Analítica de datos
Mesa redonda

Preparados para dar el salto a la analítica avanzada

La gestión del cambio, la medición del valor obtenido o la explicabilidad de los modelos son algunos de los retos que tienen que afrontar las empresas que apuestan por la analítica avanzada.

mesa sas microsoft

Las organizaciones de todos los sectores son conscientes de la importancia de los datos. Sin embargo, muchas de ellas no son capaces de extraer todo el valor esperado de los datos que atesoran. Con el objetivo de conocer las oportunidades y retos que ofrece la implantación de la analítica avanzada, ComputerWorld e IDG Research organizaron la semana pasada la mesa de debate ‘Optimización de la Analítica más Avanzada: escalado, mantenimiento y gobierno’, que contó con la colaboración de SAS y Microsoft. 

Alberto Bellé, analista de IDG Research, indicó que el primer reto al que se enfrenta la analítica avanzada es la necesidad de extraer valor de los datos. “El dato tiene que ser adecuado y estar preparado para ponerse en valor”, señalaba. Además, destacó la complejidad que puede suponer el escalado, “dar el salto de piloto a producción”. “Escalan los datos y los usuarios, pero también la complejidad. Los pilotos funcionan bajo determinadas condiciones, pero al escalarlo aparecen nuevas condiciones”, explicaba. 

Asimismo, remarcó que “la analítica está viva, porque los casos de uso evolucionan”, por lo que es fundamental acometer el mantenimiento y evolución de los modelos. Y el tercer reto que planteó es la explicabilidad de los modelos, que repercute en la responsabilidad de las organizaciones, que han de ser capaces de responder y justificar sus decisiones. 

 

Diversos casos de uso

A continuación, los participantes en la mesa expusieron los casos de uso en los que están empleando analítica avanzada. “Cubrimos los casos de uso quizá más habituales, relacionados con propensión a la compra y retención. Ponemos foco en la mejora de experiencia del cliente y la agilidad de los procesos. Por ejemplo, nos estamos intentando abrir, sobre todo a raíz de la COVID-19, a tener mayor potencial para hacer verificación digital. Como aseguradora global, también estamos analizando cómo proceder con retos para nosotros muy importantes, como el cambio climático y la gestión de fenómenos atmosféricos adversos”, detalló María del Carmen Ruiz, responsable del equipo de Advanced Analytics TI de MAPFRE España

Joaquín Núñez, analista del departamento de Evaluación de ICEX, se refirió al sistema de diagnóstico y recomendación basado en inteligencia artificial desarrollado por la institución, que permite adelantar a las empresas los problemas que pueden encontrar en su internacionalización y ofrece recomendaciones para mejorar su salida al exterior. 

Carles Vidal, responsable de Business Intelligence de Credit Andorra, reseñó que el banco ha puesto en marcha un modelo analítico para préstamos preconcedidos. Además, avanzó que está empezando a desarrollar un modelo de prevención de abandono de clientes.

Clara Granados, directora del área de Advanced Analytics de Segurcaixa Adeslas, apuntó que la entidad está afrontando la creación de un sandbox en el que los equipos de data scientists pueden trabajar de forma experimental. Además, está trabajando en la evolución del data lake para adaptarlo a casos de uso de advanced analytics. Desde un punto de vista práctico, la aseguradora está aplicando analítica avanzada en tareas de pricing, en la mejora de la experiencia del cliente y en la mejora de procesos. 

Álvaro Tapias, subdirector general de Tecnología e Información de Agencia Tributaria de Madrid, explicó que una de sus líneas de trabajo es el desarrollo de smart taxes, empleando los datos disponibles y técnicas analíticas para aplicar modelos progresivos adecuados a la capacidad real del ciudadano. Asimismo, está empleando estas herramientas para mejorar la toma de decisiones referidas a la asignación del presupuesto, el desarrollo de ordenanzas fiscales, etc. Y también se están utilizando para el análisis y prevención del fraude. 

Cristina Rata, head of Data & Analytics de Zurich, precisó que la aseguradora recurre a la analítica de datos para retención del cliente, cross-selling, suscripción de seguros o detección del fraude en siniestros, así como en la automatización de procesos de clasificación de documentos. Además, recordó que Klinc, su marca digital especializada en microseguros, también ha desarrollado casos de uso en torno a la automatización, como la lectura automática de documentos, la clasificación o identificación de errores en imágenes, la detección del fraude, etc. 

Carlos Rivero, jefe de la Unidad Analítica de CESCE, expuso que la entidad se encuentra con las limitaciones que supone operar en un entorno regulado. De este modo, explicó que en los modelos conectados a capital se están empleando regresiones logísticas, pero introduciendo variables construidas con analítica avanzada. Además, especificó que CESCE está utilizando herramientas analíticas en la peritación de siniestros, modelos de fraude, probabilidad de abandono del cliente, etc.

En definitiva, Jesús Aguilera, responsable de Soluciones Analytics e Inteligencia Artificial de SAS, indicó que las empresas están recurriendo a la analítica avanzada para la aceleración de procesos. “Hay aceleradores que pueden hacer que todo el proceso sea mucho más efectivo, como automated machine learning o herramientas no code y low code, para que pueden intervenir diferentes perfiles de la empresa. Y podemos acelerar el ciclo analítico gracias a la inteligencia artificial, cada vez más presente en las automatizaciones”, comentaba.

Por su parte, David Suz, partner Technology Strategist de Microsoft, destacó que ls departamentos de analítica “están empujando hacia la mejora del negocio y se están orientando a poner al cliente en el centro mediante la mejora de procesos”. Asimismo, reseñó que la actual tecnología “permite una mayor agilidad y un mejor time-to-market”. 

 

Múltiples retos

Aunque la analítica avanzada ofrece muchas oportunidades, también se vislumbran desafíos en el horizonte. Los participantes en el debate coincidieron en señalar la gestión del cambio como uno de los principales retos. La responsable de MAPFRE afirmó que “la gestión global del cambio es clave, porque no solo se debe abarcar desde el punto de vista operativo y de sistemas, sino también como cambios de hábitos de trabajo que están arraigados. Por eso, contar con la colaboración e implicación de todas las áreas es fundamental, así como tener un apoyo fuerte de dirección, que en el caso de MAPFRE es extraordinario”.

El jefe de la Unidad de Analítica de CESCE también hizo hincapié en el cambio que se ha experimentado en la dirección de las empresas. “El directivo intuitivo ha cedido el testigo al directivo empírico”, comentaba. Además, Tapias remarcó que la implicación de la alta dirección es esencial para acceder a la financiación necesaria, puesto que “las soluciones son caras y se requiere personal muy especializado”.

Asimismo, los integrantes de la mesa pusieron el acento en la necesidad de que las áreas de negocio y las unidades de analítica avanzada vayan de la mano a la hora de plantear y desarrollar nuevos proyectos. 

También incidieron en la importancia de conocer el valor que aportan los modelos analíticos aplicados y realizar un seguimiento de los resultados. A este respecto, Granados indicó que “el primer reto es saber decir qué es lo que esperamos de un modelo”, puesto que “a veces es difícil definir qué se espera de ese caso de uso”.

Además, recalcaron la importancia de la explicabilidad, “fundamental en la construcción de los modelos, para que negocio pueda aplicarlos adecuadamente”, afirmaba la responsable de Zurich. Y también para cumplir con la regulación. En este sentido, Núñez insistió en la relevancia de la gobernanza del dato, “que el dato que esté sea el que tiene que ser, y que se use para lo que se tiene que utilizar”.

 


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