La literatura de ciencia ficción es la prueba número uno de que las personas somos pésimas a la hora de adivinar el futuro. Las distopías que se apilan en las bibliotecas, que auguraban un escenario deshumanizado por la evolución tecnológica, hablan más de nuestro temor al cambio que de los riesgos reales. Si bien la racionalidad técnica se cobró sus víctimas en el siglo pasado, nuestro espíritu crítico y nuestra capacidad de aprendizaje dejó su saldo positivo y hoy vemos el resultado. A fin de cuentas, ni la televisión destruyó los libros, ni las redes sociales arruinaron nuestros vínculos personales, ni estamos inmersos en una sociedad totalitaria dominada por las máquinas. Amantes de la payana, abstenerse: la transformación no sólo es inevitable, sino que además vale la pena.

Cuando pensamos en los factores que disparan nuestra necesidad de innovar, varios entran en juego. En el mundo de los negocios, hay uno que brilla por su protagonismo: el consumidor, que evolucionó y se especializó a tal punto que ya no se habla de mercados, sino de individuos con necesidades específicas, y de compañías dispuestas a customizar sus productos para satisfacerlas.

Este nuevo enfoque, apalancado en la velocidad a la que se producen los avances tecnológicos, plantea un escenario que implica otros desafíos, otras habilidades. Para todos aquellos que pronostican que la automatización de las tareas rutinarias se va a cobrar puestos laborales, quienes ya lo implementaron aportan el diario del lunes: nadie se quedó sin trabajo por optimizar el tiempo, más bien, todo lo contrario. Empujar a la gente a pensar distinto es parte del cambio cultural necesario donde la tecnología no debe ser percibida como el objetivo en sí mismo, sino un facilitador para cumplir la meta específica de resolver una tarea que le permita al recurso humano dedicarse a agregar valor.

En este sentido, el área de Finanzas es un excelente ejemplo, donde el 80% de los talentos se dedican a llenar Excels con datos, y quienes ven la proyección de las nuevas herramientas disponibles aseguran que el CFO es el nuevo apóstol de lo digital: tiene la responsabilidad de transformar su área, y también la de impulsar el cambio dentro de la compañía.

El punto de partida es el siguiente: con la ingeniería de la información no solamente podemos leer el pasado, sino que tenemos cada vez más posibilidades de hacer predicciones futuras. En esta línea, tomar decisiones se vuelve más fácil y efectivo cuando una máquina proyecta lo que va a suceder con el 95% de certeza. Los que optaron por aprovechar el panorama contextual y utilizar información enriquecida y cierta analítica para darle un valor agregado al área, registraron una mejora de hasta un 67% en sus presupuestos y un 57% más de probabilidades de aumentar la rentabilidad. Asimismo, la posibilidad de ver el impacto de cualquier inversión de la empresa los posicionó como valorados asesores, lo cual terminó por confirmar la importancia para la profesión de innovar para marcar la diferencia.

Por este motivo, la tercera reunión de la Red de Profesionales de Finanzas, Economía y Negocios, liderada por Marcelo Roitman, Director de Administración, Finanzas y Tecnología en ManpowerGroup Argentina, se centró en el tema Big Data aplicado a finanzas. El pasado 24 de mayo, 3 expertos claves del sector respondieron las preguntas claves: qué es, cómo funciona, para qué sirve, en qué punto de desarrollo estamos y a dónde nos puede llevar. Martín Kumert, Accenture Enterprise Enablement Americas Regional Lead and Buenos Aires Location Managing Director; Stella Loiacono, Chief Technology Officer de IBM; y Emiliano Actis Dato, Analytics Client Architect de IBM, fueron los invitados del espacio.

En IDEA, los profesionales tienen acceso a los principales referentes de las últimas tendencias en materia de innovación tecnológica.

El corazón de la inteligencia artificial

Las últimas tendencias en tecnología, Big Data y Analytics, se dispararon con los smartphones, que modificaron nuestra experiencia como usuarios, multiplicaron la cantidad de información disponible y generaron la necesidad de máquinas que puedan contener y analizar mayor volumen en menos tiempo, en muchos casos, de datos de distintas fuentes, no estructurados, de contexto: cómo estaba el clima ese día, cómo veía el cliente sus operaciones anteriores, cómo se relacionaba con otros clientes, qué decía en las redes sociales. Ante la marea disponible, el desafío se volvió saber usarlos para entender qué quieren los clientes y tener una ventaja competitiva.

En este punto, la base de la inteligencia artificial, la arquitectura de la información, tiene como función recolectar, organizar y analizar. Es decir, integrar fuentes y generar un reporte. Tener una máquina que entienda de contexto, de infinidad de información, y pueda ordenar los datos relevantes, aprender y generar una conclusión hoy es una realidad posible, y hay ejemplos de cómo funciona.

La disrupción de cómo interactuamos con los clientes a partir de esto se empieza a vislumbrar: hace años que existen robots a los que se les puede hacer preguntas, pero ahora pueden aprender distintas formas de interpretar un texto para entenderlo mejor y saber qué quiere decir cuando menciona a la compañía en una red social; ver todas sus publicaciones, sacar un perfil de su personalidad, deducir si, por ejemplo, está enojado, y personalizar la interacción.

La presentación de IBM, con los números clave para el área, se centró en la importancia de sumarse a la digitalización.

Los secretos para enseñarle a una máquina a entender son dos. Por un lado, entrenarla con muchos datos: para que pueda identificar una imagen de un perro, una transacción fraudulenta, o un año exitoso para la compañía, el camino ya no es incorporarle reglas predeterminadas, sino mostrarle miles de ejemplos, y que la herramienta se encargue de entender cómo va a hacer para determinar si una nueva foto, una nueva transacción o un nuevo año son una u otra cosa. Por el otro, entrenarla con motores genéricos, como animales, y específicos: qué animal es.

A la hora de analizar, la supremacía de la máquina sobre el hombre mantiene una relación directa con la cantidad de alternativas que procesa: evalúa qué pasó y por qué pasó algo con muchas más variables que nosotros, y la cantidad de posibilidades que maneja puede aportarnos ideas innovadoras que a nosotros no se nos ocurrirían. Lo mismo ocurre con la analítica predictiva, que dice qué va a pasar, y la prescriptiva, la más avanzada de todas, que apunta a la toma de decisiones.

La Red de Profesionales de Finanzas, Economía y Negocios, reunida en la sede de IDEA en el microcentro porteño.

La bola mágica del siglo XXI

¿Qué pasaría si subo los sueldos? ¿Y si pongo un vendedor más? ¿Cómo hago para ahorrar tiempo o combustible en una empresa de logística con camiones? ¿Cuál es la manera más eficiente de gestionar el personal en un hospital? El proceso arranca con armar un plan y llevarlo a cabo, hacer un balance del resultado con analítica descriptiva, proyectar qué va a pasar si seguimos por el mismo camino y determinar que deberíamos cambiar antes de reiniciar el ciclo. Predecir el futuro para influir sobre él no es cuestión de magia, y para ser efectivo, es necesario contar con talentos que sepan cómo ordenar los datos.

Quienes entienden del tema aseguran que la herramienta no resuelve todo y que el conocimiento es lo primero que se necesita para encarar un proyecto de este tipo. Además, la estandarización del flujo de datos: que tengan un formato similar, que entren por el mismo canal, que vayan a parar al mismo lugar y que se puedan extraer de determinada forma ayuda a que sea más sencillo trabajar con la información y que sea posible cruzar distintas fuentes sin comparar peras con manzanas.

Si bien hace tiempo que el valor de los datos no está en tela de juicio, el cambio cultural es el principal desafío que tenemos que enfrentar para empezar a tomar decisiones de una forma más avanzada a la que acostumbramos. Aunque la inteligencia artificial se puede aprovechar en cualquier industria, algunas están más avanzadas que otras, y ayudar a las personas a vencer el temor de ser reemplazadas es la clave. La transformación de la profesión es el horizonte.

En este punto, los expertos hacen hincapié en los nuevos roles que surgieron a partir de la implementación de este tipo de proyectos: hacen falta conocimientos específicos para poder entrenar a la máquina, que es absolutamente diferente a un sistema tradicional e involucra a profesiones que usualmente no participaban de su desarrollo. El cambio de perspectiva es radical: al dejarle las tareas automáticas y repetitivas a una máquina, la persona pasa a ser el centro, porque comienzan a adquirir mayor valor sus características esenciales.

La contradicción no es tal: la tecnología no nos deshumaniza, sino que nos permite humanizarnos cada vez más, ser más conscientes de cada talento y de sus particularidades, de dónde puede sacar lo mejor de sí y sentirse mejor. Respaldarnos en las últimas herramientas disponibles para ganar visión puede llevarlos a nuevos lugares que nunca imaginamos, y, a fin de cuentas, descubrir lo que nos hace únicos.