Trabajar gratis para un unicornio
Trabajar gratis para un unicornio
Hace ya un par de años llegó a mis manos un libro llamado 'Exponential Organizations'. En él se describen las características que poseen las organizaciones de crecimiento exponencial que llegan a estar valoradas en miles de millones de dólares.
El libro es muy interesante porque refleja la forma de pensar de la nueva élite empresarial tecnológica mundial. La Mentalidad.
Ya en primera lectura -he tenido que leerlo varias veces para asegurarme de que lo había entendido bien- me preocuparon los capítulos relacionados con las relaciones laborales. Me parecieron peligrosos porque explicaban cómo conseguir que millones de personas estén dispuestas a trabajar gratis para un unicornio.
Y hay una gran diferencia entre automatizar procesos para mejorar la competitividad y el trabajo no remunerado.
El gran riesgo de la IA no son los empleos que puede destruir, es que sus algoritmos lleguen a convencernos de trabajar gratis para un unicornio.
En todos los países existen marcos normativos, que marcan unos límites en la negociación entre empresarios y trabajadores.
La Mentalidad son en realidad técnicas para escapar de estos marcos normativos, con el objetivo de alterar por completo un mercado, someterlo y capturar enormes cantidades de valor en el proceso. Sus seguidores lo llaman disrupción.
Veamos las técnicas que plantean en el libro.
Staff on demand
El primero capítulo controvertido de este libro es "Staff on Demand".
Explica que no es conveniente tener trabajadores en plantilla, ya que sus conocimientos quedan obsoletos "delante de tus ojos". Además las nuevas tecnologías permiten aprovisionarse de personal ajeno con un coste próximo a cero.
En nuestro sector tecnológico, este aprovisionamiento con coste próximo a cero viene de la mano de las plataformas de freelance tecnológicos de las que ya hablamos en nuestro anterior artículo.
En realidad, como hemos dicho, lo que se persigue es escapar de los marcos normativos y capturar las siguientes eficiencias:
Gestión y protección social
La principal eficiencia se consigue eliminando los costes de protección social, gestión y administración. El consultor es ahora responsable del pago de sus impuestos y costes de seguridad social. Nos mas gastos de gestoría, nóminas, despidos, permisos remunerados por paternidad, por enfermedad...
Staff on demand permite ahorrar esos costes de gestión y protección social y capturarlos para la plataforma.
Costes de formación
Mediante Staff On Demand, las empresas están trasladando los costes de formación a los consultores.
En el entorno tecnológico, cursos y certificaciones pueden ser muy costosos en tiempo y dinero. La formación, que ahora es responsabilidad del consultor, puede hacerse en paralelo con un proyecto, o entre un proyecto y el siguiente. Ambas opciones son malas, la primera por sobrecarga de esfuerzo y la segunda por incrementar los gastos en un periodo sin ingresos.
Es el segundo trasvase de valor de los profesionales a las plataformas.
Incremento de la jornada y disminución de tarifas
La tercera vía de ahorro, que todavía no ha llegado a nuestro mercado tecnológico, pero si aparece ya en otros sectores, es la mejora de la productividad mediante incrementos de jornada y reducción de salarios.
La forma más sencilla de conseguirlo sería trasladar a los consultores freelance el riesgo tecnológico de los proyectos. En teoría los desarrollos nunca terminan, siempre quedan errores por corregir y cambios que realizar. Como resultado, el 80% de los proyectos sufre severos retrasos. Si las plataformas consiguen traspasar ese riesgo tecnológico a los consultores, éstos se verán obligados a invertir muchas mas horas de las inicialmente planificadas.
El riesgo tecnológico de un proyecto llave en mano desarrollado con metodologías en cascada es de un 80%
Otra vía de reducción de salarios complementaria sería hacer participar a los consultores freelance en procesos de compras o RFPs, de forma similar a como las empresas hacen con sus proveedores. La competencia reduciría los ingresos de los consultores de forma notable.
Ambos mecanismos se puede reforzar si, en las plataformas de contratación, las empresas pueden valoran de una a cinco estrellas sus experiencias con esos colaboradores freelance. ¿Quién contrataría a un consultor con menos de cuatro estrellas?
Staff on demand permite saltarse limitaciones como salario mínimo o jornada laboral y capturar ese valor para la plataforma. Si quieres trabajar mañana, tienes que demostrarle al algoritmo cómo de productivo has sido hoy.
Adquisición y mantenimiento de los medios de producción
Hay un mecanismo para capturar un valor adicional que veremos en un párrafo posterior. ¿Para qué adquirir y gestionar los medios de producción si podemos trasladar estos costes a los propios consultores?
Community & Crowd
El siguiente y todavía más controvertido capítulo se titula "Community & Crowd", algo así como comunidad y multitud.
Community
Este concepto va un paso mas allá en la extracción de valor saltándose el marco normativo. Defiende que, si consigues formar una comunidad de personas apasionadas alrededor de tu producto o servicio, ellos harán el trabajo de forma gratuita, solo por desarrollar su pasión o el reconocimiento de la comunidad.
Una frase explica cómo gestionar una comunidad. "En la cúspide de cada una de estas comunidades hay un dictador benevolente, porque a pesar de que no hay empleados, la gente tiene responsabilidades y se necesita llevar un control de su rendimiento". En resumen, están presentes todas las características de una relación laboral - planificación, responsabilidad, control- excepto el salario.
Un ejemplo de nuestro sector viene de la mano de las plataformas de software libre, donde miles de programadores invierten de forma altruista cientos de horas de su trabajo para beneficio de la comunidad... y en ocasiones de la propia plataforma. Programas tan populares como Linux, WordPress, Mozilla Thunderbird, GIMP o FreeCAD son ejemplos de estas comunidades Open Source.
Cuando la posibilidad de no monetizar tu esfuerzo es del 100% hablamos de certeza matemática.
Crowd
Con respecto a la multitud, el libro los define como grupos mucho mas grandes que las comunidades, pero con vínculos más débiles. En sus propias palabras: "La gestión de los seguidores se hace mediante atracción (pull based). Abres una idea, ofreces [] un premio que incentive... y dejas que la gente te encuentre"
La idea de atrapar a un gran número de profesionales mediante un premio es brillante y peligrosa, porque aparece un importante riesgo estadístico de no monetizar tu esfuerzo.
El ejemplo que da el libro es precisamente de nuestro sector. Explica que Netflix necesitaba un algoritmo de valoración de películas, y en lugar de desarrollarlo internamente, ofreció un premio de 1.000.000 $. Esto atrajo a 51.000 participantes que presentaron 44.014 prototipos. Uno de ellos ganó el premio. 44.013 organizaciones trabajaron sin remuneración durante varios años.
Eso es el riesgo estadístico, una probabilidad entre cuarenta mil de recibir ingresos por tu trabajo. Un riesgo del 99,999%.
El resultado, por supuesto, fue muy superior al que habría logrado su equipo interno de desarrollo, y es una de las bases del espectacular crecimiento de esta plataforma. ¿Quién capturó el valor del esfuerzo de esas miles de empresas?
Estos primeros ejemplos han dado lugar a un buen número de plataformas de crowdsourcing como IdeaConnection, Agorize, o, mi preferida, TopCoder (imprescindible seguir este link y revisar el contenido) donde las empresas pueden publicar sus desafíos para que la comunidad lo resuelva, pagando el premio "solo si el resultado es satisfactorio". En definitiva, sumar al riesgo tecnológico el riesgo estadístico.
Además, para estimular la competitividad, estas plataformas rankean de una a cinco estrellas a sus colaboradores, como anticipábamos en el párrafo de Staff On Demand.
Hay otro ejemplo que se está imponiendo en nuestro sector, la selección tecnológica mediante crowdsourcing. Cuando veinte empresas consultoras están buscando el mismo perfil para el mismo cliente, el riesgo estadístico es del 95%.
Leveraged Assets
Leveraged Assets significa no poseer los medios de trabajo.
Como comentamos en este otro artículo previo, en un entorno cambiante como el actual, tus activos rápidamente se transforman en pasivos.
¿Qué empresa no tiene oficinas vacías?¿Quién no tiene un coche sin etiqueta medioambiental azul?
Alquilar los medios de producción te permite escapar de esas trampas activo->pasivo, aunque hay métodos para extraer todavía mas valor.
Puedes trasladar los costes de adquisición y mantenimiento de los equipos de producción a los propios trabajadores. Los coches de Bla bla car, los inmuebles de Airbnb, algunas de las furgonetas de reparto de Amazon... El ahorro de no adquirir, alquilar o gestionar los medios de producción es enorme.
En nuestro mercado tecnológico estamos hablando de ordenadores, sistemas operativos, antivirus, software de propósito general, teléfonos móviles... Si multiplicáis este ahorro por los miles de consultores de una comunidad, podéis haceros una idea del valor capturado por las plataformas en el proceso.
Resumen
"Staff on demand", "Community & croud", "Leveraged assets", creemos que son en realidad formas de esquivar los marcos normativos vigentes y capturar enormes cantidades de valor para las plataformas. Y la creciente presión de los marcos normativos sobre las empresas (disminución de la jornada laboral, incremento de los costes de protección social) puede acelerar la adopción de estos modelos como fórmula defensiva.
Son además modelos de relación laboral que creemos elegir de forma voluntaria, pero tras los cuales hay un enorme esfuerzo de investigación en psicología, sociología e ingeniería. El gran riesgo de la IA es que sus algoritmos sean capaces de convencernos de trabajar gratis para un unicornio. ¿Por qué si no alguien asumiría riesgos del 90% o incluso del 100%?
En las sesiones de méntoring con nuestros consultores de novanotio, les explicamos estos riesgos y pero también las oportunidades que abren estas nuevas formas de relación laboral. El objetivo es que tengan una sólida base para tomar decisiones y esquivar posibles trampas profesionales. Pero ¿Quién sabe? Quizás algunos de ellos usen este conocimiento para crear sus propios unicornios. ¿Será un ex-novanotio el próximo Elon Musk?
Bibliografía
Hay algunos libros que me parecen fundamentales para entender la transformación que está sufriendo el mercado de RRHH tecnológico.
El primero es el que da origen a este artículo, 'Exponential Organizations', de Salim Ismail y otros autores.
Otro imprescindible es 'Persuasive Technology' de B.J.Fogg. Proporciona la base teórica para el desarrollo de esos algoritmos que consiguen convertirnos en auténticos adictos de las redes sociales.
Por último voy a mencionar 'La supervivencia de los mas ricos', de Douglas Rushkoff. En las antípodas políticas del libro de Ismail y el libro donde se utiliza por primera vez el termino 'La Mentalidad' para describir la forma de pensar de los milmillonarios tecnológicos.
Aplicar IA en los SOC
Aplicar IA en los SOC
En este artículo queremos analizar el impacto que puede tener aplicar IA en los SOC. ¿Cuáles serían las consecuencias de sustituir los equipos de soporte de nivel 1 por sistemas de Inteligencia Artificial en los Security Operation Center?
Con nuestras recién estrenadas lentes de ver el futuro, analizaremos el impacto a corto, medio y largo plazo para las empresas, los consultores y en general para todo el mercado tecnológico.
Los grupos de soporte de nivel 1 son un quebradero de cabeza para sus gestores
A día de hoy, los grupos de soporte de nivel 1 son un quebradero de cabeza para las empresas consultoras:
- Son un importante centro de coste porque emplean a un número elevado de consultores,
- Muchos de ellos están recién salidos de un bootcamp, por lo que tienen una formación y experiencia limitados.
- Aunque las tareas que deben realizar son sencillas, seguir un procedimiento en función del tipo de incidencia que reciben del SIEM a través del sistema de ticketing, hay que entrenar a los consultores para que puedan realizar dichos procedimientos de forma correcta.
- Existen cientos de procedimientos, uno por cada posible tipo de incidencia y cliente. Aunque se cumple la regla de Pareto y el 20 por ciento de las incidencias ocurren el 80% de las ocasiones, la carga de entrenamiento sigue siendo elevada para estos procedimientos mas habituales.
- Lo que también significa que la preparación es limitada para ese 80% de incidencias que ocurren con menos frecuencia.
- Para terminar de complicar las cosas, la rotación es muy elevada.
En resumen, estos equipos de soporte de nivel 1 de los SOC son una fuente inagotable de problemas.
Los centros de soporte de nivel 1 tienen rendimientos decrecientes
Hay dos tipos de organizaciones, lineales y exponenciales.
- Las lineales son aquellas que necesitan incrementar su plantilla para ampliar el número de clientes a los que prestan servicios. Extraen poco valor de su actividad, lo que penaliza su valoración.
- Las exponenciales, por el contrario, no necesitan incrementar su fuerza de trabajo de forma significativa para multiplicar su facturación. Pueden extraer un enorme valor de su actividad, por lo que son las favoritas de los inversores.
Los centros de soporte de nivel 1, a pesar de los esfuerzos en automatización y orquestación (SIEM, XDR, SOAR) de los últimos años, siguen siendo organizaciones lineales. Al igual que en la mayor parte del sector tecnológico, el tamaño de los equipos humanos es directamente proporcional a la facturación y al número de clientes a los que se presta soporte.
Es mas. Debido al creciente número de tecnologías en el mercado, en muchas ocasiones no solo hay que incorporar nuevos técnicos para atender a un nuevo cliente, además es necesario incorporar nuevos conocimientos en toda la organización. ¡La rentabilidad decrece con el crecimiento del equipo!
En el entorno actual de inflación de salarios y reducción de tarifas, el resultado es una erosión acelerada de los márgenes.
La primera consecuencia de todo este cúmulo de circunstancias es el empoderamiento de los departamentos de compras, que busca restaurar los márgenes obteniendo eficiencias de los proveedores.
La segunda es el incremento de la inversión en M&A (fusiones y adquisiciones), para intentar recuperar los márgenes adquiriendo unidades de negocio que si puedan obtener crecimientos exponenciales.
La adopción de la IA busca convertir los SOC en organizaciones exponenciales
Varias start-up en Europa, Estados Unidos y Asia, están trabajando para sustituir los consultores de estos centros de nivel 1 de los SOC por sistemas de Inteligencia Artificial.
El entorno parece propicio; millones de alertas automáticas para entrenar a los sistemas, unos pocos cientos de procedimientos bien establecidos como posible resultado. Difícil para un consultor junior, factible para una red neuronal.
Aunque el proceso no sería tan sencillo como parece. Si cada nuevo cliente significa nuevas herramientas de detección y nuevos procedimientos, eso implica un reentrenamiento de los algoritmos con cada nuevo contrato firmado.
Aunque el esfuerzo bien vale la pena. La IA podría transformar por completo nuestros SOC, sustituyendo miles de técnicos de nivel 1 por un puñado de expertos en IA y algunos consultores que supervisen las decisiones del sistema.
Por fin, un SOC de crecimiento exponencial gracias a la IA.
Solo puede quedar uno
Un posible resultado no deseado de la adopción de la IA en los SOC es la desaparición de la mayor parte de los proveedores.
Por la propia dinámica de las organizaciones exponenciales, solo puede quedar un proveedor que acapara la mayor parte del mercado y unos pocos supervivientes que se reparten el resto.
Por eso, este tipo de organizaciones exponenciales son tan codiciadas por los inversores. No solo consiguen ingresos milmillonarios, sino que además es complicado erosionar su liderazgo. Una vez consiguen el monopolio de su mercado, son libres de imponer los precios que consideren adecuados.
En unos pocos años, las enormes eficiencias obtenidas en la automatización del proceso pasan a ser propiedad de unas pocas organizaciones, quedando los usuarios de los servicios en una situación similar a la que tenían.
Uber no es mas barato que el taxi. AWS no es más barato que los CPDs in house. Linkedin no es más barato que los anuncios en la prensa salmón.
La gran puerta de acceso se cierra
Hay un segundo resultado no deseado cuyo impacto en nuestro mercado puede ser incluso mas profundo.
Y no se trata del daño al empleo por las decenas de miles de puestos de trabajo que se van a automatizar.
El gran problema es que esos equipos de soporte de nivel 1 son el centro de entrenamiento de miles de consultores que posteriormente realizarán labores más especializadas, como soportes de nivel 2 y 3, red team, blue team...
La IA está a punto de cerrar una de las grandes puertas de entrada a la carrera de la ciberseguridad.
Pero el premio es demasiado jugoso. ¿Quién puede resistirse a ser el próximo Elon Musk?