LD Micro 20th Annual Main Event Conference de AIAI Holdings Corporation Class A Common Stock

Solo he hecho unas 250 de estas presentaciones, y para mí es muy poco habitual usar una presentación. A menos que ustedes quieran usar la presentación y revisar todas y cada una de las diapositivas, evitaré hacerlo. Una de las cosas que me han atribuido es tener un modelo de negocio extremadamente complicado. No creo que sea complicado. Voy a empezar por el final, luego iremos hacia atrás y completaré los detalles intermedios. La pregunta es: ¿a qué se dedica AIAI Holdings Corporation? Y la respuesta sencilla es que compramos empresas, conservamos a los equipos directivos y luego usamos a los equipos directivos que conservamos tras adquirir las empresas para implementar nuestra tecnología en las empresas recién adquiridas. Eso es todo. Terminamos. La diferencia de nuestro modelo es que no vendemos servicios ni licenciamos software a terceros.

Lo que hacemos es usar nuestra tecnología exclusivamente en nuestras propias empresas. Y contamos con tecnologías patentadas fantásticas. Claro, todo el mundo diría eso. Pero creo que nuestra trayectoria es bastante singular, porque uno de nuestros arquitectos es un hombre llamado John Rochon, nuestro presidente, quien trabajó con Geoffrey Hinton y comenzó a trabajar en conceptos como la organización por niveles de valor, que ahora se conocen como redes neuronales, y en cómo las personas toman decisiones, es decir, en la psicología de la toma de decisiones. Por otro lado, tenemos a Michael Sandoval, ex candidato al Premio Nobel en IA, quien además dirigió el área de IA de Microsoft en su momento.

Ha desarrollado unas 180 ramas distintas de las matemáticas y la ciencia para ampliar el trabajo que hizo John. Analizamos las cosas de una manera un poco diferente. Lo llamamos razonamiento no monotónico. Me encantaría decir que se me ocurrió esa palabra tan larga, pero no fue así. El razonamiento no monotónico significa que se puede tomar un conjunto dinámico de datos y un conjunto dinámico de reglas y aun así llegar a una respuesta. A la mayoría de la IA agéntica o la IA generativa se la denomina razonamiento monotónico, lo que significa que se necesita un conjunto fijo de reglas y un conjunto fijo de datos para llegar a una respuesta. Y si los datos cambian o las reglas cambian, entonces el agente tiene dificultades. Y el aprendizaje automático, que es más o menos donde empezó todo, consiste simplemente en detectar patrones en los datos.

Si lo piensan, los patrones en los datos son aprendizaje automático, los patrones en los datos dentro de un contexto son IA generativa, y luego nosotros hacemos algo diferente. Gran parte de nuestro trabajo comenzó, de hecho, con encontrar a los malos. ¿Qué quiero decir con eso? Literalmente, contratamos a un grupo de personas para una organización sin fines de lucro, y encontramos a personas involucradas en la trata de personas con fines de explotación sexual. Así que tenemos una organización sin fines de lucro que se dedica a ese trabajo. Descubrimos que hay muchos veteranos que regresan después de prestar servicio en el extranjero y que ya no tienen realmente un propósito. Así que lo que hicimos fue decirles: «Bueno, su propósito es ser cazadores, y vamos a equiparlos con la tecnología para que vayan a cazar a los malos». Así que ahora cazan a los malos en esa organización.

Me complace informar que encontramos a 50 malos que ahora están en la cárcel, y pusimos a 150 en contacto con las buenas personas de las autoridades que los están ayudando a encontrar el camino a la cárcel. Así que este trabajo es muy significativo para nosotros. Pero, además, lo usamos para otros fines, cuando se trata de hacer que las empresas puedan hacer algo que nunca antes imaginaron. ¿Qué quiero decir con eso? Tomemos una empresa como nuestra compañía de segundas opiniones. Se llama MediGuide. La mayoría de las personas no piensa en esto porque casi nunca tienen estos problemas, si es que alguna vez los tienen. Pero imaginemos que viven en Costa Rica y dicen: «Bueno, acaban de diagnosticarme cáncer». Bueno, obviamente, eso es algo malo.

Pero Costa Rica, al igual que la mayoría de los países fuera de EE. UU., tiene lo que se conoce como organizaciones de salud nacionales con un sistema de pagador único. Si quieren una segunda opinión, ¿qué va a pasar? Van a llevar sus datos a otro médico de un sistema de salud nacionalizado y gubernamental, y ese médico les dará el mismo protocolo y la misma respuesta que les dio el primer médico. En EE. UU., si buscan una segunda opinión, lo más probable es que no lo hagan por una razón extraña: no quieren molestar a su médico. Les diagnostican cáncer y les preocupa hacer enojar a su médico. Eso no tiene mucho sentido, pero, aun así, sucede. Entonces, esa empresa tiene relaciones con unas 120 compañías de seguros multinacionales y nosotros ofrecemos este servicio en aproximadamente 150 países y en 47 idiomas.

Podrían decir: «Bueno, está bien, interesante». Hemos transformado eso, gracias a nuestra tecnología, en una plataforma global para ofrecer servicios de salud. Ahora ofrecemos servicios como los de longevidad y la telesalud. Uno de los mayores desarrolladores de centros comerciales de Arabia Saudita se acercó a nosotros para instalar quioscos de atención médica en sus centros comerciales. Estamos trabajando con otra de las empresas de nuestra cartera. Tienen una criptomoneda llamada DAG, D-A-G, y estamos usando DAG para realizar pagos transfronterizos. En particular, en entornos de alta inflación, podemos ayudar a estabilizar el intercambio de valor mediante la criptomoneda. La lista sigue y sigue. Luego, creo que, para avanzar una diapositiva más, también estamos trabajando con una de las mayores compañías de procesamiento de tarjetas de crédito del mundo para ayudar a prevenir el fraude, el desperdicio y el abuso en los pagos de cuentas de ahorro para gastos médicos.

Cuando usamos nuestra tecnología, nuevamente con los equipos directivos que conservamos tras las adquisiciones, identificamos dónde están las oportunidades para crear valor dentro de la empresa; después, desarrollamos proyectos y los organizamos en una secuencia para implementarlos en esa empresa. Lo que ocurre es que nos enfocamos en generar ingresos e innovar, lo que luego impulsa el crecimiento corporativo. Ese es un mensaje mucho mejor para la gente que hablar de reducción de costos, que significa pérdida de empleos. Si les dijera: «Oigan, me gustaría que me ayudaran a capacitar a este agente para que haga su trabajo y, por cierto, cuando terminemos, ustedes se quedarán sin trabajo. No sabemos dónde tendrán trabajo, pero aquí no será». Eso los disuadiría de ayudar.

En cambio, si podemos decir: «Oigan, vamos a hacer crecer el negocio, vamos a innovar y a crear nuevas ofertas de servicios, y aquí hay cinco oportunidades para que ustedes se desarrollen profesionalmente», eso entusiasma a la gente dentro de la empresa. A la gente le entusiasma eso. Quieren formar parte de ello. Al final, eso cambia el nivel de fricción dentro de la empresa, y la tasa de adopción es mucho más alta y rápida. Parte de nuestro mensaje gira en torno a la rapidez para llegar al mercado. Si piensan en cómo compramos empresas, dirían, en primer lugar —o lo hemos dicho públicamente—, que creemos que queremos adquirir empresas, en promedio, 120 días después de firmar la carta de intención. Bueno, está bien, eso suena interesante. Luego queremos implementar nuestra tecnología 120 días después de comprar la empresa.

240 días después de firmar la carta de intención, ya estamos implementando nuestra tecnología. En cambio, el 95% de todos los proyectos piloto de IA exitosos nunca se implementa. ¿Qué hacen? Han gastado todo este dinero, quizá lo han desperdiciado, y la gerencia no implementa la tecnología, o la rechaza de plano. Nuestro modelo consiste en alentar a todos a participar. Alineamos los incentivos económicos. Logramos que todos se entusiasmen con el crecimiento y la innovación de la empresa. Como resultado, nuestra tasa de adopción es mucho más rápida. En cambio, si quieren analizar el problema desde otra perspectiva, dirían: «Bueno, ¿por qué no vender simplemente su software?». Probablemente me hayan hecho esa pregunta varias veces solo hoy. La pregunta es: si estoy haciendo una venta empresarial, alguien quiere un CRM o un ERP, ¿qué pasa entonces?

Alguien de la gerencia media le dice a alguien de la alta gerencia: «Oye, ¿sabes qué? Deberíamos tener un CRM nuevo». Alguien de la alta gerencia le responde: «Es una buena idea. Escríbeme un memorando al respecto». Entonces, la persona de menor rango redacta el memorando y luego la persona de mayor rango dice: «Este memorando está muy bien. ¿Sabes qué tenemos que hacer? Tenemos que pedirle a McKinsey que haga un estudio». Luego, seis meses y $1 millón después, se completa el estudio y McKinsey presenta una conclusión: no solo se puede crear mucho valor, sino que el mercado está lleno de competidores. Deberíamos llevar a cabo un proceso de adquisición competitiva. Se necesitan dos meses para redactar la solicitud de propuestas. Se necesitan dos meses para recibir las respuestas.

Tarde o temprano, se recibe la BAFO, la mejor y última oferta. Se adjudica el negocio. ¿Y luego qué sucede? Empiezas a negociar el contrato. Eso toma otros 60 días desde el día del primer borrador. Bien. ¿Y qué sucede después de firmar el contrato? O empiezas a desarrollar el plan de implementación, o tienes que volver a pasar por un proceso para reafirmar el plan de implementación. Este proceso puede tomar de dos a cinco años. Compramos la empresa en 120 días. Rapidez para llegar al mercado. Terminemos esto. Ahora, la siguiente pregunta era: bueno, estamos al principio, y algunas personas en esta sala podrían decir: «No, no, estamos al final». Todos conocen la IA. «Ese tren ya pasó». No. El 50% de todas las empresas privadas actuales pertenece a personas mayores como yo, de más de 55 años.

Eso significa que se avecina lo que llaman el tsunami plateado de empresas privadas que buscan su siguiente etapa. ¿Y saben qué? Muchos de esos líderes no están del todo listos para colgar los botines. Lo que quieren es un plazo de tres a cinco años durante el cual puedan ir reduciendo el ritmo, preparar a la siguiente generación de líderes, recibir ayuda con la tecnología y luego retirarse con liquidez. Les ofrecemos todo eso. No tienen que cotizar en bolsa, lo cual es muy difícil, ni tienen que vender la empresa a una firma de capital privado, que puede destruir la cultura de la empresa y la cultura que quizá dedicaron 20, 30 o 40 años a construir. Creemos que estamos al comienzo de lo que podría ser una oportunidad de varias décadas.