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El valor de uso y los appreciating assets

Los que hemos vivido de lleno en la economía analógica recordamos bien como en este paradigma tecnológico las empresas en concurso de acreedores (las antiguas quiebras empresariales) vendían su maquinaria a precio casi de chatarra, considerando que su valor residual de mercado se asimilaba, por su uso previo, a las materias primeras de las que estaban fabricadas.


En el paradigma industrial del Internet of Things (IoT) y del Machine Learning (ML), es decir, en el contexto de la economía digital y del conocimiento, está emergiendo la curiosa paradoja donde el uso prolongado de la maquinaria no tiene porqué llevar aparejada una galopante depreciación del bien.


En el año 2019 Elon Musk nos sorprendía con un nuevo pensamiento: “si usted compra un Tesla hoy, creo que está comprando un activo que se revalorizará, y no un activo que se depreciará”.


Esta consideración que ha iniciado un interesante debate entorno al vehículo Tesla, tiene su origen en el servicio de FSD (full self-driving). El FSD es un sistema que ayuda a la conducción segura del vehículo. Sin embargo, los datos que va captando cada vehículo mientras está en carretera (2 millones de millas cada día) son reportados al TESLA cloud que los somete a programas de Machine Learning (concretamente de Deep Learning) a fin de diseñar el que será su futuro programa de conducción autónoma de vehículos.


Elon Musk nos está diciendo que los actuales TESLA están coparticipando en la generación de una futura tecnología basada en el vehículo autónomo, una tecnología que una vez completada, testada y legalizada, será añadida a los antiguos TESLA (ya preparados para acogerla), hecho que reportará un nuevo valor añadido y una revalorización económica del vehículo.


Este hecho no debe ser de mucha ciencia ficción. WAYMO, empresa subsidiaria d’ALPHABET (Google), está preparándose para entrar en el mundo del vehículo autónomo también. Sin embargo como Waymo no tiene vehículos en carretera, su estratégica para no perder el tiempo ante TESLA, ha sido crear un digital twin que simula la realidad viaria de carreteras, vehículos, personas y ciudades, con todas sus variables e imponderables, y en esta realidad digital, su coche-avatar va alimentando de datos su algoritmo de deep learning relacionado con la conducción autónoma de su tecnología.


Podemos pensar que estas apreciaciones de valor, gracias a la inteligencia artificial (IA) y a la conectividad, están todavía lejos de toda proyección industrial y por consiguiente más cercanas a una película de sci-fi.


Pensemos por ejemplo en el V2G o el vehicle to grid, es decir el vehículo cuya batería servirá para almacenar corriente eléctrica y librarla a nuestros hogares cuando la necesitamos o cuando nos convenga, una vez atendidas las necesidades de movilidad. Por ahora estos vehículos solo tienen factible esta opción en un entorno doméstico. Ahora bien, cuando llegue el momento que este tipo de vehículo lo podamos conectar en la red eléctrica de la empresa, la oficina, el parking público o en la misma calle, en nuestras actividades diarias y cuotidianas, la electricidad almacenada en exceso en su batería, comprada a un precio económico en horario nocturno o suministrada por nuestras placas solares domésticas, la podremos vender a un precio más elevado en momentos de alta demanda eléctrica. Este nuevo valor de uso del vehículo V2G, gracias a su doble sentido de conectividad, sin duda compensará económicamente su depreciación.


Otro supuesto son por ejemplo los motores de propulsión de aviones (jet engines) de Rolls Royce. Esta compañía ha conseguido servitizar sus motores de forma tal que, con el uso de la tecnologías IoT y ML realiza un mantenimiento predictivo de los mismos (en pleno vuelo incluso). De esta manera, como más horas de vuelo tienen, más fiables devienen y menos es deprecian, todo gracias a la conectividad i al ML.




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