Desde que Klaus Schwab, fundador del Foro Económico Mundial, recogió bajo el término Cuarta Revolución Industrial los nuevos modelos de negocio basados en datos, se ha otorgado mucha importancia a las tecnologías asociadas a la digitalización (los servicios cloud, el Internet de las Cosas, la robótica…), pero muy poco a la materia prima que han de procesar todas esas herramientas: el dato. Porque es el exhaustivo análisis del big data (y no su simple acumulación) lo que define el actual momento histórico.

Ya lo dijo Martin Hilbert, académico de la Universidad de California y experto en redes digitales: “Los datos son el nuevo petróleo”. Y al igual que carece de sentido extraer el petróleo de la tierra para guardarlo en barriles de manera indefinida, tampoco parece inteligente proveerse de todo tipo de tecnologías capaces de acumular datos si luego no vamos a saber qué hacer con ellos. Esa es, y no otra, la clave de la Cuarta Revolución Industrial: la capacidad de las organizaciones para aplicar el data science, es decir, para convertirse en organizaciones basadas en los datos.

Tal y como explica Xavier Vilasis i Cardona, director de Estudios de Doctorado y responsable del grupo de investigación DS4DS (Data Science for the Digital Society Research Group) en La Salle – Universitat Ramon Llull, “los datos son una materia prima que necesita ser tratada para su uso”.

La capacidad para tratar los datos es lo que diferencia a las empresas verdaderamente digitales, porque es la que permite dejar de tomar decisiones de una manera intuitiva para adoptarlas de forma objetiva: en base a modelos predictivos que permiten que las organizaciones optimicen sus procesos, se anticipen a los acontecimientos o puedan mejorar la experiencia de cliente, por ejemplo. 

¿Cómo convertirse en una ‘data driven organisation’?

Llegar a ser una empresa basada en los datos implica sumergirse en un proceso de gestión del cambio que arranca con una transformación de la propia cultura de la compañía. Y si situamos el dato en el centro de toda nuestra estrategia, tendremos que contar con profesionales preparados para desenvolverse en esa nueva forma de trabajar. Eso implica invertir en formación, porque todo nuestro talento debe ser capaz de adoptar decisiones basadas en los datos.

Para acometer con éxito la transformación también hay que establecerse unas metas realistas, progresivas y alcanzables (ya se sabe que quien mucho abarca…). Por esta razón, el experto Vilasis i Cardona recomienda empezar con un proyecto que no sea excesivamente grande y que nos permita obtener un beneficio tangible en un corto periodo de tiempo. Para lograr este objetivo, será esencial implicar a las personas en las diferentes fases del proyecto. A través de este aprendizaje y enriquecimiento mutuo, no sólo sentirán la innovación como algo propio, sino que comprobarán cómo aplicar la tecnología mejora su experiencia de usuario, la calidad de su trabajo o facilita su toma de decisiones.

Asimismo, una empresa que aspira a convertirse en data driven organisation debe disponer de las tecnologías adecuadas para que sus profesionales puedan poner en valor los datos. Este proceso puede culminar con el uso de la inteligencia artificial, que siempre estará supeditada a la humana, pero que será fundamental para ayudarnos en tareas tan importantes como recolectar, limpiar y etiquetar los datos, así como diseñar y entrenar a los algoritmos.

Barreras y apoyos

Muchas organizaciones consideran que es muy complicado convertirse en empresas basadas en datos por la dificultad para encontrar talento digital. También piensan que se necesita una inversión demasiado elevada para hacerse con la inteligencia artificial que les ayude a ordenar, agrupar y explotar los datos. Sin embargo, conviene destacar que existen instituciones especializadas en ayudarlas en esa transición tanto a nivel humano como tecnológico.

Un ejemplo de ello es La Salle Campus Barcelona, que acompaña a las empresas durante todo el proceso de cambio que las convertirá en data driven organisations. Para conseguirlo, lo primero que debemos hacer es evaluar el nivel de preparación de la organización respecto al reto de los datos (lo que se conoce como data literacy), con el objetivo de detectar fortalezas y debilidades en ámbitos como la preparación del personal de la compañía, la forma en la que se organiza la información o el modelo existente de toma de decisiones.

¿Qué hacer con los datos?

Lo que hace La Salle Universidad Ramón Llul es trasladar al mundo de la empresa su experiencia en otros proyectos de mucha mayor envergadura. Por ejemplo, la universidad catalana participa en el experimento LHCb del CERN de Ginebra en el diseño de un sistema que es capaz de descifrar de manera automática y en tiempo real qué datos obtenidos por el Gran Colisionador de Hadrones son útiles y cuáles se pueden desechar. Y eso teniendo en cuenta que esta tecnología produce 30 millones de colisiones por segundo, lo que se traduce en un gigantesco volumen de información de 40 terabits de datos por segundo.

Aunque la consultora IDC predice que en 2025 se producirá una interacción entre personas y máquinas cada 18 segundos, pocas empresas acumularán un volumen de datos parecido al del CERN. Por tanto, no hay ninguna excusa para que las compañías españolas no empiecen desde ahora mismo a explotar sus datos, pues eso les permitirá conocer con el máximo detalle sus estados de producción, abastecimiento y logística, así como analizar los perfiles de sus clientes o su distribución geográfica y predecir ventas, costes, servicios financieros o cambios en el mercado. En definitiva, sólo el uso de los datos les permitirá seguir siendo competitivas en esta Cuarta Revolución Industrial.