¿Tienes un buen maître para tu Data?

La vieja -y manida- definición del Big Data como el petróleo del futuro ya no es cierta. Y no es que los datos hayan dejado de ser importantes. En absoluto. Pero, como todos sabemos, los datos en sí mismos no aportan. Hay que tratar y analizar esos datos para extraer su valor. De ahí que el término Big Data empezara a caer en desuso y fuera siendo sustituido por Smart Data o, simplemente, Data Analytics (D&A).

Pero ahora estamos en una nueva fase y vamos a tener que incorporar algún otro adjetivo. La irrupción de las tecnologías cognitivas o, para entendernos mejor, la Inteligencia Artificial (IA), y su confluencia con la analítica de datos abre un abanico enorme de posibilidades.

Así quedó patente en el Smart Data Spain Summit 2017, un evento celebrado el 21 de junio en el Estadio Bernabéu que contó con el patrocinio de KPMG y en el que Eva García San Luis, socia y responsable de D&A, moderó una interesante mesa redonda cuyo tema de debate fue precisamente ése, la confluencia de ambas tecnologías.

“La Inteligencia Artificial es un complemento perfecto a la analítica de datos tradicional que, además, permitirá abarcar nuevos casos de uso hasta ahora impensables en el negocio y aportará mucho más valor”, explicó Eva tras recordar la “historia de altibajos” de la Inteligencia Artificial antes de llegar a su auge actual, alentado por la “popularización de las técnicas matemáticas que permiten a las máquinas realizar las diferentes versiones que estamos viendo ya de IA como el reconocimiento de voz, de imágenes, de caracteres, de lenguaje natural, etc.”. Entre estas técnicas destacan las que permiten el entrenamiento eficaz de redes neuronales, de forma similar a como funciona el cerebro y que conocemos como Deep Learning.

¿Por qué esa confluencia? “En el fondo resuelven el mismo problema: clasificación de objetos y predicción de propiedades. Un ejemplo sencillo: cuando segmentamos clientes estamos clasificando. De la misma forma, cuando un sistema reconoce caracteres, está clasificando imágenes y asociándolas a una etiqueta. La cuestión es que mucho de lo que percibimos como inteligencia humana es en realidad sentido común o información de contexto que procede de nuestra experiencia. Y la combinación de Big Data con D&A y técnicas de reconocimiento lo que hace es proporcionar ese sentido común o contexto a la Inteligencia Artificial para que pueda trabajar”, explicó Eva García San Luis. Y citó una metáfora culinaria muy ilustrativa –made in Banco Santander, por cierto-: los datos son los ingredientes; la receta son los algoritmos y el maître es esa figura compleja que tiene que conocer el negocio (saber qué quieren los clientes y entenderles, además de elegir buena materia prima) y conocer y saber desenvolverse en la cocina. “No es fácil encontrar buenos maîtres porque escasean y porque el talento no pregunta por los sueldos sino qué datos tienes y qué me vas a dejar hacer con ellos”, explicó Juan Jiménez Zaballos, director de GCB Innovation de Banco Santander y uno de los participantes en la mesa redonda. “Nosotros tenemos las tecnologías, tenemos la cocina y el cocinero, lo que vemos que falta es la cultura de la gente”, explicó Miguel Iza, Head of Data & Analytics de Hotelbeds, quien desveló que su grupo utiliza técnicas de machine learning para  las recomendaciones de clientes (el algoritmo aprende de lo que uno busca y compra y le recomienda solamente aquello que sabe que le interesa) y en la atención al cliente. ¿Su sueño?  “La automatización al máximo de las interacciones”, apuntó Iza. El conocimiento del cliente también es una de las claves del uso de técnicas analíticas en Autopistas (Grupo Abertis), según comentó su directora general, Anna Bonnet. Todos coincidieron en ese enfoque cliente, algo más fácil de llevar a cabo con la confluencia de tecnologías.  “La Inteligencia Artificial permite recoger la diversidad y modular la relación con clientes”, señaló David López Pachón, Director Comercial y Marketing Ilunion Hotels. “Todos sabemos que los datos son importantes y que ya estamos en la siguiente fase, la del aprendizaje cognitivo, en el que las máquinas aprender y nos ayudan a resolver todos los problemas que necesitamos para tomar decisiones”, resumió Antonio Pita, director de Coordinación de la Transformación Digital de Liberbank.

Desde luego, el futuro –o quizá sería mejor decir presente- pasa por conocer muy bien al cliente para saber lo que quiere antes de que te lo diga y ofrecerle la mejor de las experiencias. Y para eso, como en cocina, es clave contar con un buen maître. ¿Lo tienes ya?