Datos, datos y más datos. La pasión desmedida por los datos de los tiempos que vivimos no es casual. No solo son un elemento de diferenciación frente a la competencia, sino que además ha generado todo un ecosistema a su alrededor que en parte es posible por la tensión y la dualidad que genera su explotación: por un lado, las empresas que desean darles un uso más o menos legítimo para generar ofertas de alta implicación con sus segmentos de mercado; por otro, una conciencia cada vez más arraigada sobre el fenómeno «si el producto es gratuito, el negocio eres tú», que deriva en una presión social creciente para que proveedores de tecnología y legisladores (¿queda alguien que no haya oído hablar de GDPR?), dificulten y establezcan todo tipo de límites y multas.
Es el circo de la inteligencia de negocios, más conocido por su binomio en inglés business intelligence, o por su correspondiente sigla BI; un fenómeno que junto a la omnipresente Transformación Digital forma parte de los desvelos de la mayoría de directivos en las economías más desarrolladas. La competencia vía precios se revela ineficaz y las recetas clásicas para incrementar la productividad reduciendo los márgenes presentan límites que no se pueden estirar ad aeternum.
Así las cosas, la competitividad pasa por conocer al detalle todas las posibilidades de explotación del negocio. Y aquí es donde apuntamos un reciente estudio de la empresa especializada en visualización de datos para business intelligence, Tableau, acerca de las tendencias en BI para 2019. Un documento que se puede consultar tanto online como en PDF, del que tomamos prestados algunos apuntes válidos para quien no quiera perderse en la maraña de la inteligencia de negocios.
La primera de esa tendencia es el auge de la Inteligencia Artificial (IA, o AI por sus siglas en inglés), como un fenómeno plenamente explicable. Ya no se discute las virtudes de esta tecnología y la tendencia a descansar la interpretación y el análisis de datos en la AI y en modelos de aprendizaje automático. Lo que está en juego es hasta qué punto se puede garantizar que estos modelos sean confiables.
En este sentido, el director de inteligencia de mercado en Tableau, Josh Parenteau, considera que actuarán «ayudando a descubrir aquellas ideas que no se han descubierto anteriormente». Un itinerario en el que los directores de tecnologías de la información (CIO) tendrán un papel fundamental, hasta el punto de que según Gartner, para el 2020, 17 de cada 20 CIO serán «pilotos de prueba» La investigación de Gartner indica que para 2020, «el 85% de los CIO conducirán programas de inteligencia artificial a través de una combinación de esfuerzos de compra, construcción y subcontratación”.
Y sí, se necesitará que la IA sea confiable porque las interacciones con datos, o están basadas en un lenguaje natural, no serán. «El lenguaje natural representa un cambio de paradigma en la forma en que las personas hacen preguntas sobre sus datos», señala el informe de Tableau, de tal suerte que cuando las personas pueden interactuar con una visualización como lo harían con una persona, se abren áreas de la línea de análisis que tradicionalmente estaban reservadas para científicos de datos y analistas avanzados. Es decir, negocio. Ventas. Oportunidades. «Los usuarios no están limitados por sus habilidades analíticas, solo por su propia amplitud de preguntas», así que a medida que el lenguaje natural madure en la industria de BI, se romperán las barreras para la adopción de análisis en todas las organizaciones y se integrarán los datos en el núcleo de la cultura del lugar de trabajo.
De esta forma se puede lograr también una de las metas más ansiadas en la cultura empresarial contemporánea: poner los datos en contexto. Que es tanto como decir «en el lugar en el que las personas quieren actuar». Junto a la reunión de conocimiento en plataformas y herramientas, se trata de llevar nuevas capacidades a los usuarios dondequiera que se encuentre físicamente. Hablamos de un consultor capaz de aprovechar datos de clientes on the go, pero también de mecánicos capaces de sugerir reparaciones a distancia aprovechando el ingente y creciente campo de Internet de las Cosas (IoT). «La convergencia de la analítica y la acción acortará el tiempo y el esfuerzo entre la percepción y la toma de decisiones. También hará que los datos estén más disponibles dentro de los flujos de trabajo empresariales, alentando a más personas a incorporar datos en las decisiones diarias», señala el informe.
Pero además de los datos personales, insustituibles y de innegable valor, tenemos los datos de carácter social. O, para ser más exactos: los datos colaborativos. Y es ahí donde encontramos un efecto colateral que ya es tendencia en las firmas punteras: los esfuerzos enfocados de las organizaciones del sector público y privado fortalecen el movimiento ‘datos para el bien’, según este estudio. Los datos han transformado la manera en que operan las organizaciones, incluidas las organizaciones no gubernamentales (ONG) y las organizaciones sin fines de lucro.
El movimiento de «datos para el bien» no habla de un repentino interés filantrópico de las empresas, sino de dos realidades: generar proyectos paralelos a partir de la inteligencia de datos genera más empatía con los mercados; y además alimenta las posibilidades de compartir datos de forma transparente y asegurar que su uso no solo es legítimo, sino que beneficia a los usuarios y clientes. Dicho de otra forma, usar los datos para hacer el bien deriva en una percepción general de que los datos mismos pueden tener un impacto positivo en la sociedad. Por tanto, son susceptibles de generar simpatía precisamente hacia aquellas empresas que más los utilizan.
Y como era de esperar, cuando la realidad es atronadora, se hace necesario establecer patrones de conducta y codificarlos. Ese es el origen de los códigos de ética de los datos, como los encontramos en campos profesionales como el Derecho, la Medicina y la Contabilidad. «A medida que los datos continúan proliferando en todas las áreas de negocios, las compañías están comenzando a evaluar cómo aplicar estos mismos principios a las prácticas de análisis de datos», indica el informe. Si cada vez más compañías confían en los datos para dar forma a las decisiones de negocios dentro de cada departamento y función, significa que cada vez más personas tienen un interés en cómo se usan y comparten los datos. Si hay personas de por medio, queramos o no, también hay planteamientos éticos.
Personas que además hacen frente a un ecosistema de creciente complejidad que plantea nuevos interrogantes: ¿qué sucede cuando hay que contrastar el origen de un dato para que sea fidedigno? ¿Y si en el transcurso de esa investigación se debe alterar un componente, cómo hacerlo para que no afecte estructuralmente al conjunto de datos? ¿Y si afecta, qué reglas se deben haber seguido para que el edificio al completo sea coherente, sólido y estable?
Esas preguntas están en la antesala de la necesaria convergencia con plataformas modernas de curación de datos gobernados, sabiendo además que desde el punto de vista de plataformas estos datos y sus sistemas de interpretación viven para y por «la nube». Hablamos de sistemas de «democracia de datos», que tienen la virtud de elevar las competencias de los científicos de datos, impelidos a adoptar habilidades «blandas» que conduzcan a los necesarios cambios culturales dentro de las organizaciones para que la adopción de políticas basadas en datos sean un acierto.
Junto a ellos, surgen nuevos «narradores» que establecen un lenguaje empresarial más próximo a los públicos de los nuevos entornos. Más allá de captar, entender, interpretar el dato y actuar en consecuencia, es imperativo que se informe a la luz de dichos datos, y que se informe sobre los datos mismos. Lo cual genera dinámicas de equipo donde el menos disruptor puede quedar fuera de juego. Dinámicas que excluyen egos de competencias para aunar disciplinas, y obligan a los líderes a centrarse menos en la «adopción» de habilidades y más en el compromiso organizacional.
No son pocas tendencias, ni menores los retos, para quien de verdad se quiera aventurar en Business Intelligence. Claro que, para quien no quiera, el reto va a ser bastante más inquietante: cómo sobrevivir. No es una cuestión de modas, es una cuestión de anticiparse al futuro de los negocios, para poder vivir en él.
