Ciencia y datos para predecir el futuro, resolver problemas y mejorar la gestión

Si uno pudiera predecir el futuro de la propia empresa, ¿qué decisiones tomaría hoy? En Rockingdata apuntan a "que todo el mundo pueda acceder a la ciencia de datos, porque junto con la inteligencia artificial, son la mejor herramienta, Antes era la calculadora".

Fredi Vivas quiere que todo el mundo pueda acceder a la ciencia de datos, y además de proyectar cómo hacerlo, sabe comunicarlo: hace fácil lo difícil. Tal vez sea por su perfil: ingeniero en sistemas, estudió 4 años de periodismo y ama tocar rock.

La síntesis de sus pasiones es RockingData, la startup argentina que fundó hace 5 años con dos amigos-socios, sin capital externo, y que hoy emplea a 50 personas, todas en Argentina salvo una, que se instaló meses atrás en España, el primer destino extranjero para desplegar a Rockingdata.

Los tres socios de RockingData

"Ayudamos a organizaciones -diversas, desde una universidad hasta un sanatorio y una empresa- a trabajar mejor con sus datos para resolver problemas. Usamos técnicas de inteligencia artificial, como el machine learning, que es la más conocida. Permite encontrar patrones dentro de muchos datos y hacer predicciones, entender la historia de lo que pasó para anticiparte a situaciones futuras".

Algo así como abracadabra. ¿Un ejemplo? "En la cuarentena por COVID, trabajamos con un sanatorio, el segundo que más casos recibió en Argentina. Con datos anónimos de la guardia médica y los casos que ya habían entrado, generamos un modelo para proyectar con 15 días de antelación cuántos casos de COVID ingresarían". Ese algoritmo predictivo tuvo un 98% de precisión.

Y esa proyección permitió tomar decisiones de gestión: sobre las salas, las guardias, la administración de los francos para el personal médico, el recálculo de necesidad de insumos, entre otras. 

Este miércoles 4 de mayo a las 20:30 Fredi Vivas presentará su libro ¿Cómo piensan las máquinas? en la Sala Bioy Casares de la  Feria del Libro

Desmitificar el antagonismo de robot vs humano

El dato solo no alcanza, requiere una interpretación holística. "Tenemos una mirada totalmente humanista sobre las tecnologías", cuenta Fredi. "En nuestro equipo hay personas con formación en ciencias sociales, políticas, filosofía, psicología y estadística trabajando en cuestiones técnicas: sumamos esas visiones para situar la data en contexto".

Con el conocimiento nuevo que se genera con buenas preguntas, los datos y los modelos predictivos de machine learning es clave pasar a una acción concreta, "si no, no tiene sentido". Construir ese modelo que predice algo, es solo una parte del proceso, hay un antes y un después y en el después está el accionamiento, donde una persona toma una decisión

"Ahí nos despegamos 100% de la tecnología, son las personas las que tienen que hacer algo al respecto: es netamente de la organización con la que trabajás, y este proceso tiene que entrar a lo cotidiano de la organización para que sea lo normal".

LA TRANSVERSALIDAD DE NETFLIX Y AMAZON

Por lo pronto, Rockingdata tiene garantizado un crecimiento sostenido porque "hay muchos problemas para resolver: es lo bueno de esto. Las organizaciones tienen problemas nuevos todo el tiempo".

Y además, los clientes están cada vez más informados y exigen más, porque "Netflix y Amazon los entrenaron en calidad de servicio, entonces esperan lo mismo de tu empresa u organización. Es decir, competís con la lógica de las grandes plataformas del mundo que ya usan inteligencia artificial para todos sus procesos".

UNA PLATAFORMA PARA LAS PYMES

Sus clientes son fundamentalmente grandes empresas argentinas. Pero  además Rockingdata quiere generar productos con oportunidades para las pymes, que casi no acceden a esta tecnología.

En 2021 pusieron en funcionamiento una "plataforma de ciencias de datos para pymes" que usan siete clientes "en modo de aprendizaje, los clientes devuelven sus experiencias, hacen sugerencias de mejora y de cómo simplificar. Es un segmento distinto, con otras problemáticas y tiempos".

"Mi negocio es que todo el mundo pueda acceder a la ciencia de datos. No sólo 15 empresas. Porque hay que aprovechar las tecnologías que tenemos para mejorar lo que ya hacemos. Hoy tu mejor herramienta son la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Antes era la calculadora. Usálas".


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