Post on 11-Oct-2018
El impacto en los modelos de negocio
tradicionales y en la economía de la evolución
tecnológica y la transformación digital
David Cano Martínez dcano@afi.es
@david_cano_m
Socio de Analistas Financieros Internacionales (Afi)
Director General de Afi, Inversiones Financieras Globales, EAFI
San Sebastián, 24 de mayo de 2018
Introducción
2
3
4
“Si se colocase sobre un
tablero de ajedrez un
grano de trigo en el
primer casillero, dos en
el segundo, cuatro en el
tercero y así
sucesivamente,
doblando la cantidad de
granos en cada casilla,
¿cuántos granos de
trigo habría en el tablero
al final?”
Leyenda de Sissa
5
Una planta crece cada día el doble que el día anterior.
Si tarda 20 días en cubrir un lado de un lago. ¿qué día llega a cubrir una cuarta parte del lago?
20 días X días
6
0
131072
262144
393216
524288
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
18 días
Distancia recorrida
7 https://elalcazardelasideas.blogspot.com.es/2018/04/blockchain-duenos-de-nuestro-yo-virtual.html
Tasa de cambio de la tecnología y de la
adaptación humana a la misma
8
9
10
La realidad empresarial que ya
está aquí
11
12
El mapa de los unicornios
De los unicornios…
13
14
… a las FAANG Principales compañías del Nasdaq
(ordenadas por capitalización y por beneficio neto)
Empresa Market Cap. Bº Neto
APPLE INC 928.322 48.351
AMAZON.COM INC 768.978 3.033
ALPHABET INC-A 753.726 12.662
MICROSOFT CORP 750.495 25.489
FACEBOOK 534.317 15.920
INTEL CORP 256.883 9.601
CISCO SYSTEMS 211.248 9.609
COMCAST CORP-A 150.175 22.714
NVIDIA CORP 149.034 3.047
NETFLIX INC 143.475 559
ADOBE SYS INC 117.971 1.694
AMGEN INC 117.539 1.979
TEXAS INSTRUMENT 109.472 3.682
BOOKING HOLDINGS 100.031 2.341
BROADCOM INC 98.552 1.692
PAYPAL HOLDINGS 96.535 1.795
Empresa Market Cap. Bº Neto
APPLE INC 928.322 48.351
MICROSOFT CORP 750.495 25.489
COMCAST CORP-A 150.175 22.714
FACEBOOK 534.317 15.920
ALPHABET INC-C 753.896 12.662
NETEASE INC-ADR 31.721 10.708
CHARTER COMMUN-A 70.378 9.895
CISCO SYSTEMS 211.248 9.609
INTEL CORP 256.883 9.601
CSX CORP 56.530 5.471
MICRON TECH 64.831 5.089
GILEAD SCIENCES 88.691 4.628
T-MOBILE US INC 48.291 4.536
EXPRESS SCRIPTS 42.772 4.517
SHIRE PLC-ADR 51.621 4.272
WALGREENS BOOTS 64.468 4.078
15
Nasdaq
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
e-98 e-03 e-08 e-13 e-18
16
17
Ahora hay elevados beneficios
0
50
100
150
200
250
300
350
500
1.500
2.500
3.500
4.500
5.500
6.500
92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18
Cotización
BPA (dcha.)
Evolución del Nasdaq y del BPA Evolucion del PER del Nasdaq
18
0
2
4
6
8
10
12
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18
Apple BPA (dcha.)
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16
Microsoft BPA (dcha.)
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18
Cisco BPA (dcha.)
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18
Intel BPA (dcha.)
-1
0
1
2
3
4
5
6
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18
Qualcomm BPA (dcha.)
-0,5
0,5
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
0
20
40
60
80
100
120
140
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18
Texas Instr. BPA (dcha.)
19
0
1
2
3
4
5
6
7
8
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
12 13 14 15 16 17 18
Facebook BPA (dcha.)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Alphabet (Google)
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
0
50
100
150
200
250
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17
Netflix BPA (dcha.)
-2
0
2
4
6
8
0
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
1.600
1.800
97 99 01 03 05 07 09 11 13 15 17
Amazon BPA (dcha.)
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
0
50
100
150
200
250
300
09 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Broadcom BPA (dcha.)
20
Noviembre de
2007
21
22
Peso de las compañías tecnológicas en el índice S&P500
Implicaciones para la estrategia
empresarial
23
24
Reducción de barreras de entrada. Nuevos modos de producción y distribución
La tecnología reduce:
las barreras de entrada
la necesidad de intermediarios (facilita el P2P)
La tecnología favorece el surgimiento de nuevos modelos de negocio que
están reconfigurando la estructura de muchos mercados y sectores
productivos, permitiendo aumentar la eficiencia en la producción y, sobre todo,
en la distribución de bienes y servicios.
25
Adaptación empresarial
Ley de los paradigmas: “a los que más les cuesta adoptar lo nuevo es a los
líderes de lo viejo”
The winner takes it all vs Fast follower
Colaboración empresarial: open innovation
Si la inteligencia de negocio (business inteligence) permite explicar el pasado,
la ciencia de datos (data science) posibilita un análisis predictivo e incluso
prescriptivo, en tiempo real.
Retos
26
27
La tecnología debe garantizar PSI
Privacidad
Seguridad
Inclusión
28 https://www.cnbc.com/2018/04/09/bank-of-americas-hartnett-warns-tech-may-end-up-like-tobacco-banks.html?mod=djemDailyShot&mod=djemDailyShot
La regulación, principal factor de riesgo para el sector tecnológico
29
Hasta ahora, había sido un “safe harbor”
30
Una especial consideración al sector financiero
La tecnología reduce las barreras de entrada.
El sector financiero, uno de los más afectados.
No se debe poner en riesgo la estabilidad financiera.
Same risk, same regulation (SR, SR). Se debe evitar un potencial arbitraje
regulatorio.
Fintech
31
32
33
Fintech en España
http://spanishfintech.net/mapa-fintech-espana/
La economía de los datos
34
“The world´s most valuable resource is no longer oil, but data”
(The Economista, 2017)
35 https://elalcazardelasideas.blogspot.com.es/2018/05/la-cadena-de-valor-del-dato.html?m=1
36
Cadena de valor del dato
Generación
del dato
Captación
del dato
Tratamiento Negocio
IoT Ciencia de
datos
(Data
Science)
Ciberseguridad
Huella digital
37
En sí
mismo
Ayuda en el
negocio
Negocio
Conocimiento
del cliente
Mejora de
ineficiencias y
reducción de
costes. Evitar
fraudes Experiencia
de usuario
Ventaja competitiva
Nuevos productos
Cadena de valor del dato
Eskerrik asko
38
© 2018 Afi. Todos los derechos reservados.