Está en la nube, pero ¿aprovecha realmente la nube? Lecciones de las empresas nativas digitales

¿Cómo ayuda la nube a acelerar la innovación? ¿Cuál es la diferencia entre estar en la nube y aprovechar la nube? ¿Es posible reducir los costos de desarrollo y disminuir el tiempo de comercialización?

Para responder a estas preguntas, es útil tomar como referencia a las empresas nativas digitales (DNB). Estas empresas Negocio-a-consumidor “nacieron en la nube” y muchas tienen más de una década de experiencia en la obtención de valor a partir de los servicios en la nube.

Las empresas nativas digitales triunfan o fracasan por la calidad y la velocidad de la innovación, al crear aplicaciones digitales que sus clientes realmente valoran, a la vez que superan a sus competidores en el mercado. Sus equipos de desarrollo de productos y software se esfuerzan por maximizar el uso de sus presupuestos y su tiempo de ingeniería para crear características realmente diferenciadoras que resulten importantes para sus usuarios.

Debido a que muchas empresas nativas digitales empezaron como startups de tecnología, necesitaron perfeccionar sus propuestas de valor principales para asegurar la financiación de capital de riesgo. Este proceso les obligó a definir su valor diferenciado para el consumidor. Puede ser la comodidad de recibir comida a domicilio gracias a una red de restaurantes y conductores, el precio y la disponibilidad de productos de segunda mano, o una forma deliciosa de consumir los contenidos.

Las empresas nativas digitales también deben mejorar continuamente la productividad y la velocidad de la ingeniería. Una de las formas de lograrlo es trasladar las capacidades básicas a la nube. En contraste con las características diferenciadoras, las capacidades básicas son las que los clientes de la empresa nativa digital dan por sentado. Ejemplos de capacidades importantes pero no diferenciadas incluyen la capacidad de un sistema para registrar nuevos usuarios, emitir una alerta cuando un pedido está listo y escalar la base de datos del backend. Estas características por lo general no forman parte de la decisión de compra principal de un cliente, por lo que al aprovechar estas capacidades básicas, las empresas nativas digitales pueden orientar el trabajo de los equipos de desarrollo a las innovaciones que realmente marcan la diferencia y hacen que los clientes vuelvan a por más. Además, como estas funcionalidades se pueden implementar y optimizar rápidamente, los equipos de desarrollo pueden reducir inmediatamente el tiempo dedicado a los costos de mantenimiento y mejora continuos.

En 2009, cuando AWS introdujo la capacidad de ajustar la escala de la potencia de cómputo automáticamente en función de la demanda, esto se consideró revolucionario. Las empresas que adoptaron este servicio ahorraron tiempo y dinero, a la vez que optimizaron los valiosos esfuerzo de ingeniería en los ciclos de desarrollo. Con el tiempo, se han incorporado muchos otros servicios en la nube y se han trasladado a un nivel superior de la pila, con capacidades aún más avanzadas.

Entre estos servicios se encuentran la automatización de la seguridad, la gobernanza y la conformidad; los procesos de soporte para desarrollar y probar el software; las plataformas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML); y las herramientas para ayudar con una gran cantidad de capacidades de valor agregado, incluidas la realidad aumentada, la realidad virtual y la robótica. Por ejemplo, Duolingo, una plataforma de aprendizaje de idiomas basada en la IA, utiliza el marco PyTorch en AWS para presentar algoritmos personalizados que proporcionan a los clientes lecciones a medida para 32 idiomas que van desde el árabe hasta el galés. Estos modelos personalizados utilizan entre 100 000 y 30 millones de puntos de datos para hacer 300 millones de predicciones diarias, como la probabilidad de que un usuario pueda recordar una palabra concreta y responder correctamente a una pregunta.

El sistema de Duolingo hace estas predicciones mediante el aprendizaje profundo, un subconjunto de la IA y el ML, que analiza el número de veces que un usuario ha visto una palabra, cuántas veces la ha acertado, los modos bajo los que ha respondido correctamente y cuánto tiempo ha pasado desde que la practicó. A partir de estas predicciones, la aplicación introduce la palabra en el plan de estudios en el contexto que el usuario necesita para dominarla.

Cuando Duolingo comenzó en 2009, utilizaba algoritmos tradicionales de la ciencia cognitiva para enseñar lenguas extranjeras como parte de un proyecto de traducción de la Universidad Carnegie Mellon. Sin embargo, esos algoritmos carecían de la capacidad de procesar datos en tiempo real para crear experiencias personalizadas que mantuvieran a los usuarios interesados en el contenido.

Las herramientas de aprendizaje profundo también han ayudado a Duolingo a mejorar la precisión de las predicciones para mejorar la interacción con los clientes. Después de implementar estas herramientas, Duolingo descubrió que el número de usuarios que utilizaban el servicio y volvían el segundo día aumentó un 12 %. Duolingo cuenta ahora con 300 millones de suscriptores, y aún confía en la nube de AWS para aumentar la velocidad y escalabilidad de la plataforma y ampliar los tipos de predicciones que puede realizar.

Como demuestra la experiencia de Duolingo, la nube ofrece cada vez más posibilidades. Estas capacidades ofrecen tres ventajas principales:

El objetivo principal de un equipo de desarrollo de productos es crear un valor de producto diferenciado que encuentre un gran mercado y contribuya al éxito de la empresa. Aunque la infraestructura es fundamental, trasladar la adquisición, el diseño, la implementación y el mantenimiento del hardware y el software a la nube contribuye a que las organizaciones reduzcan el tiempo de comercialización. La mayoría de las organizaciones comprenden que la infraestructura de la nube incluye aspectos físicos como un centro de datos, máquinas y almacenamiento. Sin embargo, las empresas nativas digitales más exitosas también reconocen que la infraestructura de software constituye un factor que se puede aprovechar aún más para aumentar la velocidad y la calidad.

La nube de AWS ofrece ahora una canalización de integración y entrega continuas (CI/CD) que permite a todos los desarrolladores de una organización utilizar el mismo proceso para probar el código en busca de defectos. Esto también garantiza que el código escrito por diferentes equipos se integre y funcione bien en conjunto, y que todo esté preparado para implementarse al mismo tiempo. Una vez implementada en la fase de producción, la carga de trabajo se monitoreará y la escala se ampliará o reducirá automáticamente en función de la demanda. En años anteriores, los recursos presupuestarios y de personal necesarios para crear y apoyar estas capacidades representaban una media del sector del 15 % del presupuesto total de ingeniería y operaciones. Estas funciones a veces eran puntos de fricción que retrasaban la implementación de nuevas características generadoras de ingresos. De acuerdo con nuestra experiencia, algunas de las mejores empresas nativas digitales dedican ahora muy pocos recursos de ingeniería y operaciones a estas capacidades de apoyo, a la vez que reducen considerablemente el tiempo de comercialización y mejoran la experiencia de los clientes.

Ese ha sido el caso de Coinbase, un proveedor de plataformas y monederos digitales con 30 millones de clientes. La compañía, con sede en San Francisco, utilizó AWS Step Functions para automatizar y gobernar la implementación de nuevas características y actualizaciones de software y, al mismo tiempo, proteger mejor a los usuarios ante los ciberataques. Coinbase no solo implementa con éxito el 97 % de las veces, sino que también ha reducido el tiempo necesario para agregar nuevas cuentas de días a solo segundos, así como el número de tickets de servicio de atención al cliente significativamente.

Del mismo modo, Freshworks, una empresa con sede en San Mateo, California, que desarrolla soluciones de SaaS para pequeñas y medianas empresas, ha reforzado su marketplace con AWS Lambda, una plataforma que ayuda a los desarrolladores a crear y ejecutar complementos, a la vez que administra los costos mediante el aumento o la reducción de la escala en función de la demanda correspondiente exclusivamente a la función de ese complemento. En un solo ejemplo, los agentes de Freshworks ahora resuelven los tickets de servicio de atención al cliente en la mitad de tiempo que antes.

La información obtenida a partir de los datos que puede ayudar a prestar un mejor servicio a los clientes es fundamental para cualquier empresa. Quizá nadie lo entienda mejor que las empresas nativas digitales, que atienden a los clientes más exigentes de todos: los consumidores. Por eso estas empresas dan tanta importancia a la creación de características que aporten valor a los clientes. Aunque las empresas nativas digitales son profundamente técnicas, las mejores también son implacables a la hora de centrar su tiempo en la creación de las capacidades que marcan la diferencia, en lugar de las básicas. Entienden que a los consumidores les importan más los beneficios del mundo real, como obtener recomendaciones fiables de películas, ayuda para encontrar un bar de deportes en una nueva ciudad y reseñas interesantes sobre restaurantes.

Las experiencias altamente relevantes y personalizadas se basan en el uso de herramientas de IA/ML dirigidas a múltiples niveles de experiencia. 1) A nivel fundacional, los desarrolladores especializados tienen la flexibilidad de personalizar el propio marco de software subyacente. Esto se asemeja a la posibilidad de construir el motor de un automóvil propio. 2) La gran mayoría de las empresas crearán, entrenarán e implementarán los modelos sobre un marco de trabajo. Como elegir un motor prediseñado y luego ajustarlo a sus necesidades. 3) Sin embargo, para maximizar la velocidad, las empresas pueden implementar un modelo prediseñado para casos de uso específicos, como la detección de fraudes o la personalización, de forma parecida a la compra de la “edición deportiva” o del “paquete para el frío” cuando ya se conocen los requisitos.

La personalización con la IA y el machine learning puede ser especialmente eficaz. Intuit, la empresa de software financiero, utilizó el servicio Amazon Personalize para diseñar y lanzar rápidamente un motor de recomendaciones para su aplicación de seguimiento y planificación de presupuestos para consumidores Mint. Del mismo modo, Keen, fabricante de botas y otro tipo de calzado para exteriores, utiliza el mismo servicio de Amazon para rastrear los historiales de navegación y compra de los clientes para hacer recomendaciones de compra. Los correos electrónicos de prueba de Keen que utilizan la característica de recomendación han proporcionado un aumento de los ingresos de casi el 13 %. Y Ably, una startup surcoreana de comercio electrónico de ropa, utiliza la IA para hacer recomendaciones personalizadas en la página principal de su aplicación. Ably afirma que el motor de recomendación, que recurre a los historiales de navegación y de compra de los clientes, ha permitido a la empresa crear sofisticadas capacidades de IA sin necesidad de tener experiencia previa con la tecnología de machine learning.

Junto con la excelencia operativa, estas nuevas herramientas y capacidades permiten una innovación más rápida. Según Isaac Newton:

La masa representa el total de recursos (presupuesto y personal) dedicados al desarrollo de la capacidad del producto diferenciador que genera ingresos. La aceleración representa el proceso de desarrollo y el entorno operativo. Se obtiene una mayor fuerza al maximizar los recursos disponibles para las actividades que marcan la diferencia, así como al aumentar la velocidad de la ingeniería.

Todas las empresas digitales se pueden beneficiar del mayor ritmo de innovación que permite la nube de AWS. He aquí cuatro puntos de partida recomendados:

A continuación se muestra una visualización de estos tres factores. El eje horizontal X indica el nivel de esfuerzo, expresado como costo en dólares. El eje vertical Y representa una evaluación subjetiva del riesgo del proyecto. El tamaño de los círculos muestra los presupuestos que se podrían destinar a la innovación.

Este ejemplo utiliza una evaluación del estado actual de la organización. Esta misma metodología se debería utilizar de forma recurrente. Después de todo, en retrospectiva, es evidente que quien adoptó el escalado automático en 2009 tenía una ventaja competitiva sobre otros que se aferraban al aprovisionamiento manual.

Se puede aplicar una visión prospectiva a los nuevos proyectos, ya que los equipos de producto e ingeniería discuten la hoja de ruta, los niveles de esfuerzo y los objetivos. Los equipos deben identificar las capacidades que realmente marcan la diferencia y buscar oportunidades para minimizar el trabajo básico. Este sencillo ejercicio puede acelerar drásticamente un proyecto.

Las empresas nativas digitales crean innovaciones que cambian nuestra vida cotidiana. Transforman las formas de comprar, entretenerse, desplazarse por la ciudad y mucho más. En el proceso, las empresas nativas digitales han aprendido que no basta con ejecutar las innovaciones en la nube. Nos pueden enseñar valiosas lecciones sobre cómo aprovechar la nube para innovar con gran rapidez.