Las lecciones que deja Palantir en la nueva era de la IA

• Palantir fue incorporada recientemente al S&P 500
• En sus inicios, Palantir fue mal evaluada como una “empresa de consultoría”. Muchos ingenieros trabajaban junto con los clientes y entendían a fondo sus problemas de negocio
• A los ingenieros de Palantir se les llama Forward Deployed Engineers, y entienden profundamente el trabajo, el modelo de negocio y los puntos de dolor del cliente para mejorar y ampliar el producto según sus necesidades
• Este enfoque orientado al servicio funcionó como una ventaja competitiva para Palantir, desarrollando soluciones a la medida de los clientes y luego convirtiéndolas en plataforma
• Uno de los conceptos centrales de Palantir es la Ontology, que resuelve problemas complejos de negocio al estructurar los datos de forma sistemática
  • Ontology: un enfoque propio para mapear los datos y procesos del cliente, y codificarlos en la solución

Cambios en el modelo de negocio centrado en servicios

• Con la adopción reciente de los modelos de lenguaje de IA (LLMs), las empresas de servicios tradicionales se están transformando en modelos de negocio mucho más atractivos
• La IA puede automatizar tareas complejas basadas en lenguaje y tener mejores capacidades de detección de errores que los humanos
• Están aumentando los modelos de negocio híbridos, una mezcla de servicio y producto, que permiten resolver problemas reales de los clientes y capturar más valor
• La tecnología genera apalancamiento operativo de dos maneras:
  1. Crear una propuesta de valor única con un servicio más rápido, más barato y de mejor calidad que los proveedores tradicionales
  2. Quitar mano de obra del costo, cambiar la estructura de márgenes y facilitar la escalabilidad frente a los competidores
• La IA puede mejorar de forma significativa la eficiencia operativa en muchas industrias de servicios tradicionales y tiene el potencial de duplicar o más la productividad

Características y oportunidades de las empresas de servicios con IA

• Las empresas de servicios con IA adoptan el modelo "Service-as-Software", y varias startups de rápido crecimiento ya están aprovechando este enfoque
• Cuando el desempeño del modelo por sí solo no es suficiente, venden soluciones que asisten al usuario, como Copilot. Ejemplo: la IA de contabilidad técnica de Numeric
• Como es difícil automatizar procesos complejos solo con IA, es indispensable un enfoque que combine tecnología con experiencia humana
• Desafíos y oportunidades del modelo de servicios con IA
  • Riesgo 1: como cualquiera puede usar modelos, los competidores pueden aparecer rápido y arrebatar clientes existentes
  • Riesgo 2: con la mejora del desempeño de los nuevos modelos de IA, parte de las funciones de los productos actuales podría volverse redundante
  • Sin embargo, la automatización completa de procesos complejos sigue siendo difícil. Un enfoque que combine tecnología y experiencia humana es esencial
• Cómo operan las empresas de servicios con IA
  • Propuesta de valor diferenciada: ofrecer un servicio más rápido, más barato y de mayor calidad que los proveedores tradicionales
  • Mejora de la economía unitaria: al reducir el personal, que representa una gran parte del costo, mejoran la escalabilidad del negocio y la estructura de márgenes
    • Ejemplo: Loop rediseña todo el flujo de trabajo y maximiza la eficiencia mediante la automatización de auditoría y pagos de carga
  • Desde la perspectiva del cliente, en lugar de administrar múltiples proveedores y software, puede externalizar todas las funciones con una solución integrada de IA
• Cuatro principios clave de una empresa exitosa de servicios con IA
  • Mapear toda la ontología del negocio para priorizar el enfoque de I+D
  • Enfocarse en las métricas
  • Combinar crecimiento orgánico y fusiones y adquisiciones
  • Formar el equipo adecuado

Principios de las empresas exitosas de servicios con IA

1. Mapear toda la ontología del negocio para definir prioridades de I+D

• Concepto de ontología: Palantir define, a través de la ontología del negocio, la estructura de datos y los flujos de trabajo que sostienen todas las operaciones de una empresa
  • La ontología se compone de datos, lógica y acciones, y cumple el rol de un mapa de procesos de negocio (BPM)
  • Ejemplo: en la industria aeronáutica, define objetos como aviones, vuelos, aerolíneas, aeropuertos y retrasos, así como las relaciones entre ellos
• Importancia de la ontología:
  • La ontología es esencial para mapear los flujos de trabajo del cliente al software, y es todavía más importante en las empresas de servicios centradas en tecnología
  • La combinación de tecnología y operaciones permite entender la relación tripartita entre clientes, empleados y sistemas de software, y hacer posible la automatización y optimización
  • Palantir dio importancia a la ontología desde el inicio, lo que le permitió ocupar una posición líder en integración de datos y soluciones de IA
• Integración de datos y automatización:
  • En la mayoría de las organizaciones, los datos están dispersos en distintos formatos y lugares
  • Si primero se construye la ontología, se puede realizar de manera efectiva la integración de datos y la automatización sobre esa base
• Caso de Reserv:
  • Reserv entendió profundamente el flujo de trabajo de los ajustadores de siniestros y distinguió con precisión qué funciones desarrollar por cuenta propia y cuáles licenciar
  • Gracias a ello, pudo cerrar rápidamente contratos con grandes clientes y escalar
• Beneficios prácticos de la ontología:
  • El objetivo de un producto SaaS es mapear el flujo de trabajo del cliente al software
  • Las empresas de servicios centradas en tecnología deben crear una ontología que incluya las relaciones entre clientes, empleados y sistemas de software
  • Esto permite formar un ciclo de retroalimentación positiva en el que software y personal colaboran
• Ventajas del mapeo de la ontología:
  • El trabajo inicial de ontología cumple un papel importante para definir la visión, establecer metas y alinear al equipo
  • Crea una oportunidad para que inversionistas y asesores den retroalimentación práctica
  • Si no se elige la dirección correcta, las decisiones equivocadas pueden generar costos importantes

2. Enfocarse en las métricas

• Ontología y métricas:
  • Después de construir la ontología, se vuelve más fácil identificar los indicadores clave del negocio (KPIs)
  • En la industria SaaS hay muchas métricas estandarizadas, que pueden monitorearse fácilmente con herramientas de análisis operativo
  • Gracias a sus altos márgenes, las empresas SaaS pueden ser menos estrictas con sus métricas operativas. Pero los negocios centrados en servicios no tienen ese lujo
• Importancia de las métricas en negocios de servicios:
  • Para una empresa de servicios, crear valor es más complejo y más difícil de medir que en una empresa centrada en producto
  • Como es difícil encontrar métricas comunes entre distintas industrias, no elegir las correctas puede llevar a problemas de P&L
  • Ejemplo: en una firma de gestión de activos, la métrica básica es el volumen de activos administrados, pero la ontología permite conectar satisfacción del cliente a largo plazo, desempeño del portafolio y eficiencia de asesoría para establecer métricas más sólidas
• Análisis de métricas basado en ontología:
  • El análisis ontológico puede revelar puntos de apalancamiento inesperados
  • Ejemplo: en soporte al cliente, la precisión en la clasificación del problema puede ser más importante que la velocidad de respuesta inicial
  • Reserv automatizó parte del proceso de reclamaciones y analizó no solo el impacto en velocidad de procesamiento, sino también en satisfacción del cliente y flujo de caja
• Importancia de las métricas:
  • La esencia de un negocio de servicios centrado en tecnología es mejorar márgenes y calidad del servicio mediante la colaboración entre personas y software
  • Las métricas no deben aparecer solo en el reporte trimestral; deben ser el foco de toda la empresa
  • Las empresas de servicios exitosas no solo miden métricas, sino que las usan para guiar decisiones, prioridades de inversión y alineación del equipo
  • Todos los empleados entienden sus métricas clave y el papel que tienen para mejorarlas

3. Combinar crecimiento orgánico y fusiones y adquisiciones (M&A)

• Problemas de las fusiones y adquisiciones en el pasado:
  • En la década de 2010, muchos inversionistas de venture capital tendían a evitar el M&A
  • Las fusiones y adquisiciones a menudo se usaban como medida temporal para resolver defectos del producto o problemas de ventas, sin solucionar el problema de fondo: la falta de product-market fit
• Cambio en las empresas modernas de servicios tecnológicos:
  • Hoy, las empresas de servicios tecnológicos usan estratégicamente el M&A para resolver el problema de "cold start" al entrar a un mercado
  • En especial en mercados muy regulados o industrias con altos costos de cambio, adquirir una empresa existente puede ser efectivo
  • A través del M&A, se puede reducir la carga de contratación y ventas, y concentrarse en mejorar los márgenes mediante tecnología
• Ventajas del M&A:
  • Un M&A bien ejecutado puede ser un acelerador de crecimiento
  • Por ejemplo, una empresa de servicios existente con un margen de 15% suele valorarse en alrededor de 6-8x flujo de caja. En cambio, una empresa de servicios con IA bien construida ya puede tener márgenes del 60% y probablemente recibir múltiplos más altos
  • Al integrar la empresa adquirida, mejora la estructura económica de los ingresos existentes y puede re-acelerarse la tasa de crecimiento
  • Una empresa de IA puede adquirir a un competidor por 1x ingresos y, con una inversión de $100M, generar $60M en flujo de caja y $600M en valor accionario
• Nueva estrategia de M&A:
  • Este enfoque es distinto al M&A tradicional y su combinación con tecnología podría abrir una nueva etapa de crecimiento para la industria estadounidense
  • Desde fuera puede parecer que el venture capital (VC) está siguiendo estrategias de private equity (PE), pero en realidad se trata de una estrategia de crecimiento basada en tecnología
  • Cuando la tecnología puede mejorar significativamente la productividad de los flujos de trabajo de servicios, el M&A se vuelve una vía clara para crear gran valor con rapidez
• Consideraciones sobre la estrategia de M&A:
  • El M&A no es adecuado para todas las empresas. En particular, no conviene cuando la adquisición de clientes es sencilla o cuando la integración es compleja
  • Construir la ontología ayuda a analizar estos trade-offs y a decidir el tamaño adecuado de la primera adquisición, o si conviene adquirir dentro de la misma industria o en una industria adyacente
  • Aunque persisten preocupaciones por fracasos del pasado, el nuevo paradigma de M&A abre una estrategia capaz de ofrecer un ROI alto y predecible

4. Formar el equipo adecuado

• Características de las empresas SaaS exitosas:
  • Tienen una cultura técnica fuerte y capacidad de ingeniería para iterar rápidamente
  • A medida que el software se expande hacia mercados cada vez más segmentados, se vuelve más importante la experiencia de dominio y entender el lenguaje del cliente
  • Por eso, construyen consejos asesores sólidos del sector o, a veces, contratan especialistas de la industria con poca experiencia técnica
• Cambios en la composición del equipo en servicios centrados en tecnología:
  • Para construir un negocio exitoso se necesita talento técnico y operativo con alto IQ y EQ
  • Es necesario combinar una cultura de innovación de cambio rápido con un enfoque orientado a procesos y centrado en el cliente
  • El talento técnico y el operativo deben colaborar, aprender entre sí y construir confianza mutua
  • El talento técnico, además de habilidades en IA y desarrollo de software, debe tener curiosidad y respeto por los detalles de la operación de servicios
  • Los especialistas operativos deben estar dispuestos a adoptar nuevas tecnologías y repensar procesos existentes
• El caso de Palantir: Forward Deployed Engineers:
  • Palantir opera un equipo de Forward Deployed Engineers que trabaja directamente con los clientes para configurar la plataforma según sus necesidades
  • En ese momento, en las principales tecnológicas de Silicon Valley era común dejar la interacción con el cliente en manos de los equipos de ventas y customer success
  • Pero Palantir, al contratar personas con capacidades técnicas, operativas y de comunicación, pudo responder directamente a las necesidades del cliente
  • Esta estrategia de contratación es esencial en las empresas de servicios centradas en tecnología, y muchas personas que pasaron por Palantir hoy son fundadores o empleados iniciales de startups de servicios tecnológicos
• Elementos clave para construir el equipo adecuado:
  • Se debe crear una cultura que valore al mismo tiempo la innovación tecnológica y la excelencia en el servicio
  • Si se impulsa una estrategia de M&A, también se necesita talento con experiencia y criterio del mundo del private equity (PE)
  • Esto permite no solo replicar los servicios existentes con mayor eficiencia, sino también transformar toda una industria

Perspectivas futuras de la revolución de servicios con IA

• Incertidumbre sobre el avance de la IA:
  • Es difícil predecir hasta dónde llegará el rápido avance de la IA
  • No es realista asumir que la AGI (Artificial General Intelligence) resolverá todos los problemas. Incluso si la AGI se vuelve realidad, sus resultados podrían ser muy positivos o muy negativos
• Incluso con la IA actual ya es posible crear suficiente valor:
  • Aunque el avance de la IA se detuviera en el nivel actual, aún podría hacer mucho más eficientes casi $2 billones en salarios dentro de la industria de servicios
  • Esto podría traducirse en crecimiento del PIB, un mercado laboral más eficiente y una productividad dos o tres veces mayor
  • A medida que se automaticen tareas repetitivas y simples, los trabajadores tendrán la oportunidad de aplicar sus verdaderas habilidades o aprender otras nuevas
• La ola de servicios con IA está en una etapa temprana:
  • La actual ola de servicios con IA todavía está en su fase inicial, y su potencial e impacto aún no se han revelado por completo
  • En la primera ola de SaaS, el ensayo Smart Enterprise presentó un marco de innovación industrial centrado en plataformas, y eso ahora se ha generalizado
  • A medida que la ola de servicios tecnológicos gane fuerza, el mapeo de ontologías y otras estrategias se convertirán en una base conceptual importante
• Perspectivas y objetivos a futuro:
  • Para hacer realidad esta innovación se necesita liderazgo sobresaliente, grandes equipos y esfuerzo constante
  • El caso de éxito de Palantir sirve de inspiración, y se espera que surjan más empresas generacionales en esta ola de productividad

[joon14]

He buscado muchos textos sobre Palantir, y siempre afirman que con la ontología hay algo un nivel más allá, pero en realidad no me queda claro qué es exactamente ese extra.
Parece que internamente tienen mucha gente que hace mejor ciencia de datos, pero no tengo claro el producto en sí.

[roxie]

Si se ve por la viralización del reclutamiento de FDE, ¿es una fantasía grandilocuente?

[hilft]

SI de alto nivel

[savvykang]

Creo que esto es a lo que realmente se referían con transformación digital.

[9gyooo]

Cada vez que sale un artículo sobre Palantir, suelo leerlo con atención. Aún no termino de captar bien su modelo de negocio :(

[xguru]

Una retrospectiva sobre Palantir