Hacia la economía colaborativa y personalizada

La economía del compartir

La cooperación entre las personas, mediante diversos tipos de aplicaciones, tanto para compartir recursos como vehículos (como Uber) o residencias (como Airbnb) así como para realizar trabajos están demostrando un éxito que responde a la naturaleza más profunda del ser humano, como señalan algunos biólogos y científicos cognitivos. La colaboración tiene una larga historia en el campo del desarrollo de software (a través, por ejemplo, de las aplicaciones Open Source), como lo muestra la existencia de 6 millones de usuarios y 300.000 proyectos colaborativos registrados en el sitio especializado GitHub. Un estudio reciente (Yuya Yoshikawa y colaboradores, Jaón) ha mostrado que el éxito está ligado significativamente, en este tipo de proyectos, a la cantidad de colaboradores, siendo los más eficientes los que tienen en 2 y 60 participantes y los más populares los que tienen más participantes. (MIT Technology Review, 4/09/2014).

Pero no hace tanto que este sistema ha aparecido y se está dinfundiendo en muchos otros campos a través de la web introduciendo lo empieza a llamar "Sharing Economy", de la que autoridades y economistas que no alcanzan a visualizar aún el impacto futuro (Ver Wired ), el que bien podría significar un cambio radical en amplias áreas comerciales. Las protestas de los conducatores de taxis y la prohibición de Uber en diversas ciudades ya muestran lo perturbador que puede ser.

Ante la multiplicación de los servicios, podemos intentar una categorización: la cocreación o crowdsourcing (como el desarrollo de software u otros proyectos profesionales), el cofinanciamiento o crowdfunding, los servicios personales (como Uber y Airbnb) y la formación de colectivos para obtener beneficios (como las compras al por mayor). 

El crowdsourcing, sistema para encontrar personas dispuestas a colaborar en determinados trabajos y el crowdfunding para emprendimientos se han convertido en un método muy conocido entre los profesionales pero también entre los estafadores. El crowdfunding reunió -en KickStarter e Indiegogo-  138 millones de dólares en 2011 y 1.170 millones en 2013, con 43,4% de éxito en KickStarter y 9,8% en Indiegogo. Las contribuciones más frecuentes furon de 10 a 25 dólares y la duración promedio de las campañas de 35 días. (Ecommerce.shopify.com, 5/09/2014).

El campo de las aplicaciones de oficina también ha ido moviéndose hacia el modelo colaborativo, al tiempo que se han ido transfiriendo a la nube tanto el Office de Microsoft como sus competidores (Google Docs y otros). Ha aparecido una "nueva forma de trabajar", gracias a la nube y a la posibilidad de que varias personas trabajen en un mismo documento y desde distintos lugares. La tendencia es tan clara que Google celebró el décimo aniversario de su negocio para empresas con cambio de nombre: a partir de ahora Google Enterprise se llamará Google for Work. "Mientras la denominación ‘Enterprise’ se asociaba mucho a la empresa tradicional, el nuevo nombre se identifica con otra manera de trabajar, con un entorno laboral más inspirador y a las tendencias en auge del mercado como la consumerización, la movilidad…”, explicó a TICbeat Isaac Hernández, director general de Google for Work para España y Portugal (TICbeat, 3/09/2014). 

Estas nuevas fórmulas de mercado laboral pueden dinamizar la creatividad,  constituir el punto de encuentro entre personas que quieren aportar una solución o que están incentivando sus ideas, pero un artículo publicado en MIT Technology Review advierte que las cosas no siempre tienen un final feliz. El nuevo fenómeno ha recibido el nombre de crowdturfing (combinación de crowdsourcing y astroturfing, el apoyo mediante falsas reputaciones en redes sociales) y ha sido reseñado hace ya tres años por un equipo de investigadores de la UC Santa Barbara (EEUU) liderado por Ben Zhao, que demostró que 80% de la actividad de dos plataformas de crowdsourcing importantes en China se basaba en comentarios falsos, envío de enlaces maliciosos, falsas campañas de apoyo o manipulación de buscadores. Otro estudio reciente realizado por Kyumin Lee de la Utah State University mostró lo mismo en Fiverr, otra plataforma de crowdsourcing muy popular en los EEUU. Las conclusiones son claras: la manipulación a través del crowdturfing reduce la calidad del contenido en las redes sociales, disminuye la confianza en los motores de búsqueda y amenaza la seguridad de los servicios web (FayerWayer, 9/07/2014). Y lo que vale para el crowdsourcing vale para los otros ámbitos de los sistemas colaborativos: siempre habrá estafadores y siempre será necesaria la prudencia. 

También pueden aparecer prácticas desleales. Así, si Uber es un buen ejemplo de la nueva "economía colaborativa", es también -lamentablemente- un ejemplo de falta de ética en este campo. Hace un par de semanas, Lyft (uno de sus competidores) emitió un comunicado en el que ponía de manifiesto cómo los conductores de Uber en Nueva York solicitaban y cancelaban coches de Lyft de manera constante, entrabando la operación de éste. Uber se defendió diciendo que las acusaciones eran falsas pero el medio especializado “The Verge” se ha hecho con documentación interna de empleados y trabajadores externos de Uber que demuestran fahacientemente las malas artes de Uber. Trabajadores externos de Uber se llevan una comisión por cada conductor de Lyft que reclutan. Para llevar a cabo su actividad cuentan con dos teléfonos ofrecidos por Uber y tarjetas de crédito que les sirven para pagar sus viajes en Lyft mientras mantienen conversaciones con sus conductores para tratar de conseguir que los conductores de Lyft se pasen a Uber y así poder ofrecer una mayor flota de coches. (Más detalles sobre el caso Uber en Actualidad Gadget, 27/08/14).

Estadísticas de la economía colaborativa

La economía personalizada

El comportamiento del consumidor está evolucionando como resultado de la tecnología y los negocios han de competir para salir adelante reaccionando a ella o arriesgarse a desaparecer. La transformación digital  exitosa se  ha de basar en esfuerzos para entender cómo se ve afectada la experiencia del cliente, tratando de establecer con él una relación personalizada. Así, mientras los "big data" pueden ayudar a orientar los procesos productivos y los sistemas de distribución, el análisis a nivel de "little data" (datos significativas para cada cliente) puede hacer que el consumidor se sienta mucho mejor atendido. Aquellas empresas que invierten más en aprender acerca de los comportamientos, preferencias y expectativas de sus clientes digitales y logran adaptarse, tendrán una importante ventaja competitiva sobre aquellos que se demoran más en averiguarlo, dice B.Solis (Wired, 18/04/2014). Un estudio llevado a cabo en países como Alemania, China, Gran Bretaña, Francia, Estados Unidos, Canadá y Japón por la agencia de relaciones públicas Fleishman-Hillard también mostró que los consumidores confian más en las empresas que promueven “el diálogo activo con sus clientes” en la red (Noticiasdot.com, 15-11-2010). Amazon ha sido una de las empresas pioneras al utilizar las compras y las búsquedas realizadas por cada cliente para ofrecerle productos que podrían interesarle así como comentarios de otros compradores. Pero harán falta de 3 a 5 años que este tipo de relación entre empresas y clientes se generalice ya que, actualmente, el 71% de los directores de marketing de todo el mundo dice que su organización no estará preparada antes para hacer frente a la acumulación de datos y a su análisis (Business Insider, 12/05/2014).

Algo parecido se abre camino en los medios de comunicación digitales: Netflix recoge el historial de visitas y espero poder ofrecer selecciones personalizadas de aquí a 2025 mientras Rovi  está trabajando en una tecnología que permitirá a las compañías de cable personalizar la guía de televisión y hacer que sea más fácil encontrar lo que se quiere ver cuando se quiera, con recomendaciones basadas en lo que los espectadores han visto antes o han comentado en las redes sociales (Wired, 24/06/2014). 

Actualización Post del 8/08 (Recursos para la acumulación personal de conocimiento)

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