Aunque solo una minoría de empresas en España aprovecha realmente el potencial del análisis de datos, compañías como Netflix, Amazon o Spotify demuestran que convertir la información en decisiones estratégicas es clave para innovar, personalizar y crecer.
Big Data
Desarrollar soluciones para lograr un planeta sostenible, predecir cómo optimizar procesos del sector financiero o avanzar en la investigación espacial. Los 'datathons' son competiciones de innovación similares a los 'hackathons', centrados en extraer valor de grandes volúmenes de datos a partir de diferentes técnicas como el 'machine learning'.
La capacidad de aprendizaje y de predicción de las máquinas se ha incrementado a lo largo del tiempo. Esto se observa tanto en los asistentes virtuales, que cada vez son más eficientes al responder y ejecutar tareas gracias a la mejora de los grandes modelos de lenguaje (LLM), como en plataformas de 'streaming' o comercio electrónico, que utilizan algoritmos para personalizar contenidos. El 'machine learning', especializado en el reconocimiento de patrones, es un campo en auge con décadas de historia.
El 'big data' está ganando relevancia en el mundo del deporte: en 2023, el mercado mundial de la analítica deportiva estuvo valorado en 3.300 millones de dólares. Su potencial se debe, fundamentalmente, a su capacidad para medir el rendimiento de los jugadores, ayudar en la toma de decisiones, prevenir lesiones y mejorar la experiencia de los aficionados.
Un 75% de las empresas de España considera que la inversión en datos impacta positivamente en su cuenta de resultados. Para aprovecharlos al máximo, el 'data mining', o minería de datos, se posiciona como una de las tecnologías más importantes, ya que permite extraer información de utilidad que las compañías pueden emplear para definir sus estrategias.
El 'big data' se ha convertido en una de las tecnologías más importantes del ecosistema: su mercado global alcanzó un valor de 154.000 millones de dólares en 2022 y podría superar los 353.000 millones en 2030. Conocer cómo la analítica avanzada de datos puede sacar valor a esta tecnología y cómo la inteligencia artificial ha llevado el análisis de datos a un nuevo nivel para replicar el funcionamiento de la mente humana será clave para mantenerse a la vanguardia de la innovación.
Los datos son una palanca estratégica para BBVA, que, desde hace años, trabaja para que sean accesibles a toda la organización de modo que estén detrás de cada decisión de negocio. En este empeño, Domo se ha convertido en una herramienta fundamental, como cuenta Elena Alfaro, responsable Global de Data y Advanced Analytics en Client Solutions en BBVA, en este nuevo caso de éxito, donde se pone en valor la capacidad de esta plataforma para monitorizar la evolución de los objetivos estratégicos y detectar tendencias específicas, lo que permite al banco adaptar con rapidez los productos y servicios a las necesidades de los clientes.
El pasado 30 de octubre se realizó la ceremonia de premiación de los ganadores del BBVA Data Challenge, en la que los cinco mejores equipos presentaron ante un panel de expertos sus propuestas para mejorar el modelo predictivo de la fuga de clientes del segmento objetivo del banco. Los ganadores recibieron un merecido reconocimiento y premios de hasta 3 mil dólares.
"La tecnología permite a las máquinas aprender y tomar decisiones similares a las del ser humano”, fueron palabras con las que Hugo Nájera Alva, director general de Soluciones al Cliente de BBVA México, abrió su participación en la Reunión Nacional de Consejeros Regionales (RNCR) 2023 de la institución financiera.
El volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos son las cinco claves para convertir el 'big data' en uno de los impulsores de las empresas.
La apuesta por la innovación abierta está generando nuevas ideas en los negocios e impulsando el talento en todo tipo de empresas. En el sector financiero, la banca y las 'fintechs' participan activamente en el ecosistema y descubren en la ciencia de los datos soluciones cada vez más innovadoras y útiles. En Perú, BBVA trabaja en una solución 'data driven' para optimizar los procesos de tasación de inmuebles.
La cuarta edición del BBVA Data Challenge 2022 premió los proyectos en dos categorías: Colaboradores BBVA y Público en General. Con una cifra récord de inscritos, los participantes solucionaron el reto establecido, que en esta ocasión se enfocó en el sector de las Micro, Pequeñas y Mediana Empresas (MiPyME).
Los chips están alcanzando tamaños nanométricos imposibles de imaginar hace pocos años, mientras que la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para procesar datos crece cada día. Ante este panorama de capacidades virtualmente ilimitadas, ¿es posible seguir innovando? ¿Y en qué dirección? Para Jon Ander Beracoechea, reducir el tiempo que se tarda en llevar los beneficios de la tecnología a la sociedad sería una de las claves. El responsable Global de la disciplina Advanced Analytics de BBVA compartió su visión durante en la jornada de clausura del DataFest, un evento interno organizado por la disciplina de Analítica Avanzada del banco, en el que sus profesionales de datos han reflexionado sobre las cuestiones más actuales del sector.
Como parte del impulso a la transformación digital y para seguir transformando la experiencia de los clientes, BBVA en Argentina fue sede de una de las jornadas de la Advanced Analytics DataFest 2022.
BBVA cuenta con más de 2.700 profesionales dedicados a la ingeniería y ciencia de datos, una plantilla que se ha reforzado significativamente este año con cerca de 200 contrataciones y que se prevé complementar con otros 200 nuevos expertos en 2023. El banco, además, abrirá un nuevo centro de excelencia analítica en México, que vendrá a acelerar el desarrollo de productos globales. “La AI Factory es un modelo de éxito que queremos exportar a nuevos países”, asegura Ricardo Martín Manjón, responsable global de Data de BBVA, quien recuerda que “los datos son esenciales para cumplir los objetivos de negocio de BBVA”.
En 2020, las dos entidades firmaron un acuerdo de colaboración para impulsar entre los profesionales de BBVA el aprendizaje de ciencia de datos, un área formativa que en la próxima década tendrá dificultades para cubrir la demanda de las empresas, según un estudio de la UE. En solo dos años, 50 empleados se han graduado en el Máster oficial en Big Data Science del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra, 70 se han certificado como científicos de datos y diez han iniciado una tesis doctoral sobre la aplicación del ‘data’ a retos financieros.
Como parte de las iniciativas anuales que impulsa el equipo de Open Innovation de BBVA, llega la tercera edición de la HackathonBBVA 2022. Una competencia global que busca reunir a los mejores talentos informáticos para encontrar soluciones innovadoras a problemas reales de la banca. Este año, la cita se llevará a cabo del 21 al 23 de octubre y será nuevamente, completamente digital.
El nuevo indicador añade el resto de los medios de pago al gasto con tarjetas y eleva el gasto a nivel nacional, aumentando así la consistencia de la información Big Data de consumo con los oficiales. El proyecto aumenta además la capacidad de análisis en alta definición del consumo al haber creado las primeras estimaciones de la cuenta nacional de distribución del consumo y permitir analizar el consumo en función de diferentes variables como renta, categorías, género, edad y un nivel geográfico muy detallado incluyendo la evolución del consumo de las ciudades.
Este ámbito de la inteligencia artificial, uno de los más demandados de la actualidad, se ocupa no solo de hacer que las máquinas recopilen información, sino de diseñar los sistemas que, en base a esta información, puedan tomar decisiones adecuadas. El ‘machine learning’ (o aprendizaje automático) ya se aplica en prácticamente todos los sectores.
Mientras que los científicos de datos seleccionan y analizan la información, los ingenieros de datos crean productos o soluciones de ‘software’ y destacan por sus amplios conocimientos sobre programación. La demanda de ambos perfiles, que trabajan de forma conjunta, ha aumentado de forma exponencial en los últimos años.
Cada vez más desarrolladores e ingenieros en el sector tecnológico recurren a datos sintéticos, en lugar de datos reales, para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. De esta forma, aspiran a proteger la privacidad de los usuarios y reducir el tiempo necesario para disponer de datos anonimizados y de calidad.
Para Elena Alfaro, responsable de Datos y Analítica Avanzada de Client Solutions de BBVA, su profesión es apasionante. Licenciada en Administración y Dirección de Empresas, siempre se ha sentido muy vinculada a la tecnología y desde hace más de 10 años de manera más directa en el mundo de los datos. Así lo explica en uno de los vídeos de 'Buscando vocaciones', un proyecto de la Universidad Europea y Atresmedia radio, que tiene como objetivo ayudar a futuros universitarios a elegir su futuro profesional.
Dos modelos de ‘machine learning’ desarrollados por empleados de BBVA han conseguido el primer y segundo puesto en un reñido ‘datathon’ internacional de Tracfone Wireless, el mayor operador móvil de Estados Unidos. Los participantes debían crear un modelo que determinase qué clientes estaban en riesgo de exclusión social y podían acceder a unas ayudas del gobierno para no perder su acceso a internet durante el confinamiento por COVID-19. Tracfone tendrá en cuenta la solución ganadora en sus procesos de trabajo, para conseguir personalizar aún más su servicio.
BBVA ha logrado que su ‘app’ aprenda a leer los recibos de sus clientes, distinga sus gastos en energía y calcule su equivalente en emisiones de dióxido de carbono (CO2) para, finalmente, ofrecer un consejo personalizado de ahorro energético. Detrás de la calculadora de la huella de carbono, operativa en España y que en breve se llevará a Turquía, se esconde un sistema de inteligencia artificial que aún está en pleno desarrollo. En 2022 incorporará mediciones de transporte para dar una foto aún más real del impacto medioambiental de cada usuario.
Webinar: 'La huella de carbono y el desafío de las emisiones'