En 2019, Amazon descontinuó su botón físico Dash, un dispositivo que permitía a los clientes volver a pedir productos con solo presionar un botón. Pero esta idea de reabastecimiento automático está lista para regresar, excepto que, según el compañero de Gartner Mark Raskino, es probable que una máquina haga el pedido y el reabastecimiento automáticamente en nombre del cliente.
Esto no es difícil de imaginar, y hay una serie de ejemplos (post Dash button) que muestran qué tan rápido se está aceptando la tecnología. El propio Amazon tiene una variedad de métodos de compra fáciles, como a través de Alexa, servicios de suscripción o incluso botones digitales y estantes inteligentes.
Raskino dice que hay tres fases de evolución. La situación actual, que él describe como “base cero”, es donde los dispositivos alertan al usuario que necesita reposición, como la luz de un lavavajillas que se enciende cuando es necesario reponer la sal.
Fases de máquina cliente
En el libro, la fase uno es donde un producto tiene un estrecho vínculo con una actividad de comercio electrónico en particular. El reabastecimiento automático de cartuchos de tinta de impresora es un ejemplo de un cliente de máquina de fase uno. De acuerdo con la documentación de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Amazon Dash, Alexa se puede usar para realizar un seguimiento del uso y reordenar automáticamente cuando el suministro de tinta es bajo, según las alertas de un sensor de uso.
De manera similar, una máquina de café se puede programar para pedir cápsulas automáticamente al fabricante cuando el suministro cae por debajo de un cierto umbral. Esto simplemente requiere un dispositivo de Internet de las cosas (IoT), equipado con los sensores correctos, que sea capaz de llamar a una API, como el servicio de back-end detrás de Amazon Dash.
Raskino dice que Illy ha pasado a la etapa en la que la máquina se convierte realmente en un cliente, al cerrar el ciclo de reabastecimiento a través del Servicio de Reabastecimiento de Amazon Dash. El sistema de café y espresso de Illy integra el servicio Dash para rastrear el uso de cápsulas de café y reordenar automáticamente más.
Raskino describe la fase dos como el punto en el que la máquina tiene un nivel de inteligencia que la convierte en un cliente adaptable, con la capacidad de interactuar entre múltiples servicios y proveedores.
Hoy, dice, es totalmente posible pedirle una receta a un altavoz inteligente como Alexa de Amazon y hacer que la IA encuentre la receta y los ingredientes, e incluso comprarlos en Amazon. Esto, dice, se trata de delegar el trabajo de ser cliente a esa máquina. La máquina encontró la receta, decidió qué ingredientes se necesitan y luego los compró.
Uno puede preguntarse si la IA está trabajando en el mejor interés del cliente, ya que ordenará artículos directamente de Amazon, pero Raskino cree que esto no es diferente a la situación en la que se le pide a un niño que vaya a la tienda a comprar papas: el niño puede Elija papas más baratas para tener algo de dinero extra para dulces.
En la fase dos, Raskino dice que el cliente de la máquina adaptable comienza a inferir una necesidad en nombre de su propietario y luego podrá comprar estos artículos de diferentes fuentes, tal vez eligiendo aquellos que tienen un mejor valor o la opción más saludable.
Mirando hacia atrás en el ejemplo de la receta, Raskino dice: “La máquina podría estar proporcionando opciones saludables porque sabe que has estado bebiendo mucho alcohol últimamente y tal vez necesites más vitaminas”.
Esta no es una simple acción de reabastecimiento ya que la máquina está tomando una decisión más informada basada en una comprensión general del propietario humano de la máquina. De manera similar, una aspiradora inteligente puede detectar que el gato del propietario está perdiendo más cabello de lo normal, por lo que puede ordenar automáticamente suplementos o programar una cita con el veterinario.
Raskino dice que las encuestas han encontrado que las personas cuya semana laboral se ha reducido de cinco a cuatro días pasan su día libre haciendo tareas domésticas. “Comprar es una tarea. No somos muy buenos en eso y no tenemos tiempo, por lo que es fácil ver cómo una máquina podría hacer un mejor trabajo”, agrega.
Lo mismo ocurre con la compra del mejor proveedor de energía, o el seguro del automóvil o del hogar. Raskino dice que la gente ya está acostumbrada a ir a un sitio de comparación de precios para comprar esas cosas. También entienden que el sitio de comparación probablemente cobra una pequeña comisión y es posible que no ofrezca una relación calidad-precio absoluta en comparación con la búsqueda manual de la mejor oferta, pero le ahorra mucho tiempo a la gente. Raskino no ve ninguna razón por la que un ser humano deba involucrarse en la compra de dichos servicios. Una IA podría activarse anualmente o cuando el servicio se renueve para buscar la mejor oferta nueva.
Esta idea de la máquina que coordina tareas, compra y ordena servicios, encaja con la ajetreada vida de las personas y, según Raskino, se integra bien con la economía de conciertos actual. De hecho, ve muchas oportunidades para que las personas trabajen en un ecosistema donde la máquina es un cliente que tiene la capacidad de coordinar actividades con trabajadores humanos.
Por ejemplo, un horno inteligente puede sentir que necesita una limpieza y programar un servicio de limpieza de hornos. En este escenario, una casa equipada con cerraduras de puertas inteligentes podría enviar al limpiador de hornos un PIN único para ingresar a la casa.
No son solo las plataformas de comercio electrónico más grandes las que captarán negocios de estos clientes de máquinas. Raskino dice que las plataformas Etsy y Shopify ofrecen comercio electrónico para comerciantes individuales y pequeñas empresas.
“Hay una multiplicidad de proveedores de software que trabajan para empresas muy pequeñas. Siempre me sorprende la cantidad de proveedores de software especializados que han aparecido, como empresas que ofrecen terminales de pago con tarjeta hasta aquellos que brindan señalización electrónica para tiendas”.
Él cree que también hay oportunidades para que los clientes de máquinas ayuden a los propietarios de pequeñas empresas, y esta es una de las áreas donde los clientes de máquinas de la fase tres pueden marcar la diferencia. “La gente de las pequeñas empresas está hasta los topes de administración e intenta obtener el mejor precio por los artículos que van a revender o por las piezas que necesitan para fabricar un producto”, dice Raskino.
Un ejemplo dado en Cuando las máquinas se convierten en clientes es un dispensador inteligente de bebidas gaseosas en tiendas de conveniencia. Como señala Raskino, descubrir qué bebidas gaseosas se venden mejor es una tarea bastante aburrida y repetitiva para los dueños de las tiendas, a quienes también visitan los vendedores de los distribuidores de bebidas que intentan alentarlos a cambiar la mezcla de bebidas en sus refrigeradores.
“Todo esto es bastante ineficiente”, dice. “Hemos estado hablando con un par de distribuidores de bebidas que están trabajando en refrigeradores inteligentes”. Tal refrigerador tendría acceso a las condiciones climáticas locales y comprendería la composición de las personas que visitan la tienda de conveniencia, además de saber qué bebidas se están comprando. En efecto, el dispensador inteligente de bebidas se ha convertido en el cliente y se repone de forma autónoma previendo la demanda.
Socialmente aceptable
Una de las preocupaciones que plantea el libro es cómo responderán las empresas con experiencia en vender a humanos. No hay razón para suponer que la máquina permanecerá en el dominio de las compras de bajo valor, dejando a las empresas libres para centrar sus esfuerzos en clientes humanos de alto valor.
“Duplicando el mercado humano y percibiendo capacidades de servicio al cliente humano de mayor valor, los perdedores encontrarán que su costo de venta aumenta gradualmente incluso cuando sus ingresos y el mercado total direccionable parecen reducirse”, advierten Raskino y el coautor Don Scheibenreif.
Es posible que la sociedad aún no esté lista para el cliente de máquinas, pero la idea se está abriendo camino en la vida de las personas mediante la automatización de tareas aburridas o repetitivas.
En el libro, Raskino y Scheibenreif analizan la demostración realizada en mayo de 2018 por el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, de un asistente de inteligencia artificial llamado Duplex. La IA fue tan convincente que pudo reservar una cita en una peluquería por teléfono, sin que la persona al otro lado de la línea se diera cuenta de que era una máquina la que hacía la cita.
Raskino y Scheibenreif creen que Duplex se adelantó a su tiempo. La demostración causó un gran revuelo público y se dejó de lado en silencio, pero cinco años después, el desarrollo continuo de la IA generativa muestra cuán convincente puede ser un chatbot para mantener una conversación con un humano.
Gran parte de la tecnología ya existe en la actualidad. Es solo cuestión de tiempo antes de que tales avances en IA se integren en la vida de las personas, para automatizar tareas, solicitar servicios y comprar productos en su nombre.
• Escuche el podcast con Mark Raskino •