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David Tolosana y Francesco Fontanot de IBM

La era de los negocios cognitivos

[22/11/2015] Cada cierto tiempo, desde la perspectiva de IBM, los negocios ingresan a una nueva era. En 1995 fue la era del e-Business; 13 años después, en el 2008, los negocios ingresaron a la era del Smart Planet; pero ahora, recién desde el pasado octubre, IBM señala que nos encontramos en la era de los negocios cognitivos.

Esta era ha traído cambios en la Big Blue. El mes pasado la corporación anunció la creación de la primera unidad dedicada a ayudar a los negocios a transformarse hacia un modelo cognitivo. La nueva unidad, denominada IBM Cognitive Business Solutions, utiliza la exclusiva tecnología cognitiva de IBM, agrupada entorno a Watson y su experiencia en la analítica de negocio. Más de dos mil profesionales especializados en áreas como el aprendizaje de máquina (machine learning), la analítica avanzada y la ciencia de los datos se encuentran dentro de esta unidad.

Y fue precisamente sobre esta nueva era que conversamos hace unos pocos días con David Tolosana, associate partner de Global Business Services; y Francesco Fontanot, analytics sales manager de IBM para Perú, Ecuador y Bolivia. Ellos nos proporcionaron interesantes datos sobre lo que se puede hacer en esta nueva era.

Francesco Fontanot, analytics sales manager de IBM para Perú, Ecuador y Bolivia; y David Tolosana, associate partner de IBM Global Business Services.
Una nueva era

"La era cognitiva consiste básicamente en establecer el curso de las tres tendencias clave (datos, nube y social) para ayudar a las empresas para atacar nuevos problemas de negocio, y diferenciarse, indicó Fontanot.

La diferencia de esta nueva era con las anteriores es que antes el trabajo era de "espejo retrovisor; es decir, se veía en los datos pasados lo bien o mal que le había ido a la empresa. Ahora se trabaja en un escenario predictivo en el que las organizaciones pueden analizar los datos para tener una perspectiva de lo que está por venir. Y aunque esto pudo haber sonado a ciencia ficción hace unos 10 años, ahora es considerado prácticamente como mainstream.

Es tan mainstream que tanto Fontanot como Tolosana podían -sin ofrecer nombres específicos- dar ejemplos de casos de uso locales, en el Perú.

Por ejemplo, señalaron que las empresas financieras tienen mucho interés en hacer análisis de redes sociales, aunque no lo que se ve al nivel de un community manager; es decir, lo que se publica en Facebook o Twitter. Más bien, estas firmas buscan entender qué buscan o preguntan sus clientes en las redes para poder ofrecerles nuevos productos.

Las alianzas que tiene IBM con Facebook o Twitter ayudan a estos clientes a que puedan conocer más a su masa crítica, a quienes se dirigen. Por ejemplo, si saben que dos de sus clientes se han casado, pueden realizar acciones de acuerdo a su nuevo estado civil y reducir la cantidad de publicidad que se envía a los hogares. Ya no es necesario enviar la misma publicidad dos veces.

"En la medida en que te puedan segmentar de una forma personalizada y ya no de forma grupal ellos tendrán mayor probabilidad de vender sus productos, indicó Fontanot.

La alianza con las redes mencionadas ofrece la posibilidad de que las empresas puedan explotar las enormes cantidades de datos que los usuarios hacen públicos en estos sitios, respetando, obviamente, los niveles de privacidad establecidos por los usuarios.

"Lo que estamos haciendo con un banco regional y otro local -aunque por ahora solo acercamientos- es la detección de eventos de la vida financiera de sus clientes. Una persona tiene ciertos eventos en su vida como la conclusión de sus estudios, su primera tarjeta de crédito, su primer sueldo, su primer auto, su matrimonio o su primer departamento. Si sabemos que la persona se acaba de casar, podemos contactarle para ofrecerle un préstamo para amoblar su casa, indicó Tolosana.

Las alianzas con las redes sociales son importantes. Con Twitter, por ejemplo, se pueden explotar una mayor cantidad de 'tuits' que aquellos a los que se tendría acceso por otras formas.

Los datos

La limpieza de los datos fue uno de los temas paralelos que surgieran a partir de la charla. Algo tan simple como la exactitud de los datos y su limpieza, puede ser fundamental para la buena marcha de los trabajos de inteligencia de negocios.

Tolosana contó, por ejemplo, que en una compañía se tenía la difícil decisión de establecer un responsable de limpieza de datos, pero ¿quién sería? Si se establecía a nivel de los usuarios finales, es decir, los vendedores que son los que ingresan los datos, se podría llegar a una situación en la que se entorpecería la marcha del negocio. Al imponer una regla que establezca que si no se introducen correctamente los campos de datos de un cliente la información no es aceptada por el sistema, se podría llegar a un malestar en los vendedores.

Pero si se establecía en TI, es decir, un grupo responsable de revisar y componer todos los errores que se encontraran en los registros, esto cargaría aún más a TI.

La solución fue encontrar un punto intermedio, un responsable en ambos lados que se encargaban de revisar los datos y corregirlos.

Con este tipo de problemas se hizo evidente que es necesario que las empresas tuvieran un plan de gobierno de los datos. Esto es especialmente importante si uno trabaja con bases de datos que exigen que los campos estén correctamente llenados, es decir, un base de datos estructurados; pero, como todos sabemos, esa ya no es la única alternativa.

Con el big data la limpieza de los datos dejó de ser un obstáculo infranqueable. La enorme cantidad de datos y el trabajo que se hace con ellos con las modernas herramientas de big data generan lo que Tolosana señaló como una "factor de confianza con el cual se puede trabajar con una certeza similar a la que se tendría si solo se trabajara con datos estructurados.

De hecho, dijo Fontanot, las decisiones que se toman en la actualidad por parte de los ejecutivos representan decisiones realizadas en base al 20% de los datos -la parte correspondiente a los datos estructurados. "El 80 % restante, los datos no estructurados, es totalmente oscuro para ellos, señaló.

Analítica para todos

Por supuesto, la herramienta más potente y reciente que tiene IBM es Watson. Esta tecnología cognitiva permite que las organizaciones puedan adentrarse en todos los temas de los que conversamos con Tolosana y Fontanot, pero además ha generado herramientas que pueden estar incluso al alcance de un usuario final, en su casa.

Watson Analytics es una herramienta que, aunque se ofrece a empresas, también tiene una versión gratuita que cualquiera de nosotros podemos utilizar para hacer cosas tan sencillas como analizar nuestros archivos de Excel. La tecnología podrá encontrar relaciones entre variables que quizás nunca hayamos notado y que nunca íbamos a notar.

Es la tecnología cognitiva haciendo analítica para el usuario común y corriente. Se trata de una nueva era que IBM no solo ha lanzado para las empresas sino también para el usuario de a pie.