Lo que aprendí dirigiendo un negocio de distribución de visión artificial durante 25 años

Primera parte de dos. Este artículo trata sobre la creación y la gestión del negocio. La segunda parte analiza cómo cambiaron la tecnología y el mercado durante ese mismo periodo, y qué preguntar hoy a un proveedor.

La versión corta

• Fundé Pinnacle Vision en 1997 con una sola línea de producto y ningún cliente, la fusioné con Firstsight Vision en 2000, vendí una participación mayoritaria a Stemmer Imaging en 2004 y dejé la empresa en 2024.
• Casi ninguna de las lecciones que perduraron tenía que ver con la tecnología. Tenían que ver con la cualificación, la responsabilidad, los productos de calidad, los proveedores y las personas.
• Casi todos los fracasos graves de proyecto en los que participé venían de un riesgo que quedaba fuera de mi propio alcance de suministro.
• Nadie regala un estudio de viabilidad serio. Si lo hace, lo hará a medias, y pierden los dos.
• Lo que separa a los distribuidores que prosperan de los que solo sobreviven no es el tamaño. Es si saben demostrar su valor y si invierten en las personas que lo aportan.

¿Cómo acaba alguien dirigiendo un negocio de distribución por accidente?

En mi caso, desde luego no fue planeándolo.

En 1997 escribía a empresas estadounidenses de imagen buscando un puesto de director de ventas para Europa. Una de ellas, Coreco, me respondió que no buscaban un empleado. Buscaban un distribuidor. Esa respuesta es la razón de que Pinnacle Vision existiera, y es la razón de que pasara los siguientes veinticinco años en el lado de la distribución de esta industria y no en el de la fabricación.

Menciono a Coreco por un segundo motivo. Coreco pasó a adquirir Imaging Technology, luego Dalsa adquirió Coreco y luego Teledyne adquirió Dalsa. Es una de las estrategias de compra y crecimiento más exitosas que ha dado nuestra industria, y moldeó mi negocio dos veces sin que nadie me preguntara mi opinión.

Este artículo está escrito para quienes compran visión artificial: OEM, integradores de sistemas y, en menor medida, usuarios finales. Mi objetivo es exponer lo que aprendí construyendo uno de estos negocios, para que tengas una idea más clara de qué buscar cuando elijas uno.

Lección 1: ¿Vale más una parte pequeña de algo grande que la totalidad de algo pequeño?

La primera decisión realmente importante que tomé fue ceder la mitad de mi empresa.

En 2000, Coreco había adquirido Imaging Technology, que resultaba ser la principal línea de producto de otro distribuidor del Reino Unido, Vortex Vision, dirigido por David Hearn. Tenía una opción. Podría haber asumido esa línea de producto por mi cuenta y conservado todas mis participaciones. En lugar de eso, fusionamos las dos empresas para formar Firstsight Vision.

La lógica era sencilla una vez que dejé de pensar en el capital. Las dos empresas eran de tamaño similar y, curiosamente, rara vez nos cruzábamos en el mercado. Vortex tenía un buen equipo, y los buenos profesionales de la visión artificial no abundaban en aquel momento. Fusionarnos nos convirtió de la noche a la mañana en el mayor proveedor de visión artificial del Reino Unido, adelantando a todos los que estaban por encima de nosotros.

Tomé la misma decisión de nuevo en 2004, cuando Stemmer Imaging compró una participación del 51 % en el negocio. Fue la primera adquisición de Stemmer, bautizada internamente como Stemmer goes European, y me incorporé al equipo de alta dirección mientras seguía dirigiendo la operación del Reino Unido. Por aquel entonces, todo el grupo Stemmer facturaba unos treinta millones de libras. Cuando se vendió en 2017, rondaba los ciento treinta millones y se había convertido, con diferencia, en el mayor proveedor de valor añadido de Europa.

Lo que en realidad valoraba en ambos casos era alcance y experiencia: cómo llego a más clientes y cómo mejoro lo que esos clientes reciben cuando tratan con nosotros. Planteado así, la cuestión del capital se resuelve sola. No estaba sopesando lo que iba a perder. Estaba sopesando lo que ganaría el cliente, y si el negocio podía cumplirlo.

Dos veces la decisión fue la misma, y dos veces el recurso escaso no fue la línea de producto. Fueron las personas.

«Dos veces elegí una parte pequeña de algo más grande. Las dos veces el recurso escaso no fue la línea de producto. Fueron las personas.»

Si compras visión artificial: cuando adquieren a uno de tus proveedores, la pregunta no es qué pasó con el logotipo. Es si los ingenieros de los que dependes ganaron capacidad o perdieron autonomía.

Lección 2: ¿Qué pasa cuando un negocio tiene dos líderes y dos estrategias?

He hecho que esto suene más ordenado de lo que fue.

La fusión estuvo a punto de acabar con nosotros. Salimos de ella con demasiados jefes y dos estrategias enfrentadas funcionando en paralelo, y pasamos del crecimiento a las pérdidas en poco tiempo. Llegamos a estar a unas pocas semanas de cerrar. Wilhelm Stemmer, que era un pequeño accionista de Vortex y al que conocíamos tanto David como yo, nos prestó el dinero para mantener las puertas abiertas.

Nos recuperamos, con algo de orientación de Stemmer, pero costó despidos y mucha buena voluntad. Visto en retrospectiva, dos cosas eran evidentes. Deberíamos haber reducido nuestra operación de soporte mucho antes de lo que lo hicimos. Y habíamos empezado a presentarnos a proyectos de desarrollo que no ofrecían ninguna perspectiva de suministro de producto continuado, que son ingresos sin futuro asociado. Estar ocupado no es lo mismo que ser rentable.

Ese episodio es también la razón de que la inversión de Stemmer cuatro años después no fuera un acto de fe para ninguna de las dos partes. El préstamo se convirtió en participaciones y, para entonces, llevábamos trabajando juntos el tiempo suficiente para saber cómo operaba cada uno.

La lección más amplia se aplica a cualquier adquisición, y yo he estado ya en varios lados de esta. La parte difícil nunca es la lógica comercial. Es alinear después la visión de ambas partes. El cambio que sigue a una adquisición es importante, y recae sobre personas que no lo eligieron. A menos que los dos equipos directivos remen de verdad en la misma dirección, y se vea que lo hacen, obtienes exactamente lo que obtuvimos nosotros: dos estrategias, una organización confundida y un negocio que retrocede mientras todos son razonables entre sí.

Si compras visión artificial: pregunta quién toma en realidad las decisiones en el negocio al que compras. No quién tiene el cargo. Quién decide. Y si acaban de adquirir a tu proveedor, cuenta con un periodo de cambios y pregúntales directamente cómo se están alineando las dos organizaciones.

Lección 3: ¿Por qué mi primer gran cliente se quedó con nosotros veinticinco años?

Porque hicimos algo que el resto del canal no hacía.

En los primeros tiempos, la mayoría de los distribuidores vendían hardware y herramientas de software y ahí se quedaban. Eso dejaba a un OEM con dos opciones: montar un equipo de desarrollo interno o encargar la aplicación a un integrador de sistemas. Un integrador quiere suministrar el sistema completo, hardware incluido, porque ahí está su margen. Ese modelo funciona bien si quieres instalar un sistema de visión en una planta de producción. Funciona mal para un OEM que quiere integrar la visión en una máquina que va a vender él mismo, porque acaba pagando el margen de otro sobre su propio producto.

Nosotros llenamos ese hueco con servicios de desarrollo. El cliente que ganamos gracias a ello seguía siendo cliente cuando dejé la empresa.

La lección que saqué de aquello fue buscar lo que el canal no hace, en lugar de lo que hace mal. La lección que no esperaba llegó después, y es el tema de la siguiente sección.

Lección 4: ¿Cuánto cuesta en realidad regalar tu ingeniería?

El desarrollo de software, y más aún el mantenimiento del software, lleva mucho más tiempo del que crees. En nuestros primeros años estoy bastante seguro de que perdimos dinero con el trabajo de desarrollo. Salimos ganando en conjunto porque aquel cliente compró una gran cantidad de hardware. Si hubiéramos vendido el desarrollo por sí solo, habría sido una pérdida.

El soporte era la misma historia desde otro ángulo. Cada vez que algo iba mal, el cliente pedía una persona in situ y, muy a menudo, el problema resultaba ser suyo, no nuestro. La solución no era ser menos serviciales. Era redactar directrices de funcionamiento claras y establecer contratos de soporte adecuados para que todos supieran quién pagaba qué antes de que sonara el teléfono. Nuestra competencia en el trabajo de desarrollo eran las grandes consultoras, caras pero verdaderamente buenas identificando las partes difíciles de un reto antes de comprometerse. Aprendimos a trabajar igual, con planes por fases e hitos para que el riesgo se redujera a medida que avanzaba el proyecto. Escrito así parece obvio. En su momento era todo nuevo.

Y luego llegó el día en que lo aprendí del todo.

Uno de los mayores compradores de tecnología de visión artificial del país compraba a un proveedor exclusivamente directo. Nosotros teníamos una solución realmente novedosa y con un coste bastante menor, así que me puse en contacto. Respondieron organizando una jornada de demostración abierta, y casi todos los proveedores del mercado se presentaron a exponer su propuesta. Trabajé tres días en nuestra demostración, incluida la noche previa al evento, y luego conduje hasta allí para una franja de treinta minutos.

Sigo creyendo que teníamos la propuesta más sólida de la sala. Se quedaron con el proveedor de siempre y usaron todo el ejercicio como palanca para negociar un precio mejor. Tuvimos diez minutos con la persona que decidía, que estaba a varios pasos del detalle técnico.

Conseguir que cinco empresas monten una demostración de aplicación con la promesa de un gran pedido es una forma eficiente de llevar un proceso de compras. Para mí fue una forma cara de aprender sobre la cualificación. A partir de entonces, no comprometería ese nivel de esfuerzo de ingeniería sin algún compromiso a cambio.

«Si regalas tu ingeniería con demasiada facilidad, la otra parte no reconoce tu valor. Muy a menudo ni siquiera lo aprecia.»

Si compras visión artificial: si quieres el mejor pensamiento de ingeniería de un proveedor, dale algo real a cambio. Acceso al problema real, tiempo con la persona que decide y una visión honesta de en qué punto del proceso estás. Obtendrás mejor trabajo y descubrirás rápido quién va en serio.

Y no esperes un estudio de viabilidad serio y a fondo gratis. Cualquiera que acepte hacer uno gratis lo hará a medias, porque no le queda otra. El propósito de un estudio de viabilidad no es ganar el pedido. Es reducir el riesgo del proyecto para ambas partes, lo que significa que solo funciona si las dos tienen algo invertido en él. Divídelo en fases y pon primero los mayores riesgos, para que el resultado más barato posible sea descubrir pronto que el proyecto no debería seguir adelante.

Lección 5: ¿Dónde fallan en realidad los proyectos de visión?

En las interfaces. Casi siempre en las interfaces, y no me refiero a las interfaces de cámara.

Ganamos un proyecto importante para diseñar un sistema de visión que se integraría en una máquina más grande. Otra empresa era responsable de toda la manipulación mecánica. Construimos nuestra parte y, en nuestro propio banco de pruebas controlado del laboratorio, funcionó a la perfección. Habíamos validado la adquisición de la imagen.

Luego se instaló en la máquina real, y la precisión de esa máquina no se acercaba ni de lejos a la de nuestro banco de pruebas. Los resultados fueron malos. El cliente final retuvo el pago final y no conseguimos el negocio posterior. Después dedicamos muchísimo tiempo y dinero a intentar sortear con ingeniería una limitación que nunca nos correspondió resolver, mientras dos subcontratistas se señalaban el uno al otro.

Lo que no supimos hacer fue identificar dónde estaba realmente el riesgo. El riesgo no estaba en la visión. Estaba en si la manipulación mecánica podía presentar la pieza con la precisión y la repetibilidad suficientes para que cualquier sistema de visión funcionara.

Esto no es en realidad un argumento a favor de hacer una prueba más. Es un argumento a favor de definir los puntos de riesgo al principio, ponerlos por escrito y luego verificar cada uno de forma deliberada. Todo proyecto tiene unas cuantas suposiciones sobre las que se apoya todo lo demás. La precisión de presentación era la nuestra, y nunca la pusimos por escrito, así que nadie era responsable de demostrarla.

Desde entonces, la industria ha producido un marco realmente útil para esto. La serie de directrices VDI/VDE/VDMA 2632 establece cómo abordar la especificación y la aceptación de un sistema de visión artificial, incluido cómo redactar una especificación de requisitos con la que puedan trabajar tanto el proveedor como el usuario, y cómo estructurar una prueba de aceptación. Animaría a cualquiera que especifique un sistema a leerla. Es lo más parecido que tenemos a una forma consensuada de mantener esta conversación, y existe precisamente porque muchísimos proyectos han fracasado como fracasó el nuestro.

Junto a eso, acuerda criterios de aceptación claros respaldados por un conjunto validado de muestras de prueba, y usa el mismo conjunto dos veces: una en el laboratorio y otra en la primera máquina. Si las muestras cambian entre ambas, no has validado nada. Has hecho dos experimentos distintos y has confiado en la suerte.

«Demostramos que el sistema de visión funcionaba. Lo que nunca demostramos fue que la máquina que sujetaba la pieza pudiera mantenerla lo bastante quieta.»

Si compras visión artificial: enumera los puntos de riesgo antes de que nadie presupueste, acuerda quién verifica cada uno y deja claro quién es responsable de toda la cadena. Si nadie lo es, el hueco entre dos proveedores es donde fallará tu proyecto.

Lección 6: ¿Cuándo es la visión la respuesta equivocada?

Más a menudo de lo que a la industria le gusta admitir.

He tenido a directivos que venían a hablarme de cómo la visión podría ayudar a su sector sin ser capaces de decirme qué problema intentaban resolver. Se puede inspeccionar casi cualquier cosa. Eso no significa que debas hacerlo. Si el proceso es estable y no hay problema de defectos, no necesitas un sistema de visión, y quien te venda uno con ese argumento te ha hecho un flaco favor.

El error más común que veo en clientes nuevos en la visión es dar por hecho que se reduce a apuntar una cámara a algo y hacer una prueba. El entorno es crítico. La iluminación, la presentación, la vibración, las condiciones ambientales, la variación de las piezas. Eso decide si un sistema funciona, mucho más que la especificación de la cámara.

El error más común que he visto en distribuidores de valor añadido, incluido mi propio negocio, es hacer una recomendación sin entender el panorama completo y luego cargar con la culpa cuando el sistema rinde por debajo de lo esperado. El fallo relacionado es dejar que un cliente compre la opción más barata sin explicarle nunca qué no puede hacer esa opción.

La cualificación protege a ambas partes. No es una técnica de venta.

Lección 7: ¿Qué hace realmente que un cliente se quede quince años?

Es la lección más corta del artículo y la que defendería con más firmeza.

Di lo que vas a hacer y haz lo que dices. Sé honesto cuando algo salga mal. Asume el problema y haz un esfuerzo adicional para resolverlo.

Las cosas siempre salen mal. Toda relación larga que tuve con un cliente incluyó al menos un momento en que algo falló de forma grave. Presentarse y hacer lo correcto en ese momento es lo que creó la lealtad. Nada de un programa de marketing lo sustituye.

«Di lo que vas a hacer y haz lo que dices. Cuando salga mal, asúmelo. Todo lo demás es decoración.»

Lección 8: ¿Son los buenos profesionales de la visión artificial una mercancía?

No, y tratarlos como tal es el error más caro que puede cometer un proveedor de esta industria.

Tuve suerte con las contrataciones. Muchas personas se quedaron mucho tiempo, y varias se fueron y volvieron cuando resultó que la hierba no era más verde al otro lado. Una destaca en particular. Era un doctorando que presentaba en un congreso al que yo asistía. Me impresionó lo suficiente como para hablar con él allí, y se incorporó en cuanto terminó.

Se quedó unos años. Era muy técnico y también muy cercano, una combinación más rara de lo que debería. Pasó a trabajar en desarrollo avanzado para aplicaciones militares y luego montó su propia consultoría. Contábamos con él. Él usaba nuestros equipos. Cuando alguien necesitaba su experiencia concreta, se lo recomendábamos. Una de esas recomendaciones era una oportunidad incipiente en aquel momento, y despegó. Esa empresa se convirtió en uno de nuestros mayores clientes. Su tecnología era tan central para lo que hacían que al final adquirieron su negocio, y ahora es director técnico de una empresa con una de las trayectorias de crecimiento más impresionantes que he visto.

La moraleja no es simplemente contratar a buenas personas. Es aceptar que quizá no estén contigo toda la vida, interesarte por su carrera en lugar de resentir su marcha, y mantener el contacto. Las cosas buenas acaban volviendo.

También he tomado malas decisiones de contratación. Mete a la persona equivocada en un equipo técnico pequeño y será perjudicial en una medida desproporcionada a su puesto. El coste real no es su salario. Son las buenas personas que se vuelven infelices y empiezan a buscar.

Formar a expertos en visión artificial lleva años. No puedes salir de una carencia contratando deprisa, y por eso precisamente la cultura importa comercialmente y no solo moralmente.

¿Qué separa a las empresas que prosperan de las que solo sobreviven?

Es la pregunta que más me hacen, y después de veinticinco años creo que la respuesta se reduce a cuatro cosas.

Aportan valor y saben demostrar que aportan valor. Las empresas que simplemente mueven cajas no triunfan en la visión artificial. El producto es demasiado complejo y la decisión de compra es demasiado consultiva. Si un proveedor no sabe mostrarte por qué un producto concreto es el adecuado, en lugar de solo confirmar que está disponible, estás tratando con un simple mueve-cajas.

Tienen un liderazgo progresista con una actitud resolutiva. El distribuidor del que tomé mi primera línea de producto en 1997 sigue operando hoy con una facturación más o menos igual a la que tenía hace casi treinta años. Nada salió mal. Tampoco cambió nada.

Conocen bien su línea de producto e invierten en formación interna. El conocimiento del producto no es algo que se absorba de forma pasiva. Hay que financiarlo.

Tienen una cultura que cuida a las personas pero orientada a resultados. Estas dos ideas suelen presentarse como opuestas y no lo son. Los profesionales de la visión artificial con experiencia tardan mucho en formarse y no son una mercancía, así que quieres que se queden. Al mismo tiempo, tienes que ser honesto sobre quién rinde por debajo, formarlo bien, ayudarlo a crecer y, si de verdad no funciona, dejarlo marchar. Mantener a quienes rinden poco no es amabilidad. Es lo que hace que se vayan los que rinden bien.

Las empresas que vi fracasar rara vez fracasaron de forma dramática. Algunos de los distribuidores originales fuertes de nuestra industria fueron adquiridos y, curiosamente, eso creaba a menudo un hueco en el que se metían de lleno nuevos competidores, a veces dirigidos por gente que se había marchado tras la adquisición. Otros simplemente iban tirando como negocios de estilo de vida, de los que se sacaba la mayor parte del dinero y se reinvertía muy poco. Esas empresas se quedan pequeñas y regionales, y son vulnerables en cuanto algo cambia a su alrededor.

La consolidación ha subido el listón. A medida que los fabricantes se consolidan, los distribuidores más débiles pierden las buenas líneas y a los fuertes se les ofrece acceso de doble canal. A medida que la diferencia técnica entre marcas se estrecha, tu discurso importa más. Tienes que ser capaz de explicar en treinta segundos por qué alguien debería comprarte a ti y no a cualquier otro. Muchas empresas de esta industria no saben hacerlo, y se nota.

¿Es la escala una amiga o una enemiga?

Cualquier empresa que no intente crecer está en terreno peligroso, así que estoy firmemente a favor del crecimiento. Lo que el crecimiento exige son competencias distintas en etapas distintas, y ahí es donde muchos negocios gestionados por sus dueños se atascan.

Pero la escala en sí es neutra. La cultura es lo que la convierte en amiga o enemiga, y yo vi los dos modelos desde dentro.

Stemmer, bajo Wilhelm Stemmer, era un negocio orientado a la familia, y el propietario devolvía mucho a los empleados. La cultura era buena, y la estructura que acordamos, operar por separado compartiendo recursos bajo un acuerdo de servicios, nos dio años de crecimiento acelerado y una muy buena caja de resonancia para las ideas. Algunas de esas ideas, incluidos el foro técnico y el manual de visión artificial, nacieron en realidad en el Reino Unido y se desplegaron desde allí. Si soy honesto, el estilo podía ser un poco demasiado relajado, con cada líder eligiendo en buena medida sus propias prioridades. La respuesta siempre era que estábamos creciendo muy por encima de la media del mercado, así que no necesitábamos cambiar.

Tras la venta a Primepulse en 2017, las cosas giraron. Con inversores externos, el empuje por la eficiencia y el crecimiento pasó a ser un foco mucho mayor. De verdad había mucho que modernizar y fue bueno verlo. Pero se perdió el ambiente familiar, y muchas personas que no estaban acostumbradas a ese tipo de presión se marcharon.

Habiendo visto ambos de cerca, creo que hay un término medio, y es donde ahora prefiero pasar mi tiempo: empresas con una fuerte ética del cuidado y una estrategia de crecimiento en la que los empleados pueden participar. Si el foco está por completo en el EBITDA, la plantilla pasa a un segundo plano, no se la recompensa de forma adecuada y se marcha con la moral baja. Quién decide en qué se gasta el dinero, y cómo se implica a los empleados, es la mayor parte de la historia.

«Cualquier empresa que no intente crecer está en terreno peligroso. Pero crecer sin un equipo motivado es solo una versión más grande del mismo problema.»

¿Qué haría de forma diferente?

Muy poco en lo esencial y bastante en la ejecución.

Mantendría la ética, la cultura y el compromiso con una línea de producto sólida y bien entendida exactamente como estaban. Eso nunca fue el problema.

Aplicaría un enfoque comercial más duro en los primeros años. Y introduciría procesos antes a medida que crecíamos, para que la experiencia de un cliente fuera consistente con independencia de con quién hablara. Al final llegamos ahí. Deberíamos haber llegado antes.

¿Dónde te deja esto?

Si compras visión artificial, casi todo lo anterior es en realidad una sola pregunta formulada de ocho maneras distintas: ¿este proveedor es dueño del resultado o es dueño de la factura?

Esa distinción no aparece en una ficha técnica, y no es lo mismo que el tamaño. Parte del mejor soporte de ingeniería que he visto venía de equipos pequeños, y algunos de los proyectos más frustrantes que presencié implicaban a organizaciones muy grandes. Todo se reduce a si las personas que tienes delante saben decirte por qué un producto es el adecuado, si te dirán cuándo no lo es, y si seguirán implicadas cuando algo falle a las tres de la tarde de un viernes.

La segunda parte de este artículo examina la otra mitad del cuadro: cómo cambiaron la tecnología y el mercado a lo largo de esos mismos veinticinco años, en qué me equivoqué, y las preguntas que hoy le haría a un proveedor.

Una nota final sobre Clearview

He mantenido deliberadamente este artículo libre de promoción de empresa, porque las lecciones se sostienen por sí solas y puedes juzgar a cualquier proveedor con ellas, incluidos los que yo dirigí.

Aun así, es justo decir por qué elegí trabajar con Clearview, porque se deriva directamente de las secciones anteriores. Cuando miro ahora un negocio de visión artificial, busco la misma combinación: una ética del cuidado auténtica junto a una ambición de crecimiento real, un nivel de especialización técnica que se financia en lugar de proclamarse, y personas dispuestas a decirle a un cliente cuándo la visión es la respuesta equivocada. Esa combinación es menos común de lo que debería. Donde la encuentro, me alegra que me asocien con ella.

Mídelos con las ocho lecciones de arriba. Mide a todos con ellas.

Sobre el autor

Mark Williamson trabaja en visión artificial desde 1989. Fundó Pinnacle Vision en 1997, que se fusionó con Vortex Vision en 2000 para formar Firstsight Vision, adquirida más tarde por Stemmer Imaging, donde fue director general del negocio del Reino Unido y miembro del equipo de alta dirección del grupo hasta 2024. Fue presidente de la UK Industrial Vision Association de 2006 a 2016 y formó parte del VDMA Machine Vision Board de 2015 a 2024, presidiéndolo los últimos tres años. Ahora asesora de forma independiente a empresas de todo el mercado de visión del Reino Unido y Europa, incluida Clearview. Se le puede contactar a través de LinkedIn.