Cierto que la Data y la información se han convertido en el nuevo petróleo de la era digital, y aunque todavía no enfrentamos un mundo hiperconectado, ya se están “generando teras, teras y teras de datos que evidentemente será imposible procesar”, una limitante hoy visible, pues hasta el momento las empresas con mejores experiencias han logrado explotar sólo el 10 por ciento de los datos para obtener buenos resultados en sus modelos de negocio.
Al igual que el petróleo, no toda la información puede ser explotada, pero a diferencia del crudo, la información es cada vez más variada en cuanto al tipo de formato, no hay un estándar y ese es un gran reto, pues se tiene velocidad, variedad y volumetría de la información, explicó Felipe Octavio Gutierrez, Director de TI en Biometría, de Grupo Salinas.
“El primer reto súper relevante es saber y entender qué información realmente es de valor para ingresar a un algoritmo inteligente; este 10 por ciento de información que el día de hoy tenemos capacidad de procesar, es información que ha sido de fácil acceso y evidentemente que ha generado valor para lo que estamos buscando en el negocio”, precisó el directivo.
En el contexto del foro Conecta México, Jerónimo Diez de Sollano, Chief Information Officer (CIO) de AT&T México, aseguró que la forma más eficiente de colectar data es precisamente a través de tecnologías digitales, y coincidió en que procesar “toda la data no debe ser nada más porque sí”, pues lo importante es tener un propósito predefinido, un pilar que para la firma ha sido tener información relevante para mejorar la experiencia de los clientes.
De acuerdo con un estudio de PricewaterhouseCoopers (PwC), una de cada tres empresas en México utiliza Internet de las cosas (IoT) como parte de la tecnología idónea para colectar data en lugares donde antes no podían conectar, y donde ahora puede poner una capa de Analítica, de Inteligencia Artificial (IA) o de Deep Learning para entender el comportamiento de los usuarios, con lo cual la data empieza a tener sentido y se puede ascender a niveles de decisión.
“Cuando sabes qué preferencias tienen los clientes, cómo prefieren ser contactados, cómo les gustaría modificar su servicio, qué le está faltando a los planes de telefonía que tienen como para que sean más atractivos, es cuando se obtiene valor agregado para el negocio”.
Superado este nivel se puede complementar con aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) para procesar cada vez más data y tener decisiones mejor soportadas, más certeras, sin sesgos, sin que tengan la preferencia de una persona, es decir, lo que hace la analítica, que ayuda a tomar decisiones mucho más neutrales y más incluyentes.
Esta experiencia se ha logrado a lo largo de muchos años, la historia de AT&T está ligada al desarrollo tecnológico, “somos tecnólogos”; temas como Machine Learning o Inteligencia Artificial, son relativamente nuevos para la firma, pues se abordaban desde la década de los 80s, lo que explica también por qué tiene más de mil patentes de algoritmos en inteligencia, aprendizaje continuo o aprendizaje profundo.
“Es un principio muy básico en el que realmente estamos en una carrera tecnológica para ver quién puede conocer a los clientes y sus comportamientos más rápidamente, para poderles ofrecer lo que es de su interés y en esa carrera por supuesto que hemos hecho muchas inversiones en temas de automatización de Big Data, en identificación de patrones de comportamiento, en aprendizaje continuo, desarrollo de bots con cierto nivel de posibilidad de tomar datos y ofrecer algo más personalizado”.
Como buenos tecnólogos, añadió, la firma asume procesos de automatización sin que sea algo centralizado, sino totalmente democratizado, “que todo el mundo puede automatizar lo que necesite automatizar”, siempre y cuando se tenga un esquema de Governance Data lo suficientemente robusto para poder proteger los datos personales, con elevado nivel de resguardo, de seguridad, otro tema sin duda muy relevante.
En materia de protección de datos, Martín Cortés, Head de BI y Big Data, de Telefónica Movistar México, destacó que la ética muestra “que no todo vale”, pues actualmente grandes empresas se han aprovechado del data residual para hacer fortunas sin el conocimiento, permiso o autorización del usuario, lo que hace visible la falta de una regulación completa en términos de interacción digital.
Pero en ausencia de esa regulación, en Telefónica México ofrece algunas herramientas a sus clientes para lograr algo que denominamos la «Confianza digital”, hacerles saber que están siendo atendidos en el uso de servicios y productos en un ambiente cuidado protegido y que nadie va a hacer algo que no sepan.
Se trata de herramientas con las cuales los usuarios tengan claros los términos de privacidad, no un texto ilegible con un link que nadie abre, sino de manera transparente y accesible, y que sepa la razón por la que se le están pidiendo sus datos es para brindarle lo mejor en servicios.
Sin llamarle derecho al olvido, es imporrante tambiépn ofrecer al usuario la posibilidad de borrar o pedir el borrador parcial o total de todos los datos que tiene una compañía, o incluso la capacidad de elegir qué datos “sí quiero que tengas, mi domicilio para mandar un correo electrónico, la factura, pero no lo suficiente para que sepas que estuve navegando en Amazon buscando un Alexa”.
“Esas son herramientas que nosotros vemos como primordiales para generar esa confianza no totalmente suficiente, no porque creo que la regulación es la que nos está faltando en la industria, pero sí para seguir empujando esta confianza digital que antes he citado”.
Martín Cortés también coincidió en la inconveniencia de procesar el 100 por ciento los datos, sino tratar la mejor versión y ponerla a disposición de todos los rincones de la empresa, pues la Data Science es todo lo que se pueda montar, pero de qué sirve montar todo, si lo que tenemos como base no está completo, no está óptimo y no está disponible.
C$T-EVP
