Josep Curto

Chief Data Science Officer, Institute of Passion. CEO, Delfos Research, Profesor Asociado, EIMT, UOC. Profesor Adjunto, IE Business School
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En un mundo tecnológico, a las personas se nos va a pedir pensar

En muchas organizaciones cunde cierta preocupación cuando escuchan que deben orientarse hacia el Big Data, el business intelligence o al análisis de datos. Algunas se sienten abrumadas o incluso paralizadas ante esa inmensidad que parece que la competencia sí está abordando. Se preguntan qué hacer y quizá la mejor pregunta es: qué quieres hacer. Qué hay en tu organización que no funciona y qué es una prioridad tan relevante que deberíamos abordarla ya. Pues bien: muchas de esas prioridades son un problema de datos. No sabemos qué estamos vendiendo y dónde o cuándo se vende el producto. Y, lo que se debe tener en cuenta, es que todas las organizaciones pueden poner esto en palabras para ir luego aterrizando estas necesidades en tecnología. Muchas veces es un proceso de madurez, a largo plazo. Si no entiendes el rendimiento pasado y no has generado capacidades necesarias, moverse a una comprensión más sofisticada, a predecir, es difícil.

Estos proyectos suponen una serie de transformaciones de profundo calado en la organización. Imaginemos que somos una cadena de retail y no sabemos qué hacen nuestros clientes dentro de la tienda. Ahora es posible saber cuánto tiempo pasan los clientes en cada sección, en qué parte de toda la tienda están más tiempo, qué recorrido siguen dentro, qué productos han metido en la cesta y luego sacan para sustituirlos por otros… Con esos datos es posible descubrir múltiples aspectos desde mejorar el emplazamiento de determinado producto hasta redefinir el recorrido porque ningún cliente llega a determinadas zonas de la tienda. Cuando planteas este escenario, lo primero que tienes que ver es cómo generar el dato y esto supone frecuentemente introducir sistemas nuevos para recoger la información.

Además de esa transformación, la introducción de Big Data y machine learning en las compañías supone una revolución en el contexto del trabajo. Igual que hace décadas se automatizaron parte de los trabajos repetitivos, y se encontró una forma rápida y precisa de fabricar determinadas cosas, ahora entramos en una nueva etapa en la que poco a poco se automatizarán áreas de trabajo. Eso no significa necesariamente nada malo: forma parte de la evolución, nos va a ayudar a mejorar y a dedicarnos a otras cosas de más valor. Todas las tareas manuales y todo lo que puede ser encapsulado en conocimiento podrá ser sustituido por una máquina que primero nos apoya, luego aprende y luego los sustituye. Hechos mecánicos como la gestión del correo serán sustituidos porque ahí la persona no aporta nada. A las personas se nos va a pedir que nos dediquemos a tareas que aporten valor. Se nos va a pedir pensar, eso es importante. Se nos van a pedir cosas que sean un reto.

Eso no significa que la función humana desaparezca, y pongo un ejemplo muy claro: los sistemas de vuelo ya permitirían que un avión lo hiciera todo automáticamente, pero no hemos hecho desaparecer a los pilotos porque esos sistemas funcionan bajo ciertas hipótesis y frente a contextos en los cuales el modelo no representa toda la casuística que puede darse dentro de un viaje; necesitas que una persona con experiencia y conocimientos pueda tomar decisiones que van más allá, alguien que con muy poca información tome una decisión. En eso los seres humanos somos muy buenos: en contextos con grandes márgenes de incertidumbre.

Y ahora aterricemos esto a la comunicación corporativa. Ya hemos trabajado con datos, ¿y ahora qué? El perímetro de las empresas ahora es muy poroso: me refiero a que los sistemas de información de tu empresa trabajan con Google Analytics y eso ya es una empresa externa. Tenemos que plantearnos cuál es la mejor manera de entender al cliente y eso pasa por sentir sus emociones cuando ven por primera vez nuestra página web. ¿Somos capaces de entender su comportamiento en función del contexto? De hecho, una de las cosas en las que trabajo en Institute of Passion es ayudar a identificar los motivos de la pasión de una persona por algo, y cómo usar esa pasión de forma positiva. Desde el punto de vista de los datos, podemos ver qué impacto tenemos cuando identificamos su pasión. Hay campañas que fracasan porque coinciden con momentos en que la atención del cliente está en otra parte, no tiene el foco en eso que queremos contarle. Y para conocer el contexto en el que está nuestro cliente necesitamos datos: ubicación, qué ponen en la tele, demografía ampliada… Cualquier aspecto que pueda ser relevante para conocerlo.

Entramos con todo ello en aspectos tan personales que chocan con la cuestión legislativa, la regulación. Los permisos para obtener y usar esos datos, por más que sea de una forma agregada para tener una visión global y entender qué sucede y por qué. Cookies, supercookies, cross-browser fingerprinting, incluso tu forma de teclear son datos que permiten a las empresas saber quién eres. Y los están recogiendo sin que te des cuenta. A nivel regulatorio, deberíamos definir quién es el propietario del dato y también incrementar el conocimiento y la sensibilidad de la sociedad hacia el dato que cada individuo da y recibe. Deberíamos mejorar la capacidad para protegernos y a cambio de qué propuesta de valor estás dispuesto (como organización) para conseguir el dato. En esa ecuación debemos encontrar el equilibrio.