Cuando los carteristas benefician a tu negocio

El big data se ha convertido en un concepto tan común que ya parece que cualquiera lo utiliza en su organización. Que si es el nuevo petróleo, el combustible de una empresa… Más allá de frases repetidas hasta la saciedad, la analítica de datos, desconociendo si es la nueva ruta hacia El Dorado, tiene bastante camino por recorrer para extraer todo el valor que se le presupone. En la consultora KPMG, gracias al trabajo con sus clientes, se dieron cuenta de que necesitaban algo más que un simple eslogan. Ante tal avalancha de información, previsiblemente aumentada por la llegada del 5G, querían mejorar las herramientas de big data. Por ello, ha desarrollado una solución tecnológica apoyada en machine learning, inteligencia artificial y algoritmos.

El crecimiento de los Centros de Excelencia de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial, el último de ellos inaugurado la semana pasada en Madrid, ha permitido a la consultora trabajar en su propio análisis de datos para emplear una metodología válida en cualquier parte del mundo. Como explica Kristin Boesenberg, responsable global de estos centros, esta es la clave para mejorar las herramientas que empleaban. El ejemplo que pone encima de la mesa para comprender esta nueva solución le resultará familiar a muchos empresarios: dónde localizo mi tienda. Con big data y machine learning analizan un sinfín de variables para determinar la ubicación idónea y predecir los ingresos. “Aportamos el valor necesario a las decisiones que han de tomar, mejoramos los beneficios y reducimos el error hasta en un 50%”, asegura.

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La solución cruza todo tipo de datos imaginables. Cámaras que graban cómo pasean los vecinos por la calle, información disponible sobre la competencia, el tamaño de los escaparates de la zona o hasta el número de señales de tráfico. Dos de las variables más sorprendentes que han incluido, tal y como afirman desde KPMG, son tanto la anchura idónea para las puertas como el número de denuncias de carteristas en el barrio –“es positivo porque actúan en lugares con grandes aglomeraciones”, añaden. Todo cuenta para abrir una tienda y que perdure algo más que una semana. “La inteligencia artificial y el machine learning han adquirido un grado de madurez como para confiarles más temas y fiarnos de sus resultados”, destaca Sander Klous, responsable global del equipo de análisis de datos de KPMG.

Una de las virtudes que destaca la consultora de la solución incubada en sus centros de excelencia es la total interacción y colaboración con sus clientes. Santiago Ordóñez, responsable del Insights Center de Madrid, sostiene que se trata de utilizar la tecnología interactivamente. “Cualquier persona puede ver cómo la herramienta funciona por detrás. No se trata del típico informe para prestar un servicio”, destaca. Esta proximidad con la técnica a la que apela se traduce en ciertos cambios en la mecánica de trabajo. La inteligencia artificial o un algoritmo ya hacen su labor, pero las decisiones finales recaen sobre los responsables de las organizaciones. La colaboración casi en tiempo real adquiere mayor importancia y es lo que también buscan desde KPMG con sus centros.

• Los datos confeccionan trajes a medida

El big data, aparte de para localizar una tienda, cuenta con muchas más salidas. Según el modelo desarrollado por la consultora, los datos han de servir para confeccionar el traje a medida que demandan las empresas. Un ejemplo interesante, al que recurre Eva García, responsable de análisis de datos e inteligencia artificial de KPMG, surge en el sector bancario. Sobre una red de grafos –una manera de visualizar la información y crear diferentes modelos matemáticos– los clientes están conectados con la información de cada entidad con la finalidad de detectar negocios potenciales, redes de fraude y redes de contagio de riesgos. “Ante un escenario en el que multitud de compañías dependen de las transferencia de una empresa en concreto, con esta red predecimos lo que ocurriría si el banco no le diera un préstamo”, expone.

El machine learning y la inteligencia artificial aplicados al análisis masivo de datos lo han puesto en práctica también en mercados pequeños, como el precio de la gasolina o el de los supermercados. Con la herramienta de KPMG, en palabras de García, las gasolineras pueden determinar cómo afectará a su negocio según el momento en que decidan tocar los precios. “En función del día de la semana que sea, si hay un festivo cerca, la hora a la que realizan esta modificación, qué posición adoptará la competencia… son variables con las que trabajamos para ofrecer a nuestros clientes un catálogo de posibilidades basado en nuevas tecnologías”, zanja.

En torno al big data se han generado numerosas expectativas. Al final, como con tantas otras nuevas tendencias, el buen uso determinará si son ese petróleo tan repetido o un mero reclamo para no desentonar con la competencia. En KPMG pretenden darle una gran utilidad, tanto como elemento predictivo como para mejorar las cuentas de resultados. Sus centros de excelencia quieren atinar con la vanguardia en el análisis de datos. Ya han conseguido algunos resultados, que no han dudado en exportarlos por todo el mundo. Nada es infalible, aunque poco les importa si tienen que comparar anchuras de puertas o cuántos carteristas pululan por un barrio.