doi1La archiconocida curva de difusión de la innovación de Everett Rogers(aquí, en su forma acumulativa) y el posterior, menos conocido pero más riguroso modelo de difusión de Bass son dos de los modelos que más utilizo habitualmente para intentar explicar los procesos de popularización de todo tipo de tecnologías: fácilmente modelizables, incluso cuando se truncan por fenómenos de sustitución (un elemento no recogido en el primero, pero claramente presente en el segundo), son seguramente una de las mejores guías que toda persona con capacidad de toma de decisiones en entornos tecnológicos debería manejar como manual de cabecera. En el modelo de Bass, los parámetros que definen de manera más clara la forma de la curva son p, el coeficiente de innovación; y q, el coeficiente de imitación (además de los evidentes: potencial de mercado, base instalada y tasa de cambio de la misma) y son perfectamente estimables con un nivel de información adecuado y reservándose el adecuado análisis de sensibilidad.

En un entorno como el de la tecnología, tener el acierto de apostar o de no hacerlo por la tecnología adecuada resulta fundamental. Pero cada día más, la palabra “apostar” pierde más su justificación, y se convierte en algo cada vez más científico: enmuchos casos, estimar cuando una innovación va a triunfar en el mercado o no va a hacerlo es algo que puede hacerse con un buen nivel de certeza si conocemos algunos de los parámetros de la curva de difusión. En otras ocasiones, las curvas de difusión sufren impactos derivados de, por ejemplo, el apoyo de un actor importante en el mercado, cuya adopción modifica los parámetros – no todos somos iguales ni ejercemos la misma influencia sobre los mercados, y el fenómeno, por ejemplo, de las redes sociales nos ha demostrado a todo color hasta qué punto importa obtener el apoyo de los actores adecuados en cada momento. En tecnología, saber escoger la tecnología adecuada y el momento de apostar por ella puede suponer ventajas competitivas importantes, o dar lugar a sonoros fracasos si, por ejemplo, nos adelantamos a la acogida del mercado sin tener el pulmón financiero suficiente como para aguantar hasta que ésta se produzca.

Algunos casos son de libro: Amazon, por ejemplo, es un jugador habitual de tecnologías tempranas. Toda su historia – la entrada en el comercio electrónico, la adopción de tecnologías de recomendación mediante filtrado colaborativo, la oferta de servicios en la nube, los lectores de libros electrónicos, etc. – son casos de estudio de la curva de difusión y de toma de una decisión de entrada muy temprana, apoyada tanto en el papel de “juez y parte” de la compañía por su valor de referencia, como en el hecho de poseer la capacidad financiera adecuada – no hay como salir al mercado en plena euforia puntocom – para esperar a que el mercado se desarrolle y beneficiarse del efecto pionero de quien prácticamente define la categoría.

Obviamente, nadie tiene la bola de cristal ni puede hacer predicciones con un cien por cien de seguridad. Pero estudiar estos modelos y aplicarlos a los casos recientes de difusión de fenómenos tecnológicos conocidos (blogs, redes sociales, microblogs, geolocalización, etc.) es algo que cada día aporta más valor a quien toma decisiones en el ámbito de la tecnología, sean éstas para decidir comprar un gadget determinado o para comprometer la inversión tecnológica de toda una compañía.

(Entrada inspirada por las discusiones en mi clase de ayer en el Advanced Management Program de Zaragoza. Que no sé qué tal estuvo, porque aún no tengo encuestas ni las tendré hasta que termine el próximo jueves, pero en la que yo, al menos, me lo pasé fenomenalmente bien. ¡Vaya grupo!🙂