Big data e IA aceleran la transformación de los negocios

Las posibilidades que da conectar Advanced Analytics on Big Data y también Inteligencia Artificial con el negocio son infinitas. De esto se habló largo y tendido en el DES, Elena Gil, directiva global de Big Data en el conjunto Telefónica y CEO de LUCA .

Estas tecnologías asisten a apresurar la transformación de las corporaciones, pero para conseguir las ventajas asociados resulta necesario hacerlo de la forma adecuada y es clave el acompañamiento de un partner especialista.

Está claro que la inteligencia artificial ha pasado de la ciencia ficción a los telediarios. Grandes compañías de los primordiales campos (energía, banca, tecnología…) están invirtiendo en ella. Alicia Mateo, chapter leader advanced analytics market Iberia de Endesa, Elena Alfaro, head of data & open innovation, client solutions Banco Bilbao Vizcaya Argentaria y Clarisa Martínez González, solution mánager data analytics de Altran España contaron sus experiencias en el encuentro que se festejó en Espacio Fundación Telefónica.

La representante de Endesa explicó que la compañía se halla ante múltiples desafíos importantes: el de su transformación digital y el de la propia transformación del campo, en el que el Plan Nacional Integrado de Energía y Clima dibuja un nuevo escenario con la apuesta por la transición cara una energía 100 por ciento renovable en 2050. Esto impacta en todo el negocio (asimismo en las redes de distribución y comercialización) y surge un nuevo consumidor prosumer, que desea producir, compartir y vender su energía, administrar su consumo en suma.

La inteligencia artificial se hace precisa, de esta forma, en todas y cada una de las etapas, como columna vertebral de la compañía. Alicia Mateo se refirió al proyecto Pandora para el mantenimiento predictivo, por poner un ejemplo, y al reto de prestar una mejor atención al usuario, ofreciéndole tarifas adaptadas y optimados en función de su consumo. Para esto, el conocimiento anterior, como los contadores inteligentes resultan clave pues lograr el propósito requiere una lectura de patrones de consumo en tiempo real y, como la energía se adquiere y se vende en el mercado mayorista, es preciso poder pronosticar el consumo que va a haber con machine y deep learning.

Elena Alfaro, de Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, apuntó que para los bancos la transformación digital no es un destino, sino más bien un viaje. La llegada de las fintech y otros grandes players al campo se ha producido por los datos -afirmó- y la inteligencia artificial, con lo que las entidades deben mecanizar todo lo que es posible y centrarse en el valor añadido y la experiencia de usuario.

La inteligencia artificial en banca puede asistir, por poner un ejemplo, a la detección de fraudes en ambientes bastante difíciles, a determinar basándonos en qué información se conceden los créditos o bien en administración reportaje en los call centers.

Pero su utilidad es indiscutible en diferentes campos. Clarisa Martínez, de Altran, mentó como curiosidad de qué manera condicionan los datos meteorológicos resoluciones de campos tan dispares como el textil, la energía o bien la banca.

Es la inteligencia artificial la que deja optimar, por servirnos de un ejemplo, que no haya ningún aeroplano en tierra o bien que exista un mantenimiento predictivo y los procesos no se detengan.

Pero transformarse en data driven es un enorme reto, como ya señalábamos. Hallar los datos requiere un esmero hercúleo, es un trabajo de “fontanería fina”, apuntaba Chema Alonso, CDO de Telefónica, en el acontecimiento Data Day de 2019

El dato, insistieron las protagonistas de esta mesa redonda, implica un trabajo de campo duro a fin de que sea adecuado, de calidad y después hay que añadir, hacer relaciones, “curarlo” y “servitizarlo”. Hay que democratizar el dato, acotar un modelo de gobierno del mismo, asegurar su calidad con mecanismos y alarmas…

Al final, big data puede hacer cosas que parezcan magia, se logra pronosticar, que es algo tan esencial que puede mudar los modelos de negocio. Pero en una destacada empresa requiere una tarea muy difícil por los silos de información existentes, por eso se afirmara que el dato es el pain y un plan de actuación para transformarse en data driven organizations

Este nuevo modelo de compañía demanda asimismo organizaciones agile con equipos “empoderados” que trabajen end to end para un cliente del servicio que no aguarda y una competencia poco a poco más fiero.

A el interrogante del moderador de qué va a ser lo próximo que veamos en inteligencia artificial se mentó la computación cuántica, que va a marcar una forma de aproximación diferente, el real time. Asimismo se afirmó que las personas proseguiremos siendo precisas para proponer las preguntas convenientes, cuyas contestaciones nos van a ayudar a localizar las máquinas, eso sí. Mas cada vez van a ser más precisos “los pensadores de Google”.

La inteligencia artificial, como remarcó en el encuentro Carme Artigas, embajadora de Woman in data science la capital de España, es esencial que sea moral, transparente, inclusiva, que deje igualdad de ocasiones y el progreso económico y social. Que esto triunfe requiere confianza.

Asimismo que haya diversidad, pluralidad y multidisciplinariedad entre quienes la están edificando -uno de los objetivos del acontecimiento.

“La inteligencia busca una forma diferente de hacer las cosas -se afirmó- y debe aporta un valor diferencial”.