Dilemas de MI: ¿Cambio de modelo de negocio?

Es casi un cliché que la alternancia relativamente predecible de ciclos de crisis y auge ha sido reemplazada por una era de agitación y agitación en los mercados, a medida que las herramientas económicas clásicas se han vuelto menos efectivas. En esta nueva era, los modelos económicos tradicionales están perdiendo dramáticamente su relevancia y la inteligencia artificial está emergiendo como una fuerza para remodelar la economía. Todo esto presenta a las empresas un desafío muy difícil en términos de agilidad, adaptabilidad y flexibilidad. Es fundamental para una empresa poder inventar constantemente cosas nuevas que otros no pueden hacer. Por ejemplo, con un modelo de negocio completamente nuevo o un modelo de negocio completamente nuevo para un mercado particular, que puede usarse para producir un nivel de costos mucho más favorable que el ofrecido por otros.

Sin embargo, según el propietario y director general Dezső Karasszon, en nuestra era digital, incluso una presencia en el mercado tan innovadora no es necesariamente un seguro de vida.

Si usted inventa algo en Debrecen, otra persona puede inventar lo mismo. Incluso en Brasil, ahora todos utilizan los chatbots y cualquiera puede acceder a una cuenta en línea. En otras palabras, en el caso de productos del tipo “más baratos y más rápidos del mismo”, en algunos aspectos, el lado B ya está girando. Es probable que con estos servicios públicos sólo aquellos con el tamaño y el potencial económico adecuados puedan sobrevivir en el mercado, y otros probablemente tendrán que desinvertir o al menos rediseñar agresivamente su modelo de negocio, lo que, como se ha dicho, estará operativa a finales de la década, opina Dezső Karasszon, propietario y director general.

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La IA podría ser la clave para un modelo de negocio competitivo

Según DataExpert y Rubiklab, ciertamente no es necesario eliminar la IA y, de hecho, las empresas que se centren en una integración más profunda de la IA obtendrán los mayores beneficios en el futuro. Es decir, aquellas empresas que pueden ir más allá de las ventajas iniciales de soluciones más rápidas y baratas y aprovechar el hecho de que la IA proporciona acceso a una profundidad y precisión de conocimiento que antes era inalcanzable. Esto les otorga una importante ventaja estratégica y les permite crear nichos de mercado únicos y protegidos. La integración eficaz de la IA requiere que las empresas reconsideren sus modelos existentes y creen otros completamente nuevos. Todo esto requiere repensar las estructuras de precios, los canales de ventas, las relaciones con los clientes y las propuestas de valor para adaptarlos a los procesos impulsados ​​por la IA y a la cantidad de información que gestionan. En este sentido, la aplicación conjunta de la IA con una empresa experta puede ser una gran ventaja: dicha construcción colaborativa puede ser la clave para crear modelos competitivos incluso en el incierto entorno empresarial actual.

Como empresa que apoya la investigación de mercado, también vivimos en una era de paradigmas cambiantes. Estamos reemplazando nuestro modelo basado en las ventas, que significa un servicio personalizado y intensivo en mano de obra, por un modelo basado en otra lógica, porque creemos que será más práctico y flexible para las empresas con una menor cuota de mercado. Ahora estamos pensando en un modelo de negocio que se considera nuevo en nuestro campo, y no sólo estamos pensando en él, sino que ya hemos entrado con él al mercado. Este es solo un servicio basado en plataforma, donde el socio puede usar la plataforma con soporte de ingeniería rápido por una tarifa mensual. Este último término técnico significa que cuanto más detallada sea la información que introduzcamos en el sistema, más respuestas relevantes obtendremos. En otras palabras, el problema está en hacer las preguntas y en descubrir cómo hacer las mejores preguntas, dice el propietario y director general Zoltan Vasvari.

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Más práctico basado en plataforma.

En este plan de suscripción -es decir, en el modelo basado en plataforma que actualmente está en el mercado para nuestra empresa local, DataExpert, y nuestra empresa londinense, Rubiklab- lo que llamamos Conversaciones de mercado Usamos su método, que al principio parece extraño, pero no lo es en absoluto: el desarrollador principal Bence Toth entra en detalles.

Prometemos y damos al cliente que se generarán datos válidos utilizando nuestra plataforma, porque el sistema explora el mercado a investigar sobre la base de buenas preguntas, es decir, preguntas muy detalladas y «realistas». Tomemos, por ejemplo, un gran y conocido fabricante de bebidas no alcohólicas. Naturalmente, para desarrollar una plataforma adecuada con fines de investigación de mercado, recopilamos datos cuantitativos sobre el mercado de los refrescos. Sin embargo, no nos fijamos solo en las tendencias cuantitativas, ni solo en la cantidad de veces que se compartió información al respecto en las redes sociales, o si un producto fue más popular en abril que en marzo, según los números. También “escuchamos”, notando lo que dice la gente en el mercado (es decir, en las plataformas en línea). En nuestro caso, esto significa que analizamos y organizamos los insumos en grupos y los utilizamos para afinar los resultados cuantitativos. Esto contribuye significativamente a la capacidad de garantizar que el cliente reciba la información correcta cuando utiliza nuestro servicio. Nuestro producto ayuda a evitar la trampa de la burbuja de comunicación, es decir, si la respuesta correcta está fuera de esto, también podemos encontrarla. Otro desafío muy interesante que estamos empezando a abordar es la compresión intencionada de grandes cantidades de datos. Por ejemplo, si alguien quiere procesar 60 años de contenido de YouTube en unas pocas horas, somos capaces de solucionar este problema y comprimir el contenido audiovisual deseado en cualquier idioma a un formato consumible, e incluso traducirlo de cualquier idioma a cualquier idioma y entregarlo al consumidor. Creemos que habrá demanda de este servicio en los próximos años.

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Imagen: MetaWorks, PuzzlePix / Shutterstock

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