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Por qué para los empresarios los datos son el nuevo petróleo
Si bien no son infalibles, reducen el margen de error, eliminan los sesgos y permiten resolver problemas de manera sistemática y controlada
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LA NACIONMelisa Reinhold
Los datos son el nuevo petróleo. Así definen los expertos el valor de capturar constantemente información para la toma de mejores decisiones dentro de las compañías. Si bien no son infalibles, reducen el margen de error, eliminan los sesgos y permiten resolver problemas de manera sistemática y controlada.
Durante el segundo capítulo de Smart Data, evento organizado por LA NACION y transmitido a través de LN+ y las redes sociales del diario, los especialistas en datos de cuatro grandes compañías discutieron sobre la revolución que generó esta nueva tendencia, la reconversión de los trabajos y los desafíos que les deja a las empresas por delante.
Como comparación, Nicolás Rodríguez Arriagada, lead data scientist en R/GA, señaló que desde hace milenios la intuición lleva a las personas a extraer información sobre su entorno constantemente y hacer predicciones en base a ellas. Es parte de la supervivencia. “Como humanos podemos hacer eso y también pudimos dotar a las máquinas para que lo hagan. Eso hace que sea más fácil generar valor dentro de las compañías”, sostuvo en diálogo con Carla Quiroga, periodista de LA NACION y moderadora del panel.
Sin embargo, no siempre tener más datos significa que sea mejor, ni tampoco que sean de calidad. Si solo se recolectan y acumulan, se corre el riesgo de que las empresas no les puedan dar un sentido y se “ahoguen” en información.
“Un ejemplo que nos gusta conversar con el equipo de trabajo es que todos usamos relojes inteligentes y vemos información en tiempo real sobre nuestro ritmo cardíaco, la presión. No somos médicos, pero los miramos cada cinco minutos. En las compañías, se democratizaron los datos y se acercaron a todas las áreas. Pero no necesariamente tener más datos es mejor, puede generar una parálisis de análisis. Aunque, si me das elegir, prefiero más datos y después elegir”, remarcó Alejandro Salevsky, gerente de Advanced Analytics y Data Science Hispanoamérica de Telefónica.
Por su parte, Karina Salerti, socia fundadora y directora comercial de ERGO, hizo hincapié en la importancia de ordenar la información y, por sobre todas las cosas, utilizarla de forma ética. “La privacidad es muy importante. No tenemos datos propios, sino de los clientes; para nosotros el tema de la privacidad está en la experiencia y en cómo abordar el tema, eso se está impulsando mucho en las soluciones de productos. Antes se creaba una homepage y la privacidad se implementaba después, ahora está en el diseño mismo”, indicó.
Para Pablo Mlynkiewicz, chief data & analytics officer en Naranja X, los datos ayudan a tomar mejores decisiones empresariales siempre y cuando impacten en los clientes de forma positiva. A través de la segmentación y personalización, se pueden identificar las preferencias de los usuarios y crear servicios específicos para cada uno de ellos.
“Hoy los clientes nos desafían más, nos hacen consultas sobre el SQL. Antes éramos los gurúes que estaban sentados con anteojos en un escritorio, pero ahora todos están metidos en esto. No busco talento que sepa sobre lo técnico, sino que entienda lo que necesita el negocio y a partir de los datos brindar soluciones”, dijo el experto, en diálogo con la periodista Carla Quiroga.
En cuanto al futuro de los empleos, Rodríguez Arriagada especificó que hoy el auge del talento está relacionado al dato. Los perfiles que buscan las empresas no vienen necesariamente de la educación formal, sino que se centran en encontrar perfiles especializados, que se integren a equipos multidisciplinarios. Ante tal escenario, los profesionales tienen una serie de oportunidades para prepararse: la educación puede ser de forma digital, haciendo carrera dentro de una empresa o en una instituciones mediante cursos breves.
“Faltan talentos, personas preparadas para poder abordar estos desafíos. Necesitamos gente que pueda reconvertirse de las tecnologías anteriores a las más nuevas. Desde la empresa, que desarrollamos programas de formación constante para generar talentos, no damos abasto”, explicó Salerti.
Años atrás, una máquina le ganó a un campeón del ajedrez. Eso marcó un antes y un después. Hoy, la inteligencia artificial llegó a las áreas de trabajo para ocupar tareas más automáticas y poder eficientizarlas. No obstante, eso no significa el fin del empleo humano, sino que se complementará con las capacidades de trabajo más “tradicionales”.
“El desafío existe en poder integrar estas dos capacidades. Las decisiones tradicionales cada vez van a estar más apoyadas en algoritmos, sistemas complejos. Esta simbiosis entre los dos sistemas y profesiones también requerirá de habilidades técnicas y de divulgación científica, personas capaces de explicar por qué se están tomando ciertas decisiones y cómo éstas impactarán en los resultados empresariales y la vida de las personas”, cerró.
Tipo de trabajo:noticia original
