En África, como en el resto del mundo, la inteligencia artificial (IA) gana protagonismo en la agenda, mientras empresas, emprendedores y gobiernos buscan cómo seguir el ritmo de la Cuarta Revolución Industrial. Aunque al continente aún le queda mucho camino por recorrer en la adopción de la IA, estas tecnologías ya desempeñan un papel destacado en muchas organizaciones: la plataforma nigeriana de préstamos móviles Carbon utiliza el aprendizaje automático para evaluar solicitudes de crédito; los minoristas sudafricanos de moda se basan en algoritmos para predecir los productos más vendidos de la próxima temporada, y la aplicación keniana de transporte con conductor Little ha implementado IA para evaluar el desempeño de los conductores.
Para que el continente siga siendo relevante en el escenario mundial, es fundamental que las empresas adopten la IA y que los emprendedores locales también tengan participación en estas tecnologías. Dicho esto, crear una start-up basada en la IA en África conlleva una serie de desafíos particulares que no afrontan los emprendedores de Silicon Valley, sobre todo en lo que respecta a la captación de capital, los recursos humanos y la receptividad del mercado.
El emprendedor Vian Chinner conoce de primera mano ambos mundos. Tras fundar y vender una start-up bien financiada que aplicaba el aprendizaje automático al mercado inmobiliario de alquiler de Estados Unidos, ahora es director ejecutivo de Xineoh, con sede en Sudáfrica, que utiliza la IA para predecir el comportamiento de los consumidores.
Estas son tres lecciones que ha aprendido al dirigir una start-up de IA en el continente africano:
1. A las start-ups de IA en fase inicial les cuesta conseguir buenas valoraciones
«En una sola mañana se capta en Norteamérica más financiación de capital riesgo que en todo un año en Sudáfrica», afirma. Según la Asociación Sudafricana de Capital Riesgo y Capital Privado, en 2017 la industria del capital riesgo de la región realizó inversiones por valor de 77 millones de dólares (convertidos de 1.160 millones de rands sudafricanos), mientras que KPMG cifra en 84.240 millones de dólares las operaciones de capital riesgo en Estados Unidos durante el mismo período: un promedio de 115 millones de dólares por mañana.
Según la experiencia de Chinner, los inversores de capital riesgo sudafricanos, salvo algunas excepciones, son mucho más adversos al riesgo que sus homólogos de Silicon Valley. Mientras que los inversores de capital riesgo estadounidenses suelen estar dispuestos a apostar por una idea muy innovadora y de alto riesgo, los sudafricanos suelen evitar las empresas que no cuentan con un flujo de caja probado y una tracción sólida.
«En Silicon Valley, básicamente hay que vender la dirección que se quiere tomar. Se entiende que una start-up no tendrá un plan de negocio exacto hasta que haya lanzado su producto al mercado», afirma Chinner.
«Una vez que la start-up recibe las primeras opiniones de los clientes, empieza a iterar para lograr el encaje entre el producto y el mercado. Los inversores de capital riesgo estadounidenses valoran mucho los productos y las ideas innovadores, pero en Sudáfrica cuesta atraer inversión basándose en un concepto o una idea».
Otro desafío para las start-ups sudafricanas es que los inversores de capital riesgo a menudo carecen de la experiencia interna necesaria para evaluar adecuadamente las soluciones de IA. Según Chinner, la mayoría de estos inversores en Sudáfrica tienen experiencia en el sector bancario, a diferencia de Silicon Valley, donde muchos inversores fueron profesionales de la tecnología.
Buscar financiación en el extranjero es una opción, pero no siempre resulta fácil. La situación económica y política de muchos países africanos puede inquietar a algunos inversores de capital riesgo, pero la distancia es un factor aún más importante: los inversores en fase inicial suelen preferir start-ups que estén cerca. Chinner afirma: «Un inversor de capital riesgo con sede en San Francisco dudaría en invertir en una start-up de Phoenix o Nueva York. En general, la gente prefiere respaldar a equipos que estén en su misma ciudad. Quiere seguirlos de cerca y poder reunirse con ellos una vez por semana».
Trabajar en una start-up de la costa oeste de Estados Unidos permitió a Chinner crear una sólida red de contactos, que contribuyó a los esfuerzos de Xineoh por recaudar fondos. Para financiar la empresa, se acercó a inversores canadienses dispuestos a respaldarlo con una valoración casi 10 veces superior a la que podría haber obtenido en Sudáfrica en aquel momento.
Chinner cree que, sin una red así, a los emprendedores radicados en África les resultará mucho más difícil atraer inversiones de inversores estadounidenses.
2. La contratación de talento en IA es un desafío constante
Los científicos de datos muy brillantes son fundamentales para el éxito de las empresas de IA; sin embargo, ese perfil escasea en el continente africano.
Como escribe Wim Delva, director interino de la Escuela de Ciencia de Datos y Pensamiento Computacional de la Universidad de Stellenbosch, prácticamente todas las universidades de Europa y Norteamérica han respondido a los desafíos y las oportunidades de la ciencia de datos creando nuevos institutos, departamentos y programas de grado en este campo. En África, en cambio, las instituciones educativas apenas han empezado a reducir la brecha.
Aunque la IA y el aprendizaje automático se han convertido en temas candentes en foros y talleres sobre tecnología, empleo y economía, Chinner no ha observado un aumento significativo en el número de científicos de datos formados. Afirma: «Sudáfrica cuenta con suficientes personas inteligentes con potencial para convertirse en científicas de datos, pero, por alguna razón, no ha sido una opción profesional popular».
Chinner contrata a graduados en matemáticas aplicadas y los forma en ciencia de datos moderna: «Con diferencia, las mejores personas para formar son quienes vienen de las matemáticas aplicadas. No puedo explicarlo, pero sospecho que tiene que ver con su manera de ver el mundo».
Xineoh también ha adoptado algunas estrategias de contratación poco convencionales: «Normalmente pedimos a las agencias de selección que nos envíen los nombres de las personas que peor hicieron las entrevistas. Quienes tienen pocas habilidades políticas y sociales suelen acabar siendo buenos científicos de datos».
¿Qué está haciendo el Foro Económico Mundial con respecto a la Cuarta Revolución Industrial?
El Centro de Tecnologías de Frontera e Innovación reúne a científicos, responsables de políticas públicas y líderes empresariales para comprender las tecnologías emergentes y sus implicaciones en el mundo real.
Al facilitar la colaboración y la experimentación, el Centro ayuda a sus socios a convertir la innovación surgida de la investigación en aplicaciones prácticas que abordan desafíos globales compartidos.
Para prosperar comercialmente, las empresas de IA también necesitan vendedores capaces de explicar algoritmos complejos de forma que los directivos de las empresas puedan entenderlos. Encontrar a estas personas no ha sido fácil en Sudáfrica y, tras varios intentos fallidos de contratación, Xineoh empezó a contratar vendedores con formación en matemáticas aplicadas. «Son escasos, pero los hay», afirma Chinner.
3. Las grandes empresas no aprecian plenamente los beneficios de la IA
Las presentaciones comerciales de IA en Sudáfrica suelen tener que incluir un importante componente educativo. Aunque las grandes empresas suelen reconocer la importancia de la IA, en su mayoría están en fases de recopilación de información o experimentación y aún están lejos de adoptarla a escala industrial. Chinner también observó que las empresas sudafricanas suelen creer que pueden crear sus propias soluciones de IA, pero las iniciativas internas rara vez llegan a la fase de implementación.
Un sector que ha mostrado una especial disposición a adoptar soluciones de IA es el comercio minorista con tiendas físicas. En general, los datos de transacciones de los minoristas —en los que se basan los algoritmos de IA— están en buenas condiciones. Chinner atribuye esto al carácter altamente competitivo del sector: «Los minoristas sudafricanos se centran muchísimo en el servicio al cliente y en ofrecer los precios más bajos. Para tener éxito en ambos aspectos, necesitan datos en tiempo real muy precisos. La tensión competitiva del sector es lo que los hace receptivos a la innovación».
Sin embargo, el software es un negocio global: las soluciones de empresas como Microsoft, Oracle o IBM se utilizan en todo el mundo. Los dos principales competidores internacionales de Xineoh en el ámbito de la predicción del comportamiento de los consumidores venden sus soluciones a escala mundial, también en Sudáfrica.
Entonces, ¿hay motivos para que existan empresas de IA con sede en Sudáfrica que atiendan al mercado local? Sí, afirma Chinner: «A menudo, los actores locales comprenden mejor las particularidades de cada país. Por ejemplo, en muchas empresas africanas, incluso en las grandes, los datos de transacciones no están tan estructurados ni depurados como en una multinacional estadounidense. Esto se debe sobre todo a que normalmente no disponen de tantos recursos para destinar a la gestión de datos. Como resultado, los algoritmos que utilizan los actores de IA del mundo desarrollado suelen tener dificultades para procesar los datos africanos, desestructurados y poco depurados, mientras que las empresas locales diseñan sus soluciones teniendo esto en cuenta.
«Piénsalo así: una empresa tecnológica estadounidense de primer nivel se parece un poco a un avión de combate F-16: es muy eficiente, pero necesita condiciones casi perfectas para despegar. En cambio, un MiG [un avión de combate a reacción alternativo] puede despegar desde un camino de tierra y no necesita el mismo mantenimiento continuo. Las plataformas de software creadas por empresas locales son MiG: suelen ser más robustas, flexibles y adecuadas para las condiciones locales».
