{"id":16520,"date":"2019-06-19T08:45:46","date_gmt":"2019-06-19T14:45:46","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16520"},"modified":"2019-06-19T08:45:57","modified_gmt":"2019-06-19T14:45:57","slug":"cultura-de-datos-el-mayor-socavon-para-adoptar-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/cultura-de-datos-el-mayor-socavon-para-adoptar-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Cultura de datos: el mayor socav\u00f3n para adoptar Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

En nuestro\u00a0<\/span>art\u00edculo anterior disectamos las fortalezas y debilidades del sistema educativo mexicano\u00a0<\/span>para enfrentar la demanda de talento en\u00a0<\/span>Ciencia de Datos<\/strong>\u00a0<\/span>e\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial<\/strong>. Toca ahora el turno a las empresas. En esta entrega explicamos los 3 pilares para ser una empresa orientada a datos y por tanto a\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial (IA)<\/strong>, y los riesgos que implica el no fortalecerlos.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo identifico si mi empresa est\u00e1 lista para tomar en serio la Inteligencia Artificial?<\/h5>\n

Para responder esta pregunta, le cuento una historia:<\/p>\n

Una reconocida empresa financiera mexicana logr\u00f3 identificar que cuando se le daba oportunidad a sus clientes de abrir una cuenta de ahorro con el objetivo de reunir fondos para su matrimonio, lo hac\u00edan inmediatamente y manten\u00edan un saldo promedio muy por encima de los otros productos de la instituci\u00f3n. Posteriormente, dicha financiera contrat\u00f3 a un despacho de comunicaci\u00f3n con sede en\u00a0<\/span>Nueva York<\/strong>\u00a0<\/span>para modernizar todo su discurso hacia sus clientes m\u00e1s j\u00f3venes. El despacho argument\u00f3 (sepa usted c\u00f3mo) que cada vez son menos los\u00a0<\/span>millennials<\/i>\u00a0<\/span>mexicanos<\/strong>\u00a0<\/span>que contraen matrimonio, y por tanto este producto de ahorro estrella deb\u00eda venderse con otra narrativa. La financiera adopt\u00f3 la nueva narrative y poco a poco vio desaparecer la alta captaci\u00f3n proveniente del producto. Efectivamente, una mala intuici\u00f3n logr\u00f3 sofocar a las decisiones basadas en evidencia y datos duros.<\/p>\n

Si en su organizaci\u00f3n frecuentemente suceden historias como \u00e9sta, su empresa puede adquirir, construir o adoptar soluciones de\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial<\/strong>, pero solo lo har\u00e1 para la nota de prensa, no para mejorar de ra\u00edz sus decisiones y operaciones.<\/p>\n

Afortunadamente, no todo est\u00e1 perdido. Hay una raz\u00f3n y una cura para esta situaci\u00f3n. La raz\u00f3n es que los tomadores de decisiones y directivos ven a la empresa desde una altura de 33,000 pies sobre el nivel del mar, pero los insumos con los que toman decisiones vienen de sistemas y procesos que est\u00e1n \u201ca nivel de suelo\u201d. Hay una gran brecha entre ambos, la cual se llena con la intuici\u00f3n, experiencia, o \u201ccolmillo\u201d de los directivos, que algunas veces es atinado, pero cuando hay una fuerte discrepancia entre intuici\u00f3n de negocio y datos duros, frecuentemente se sigue la primera, evitando que llegue la cura para este mal: una\u00a0<\/span>cultura de datos<\/b>, cuyos pilares describo a continuaci\u00f3n:<\/p>\n

Una empresa orientada a datos, recolecta datos<\/h5>\n

Esto parece f\u00e1cil, pero reunir datos suficientes y relevantes para la toma de decisiones efectivas es una gran tarea. El mejor aliado de este pilar es su \u00e1rea de tecnolog\u00eda. Son ellos los que deben desarrollar, comprar, construir o adoptar soluciones que permitan que cada actividad y proceso de cada eslab\u00f3n de la cadena de valor quede registrado en medio electr\u00f3nico persistente con su respectiva marca de tiempo. Efectivamente, estar\u00e1n dejando esa\u00a0<\/span>huella digital<\/strong>\u00a0hist\u00f3rica de lo que sucede en su negocio. No importa si este almacenamiento es de tipo\u00a0<\/span>Big Data<\/strong>, una base de datos tradicional, o\u00a0<\/span>Excel<\/strong>. Lo que importa es que sea la\u00a0<\/span>Right Data<\/strong>.<\/p>\n

Este pilar tambi\u00e9n implica tener mecanismos de limpieza y calidad de datos, la famosa \u201cgobernanza de datos\u201d. Hay una distancia entre el proceso de negocio que genera un dato, y el momento en el que se guarda para su posterior an\u00e1lisis. Entre m\u00e1s cerca se encuentren ambos, m\u00e1s barato y replicable ser\u00e1 su efecto. Tomemos como ejemplo al\u00a0<\/span>Inegi<\/strong>, el proveedor de datos mexicano por antonomasia: imagine que en una encuesta uno de los procesos de limpieza identifique la fecha 05\/03\/19 como Mayo 3 y no como Abril 5, y lo haga 1 o 2 meses despu\u00e9s de recabadas todas las respuestas. Ser\u00eda ciertamente un desastre y obligar\u00eda al Instituto a publicar numerosas fe de erratas y recalcular numerosos productos de informaci\u00f3n. Hubiera sido mejor corregirlo a medida que se capturan las respuestas. Estos errores son frecuentes y diferentes en el tiempo, por lo que la calidad de datos es un trabajo diario, y evolucionar\u00e1 a medida que la organizaci\u00f3n desee recabar m\u00e1s informaci\u00f3n de su realidad.<\/p>\n

Una empresa orientada a datos, comparte datos<\/h5>\n

Numerosas empresas fallan en su camino a una cultura de datos al implementar este pilar, sobre todo las del sector financiero de gran tama\u00f1o, ante el desconocimiento de la\u00a0<\/span>Ley Federal de Protecci\u00f3n de Datos Personales<\/strong>\u00a0<\/span>y la amenaza constante de multas de la\u00a0<\/span>Comisi\u00f3n Nacional Bancaria y de Valores (CNBV)<\/strong>. Este pilar no se refiere a abrir datos indiscriminadamente, sino a darle insumos a los colaboradores internos y a mandos medios para tomar mejores decisiones y que el efecto de su trabajo se vea claramente.<\/p>\n

Para evidenciar lo poderoso de este pilar, comparto otra historia:<\/p>\n

Una comercializadora mexicana de cosm\u00e9ticos tiene en sus instalaciones un gran centro de operaciones con unas pantallas enormes donde se despliegan las metas de venta del mes por regi\u00f3n comercial. Este enorme tablero tiene la bondad de refrescarse inmediatamente que sucede una venta en cualquier lugar de la rep\u00fablica, de modo que al quedar registrada una venta en, por ejemplo,\u00a0<\/span>Ciudad Obreg\u00f3n<\/strong>\u00a0<\/span>en\u00a0<\/span>Sonora<\/strong>, este tablero en\u00a0<\/span>Ciudad de M\u00e9xico<\/strong>\u00a0<\/span>se actualiza a los pocos minutos de haber sucedido. Definitivamente un gran logro para los grupos de operaciones y tecnolog\u00eda de esta empresa.<\/p>\n

Al inicio todos los directivos eran esc\u00e9pticos de esta iniciativa, viendo m\u00e1s peligros que oportunidades. Al ver que esta apertura de datos provoc\u00f3 un incremento en la productividad, y por tanto mayor transparencia en las comisiones, est\u00edmulos y bonos para las agentes, otras \u00e1reas de la organizaci\u00f3n comenzaron a demandar sus propios tableros, y por tanto sus propias m\u00e9tricas de desempe\u00f1o cuantitativas, transparentes y objetivas. En un c\u00edrculo virtuoso, los beneficios de la apertura de datos fueron tales que los mismos colaboradores del resto de las \u00e1reas exigieron que se continuara con estas iniciativas, y d\u00e1ndole un car\u00e1cter de irreversibilidad, como cuando se logra adquirir un h\u00e1bito positivo. Naturalmente, todo esto se tiene que hacer con mucho cuidado para no filtrar datos personales, ni sensibles al individuo, ni privados; pero tampoco debe inmovilizarnos el miedo a la multa del regulador o la autoridad. Los datos de la empresa no son propiedad de los directivos, son de la empresa.<\/p>\n

Una empresa orientada a datos, analiza datos<\/h5>\n

Llegamos al pilar m\u00e1s importante, y en donde los errores son m\u00e1s costosos en el camino a incorporar\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial<\/strong>, o de menos, decisiones basadas en datos.<\/p>\n

Analizar datos implica que las \u00e1reas de negocio definan m\u00e9tricas relevantes y alineadas a la estrategia, y luego obtener datos de los sistemas que los almacenan para tomar cont\u00ednuamente las medidas, a diferentes niveles de agregaci\u00f3n, o \u201caltura\u201d. Aqu\u00ed juega un papel crucial su m\u00fasculo cuantitativo y estad\u00edstico, como sus actuarios de planeaci\u00f3n comercial, sus financieros y econometristas, sus ingenieros industriales de operaciones. De una vuelta por estos grupos antes de contratar a un \u201ccient\u00edfico de datos\u201d; puede haber ah\u00ed experiencia y ganas de hacer mejor las cosas.<\/p>\n

Una vez que esto suceda, y que la gente adecuada est\u00e9 consumiendo las m\u00e9tricas adecuadas en la frecuencia adecuada, se acostumbrar\u00e1n a cierto rango de valores que representan la \u201cnormalidad\u201d de dicha m\u00e9trica, y por tanto podr\u00e1n identificar anomal\u00edas o lecturas at\u00edpicas. Como doctor que con experiencia y estudio aprende que 125 miligramos de triglic\u00e9ridos son normales, pero que 400 ameritan acci\u00f3n inmediata. Posterior a esto, se pueden crear sistemas de alertas o alarmas para detectar estos casos at\u00edpicos tan pronto sucedan, liberando al colaborador de la tarea de estar vigil\u00e1ndolas constantemente y el riesgo de adquirir \u201cceguera de taller\u201d.<\/p>\n

El socav\u00f3n que representa este pilar es el fen\u00f3meno conocido en ingl\u00e9s como\u00a0<\/span>\u201cHighest-paid Person\u2019s Opinion\u201d (HiPPO)<\/strong>, que consiste en que la persona de mayor salario, usualmente la de mayor rango, tiene el peso suficiente dentro de la empresa para contravenir cualquier recomendaci\u00f3n que se oponga a su intuici\u00f3n, inclusive aquellas generadas por evidencia dura y obtenida con m\u00e9todos estad\u00edsticos rigurosos. A\u00fan cuando se tengan mecanismos de adquisici\u00f3n de datos robustos, y tableros para compartir informaci\u00f3n de manera oportuna y a la audiencia correcta, este fen\u00f3meno puede, literal, matar la iniciativa de datos, y por tanto, inutilizar cualquier adopci\u00f3n, construcci\u00f3n, o cualquier inversi\u00f3n en\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial<\/strong>a las decisiones de negocio.<\/p>\n

Finalmente, \u201cel milagro\u201d<\/h2>\n

Una vez que la empresa est\u00e9 recabando datos fiables, de calidad, y que de ellos se desprendan reportes y tableros que hagan que todos los colaboradores tengan perfectamente le\u00eddas las m\u00e9tricas que les ayuden a hacer mejor su trabajo, y que todos est\u00e9n acostumbrados a cierto rango o valores de dichas m\u00e9tricas, y por tanto sepan qu\u00e9 es an\u00f3malo y qu\u00e9 no, y que dicha detecci\u00f3n de anomal\u00edas se encuentre sistematizada, entonces sucede el milagro: la empresa, como organismo, comienza a aprender.<\/p>\n

Y una vez que se logra este aprendizaje de forma cont\u00ednua, entonces podemos automatizar este aprendizaje con la ayuda de m\u00e1quinas, e incorporar, finalmente, \u201cMachine Learning\u201d e\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial<\/strong>: sistemas de recomendaci\u00f3n de nuestros productos hacia los clientes, prevenci\u00f3n de fraude, segmentaci\u00f3n de clientes, estimaci\u00f3n de demanda, l\u00edmite de cr\u00e9dito din\u00e1mico, detecci\u00f3n temprana de morosidad, etc. Todas estas aplicaciones tienen su base en procesos humanos de aprendizaje que ya se practicaron en la empresa, a\u00fan cuando sea de manera poco sofisticada. Ahora solo las vamos a automatizar.<\/p>\n

Y cuando tengamos nuestro primer sistema de\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial<\/strong>\u00a0<\/span>recogiendo datos de la operaci\u00f3n cont\u00ednua del negocio, y aprendiendo de ella, entonces debemos asegurarnos que estos insumos se mantengan limpios y con calidad, y que regresen a dicho sistema para reaprender de la realidad ya modificada por nuestra soluci\u00f3n. De este modo cumplimos con el ciclo de observaci\u00f3n -> predicci\u00f3n -> acci\u00f3n sobre la realidad -> reobservaci\u00f3n -> reaprendizaje.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1nto tiempo me va a llevar este proceso en mi empresa?<\/h5>\n

Depende si su empresa est\u00e1 convencida que los datos son un fuerte capital de trabajo, y por tanto, qu\u00e9 tan r\u00e1pido pueda iniciar la construcci\u00f3n de estos pilares. No es sencillo y se requiere que toda la empresa se mueva en la misma direcci\u00f3n. Hay obst\u00e1culos: un reconocido banco mexicano tard\u00f3 m\u00e1s de 3 a\u00f1os en construir el 1er pilar antes de llegar, con trabajo, a la \u00faltima fase de \u201caprendizaje organizacional\u201d; un importante actor del sistema financiero tard\u00f3 4 a\u00f1os en el 1er pilar y nunca pas\u00f3 al 2o, y por ende nunca fue m\u00e1s all\u00e1 de la reporter\u00eda normativa para su regulador. La buena noticia es que, como todo en la vida, podemos iterar en un ciclo de mejora cont\u00ednua y lograr resultados incrementales hacia una cultura de datos completa y que permee en todos los niveles de la empresa.<\/p>\n

Del mismo modo, este no es un estado que se se mantenga vigente por siempre una vez logrado. El trabajo que implica construir estos 3 pilares requiere enormes cantidades de esfuerzo y capital pol\u00edtico y organizacional, y un trabajo cont\u00ednuo de todos los involucrados, sobre todo a medida que la organizaci\u00f3n crezca con esta cultura, y sea necesario adquirir m\u00e1s datos de nuevas realidades de negocio. Recuerde usted que el universo tiende al desorden y a la m\u00e1xima entrop\u00eda. El microcosmos que es su empresa no es diferente.<\/p>\n

As\u00ed que lo invito a iniciar de inmediato su hacia una cultura de datos. Puede comenzar con algo peque\u00f1o e iterar, pero esta transformaci\u00f3n no debe darse t\u00edmida y modestamente. Sepa tambi\u00e9n que estas son las nuevas reglas del juego en la econom\u00eda de la\u00a0<\/span>Inteligencia Artificial<\/strong>, y que el pa\u00eds requiere que su empresa y dem\u00e1s organizaciones se sumen a esta tendencia, si queremos utilizar de manera precisa y quir\u00fargica los recursos que tenemos, sobre todo en momentos macroecon\u00f3micamente tensos. Identifique qu\u00e9 pilar es el m\u00e1s endeble o inexistente. Escuche a su \u00e1rea de tecnolog\u00eda, pero no le de toda la responsabilidad de convertir los datos en decisiones o predicciones, ese debe ser trabajo de toda la organizaci\u00f3n. Considere los datos como capital de trabajo, y prep\u00e1rese para invertir parte de su capital pol\u00edtico como l\u00edder de su empresa. Le aseguro que no se va a arrepentir. Mucha suerte.<\/p>\n

Fuente: El Economista<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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