Muse, los agentes y el fin de la economía de la inercia

Meta acaba de presentar Muse, un agente personal de IA que merece bastante más atención de la que aparentemente ha recibido, y se la debemos otorgar no porque pueda enviar un correo, reservar un viaje, rellenar un formulario, hacer una compra o preparar una lista de la compra. Eso es lo evidente. Lo verdaderamente interesante empieza cuando pensamos qué significa que una IA tenga acceso, con nuestro permiso, al correo, calendario, pagos y otros servicios, recuerde lo que nos importa, aprenda de nuestras conversaciones y pueda actuar en nuestro nombre, porque entonces ya no estamos hablando simplemente de un asistente, empezando a hablar de representación.

Hasta ahora la tecnología nos ha ayudado a participar en la economía. Google nos ayudó a encontrar, Amazon a comprar, los comparadores a elegir, las redes sociales a descubrir etc pero seguíamos siendo nosotros quienes buscábamos, comparábamos, decidíamos y actuábamos. Un agente introduce una posibilidad diferente, que deleguemos progresivamente parte de ese proceso.

Y las consecuencias pueden ser bastante mayores de lo que parece.

Pensemos en nuestro seguro del coche. Podríamos comparar cada semana todas las pólizas disponibles, estudiar sus condiciones y cambiarnos en cuanto apareciera una alternativa mejor. No lo hacemos porque ahorrar 40 euros probablemente no compensa varias horas de búsqueda, llamadas, formularios y gestiones.

Lo mismo ocurre con la electricidad, el teléfono, las suscripciones, los bancos, los vuelos, los hoteles o muchos de nuestros proveedores. Decidir tiene un coste, y buena parte de la economía funciona sobre ese coste.

Hay empresas que conservan clientes porque ofrecen un servicio extraordinario, pero también existen clientes que permanecen porque cambiar exige demasiado esfuerzo. Renovamos contratos, aceptamos incrementos de precio, mantenemos suscripciones que apenas utilizamos y seguimos trabajando con determinados proveedores simplemente porque buscar otra alternativa consume tiempo.

Las empresas suelen llamar a todo eso fidelidad, quizá una parte sea simplemente el coste del cambio.

Ahora imaginemos un agente que conoce nuestros contratos y preferencias y puede vigilar permanentemente el mercado. No necesita esperar a que decidamos buscar una alternativa, puede descubrirla, comparar las condiciones y decirnos:

“He revisado tu seguro. Hay una opción con coberturas similares por 180 euros menos. Puedo hacer el cambio si quieres.”

El coste de decidir, el coste del cambio se acerca a cero y cuando disminuye radicalmente el coste de una actividad, no solo hacemos más rápido lo que ya hacíamos, comenzamos a hacer cosas que antes ni siquiera merecía la pena hacer.

Ahí aparece una primera consecuencia importante de los agentes, pueden crear millones de decisiones económicas que hoy no existen, con todas las consecuencia que esto puede desatar sobre márgenes empresariales, precios, retención, fidelización etc

Durante décadas las empresas han invertido enormes cantidades de dinero en reducir el abandono de clientes, pero si los agentes reducen drásticamente el coste de cambiar de proveedor, algunas barreras de salida pueden empezar a desaparecer.

Tenemos cuatro o cinco suscripciones digitales que cuestan entre 8 y 20 euros al mes. Cancelarlas individualmente no es difícil, pero revisar cuáles utilizamos, localizar cada cuenta y gestionar las bajas requiere tiempo, razón por la cual muchas sobreviven durante meses. Pero amigo, nuestro agente podría detectar que llevamos noventa días sin utilizar dos de ellas y preguntarnos si queremos cancelarlas. Dos clicks, para nosotros son 25 euros ahorrados, para dos empresas son dos clientes perdidos. Multipliquemos ese comportamiento por millones de consumidores.

La IA no estaría simplemente automatizando compras, también podría automatizar el abandono, lo que obliga a hacerse una pregunta bastante incómoda: ¿cuánto del valor de determinadas carteras de clientes procede realmente de la satisfacción y cuánto del coste que supone marcharse? 

Sigamos tirando del hilo. Hay otra consecuencia menos evidente. El consumidor también puede empezar a tener una infraestructura empresarial propia. 

Las empresas siempre han dispuesto de una ventaja frente al consumidor, organización. Una aseguradora tiene sistemas que conocen perfectamente sus pólizas, un banco dispone de tecnología para analizar nuestros movimientos, una aerolínea optimiza continuamente sus precios, Amazon conoce nuestro historial de compra. Las compañías utilizan datos, algoritmos, especialistas y software para tomar mejores decisiones económicas. Nosotros llegamos con nuestro cerebro, algo de tiempo y Google. Por tanto, existe una enorme asimetría de capacidad. Un agente personal puede empezar a reducirla. Por primera vez un consumidor puede empezar a disponer de una pequeña infraestructura de inteligencia trabajando exclusivamente para defender sus intereses.

Visto asi, que es como hay que verlo, esto cambia bastante la relación entre empresas y consumidores. Internet democratizó el acceso a la información, los agentes pueden empezar a democratizar la capacidad para utilizarla. La intención puede aparecer antes de que nosotros sepamos que la tenemos. Brutal. Sigamos, porque hay otra capa todavía más interesante.

Durante décadas, Google ha construido una parte extraordinaria de su negocio alrededor de una señal económica potentísima, nuestra intención.

Cuando escribimos “hotel en Roma”, estamos diciendo que probablemente queremos viajar a Roma. Esa intención tiene tanto valor que miles de empresas están dispuestas a pagar por aparecer en ese momento. Pues bien, un agente que conoce nuestro calendario, correo, preferencias y comportamiento puede no necesitar esperar a que escribamos nada.

Sabe que tenemos una reunión en Roma dentro de seis semanas, sabe que normalmente viajamos el día anterior, conoce aproximadamente cuánto solemos gastar y qué tipo de hotel elegimos. Por tanto, puede decir:

“Tienes una reunión en Roma el 14 de noviembre. Los hoteles que suelen encajar contigo están empezando a subir de precio. He encontrado tres opciones. ¿Quieres que reserve alguna?”

Yo todavía no había buscado un hotel, ni siquiera había formulado explícitamente la necesida, pero mi agente ha detectado mi intención antes que yo.

Eso abre una batalla económica enorme!! Durante años las plataformas han competido por saber qué queremos, los agentes pueden competir por anticiparlo. Pero ¿para quién trabaja realmente mi agente?

Y aquí aparece probablemente la cuestión más importante. Estamos suponiendo que nuestro agente representa nuestros intereses, pero los agentes también necesitarán un modelo económico.

¿Qué ocurre cuando estos agentes incorporen publicidad, acuerdos comerciales, afiliación, comisiones o servicios patrocinados?. Imaginemos que pregunto a mi agente qué hotel debería reservar y me recomienda uno.¿Lo recomienda porque es objetivamente la mejor opción para mí?¿Porque existe un acuerdo comercial?¿Porque el hotel paga una comisión? ¿Porque es contenido patrocinado?

La publicidad tradicional intenta influir en nosotros desde fuera, pero un agente conoce nuestras preferencias, nuestro contexto y nuestras necesidades y, además, puede actuar en nuestro nombre. Si mezclamos representación y monetización aparece un conflicto extraordinariamente delicado.

La misma IA encargada de defender mis intereses puede convertirse en el lugar más valioso del mundo para quienes quieren influir sobre ellos.No sería simplemente otro soporte publicitario, podría convertirse en el intermediario comercial más íntimo que haya existido. Hasta aquí hemos supuesto que solo nosotros tenemos uno, pero las empresas también los tendrán, y por tanto, la situación cambia de nuevo. Mi agente quiere reservar un hotel en Roma por menos de 220 euros, el hotel tiene otro agente cuyo objetivo es maximizar ocupación y margen. Bien, ambos pueden negociar. “220 euros es demasiado.” “Puedo ofrecer 205 sin desayuno.”“Por 210 quiero desayuno y cancelación hasta 24 horas antes.” “Aceptado.”Todo puede ocurrir en segundos.

El precio publicado podría dejar de ser necesariamente el precio final. Algunas condiciones podrían negociarse dinámicamente según ocupación, demanda, historial, fidelidad o preferencias y podemos extenderlo a seguros, energía, servicios profesionales, viajes, logística o compras empresariales.

Google ya está construyendo infraestructura precisamente para que los agentes puedan comunicarse con comercios y completar compras. Su Universal Commerce Protocol pretende proporcionar un lenguaje común que permita cubrir el recorrido desde el descubrimiento hasta la compra y la posventa.

Esto nos acerca a algo bastante más profundo que el comercio electrónico a mercados donde máquinas representan intereses económicos humanos y empresariales y negocian entre ellas.

Entonces cambia quién participa realmente en el mercado, ya que los agentes pueden reducir ahora el coste de buscar, comparar, decidir, negociar y actuar.

Cuando juntas todo eso empiezas a ver que Muse no es simplemente otro producto de IA, es una pequeña señal de un cambio bastante mas complejo y profundo.

Podemos pasar de una economía en la que utilizamos herramientas digitales para tomar decisiones a otra en la que delegamos progresivamente algunas de esas decisiones en sistemas que conocen nuestros intereses y tienen capacidad para actuar en nuestro nombre.

Eso puede reducir la fricción de los mercados, cuestionar determinadas formas de fidelización, disminuir la asimetría entre empresas y consumidores, cambiar la formación de precios, anticipar necesidades antes de que sean explícitas y crear una nueva batalla por controlar al intermediario que representa al consumidor, y todavía no sabemos hasta dónde estaremos dispuestos a delegar.

Probablemente ahí esté el límite real, no será únicamente tecnológico sin mas bien de confianza. Pero si esa confianza llega, simplemente diremos lo que queremos (o quizá ni siquiera tengamos que decirlo) y enviaremos a nuestra inteligencia a resolverlo, mientras que al otro lado otra inteligencia esperando para negociar.