Els que hem viscut de ple l’economia analògica recordem com en aquest paradigma tecnològic, les empreses en concurs de creditors (les antigues fallides empresarials en liquidació) venien la seva maquinària quasi a preu de ferralla, considerant que el seu valor residual de mercat, per haver estat utilitzades, s’assimilava a la matèria primera que les componien.
En el paradigma industrial de l’Internet of Things (IoT) i del machine learning (ML), és a dir en el context de l’economia digital i del coneixement, està emergint una paradoxa ben curiosa basada en el fet que l’ús perllongat d’una màquina no té per què portar aparellada una galopant depreciació del bé.
En l’any 2019 Elon Musk ens sorprenia amb un nou pensament: “si vostè compra un Tesla avui, crec que vostè està comprant un actiu que es revalorarà, i no un actiu que es deprecia”.
Aquesta consideració que ha obert un interessant debat entorn el vehicle Tesla, rau en el servei de FSD (full self-driving). El FSD és un sistema d’ajuda a la conducció segura del conductor del vehicle. Tanmateix, les dades que va captant cada vehicle mentre està en carretera (3 milions de milles de lectura per dia) són reportats al TESLA cloud qui les sotmet alhora a programes de Machine Learning (més concretament de Deep Learning) a fi de dissenyar el que serà el programa futur de conducció autònoma d’aquests vehicles.
Elon Musk ens està dient doncs que l’actual ús dels TESLA està coparticipant en la generació d’una nova tecnologia basada en el vehicle autònom, una tecnologia que un cop completada, testada i legalitzada serà afegida també als antics TESLA (ja preparats per acollir-la), fet que els reportarà un nou valor afegit i una revalorització econòmica del vehicle.
Aquest fet no deu ser gaire de ciència-ficció. WAYMO, empresa subsidiària d’ALPHABET (Google), està preparant-se per entrar en el món del vehicle autònom també. Tanmateix, com que Waymo no té vehicles físics en carretera, la seva estratègia per no perdre temps davant TESLA, ha estat crear un digital twin que simula la realitat viària de carreteres, vehicles, persones i ciutats, amb totes les seves variables i imponderables, i en aquesta realitat digital, el seu cotxe-avatar va alimentant de dades els algoritmes de deep learning relacionats amb la conducció autònoma de la seva tecnologia.
Podem pensar que aquestes apreciacions de valor, gràcies a la intel·ligència artificial (AI) i la connectivitat, resten molt lluny encara de tota projecció industrial i estan més properes a una pel·lícula de sci-fi.
Certament, pot ser podem baixar també a un món més possibilista i més proper en el temps.
Pensem per exemple en el V2G o el vehicle to grid, és a dir el vehicle on la seva bateria servirà també per emmagatzemar corrent i lliurar-la a la nostra llar quan la necessitem o ens convingui, un cop ateses les necessitats de mobilitat. Per ara aquests vehicles només tenen factible aquesta opció en el context de les llar domèstiques. Ara bé quan arribin els temps, on aquest vehicle el puguem connectar a la xarxa elèctrica de l’empresa, oficina, pàrquing públic o del mateix carrer en les nostres activitats diàries i quotidianes, el corrent emmagatzemat en excés en la seva bateria, comprada a un preu econòmic al vespre o subministrada pels nostres panels solars de la llar, la podrem vendre a un preu més elevat en moments d’alta demanda. Aquest nou valor d’ús del vehicle V2G, gràcies al seu doble sentit de connectivitat, sens dubte compensarà econòmicament la seva depreciació.
Un altre supòsit són per exemple els motors de propulsió d’avions (jet engines) de Rolls Royce. Aquesta companyia ha aconseguit servititzar el seu enginy de forma tal que, amb les tecnologies IoT i ML realitza un manteniment predictiu dels mateixos (fins i tot en ple vol). D’aquesta manera com més hores de vol tenen, més fiables esdevenen i menys es deprecien, tot gràcies a la connectivitat i al ML.