Para tener una referencia de cómo se tratan habitualmente las nuevas tecnologías para advertir su atractivo económico u otros aspectos futuribles, aquí vienen unas pinceladas, para poder cerrar esta pequeña discusión.
Para proyectos de análisis sistémico de la tecnología como Gen-IA-lidad, aunque ya hemos declarado nuestra orientación metodológica, tenemos en cuenta otros enfoques. Porque ofrecen más ángulos, y porque son más conocidos. Esto último hace que algunas expectativas y conversaciones con otras personas, con expertas, con actores del sector, pueden partir de ahí.
Como todo, todo depende del propósito o de los objetivos entre manos. Unos enfoques, modelos y herramientas serán más útiles que otros.
En la parte I de este ciclo de exploración para pensar la tecnología compartimos algunas transformaciones de paradigmas actuales.
En la parte II, un pequeño framework basado en 5 ideas -y que puedes descargarte como cartas- para comenzar a pensar en tecnología con nuevos ángulos.
Puedes leerlos después de este presente artículo hacia atrás (luego el 2, luego el 1), también.
En este post compartimos de manera muy resumida algunas ideas de aspectos y enfoques más clásicos.
Capacidades tecnológicas y capacidad de desarrollo
Para evaluar la viabilidad, o la capacidad de desarrollo de una tecnología, se parte tradicionalmente de entender cómo funcionan, y cómo se mantiene su producción y su escalabilidad. Esto para los nuevos enfoques sigue siendo más o menos importante. Pero con otro peso.
Algunos aspectos que pueden interesar:
- Competencias, habilidades o utilidades de la tecnología. Y para qué se diseña
- Costes de desarrollo
- Coste de integración
- Conocimientos y perfiles o “talento” necesarios
- Materias primas, materiales, componentes necesarios y cadena de suministros existente al respecto (incl.. proveedores necesarios)
- Sistemas e infraestructuras que necesita, y desarrollo o extensión al respecto
- Infraestructura que se necesitará (porque no existe o no está desarrollada)
- Mantenimiento y soporte que requiere
- Otros tipos de barreras tecnológicas o técnicas
- Coste de acceso, precios…
- Posibilidades de superar barreras tecnológicas
Mercado
El mercado, en las perspectivas de negocio y de desarrollo tecnológico clásico, siempre va de la mano, de manera muy estrecha.
Algunos aspectos que interesan:
- Qué usuarios puede tener
- Mercado potencial (volumen de ventas que podría tener, alcance y posible posicionamiento…)
- Productos y empresas competidoras
- Productos que pudieran hacer ya de sustitutos (puede solaparse con lo anterior)
- Modelos de negocio
- Incluyendo la gestión de la Propiedad Intelectual, Patentes…
- Posibilidades de retorno económico de la inversión
- Posibilidades de que aparezcan a medio o largo plazo productos o tecnologías sustitutorias
- Entre otros motivos, debido a si es Fácil de imitar o no
- Regulación y posibilidades de que se regule, que pueda afectar
- Afectación de otras fuerzas sociales (sindicatos, movimientos sociales…) que impacten en mercado
- Velocidad y ritmos del entorno o sector tecnológico específico (no es lo mismo mundo Materiales Construcción que Apps digitales) e implicaciones a medio o largo plazo de invertir en más o menos innovación constante
Algunos enfoques de forecasting o proyección a futuros basados en datos se pueden basar en analizar series históricas de datos partiendo de estos indicadores o similares. En función de los resultados, entonces se destacan las tecnologías que presentan resultados más prometedores en el futuro. Y se adjuntarían recomendaciones. Además, se pueden presentar en forma de radares tecnológicos, visualizaciones atractivas de datos…
Así pues, estas metodologías se basan en utilizar enfoques clásicos con herramientas Big Data, Machine Learning, o incluso herramientas más sofisticadas como Deep Learning e IAs varias.
Por otro lado, mientras, y partiendo de estos enfoques pero con una visión más contemporánea, una tendencia fascinante que sigue desarrollándose es la perspectiva de ecosistemas tecnológicos en torno a una tecnología o una plataforma.
Para los nuevos enfoques que vimos en las partes I y II no se menosprecian estos aspectos, ni mucho menos.
La gran diferencia para este tipo de nuevos enfoques, con miras en el análisis económico y tecnológico, es que se entiende que pueden interactuar muchos más factores y condiciones no solo de mercado o tecnológicos, como los sociales.
Y que las tecnologías que se vuelven dominantes generan sistemas y ecosistemas «sociotecnológicos».
Métodos clásicos de escenarios tecnológicos
A modo de repaso, compartimos 2 modelos y técnicas para explorar escenarios tecnológicos a los que se les presta atención.
No incluiremos modelos más nuevos, porque precisamente son enfoques de Science and Tech Studies (como las Transiciones Tecnológicas multinivel), y ya hemos hecho una introducción más general de los paradigmas en la parte I.
La exponencialidad, por otro lado, es un modelo y a la vez forma parte de una visión del mundo tecnológico que precisa ser tomada con mucha cautela y muchas pinzas. A pesar del volumen de expertos de Silicon Valley que la soportan y promueven.
1. Ciclo de Hype de Gartner
Esta es una herramienta que casi solo saben usarla la misma consultora que lo ha creado. Por tanto se usa más bien las proyecciones que comparten anualmente.
Es un diagrama con apariencia de gráfico. Solo que no representan ningún dato numérico. Tal como explican en un artículo, se compone de 2 conceptos cuyos datos son de tipología absolutamente distinta:
- Hype o expectativas, medido de múltiples maneras, según aclaran, en función del tipo de tecnología. No tienen un indicador unificable (seguramente no sería aconsejable). Pueden utilizar análisis de muchas fuentes como encuestas de expectativas, por ejemplo.
- Madurez tecnológica: refiere a evaluar tanto su nivel de desarrollo y solidez, como su adopción y el volumen de “buenos casos” en una o varias industrias
En la mayoría de las ocasiones no se aplica realmente como método para confeccionar escenarios. Gartner ya lo hace. Es un servicio para clientes que ofrecen. Y cada mes de agosto lanzan, de manera pública, una revisión y apuesta para el siguiente año de cuáles tecnologías destacan más.
Como queda un mes, aquí os compartimos el del año pasado. Nótese que en realidad hay tecnologías que avanzan más rápidas. Otras más despacio.
En ocasiones, expertos del sector tecnológico y startupero utilizan este tipo de documentos ya conclusivos de la consultora, para añadir luego sus propias conclusiones y recomendaciones a sus empresas o clientes.
2. 3 horizontes
Inicialmente su propósito original fue para explorar escenarios de futuro tecnológicos, para la unidad de Prospectiva del gobierno británico. Poco a poco se ha ido aplicando para más ámbitos humanos. Sobre todo para el desarrollo sostenible y la transición energética. Es un método desarrollado en la década de los 2000 por los investigadores B. Sharpe, A. Hodgson y A. Curry.
Se basa en una adaptación híbrida del modelo epidemiológico SIR y de un modelo más viejo de gestión empresarial (por ejemplo muy usado por McKinsey). Es un diagrama gráfico que representa 3 variables a lo largo del tiempo, normalmente de presente a futuro:
- algo que está ahora en boga, pero tiende a la decadencia
- algo que está en proceso de ser adoptado y tiende a estar normalizado
- algo casi anecdótico, emergente, que a largo plazo podría ser una nueva normalidad
¿Cómo se usa?
Es un modelo deductivo. En ocasiones, se toma como “modelo de cambio” de la tecnología o del mundo, asumiendo que todo lo que ahora es normal se extinguirá, y lo nuevo será normal. Esto merece mucha, muchísima precaución. Porque no siempre pasa de estas maneras.
Tradicionalmente hay varias maneras de ejecutarlo, no necesariamente hay un proceso bueno y el resto malos. Como por ejemplo (muy sintetizado, pueden haber más pasos para afinarlo adecuadamente):
- Primero se realiza investigación en torno a un foco temático (un tipo de tecnología, un reto…) y se trabaja el área de presente (lado izquierdo del diagrama):
- Tecnologías dominantes: en la curva superior de tecnologías “normalizadas”, se dispone la información (o post-its, convirtiendo este diagrama en un Canvas en una pared o un Miro).
- Tecnologías en adopción: luego se disponen los post-its o tarjetas de tendencias de tecnologías que no son realmente nuevas, por encima de la curva intermedia. Es decir, tecnologías que no son super emergentes pero tampoco son las dominantes. Además, tienen que mostrar signos de crecer o ser más adoptadas, de evolucionar.
- Innovaciones pioneras: a continuación, se procede a disponer las señales débiles de cambio tecnológico en la esquina inferior izquierda, al inicio de esa curva que nace en ese punto, asociada con la idea de lo puramente emergente.
- Se procede a proyectar posibilidades en el resto del diagrama-canvas (lo que no es el margen izquierdo que ya hemos trabajado). En modalidades co-creativas más livianas, simplemente consistiría en ir respondiendo los siguientes tipos de preguntas, asociadas a cada tipo de curva y sus conceptos:
- Tecnologías dominantes: ¿Por qué damos por sentado que estas tecnologías dominantes deberían continuar siéndolo por mucho tiempo? ¿Qué indicadores nos confirman lo anterior? ¿Y cuáles nos pueden dar signos de lo contrario, de que decaen? Si vemos tales indicios de equilibrio frágil en el juego: ¿qué implicaciones tendría a medio plazo que comenzara a ser una tecnología menos dominante? ¿Cómo impactaría al ecosistema…? Y así. Se van poniendo las respuestas en formato post-it sintético
- Tecnologías en adopción: ¿Qué indicadores nos aparecen de estas tecnologías en maduración? ¿Qué innovaciones dan señales muy prometederas de consolidarse como algo importante a medio plazo? ¿Qué implicaciones tiene que se volviera normalidad? ¿O si lo tratamos como proceso de transición, qué cuestiones sociales aparecerían como consecuencia?
- Innovaciones pioneras: ¿Qué señales de cambio hemos capturado? ¿Cómo cuestiona nuestros valores y nuestra visión del desarrollo tecnológico? ¿Qué asunciones nos incomoda? ¿Cómo sería un escenario donde estas señales tecnológicas de innovación pionera fueran cada vez más dominantes, a largo plazo?
- Finalmente, se procede a moldear los escenarios futuros, a modo de narrativas y reflexiones, en base a una de las 2 interpretaciones que explicamos a continuación.
¿Qué 2 interpretaciones existen?
La clásica lectura de los 3 horizontes consiste en crear escenarios mediante una lectura en vertical de los resultados combinados, a partir de 3 temporalidades:
- corto plazo (por ejemplo de 0 a 2 años vista): el del Status quo, o del Busines-as-Usual. Como un Presente extendido
- medio plazo (por ejemplo, de 2 a 5 años vista): transición entre dos nuevos regímenes tecnológicos y sociales
- largo plazo (5 años vista en adelante). Un nuevo mundo. O un Futuro (tecnológico) más extraño
En concepto, esa lectura vertical significa generar escenarios donde conviven en diferente dominancia y uso todas las tecnologías que se han capturado con los ejercicios anteriores (investigación y clasificación en formato canvas).
En innovación social y sostenibilidad, en cambio, se crean escenarios a partir de cada “línea” de evolución, no de cada temporalidad.
Se lee en horizontal, en vez de vertical y más a lo prospectiva francesa: en la descripción de los escenarios de futuro se incluye la argumentación de cómo se llegaría del presente a ese posible futuro, en punto de vista «alien» o de observador, antes de intervenir (es decir, no es en clave de planificación estratégica, ni en clave de hitos que deberíamos implentar, ojo). Por tanto:
- un escenario con foco en la tecnología ahora dominante, en un futuro en decadencia. Y sus implicaciones
- otro donde se normaliza otra tecnología sustitutiva, o se describe una transición entre dos modelos tecnológicos muy diferentes.
- otro donde comienza a aparecer en la sociedad una innovación disruptiva, desde un nicho, hasta que se vuelve en un futuro lejano la tecnología dominante
Si quieres saber más sobre Escenarios de futuros y para qué sirven o para qué se aplican, en este artículo lo explicamos
¿En qué se basa? Precauciones
Esta herramienta puede tener propiedades exploratorias y pedagógicas interesantes, pero tiene algunos riesgos. Aunque ya hemos indicado que este método actualmente ya no se usa en exclusiva para lo tecnológico, en cierto modo se basa en una visión económica de las innovaciones clásicas bastante vieja: ciclos de Kondratieff, de Elliott, de Carlota Pérez. La idea de que una disrupción tecnológica emerge, y, por tanto, ya es promesa cumplida ipso facto de que lo cambiará todo.
Podríamos considerarlo, en el fondo, como un modelo que captura arquetipos del cambio sintetitzados en un formato muy visual. Un poco como otro método de escenarios que se ha popularizado mucho por su simplicidad: los 4 futuros de Dator.
Los estudios de Historia de la tecnología nos muestran en muchos casos que no es tan simple la evolución tecnológica, y los STS (Science and Tech Studies) que eso que llamamos “disrupciones tecnológicas” son regímenes tecnológicos más complejos.
Tecnologías que son prometedoras, como la movilidad por satélite, se descartaron por mal encaje y malos astros (como el caso Nokia), y no disrumpieron nada. O pueden volver al cabo de décadas (como Starlink, generalizando), cuando el contexto ha evolucionado.
Por otro lado, diferentes tecnologías tienen ritmos diferentes de desarrollo y evolución. Por muchos factores implicados. Al menos Gartner tiene la precaución de expresarlo con diferentes iconos en sus diagramas (unas tecnologías pueden tardar de 2 a 3 años en alcanzar la meseta, otros en cambio más de 10 años).
En algunas instituciones de Estudios de Futuros, como el Institute for the Future (IFTF), abogan por entender este modelo y método más como una nueva forma de explorar el pensamiento de los cambios y el futuro. Y cómo gestionar decisiones de manera distinta para el corto, el medio y largo plazo. Pero no tanto como herramienta rigurosa para elaborar escenarios.
Una forma de ver las diferencias de escala del tiempo, un cambio de mentalidad: el largo plazo nunca debemos esperarlo como similar al presente, sino realmente transformado por factores y novedades que ahora nos es más difícil de prever. En una vuelta de tuerca, podemos tener el método de los 3 mañanas de nuestros amigos del Centre for Postnormal Policy and Futures Studies.
Al final, una cosa son los métodos útiles para la pedagogía y la exploración, para aprender a conectar con el «Pensamiento de futuro», que no es fácil.
Y otra cuestión distinta son los métodos que sintonizan con el conocimiento de cómo cambia y evoluciona la sociedad, la tecnología… Con cómo utilizar también ese conocimiento actual y profundo, en forma de herramientas sintéticas adecuadas, para generar resultados más rigurosos. Por ejemplo, algo que es determinante es que una tecnología puede evolucionar a ritmos no acelerados (por ejemplo, porque no se invierte mucho ni es tan atractivo).
O puede que una tecnología permanezca en modo «residual» durante décadas, hasta que el contexto ha cambiado por mil cosas de la vida y, de repente, se convierte en una tecnología crucial. Se combina con otras tecnologías y da lugar a una nueva que deviene especialmente importante: esta es la explicación, por ejemplo, de la historia de las IA como campo asociado a la Computación, en casi un siglo de evolución (años 1940 apurando mucho, en adelante). Con sus primaveras e inviernos. Con sus teorías y modelos que acaban obteniendo más inversión vs otros que pasan a ser olvidados (IA simbólica o GOFAI vs Subsimbólica y redes neuronales…).
Si te apetece leer la Parte 1 donde resumimos algunos nuevos paradigmas sobre la tecnología, clica aquí
Y si quieres algo más sintético, en la parte 2 puedes leerlo.
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