"Es mejor usar IA para hacer rentables los negocios existentes que intentar obtener ganancias directamente de la IA en sí."
El diálogo entre el presidente de DMM, Keishi Kameyama, y el CXO de note, Takayuki Fukatsu, estuvo lleno de la esencia de cómo ganar dinero en la era de la IA, así que hoy lo resumiré a mi manera.
Para ir al grano, el objetivo no es "la IA en sí".
Primero, esto es lo que el Sr. Fukatsu dijo que más temía:
"Los servicios de IA independientes tienen aproximadamente un 80% de probabilidades de ser aplastados por los modelos base de OpenAI o las grandes tecnológicas a medida que se vuelven más inteligentes de forma natural."
Incluso si construyes una herramienta de IA ligeramente conveniente, esa función se integrará en la plataforma principal un año después y se lanzará de forma gratuita. El Sr. Kameyama también afirmó sin rodeos que "los negocios de IA pequeños y medianos son de alta dificultad".
"Puede que sea la era de la IA, pero es cuestionable si es la era de las startups de IA."
Creo que esta frase captura la esencia.
Entonces, ¿dónde se gana dinero? La respuesta es "Industria X × IA".
Logística × IA, Fábricas × IA, Edificios × IA. En lugar de hacer de la IA la protagonista, te mueves al lado de hacer que los negocios existentes sean rentables con IA.
Recientemente, el ex presidente de Yahoo, Takao Ozawa, también mencionó en otra charla que "Si vas a iniciar un negocio, Industria X × IA es la única opción", y las conclusiones de quienes están en primera línea coinciden perfectamente aquí.
Lo que más me impactó en la explicación del Sr. Fukatsu fue la charla sobre cómo "El pago y la mano de obra se volverán instantáneamente intercambiables".
Hasta ahora, si querías aumentar la mano de obra, tenías que publicar ofertas de trabajo, entrevistar, capacitar y aumentar el espacio de oficina a medida que crecía el número de empleados. Tomaba meses y estaba lleno de costos.
A medida que los agentes de IA se vuelvan un poco más inteligentes, se verá así:
"Pagé la suscripción; hoy mi poder de desarrollo es de 10,000."
"El desarrollo está terminado, así que reduciré el poder de desarrollo a 10 y aumentaré el poder de ventas a 1,000,000."
Es un mundo donde mueves controles deslizantes para asignar la mano de obra interna como en un juego de simulación. La mano de obra se ajustará instantáneamente de cero a infinito a través de pagos, no de contrataciones.
En este mundo, lo que sucede del lado humano es el "Super Trabajo Secundario".
Si eres alguien que puede agrupar y comandar agentes de IA, mientras diseñes los manuales de instrucciones y las operaciones comerciales, la IA se encargará del resto. Por lo tanto, una persona en una posición decente en una gran empresa podría ser simultáneamente jefe de departamento de otras dos o tres empresas como trabajo secundario.
Las personas capaces tendrán más demanda que nunca.
Las empresas también se orientarán a buscar personas que tengan "experiencia construyendo su propio negocio con IA" como ejecutivos, en lugar de formar a recién graduados desde cero. Los criterios serán personas proactivas que hayan dirigido startups en algún lugar, en lugar de aquellos que solo tienen unos años de experiencia después de graduarse de una universidad prestigiosa.
Por el contrario, la consultoría fue señalada como algo en peligro.
La lectura del Sr. Kameyama es la siguiente:
En tiempos de incertidumbre, las grandes empresas odian el riesgo de aumentar empleados, por lo que recurren a la subcontratación, la asignación temporal y la consultoría. Por lo tanto, estos crecerán durante los próximos dos o tres años. Pero en algún momento, serán cortados abruptamente.
El Sr. Fukatsu estuvo de acuerdo, diciendo: "En el trabajo semi-intelectual donde los períodos de educación y capacitación son largos, es probable que la IA se convierta en una rival."
Actualmente, estos son puestos estrella con salarios altos. Pero si vas allí solo porque "la economía está bien", podrías terminar siendo solo un freelancer más. Si vas, debes estar preparado para evolucionar hacia alguien que pueda manejar todo, desde el trabajo de campo más duro hasta el diseño de alto nivel.
Según el Sr. Kameyama, si las habilidades son iguales, permanecer en una gran empresa te protegerá por un tiempo. Esto se debe a que cuando las grandes empresas reducen costos, primero cortan las fuentes externas.
Entonces, ¿dónde debería uno elegir ir ahora?
La respuesta del Sr. Fukatsu fue interesante:
"Las empresas comerciales podrían ser más interesantes."
La razón es que en una empresa comercial, puedes aprender todo, desde la planificación hasta los flujos comerciales, la logística y los flujos de dinero. Y en la era que viene, la IA manejará todas las tareas prácticas que has aprendido.
En otras palabras, es un entorno donde puedes adquirir todas las habilidades básicas para convertirte en un "CEO de una sola persona". Puedes dejar el trabajo práctico a la IA y pasar al lado de diseñar todo el sistema.
El complemento del Sr. Kameyama también fue práctico:
Dado que las grandes empresas comerciales están altamente departamentalizadas, es mejor unirse a una empresa de unas 100 personas y ver todo, desde el inicio hasta el final, junto al presidente. Si no vas a iniciar tu propio negocio, únete a una empresa donde estés lo suficientemente cerca para hablar directamente con el presidente.
También se habló sobre cómo elegir un mercado.
Lleva IA especializada con datos únicos a dominios donde la adopción de TI es lenta, como la agricultura, la silvicultura o la pesca. Alternativamente, lleva la IA más reciente a fábricas, hoteles, posadas o supermercados que dominan una región local fuera del área metropolitana de Tokio y compite a nivel regional.
Los dominios de mercado pequeño, como los fabricantes de tatamis o los bonsáis, también son fuertes. Porque son estrechos, los grandes actores no vendrán a competir.
De hecho, el propio DMM ha luchado de esta manera, siendo una empresa construida sobre la idea de "atacar solo nichos donde podamos ser el número 1, y estandarizar solo RR.HH., asuntos generales y legales. Si 60 nichos se juntan, se vuelve bastante grande."
Para los creadores de productos, hubo pautas más específicas.
El Sr. Fukatsu dice que les dice a sus inversores: "Dejen de hacer IA que la gente tenga que usar."
El enfoque debe estar en el tipo de IA que se inicia y funciona por sí sola sin ser 'usada'.
Por ejemplo, algo que revise periódicamente Google Calendar y pegue automáticamente un resumen antes de una reunión diciendo: "La persona con la que te vas a reunir es este tipo de persona de este tipo de empresa."
En lugar de hacer una nueva aplicación, intégrala en herramientas cotidianas como Slack, LINE o el correo electrónico. Este enfoque de "tipo disparador" es más lógico.
Esto se debe a que la mayoría de las personas no pueden generar indicaciones para la IA. No pueden explicar bien la situación actual y no pueden poner en palabras lo que realmente quieren. Dejar eso completamente al usuario es el desafío actual de la IA.
Y en cuanto al rendimiento en sí, en otro año o dos, no importa cuál uses, todas serán tan inteligentes que no habrá diferencia.
La competencia no será sobre el rendimiento, sino sobre el diseño que se integre en los flujos de trabajo sin que el usuario siquiera sea consciente de ello.
Finalmente, la conversación giró hacia el lado que no será devorado por la IA.
El Sr. Kameyama dice: "Casi todo lo que puedes ver en un teléfono inteligente está en problemas."
Cuando el contenido creado por IA inunda, algo hecho por 10 mil millones de yenes será enterrado bajo un millón de piezas de contenido hechas por 50,000 o 60,000 yenes. Se convierte en un mundo donde no puedes distinguir lo que es real, y los creadores se sienten tontos.
Por el contrario, el valor de las experiencias del mundo real como acampar, las barbacoas y los conciertos aumentará.
Y la "Economía del Proceso", donde el proceso en sí se convierte en el producto.
Si es un dibujo, no compitas con la imagen terminada; en cambio, haz que todos vean una sesión de dibujo en vivo mientras beben. Escucha opiniones a través de encuestas en redes sociales y deja que todos participen en el proceso hasta que esté completo.
Si compites solo por resultados, chocarás con la IA. El proceso y la experiencia compartida son difíciles de quitar para la IA.
En el mundo del talento, los talentos de IA que no tienen riesgo de escándalo y pueden trabajar 24 horas al día se volverán más racionales para las empresas. Por eso, lo que queda para los humanos es el lado de "reunir y compartir impresiones".
Las palabras finales del Sr. Kameyama fueron las mejores:
"Lo problemático es que este es un juego del que no puedes salir."
Incluso si tienes sentimientos encontrados sobre un mundo donde la IA se propaga, mientras otros lo estén haciendo, no hay opción de no hacerlo. Continúa:
"De todas formas, vas a fracasar. Las cosas funcionarán después de unos 10 fracasos, así que quiero que acumules fracasos. Más que verlo hasta el final, solo empieza."
Si tuviera que traducir esto en acciones para mañana, creo que serían estas dos cosas:
Primero, piensa en una multiplicación de "Tu Campo × IA" en lugar de "la IA en sí" en tu industria. Las multiplicaciones que solo las personas que conocen el campo pueden crear son las más difíciles de competir.
Segundo, si estás haciendo un trabajo que se completa completamente dentro de una pantalla, piensa en cómo puedes convertir el proceso o la experiencia en un producto.
Aquellos que comienzan pueden empezar a superar esos 10 fracasos.
¿Qué tipo de "× IA" existe en tu campo?
