Las plataformas que operan en entornos de alto riesgo pueden evitar obstáculos con crecimiento lento, basado en cuatro elementos clave.
En 2009, poco después de su fundación, la plataforma Uber realizó una simple estrategia que provocó su expansión mundial. Para conectar a tantos conductores y pasajeros, y tan rápido como como fuera posible, la compañía priorizó su lanzamiento en nuevas ciudades. Contrató equipos de planta con gerentes generales, operativos y de comunidad en varias ciudades a la vez.
En cada una, estos equipos atrajeron conductores ofreciendo a los autos en servicio una app, y a veces un smartphone, para monetizar su tiempo de inactividad. Para atraer pasajeros, ofrecieron tarifas especiales para quienes asistían a importantes conferencias y otros eventos de alto perfil, inscribiéndolos y ganando miles de clientes gracias al boca a boca.1
Escalar rápido, como Uber, es esencial para las plataformas digitales. La velocidad se considera el factor principal en los mercados donde el ganador se lleva todo.2 Sin embargo, quizá esto no aplique para todas las plataformas. En algunos casos, una estrategia más cuidadosa, gradual y, por lo tanto, más lenta sería más beneficiosa.
Al estudiar las plataformas empresariales, como Airbnb, Amazon, Apple, Expedia, Facebook (en particular su proyecto de pago electrónico Libra), Google, Grindr, LinkedIn, Netflix, PayPal y Uber, encontramos que la complejidad regulatoria y el riesgo regulatorio son dos factores importantes, pero descuidados, en su plan de crecimiento. Además, es probable que se vuelvan cada vez más importantes en los próximos años, conforme haya más normas digitales y cada vez haya más plataformas en varios sectores y mercados.
La complejidad regulatoria se refiere a las barreras legales y regulatorias que gobiernan la entrada y las operaciones de la plataforma en un sector. Los costos de operación en sectores con un alto grado de complejidad regulatoria, como los servicios financieros o farmacéuticos, pueden ser elevados, pero los equipos legales pueden analizar la situación y predecirlos fácilmente.
El riesgo regulatorio se refiere a la probabilidad de que la complejidad aumente en un futuro y, con ella, los costos legales. Genera mucha mayor incertidumbre que la complejidad regulatoria. Por ejemplo, hasta hace unos años, la opinión pública sobre las plataformas empresariales era positiva y los reguladores eran indulgentes. No obstante, ahora la mayoría de los estadounidenses exigen regulaciones más estrictas y los legisladores de EU, Reino Unido, Israel, Japón y la Unión Europea han pedido políticas rigurosas antimonopolio, fiscales, de protección de datos y del cliente, financieras y laborales para estas empresas.3
Los cambios de políticas pueden representar fuertes gastos: el Proyecto de Ley 5 de la Asamblea de California, evitaba que las empresas clasificaran a los tramoyistas de eventos masivos como contratistas independientes y amenazó el modelo de plataformas como DoorDash, Lyft, y Uber. Junto con Instacart y Postmates, estas empresas gastaron 224 millones de dólares —una cantidad récord en campañas de California— para convencer a los votantes de que aprobaran la Proposición 22, que los eximía de algunas disposiciones de este proyecto de ley.4 Google, por su parte, podría verse obligado a pagar la demanda antimonopolio que presentó el Departamento de Justicia de EU.5
Es muy difícil predecir resultados de las políticas o incluso atribuir pronósticos a diferentes resultados.6 Pero existen métricas objetivas y cuantificables para calcular este riesgo, como casos legales en curso, sondeos e investigaciones de agencias gubernamentales, y la influencia política de legisladores que abogan por una regulación más estricta.
Una forma sencilla de comprender las posibles implicaciones de la complejidad y el riesgo regulatorios es pensar en ambos como ejes de una matriz de 2×2. (Véase “Cartografía de la complejidad y el riesgo regulatorios”).
Según esta matriz, en un primer cuadrante inferior, tenemos a las plataformas con bajos niveles tanto de complejidad como de riesgo, ejemplos serían LinkedIn y Expedia. Los costos de cumplimiento son relativamente bajos en sus sectores, al igual que en software (p.Ej., Salesforce.com) o en entretenimiento (p.Ej., Netflix). Además, no existen debates serios entre legisladores y políticos sobre la restricción de sus modelos comerciales u operativos.
PayPal se encuentra entre las plataformas que operan en mercados con altos niveles de complejidad, pero bajos niveles de riesgo. Pertenece al sector de servicios financieros, donde el gasto total en cumplimiento asciende a 270 mil millones de dólares, y entre el 10% y el 15% de su fuerza laboral se dedica a actividades de gobernanza, gestión de riesgos y cumplimiento.7 La plataforma va sopesando con cuidado la complejidad de las regulaciones cuando selecciona qué servicios ofrecer a sus 300 millones de clientes. De hecho, PayPal buscó su primera licencia bancaria para Europa, una medida que habría aumentado significativamente la complejidad regulatoria y el escrutinio, hasta 2007, cinco años después de su oferta pública inicial (IPO). Pero su riesgo regulatorio es bajo, porque la empresa no está en el centro de debates políticos.
Otras plataformas enfrentan una baja complejidad, pero un alto riesgo regulatorio. El mercado de las citas en línea no suelen estar bajo mucho escrutinio, pero la empresa china Beijing Kunlun Tech no anticipó el riesgo cuando adquirió la propiedad total de Grindr en 2018. Kunlun planeaba impulsar la plataforma y lanzar una IPO, pero el Comité de Inversión Extranjera de EU (CFIUS) intervino, pues concluyó que el gobierno chino podía emplear los datos de la app para chantajear a funcionarios o militares estadounidenses. Al final, el CFIUS obligó a Kunlun a deshacerse de Grindr.8
Este tercer cuadrante incluye cada vez más compañías, entre otras Airbnb, Amazon, Facebook, Google y Uber. Si observamos detenidamente, lo cierto es que muchas operan en un vacío regulatorio; es decir, sin autoridades establecidas o poderosas, pero con reglas ajustadas y estrictas barreras para entrar. Por lo tanto, existe un exceso de incertidumbre con respecto a las reacciones de los reguladores, con lo cual es difícil que las empresas desarrollen escenarios de políticas discretos, calculen variabilidades y hagan conjeturas sólidas sobre sus tiempos.9
Finalmente, tenemos plataformas que se ubican en un cuarto cuadrante: lidian con una alta complejidad y un alto riesgo regulatorio. En 2019, Facebook y un consorcio de socios internacionales anunciaron Libra, un sistema de pago mediante blockchain. Desde 2009, con el lanzamiento de Bitcoin, el mercado de las criptomonedas creció aceleradamente; algunos países, como China e India, optaron por restringirlo y otras naciones occidentales optaron por una experimentación tecnológica. Pero Libra provocó alarma entre políticos y reguladores, y desencadenó un inmediato aumento del riesgo regulatorio en todo el sector.
¿Por qué? Existen tres razones: una extendida desconfianza en Facebook; el potencial alcance de Libra, considerando que Facebook tiene 2,400 millones de usuarios; y la incapacidad (o falta de voluntad) del consorcio para explicar cómo evitarían los efectos negativos en áreas sensibles como el financiamiento del terrorismo, la evasión fiscal y el lavado de dinero.10 Como resultado, en 2020 Facebook y sus socios tuvieron que renovar drásticamente sus esfuerzos y reducir sus ambiciones con Libra para, como publicó el Financial Times, “apaciguar a los reguladores recelosos”.11
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El economista conductual, y Premio Nobel, Daniel Kahneman distinguió entre el pensamiento “rápido” y el “lento” para ilustrar cómo opera el cerebro en diferentes circunstancias. Afirmó que el pensamiento rápido prevalece en situaciones que requieren una acción intuitiva (p. Ej., si escuchas una serpiente de cascabel), mientras que el pensamiento lento ocurre en situaciones que requieren un trabajo mental consciente, ordenado y lógico (p. Ej., cuando calculas tus impuestos).
Retomando a Kahneman, sostenemos que los propietarios y operadores de plataformas deberían decidir deliberadamente si escalan el alcance de sus negocios digitales de manera rápida o lenta. La escala rápida, también llamada blitzscaling por Reid Hoffman y Chris Yeh, implica priorizar la velocidad sobre la eficiencia.12 El objetivo es crecer rápidamente, ajustar el producto al mercado y aprovechar los efectos de red para mantener una cuota de mercado líder. La escala lenta implica un análisis detallado del escenario y sus actores, una cuidadosa gestión de riesgos, una expansión gradual y una inversión continua en la reputación y fiabilidad de la plataforma. No excluye la explotación de los efectos de red, pues son necesarios para el triunfo de cualquier negocio digital, pero prioriza el análisis, la experimentación y la minimización de riesgos.
Cada vez más, la complejidad y el riesgo regulatorios determinan el crecimiento de los negocios digitales. En un inicio, los legisladores y reguladores no reaccionaron a los efectos disruptivos de esta nueva economía, pero eso está cambiando. Actualmente, se sostienen debates sobre políticas y regulaciones para plataformas en países tan diversos como Francia, Alemania, Israel, Japón, México, Rusia, Emiratos Árabes Unidos, Reino Unido y EU. Estos debates están dando lugar a cambios legislativos y regulatorios acelerados.13
En contextos de bajo riesgo, es necesario escalar rápidamente para activar tres ciclos de reacción positiva interrelacionados:14
Si alguno de estos ciclos no se puede activar, la escala de la plataforma tardará más tiempo o será inalcanzable, y puede resultar un fracaso. Le sucedió a MyTaxi, una plataforma de transporte fundada en Hamburgo, Alemania, poco antes del lanzamiento de Uber en EU, Halo en Reino Unido y GetTaxi en Israel. El modelo comercial de MyTaxi era similar al de Uber, su tecnología estaba bien diseñada y los primeros comentarios de los conductores y pasajeros fueron positivos. Sin embargo, no pudo reunir el capital que necesitaba para escalar rápido (sobre todo, debido al poco capital de riesgo en Alemania).15 Como resultado, MyTaxi tuvo que fusionarse con una plataforma de auto compartidos y hoy sus viajes e ingresos son sólo una fracción de Uber.16
Una estrategia rápida es adecuada para plataformas que enfrentan una baja complejidad y un alto riesgo regulatorio. Esto parece contradictorio cuando el crecimiento llama la atención de los políticos, como ocurrió en el caso de Kunlun y Grindr. No obstante, nuestro análisis revela que las poderosas ventajas de los tres ciclos de reacción superan los riesgos regulatorios, al menos a corto plazo.
Baste observar la situación de varias corporaciones, como Amazon, Apple, Facebook y Google. Todas ellas iniciaron en un contexto de baja complejidad y bajo riesgo regulatorio, y escalaron rápidamente. Ahora, debido a su éxito y posición dominante en sus respectivos mercados, han atraído cada vez más atención de las autoridades supervisoras; o sea, han migrado al cuadrante de baja complejidad pero alto riesgo.
Aun así, debido a su crecimiento, han ganado un poderoso recurso que atenúa el riesgo regulatorio: una enorme base de usuarios, quienes fungen como defensores políticos.17 En 2017, cuando Transport for London (TfL) despojó a Uber de su licencia para operar en la ciudad debido a fallas de seguridad, Uber respondió con una petición para renovar su licencia firmada por más de 500,000 personas en 24 horas.18 TfL cedió y otorgó a Uber varias extensiones. De manera similar, en 2011, cuando se propuso la controvertida Ley Stop Online Piracy en la Cámara de Representantes de EU, más de 7 millones de usuarios de Google firmaron una petición para eliminarla:19 el proyecto de ley no procedió. Y cuando no pueden influir en los legisladores, como con el Proyecto de Ley 5 de la Asamblea de California, las empresas no sólo tienen recursos financieros para redactar y pagar medidas como la Proposición 22, sino que también pueden usar sus plataformas para influir en los usuarios: los clientes en California recibían mensajes de campaña en la app y mediante etiquetas en las bolsas de Instacart y DoorDash.20
Estos casos sugieren que una amplia base de usuarios es una razón para que las empresas que enfrentan una baja complejidad pero un alto riesgo regulatorio opten por una estrategia rápida. Además, a corto plazo, los riesgos de un crecimiento lento en términos de redes, datos y capital superan el riesgo de atraer el escrutinio político.
Sin embargo, en escenarios con alta complejidad y alto riesgo, la escala lenta es más prudente. Facebook demostró las trampas de un crecimiento acelerado en este cuadrante con su proyecto Libra. Nuestras entrevistas, así como las declaraciones públicas, revelaron que los reguladores financieros se sorprendieron por esta estrategia, ya que les pareció inapropiada, especialmente a la luz de la participación de Facebook en los escándalos de uso indebido de datos y las claras implicaciones financieras y monetarias internacionales del proyecto.
“Libra, como cualquier proyecto [de criptomonedas] con alcance mundial, debe considerar un conjunto básico de obstáculos legales y regulatorios”, declaró el gobernador de la Reserva Federal de EU, Lael Brainard, en un discurso en diciembre de 2019. “Una importante inquietud sobre Libra es la posibilidad de su adopción a nivel mundial en un corto período de tiempo y que se estableciera como una unidad nueva”.21
Como sugiere Brainard, el crecimiento rápido en un entorno tan complejo y riesgoso llevó a que los supervisores del mercado financiero impidieran su desarrollo.22 Una estrategia más lenta y cuidadosa habría sido menos controvertida y quizá habría permitido el éxito de Libra.
Las plataformas que operan en entornos de alto riesgo y alta complejidad pueden evitar algunos obstáculos siguiendo un crecimiento lento, basado en cuatro elementos clave: análisis del macroentorno, gestión de riesgos, inversión en confiabilidad y expansión geográfica gradual.
Análisis del macroentorno: el análisis comienza con la selección del equipo de estrategia. En contextos de alto riesgo regulatorio, los propietarios y operadores deben predecir la dinámica de las políticas e identificar las posibles regulaciones. Es decir, que complementen sus equipos legales, técnicos y comerciales con expertos en políticas, analistas de riesgos y planificadores.
Los expertos deben proporcionar análisis detallados —mapeo antes y durante todo el proceso—para identificar actores institucionales relevantes y comprender sus mandatos y prioridades, junto con los efectos e implicaciones económicas, sociales y políticas más importantes de la plataforma. Dichos análisis son un prerrequisito para identificar riesgos, elaborar hipótesis y desarrollar respuestas estratégicas.
Gestión de riesgos: como una extensión natural del análisis anterior, las plataformas deben identificar riesgos y desarrollar un sistema de gestión sólido. Hacerlo demasiado tarde puede ser costoso en términos de tiempo, dinero y reputación. Por lo tanto, en las primeras etapas del proceso estratégico, la gestión de riesgos y la planificación de escenarios posibles deben recibir el mismo nivel de atención por parte de la alta dirección que la tecnología y los modelos comerciales.
Las empresas de tecnología pueden identificar y gestionar una gama más amplia de riesgos adaptando los mecanismos ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) que ya existen en otros sectores, pues hay un amplio catálogo de estos.23 Sin embargo, los mecanismos diseñados específicamente para la economía digital aún están en su infancia.
Invertir para ser confiable: las empresas suelen concentrar sus esfuerzos en la innovación tecnológica o en interfaces atractivas, pero descuidan las posibles consecuencias sociales de sus plataformas. En una encuesta reciente a 34,000 personas de 28 países, más del 60% dijo que les preocupa que las empresas de tecnología estén “fuera de control” y que los gobiernos no las estén regulando de forma eficaz.24 Este sentimiento público, y las exigencias de los inversionistas y otras partes interesadas, están impulsando a los líderes a dar mayor prioridad a que sus empresas sean confiables.25
Ser confiable es importante sobre todo en contextos de alta complejidad y riesgo. Para ello, los operadores deben comprender los fundamentos de la confianza pública e institucional e invertir recursos para mantener y mejorar su fiabilidad ante los reguladores y consumidores.
Expansión geográfica gradual: dado que alcanzar una escala global en sectores caracterizados por una alta complejidad y riesgo regulatorios es peligroso, la expansión debe ser más cautelosa. Las técnicas experimentales para mejorar la adecuación del producto al mercado, como las pruebas A/B, pueden ser difíciles o muy limitadas en estos contextos.
Una alternativa es tentar las aguas en jurisdicciones seleccionadas. Las interacciones que surjan con reguladores y consumidores pueden proporcionar información útil y resaltar riesgos inadvertidos. Se pueden incorporar estos hallazgos al desarrollo de productos y la estrategia política antes de expandirse.
“Las empresas tecnológicas necesitan entender cómo navegar las regulaciones complejas, y no siempre coherentes, de los legisladores mundiales”, concluyó el bufete de abogados internacional Hogan Lovell, después de estudiar las nuevas regulaciones tecnológicas de 16 jurisdicciones internacionales.26
Daniel Kahneman propuso matices para describir la cognición humana, en donde pensar rápido es ventajoso en ciertas situaciones, mientras que pensar lento es mejor en otras. De manera análoga, nuestra investigación sugiere que se necesita una descripción matizada del crecimiento de plataformas digitales. Creemos que esta descripción debe incluir factores como la complejidad regulatoria y el riesgo regulatorio, parámetros que permiten a los propietarios y operadores sondear el macroentorno de su plataforma y diseñar estrategias sólidas y específicas de crecimiento. Prevemos que dichos parámetros serán cada vez más importantes para el ámbito tecnológico en el futuro, especialmente a medida que la disrupción digital se expanda a sectores más regulados aún y que se rediseñen más marcos legales en esta nueva era.
REFERENCIAS
1. Y. Moon, “Uber: Changing the Way the World Moves,” Harvard Business School case no. 316101 (Boston: Harvard Business School Publishing, 2015).
2. See, for example, R.I. Sutton and H. Rao, “Scaling Up Excellence: Getting to More Without Settling for Less,” (New York: Crown Business, 2014); and R. Hoffman and C. Yeh, “Blitzscaling: The Lightning-Fast Path to Building Massively Valuable Companies” (New York: Currency, 2018).
3. A. Breland, “Americans Want Tougher Regulations for Tech Companies: Poll,” The Hill, April 20, 2018, https://thehill.com; Hogan Lovells, “A Turning Point for Tech: Global Survey on Digital Regulation,” Oct. 30, 2019, www.hoganlovells.com; and G. Edelman, “Congress Unveils Its Plan to Curb Big Tech’s Power,” Wired, Oct. 6, 2020, www.wired.com.
4. R. Menezes, M. Moore, and P. Do, “Billions Have Been Spent on California’s Ballot Measure Battles. But This Year Is Unlike Any Other,” Los Angeles Times, Nov. 13, 2020, www.latimes.com.
5. “Justice Department Sues Monopolist Google for Violating Antitrust Laws,” U.S. Department of Justice, Oct. 20, 2020, www.justice.gov.
6. N. Silver, “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don’t” (New York: Penguin Press, 2012).
7. KPMG, “There’s a Revolution Coming: Embracing the Challenge of RegTech 3.0,” 2018, https://assets.kpmg.
8. Y. Yang and J. Fontanella-Khan, “Grindr Sold by Chinese Owner After U.S. National Security Concerns,” Financial Times, March 7, 2020, www.ft.com.
9. K. Gurses and P. Ozcan, “Entrepreneurship in Highly Regulated Markets: The Battle for Pay TV in the U.S.,” Academy of Management Journal 58, no. 6 (December 2015): 1709-1739.
10. C. Condon, “Fed’s Brainard Raises Red Flags Over Facebook’s Libra Project,” The Guardian, Dec. 18, 2019, www.theguardian.com.
11. H. Murphy and I. Kaminska, “Facebook’s Libra Overhauls Core Parts of Its Digital Currency Vision,” Financial Times, April 16, 2020, www.ft.com.
12. In “Blitzscaling,” Hoffmann and Yeh also employ the term “fast scaling,” but with a different meaning than used here.
13. Hogan Lovells, “A Turning Point for Tech.”
14. For a more detailed discussion of the specific characteristics of platform business models, see, for instance, G. Parker, M. van Alstyne, and S. Choudary, “Platform Revolution: How Networked Markets Are Transforming the Economy — and How to Make Them Work for You” (New York: W.W. Norton, 2016).
15. C. Keese, “The Silicon Valley Challenge: A Wake-Up Call for Europe” (Munich: Penguin Verlag, 2016).
16. C. Kapalschinski and L. Holzki, “Free Now Will zur Roller-Plattform Werden,” Handelsblatt, Nov. 7, 2019, www.handelsblatt.com.
17. B. Uzunca, J.P. Coen Richtering, and P. Ozcan, “Sharing and Shaping: A Cross-Country Comparison of How Sharing Economy Firms Shape Their Institutional Environment to Gain Legitimacy,” Academy of Management Discoveries 4, no. 3 (September 2018): 248-272.
18. M. Farrer and N. Khomami, “More Than 500,000 Sign Petition to Save Uber as Firm Fights London Ban,” The Guardian, Sept. 23, 2017, www.theguardian.com.
19. E. Engleman, “SOPA Bill Petition Collects 7 Million Signatures, According to Google,” The Washington Post, Jan. 19, 2012, www.washingtonpost.com.
20. S. Harnett, “Gig Companies Are Making Their Workers Promote Prop. 22,” KQED, Oct. 20, 2020, www.kqed.com.
21. L. Brainard, “Update on Digital Currencies, Stablecoins, and the Challenges Ahead” (remarks at Monetary Policy: The Challenges Ahead — An ECB Colloquium Held in Honour of Benoît Cœuré, Frankfurt, Germany, Dec. 18, 2019).
22. S. Webb, “Facebook’s Libra Is a ‘Failure,’ Says Swiss President,” Coin Rivet, Dec. 30, 2019, https://coinrivet .com.
23. W. Henisz, T. Koller, and R. Nuttall, “Five Ways That ESG Creates Value,” McKinsey Quarterly, Nov. 14, 2019, www.mckinsey.com.
24.“Edelman Trust Barometer 2020,” Edelman, January 2020, www.edelman.de.
25. N. Megaw, “Index Ventures’ Jan Hammer: Bringing Perspective to Single-Minded Tech Founders,” Financial Times, March 8, 2020, www.ft.com. 26. Hogan Lovells, “A Turning Point for Tech.”