael (1990)  The competitive advantage of Nations,
Harvard Business Review, March-April 1990,