Especial Mobile Commerce Congress 2015
BigDatamagazine Revista especializada en Big Data. Ejemplar gratuito.
Nº0 abril 2018
La ola de la Inteligencia Artificial llega a nuestro país
Antonio Guzmán, Head of Innovation & Discovery at Telefónica AURA
Especial GDPR y el ‘caso’ Facebook
A fondo: World Retail Congress 2018
SUPERVISE, OPTIMICE Y VALIDE Los usuarios digitales de hoy demandan contenido atrayente y de alta calidad que, además, sea novedoso, personalizado y se cargue rápido. Entienda mejor al cliente para aumentar sus ingresos online • • •
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3
Editorial
H
BigData Magazine: Nace un nuevo medio de comunicación especializado en BigData
ace dos años (qué rápido pasa el tiempo) viajaba quien suscribe estas palabras con rumbo a Las Vegas, para asistir a uno de los mayores congresos mundiales sobre retail y comercio electrónico. Aunque la Inteligencia Artificial empezaba a abrirse camino conceptualmente en la mente de todos, durante esta feria pudimos comprobar in situ la eclosión vertiginosa de un sector que comienza a acaparar la inversión de un chorreo de dinero a nivel mundial pocas veces visto. Venture Capitals, Business Angels, Bancos, Fondos de Inversión… todo el mundo quiere estar bien posicionado en el pistoletazo de salida de lo que para todos los expertos son los comienzos de la Industria 4.0. En 2016, según datos de la consultora Tractica, el negocio de la AI (Artificial Intelligence, de sus siglas en inglés) representaba en el mundo más de $1.3 billones. Los mismos datos estiman que para 2018 el mercado alcanzará $4.06 billones, multiplicando por tres su tamaño en solo dos años. Y esto no ha hecho más que empezar. Para el horizonte 2025, el mercado AI generará un volumen de negocio de $60 billones. ¿Se imaginan los titulares de medios de comunicación como el nuestro para entonces? ¿Robots con machine learning en el sector de la medicina genética aprendiendo de nuestro ADN, previniendo enfermedades o incluso editando nuestro ADN para, el proceso contrario, que sean las máquinas quienes “fabriquen” y diseñen humanos a su imagen y semejanza? Estamos sólo en la punta del iceberg de una nueva era BIG DATA MAGAZINE Edita: Digital Tech Communications Group S.L. C/ Núñez Morgado, 5 (local) 28036 MADRID CIF: B87917563 Depósito legal: M-11022-2018 www.bigdatamagazine.es info@bigdatamagazine.es
que nos deja entre perplejos y asombrados ante sus inmensas capacidades. BigData para el sector de la salud, de las telecomunicaciones, del retail, del entretenimiento, energía, recursos, servicios… nada escapa a las garras del valor del dato; el petróleo del siglo XXI. Por primera vez en la historia los datos generados en todas las interacciones humanas (y entre máquinas, ciudades, etc.) son susceptibles de generar un valor, un conocimiento aplicable a futuro para hacer todo más inteligente, más rentable, más personalizado, más Smart. En este número que tienes en tus manos podrás leer entrevistas como al responsable del proyecto AURA de Telefónica, el salto hacia la AI del gran grupo de telecomunicaciones español. Entrevistas a empresas como IBM y Fujitsu, casos de éxito como la aplicación del BigData al deporte rey: el fútbol; eventos sectoriales y mucho más. También un amplio reportaje especial sobre GDPR, la nueva normativa en materia de protección de datos (que entra en vigor el próximo 25 de mayo) y que tiene en jaque a todas las empresas que manejan datos personales. El caso Facebook y la fuga de datos de Cambridge Analytica. Esperamos que la disfrutes!
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Samuel Rodríguez Socios directores: Pedro Pablo Merino y Samuel Rodríguez. Redactor Jefe: José Luis Arcángel. Redactores: Mónica Gallego. Álvaro Gutiérrez, Laura Quelle y Vicente Ramírez. Relaciones Públicas: Angie Parra. Director Comercial: Luis Rincón. Publicidad: luisrincon@bigdatamagazine.es
BigDatamagazine | Abril 2018
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Sumario 06. Infografía 08. En portada
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Antonio Guzmán, Head of Innovation & Discovery at Telefónica’s 4th Platform -AURA 12. En portada
Jorge Pereira, director general de Keyland 14. En portada
La nueva GDPR 15. Entrevista
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José Mª Baños Pita y José L. Narbona, Letslaw 17. El caso Facebook
Cristóbal Álvarez, Profesor de ICEMD 19. Actualidad
El Big Data: El perfecto entrenador de fútbol 20. Entrevista
V. Carralero, Resp. de Hybrid Cloud de IBM
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22. Entrevista
A. Mercadal, Director de Big Data de Fujitsu 24. Eventos
Big Data to Action 2018 26. Eventos
World Retail Congress 2018 30. Actualidad
Javier Pérez de Leza, CEO of Future Retail 32. Actualidad
34
26 37
Cátedra de Industria Conectada 34. Entrevistas
José M. Aguirre, dir. comercial de AIS Group 36. Actualidad
Headway Executive Search 37. Eventos
Retail Forum 2018 - Akamai 38. Eventos
Shoptalk 2018 Las Vegas 39. Actualidad
Hello Barbie
32 14 BigDatamagazine | Abril 2018
40. Eventos
Big Data Talent Madrid 2018 42. Actualidad
Ética en la Inteligencia Artifical
QUÉ HACEMOS
CÓMO TE PODEMOS AYUDAR
NUESTRO OBJETIVO
¿CREES QUE PODEMOS AYUDARTE?
6 Infografía
La Inteligencia Artificial, apuesta de Google 2012
2013
2014
2015
2016
2017
TOTAL
11
7
5
5
3
Número de start-ups de Inteligencia Artificial compradas desde 2012 Fuente: Statista
Las principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial Reconocimiento estático
de imagen,
7.288,2 mill.
clasificación y etiquetado
Mejora del funcionamientos
6.786,5 mill.
del trading algorítmico
Mejora del procesamiento
6.629,7 mill.
de datos de pacientes
4.212,2 mill.
Mantenimiento predictivo Identificación, clasificación y segumiento de objetos
Consultas escritas sobre imágenes Reconocimiento automático
de
características geofísicas
Distribución de contenido en redes sociales
3.780,9 mill. 3.342,7 mill. 3.289,9 mill. 3.209,9 mill.
Ingresos globales de la Inteligencia Artificial de 2016 a 2025 (en millones de euros) Fuente: Statista
BigDatamagazine | Abril 2018
7
Infografía
Ingresos en los 10 usos más habituales de IA Máquinas / Detección de
8.986,57 mill.
objetos vehiculares
Reconocimiento de imágenes
7.642,83 mill.
estáticas y clasificación
Procesamiento de datos
7.259,35 mill.
del paciente
Rendimiento de la estrategia
6.394,41 mill.
de trading algorítmico
5.950,55 mill.
Localización y mapeo
5.713,6 mill.
Mantenimiento predictivo Prevención contra amenazas
5.385,1 mill.
de ciberseguridad
Convsersión del papeleo
5.370,85 mill.
en datos digitales
5.295,03 mill.
Recursos Humanos
5.111,31 mill.
Análisis de imagen médica
Mercado mundial, entre 2016 y 2025 (en millones de dólares estadounidenses) Fuente: Statista
Ingresos del mercado de la IA 59.748,54
46.519,61
34.381,76
24.161,77 16.241,52 10.529 1.378,19
2.420,36
2016
2017
4.065,99
2018
6.629,44
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
Ingresos en todo el mundo, desde 2016 hasta 2025 (en millones de dólares estadounidenses) Fuente: Statista
BigDatamagazine | Abril 2018
8 Big Data Magazine / Telefónica’s 4th Platform -AURA
“Aura pretende trasladar y modificar la forma en la que nuestros clientes se relacionan con la compañía” La cuarta plataforma de Telefónica, Aura, pretende revolucionar la forma en la que los clientes interactúan con la marca y ofrecerles la máxima transparencia con respecto a sus datos.
E
Texto: Vicente
Ramírez
l pasado mes de marzo asistimos al II Encuentro Big Data Talent celebrado en Madrid por el Big Data International Campus. En dicho encuentro tuvimos la oportunidad de hablar con Antonio Guzmán Sacristán, responsable de innovación de Aura (Telefónica), con quien hablamos sobre los retos que existen actualmente en el sector Big Data, sobre los próximos objetivos de la llamada cuarta plataforma y de cómo su compañía ha afrontado el duro proceso de transformación digital entre otras muchas cosas.
BigData Magazine (BDM): Telefónica ha apostado muy fuerte por la transformación digital de la compañía, ¿cómo ha sido el proceso de transformación digital que ha culminado con la presentación de vuestra cuarta plataforma, Aura? Antonio Guzmán Sacristán (AGS):
Hoy día todos nosotros tenemos una BigDatamagazine | Abril 2018
vida en el mundo físico y una vida en el mundo digital (que no deja de ser real), pero que son los datos los que configuran nuestra presencia en ese mundo digital. Telefónica ha entendido esto y lo entendió hace ya 10 años. Nosotros tenemos muy claro que somos una telco y no queremos ser otra cosa. Ahora bien, para adaptarnos a esta sociedad digital, necesitamos reconvertir todas nuestras estructuras y hacerlas más eficientes y que además, los datos que surjan de la interacción con nuestros clientes, se puedan integrar en la toma de decisiones de toda la compañía. En esta transformación de los sistemas, Telefónica también ha trabajado para que los datos que surjan de esos sistemas repercutan tanto en la compañía como en la mejora de la interacción con el cliente. Los últimos ejercicios que se han hecho dentro de esta transformación y que como dices ha supuesto una inversión muy fuerte (lo cual pone de relevancia la clara vocación de la compañía
“Si un usuario decide que un dato tiene que ser borrado, se borrará” por transformarse), es la llamada cuarta plataforma. Esta cuarta plataforma lo que hace es que una vez que yo ya sé que tengo los datos, estos sean útiles. Es decir, si yo no soy capaz de recuperar el dato, garantizar la disponibilidad y no soy capaz tampoco de que dichos datos fluyan por toda la compañía, voy a ser incapaz de construir cualquier tipo de servicio basado en los datos que resulte rentable, no sólo para la compañía. Aura pretende trasladar y modificar la forma en la que nuestros clientes se relacionan con la compañía ofreciéndoles un modelo de
Antonio Guzmán Sacristán, Head of Innovation & Discovery at Telefónica’s 4th Platform -AURA • Que puedas hablar con la tecno-
relación basado precisamente en esos datos. No se trata de que los datos se vayan a utilizar para una comercialización sino todo lo contrario, se trata de que sobre esa disponibilidad de datos con Aura, seamos capaces de aportar herramientas a nuestros clientes para que ellos decidan qué hacer con esos datos. Por tanto, si un usuario decide que un dato tiene que ser borrado, se borrará, si desea saber qué datos se están utilizando para un propósito determinado, lo podrá saber, así como también si el usuario desea que sus datos sean revertidos en un tercero y obtener algún beneficio, nosotros aseguraremos que ese proceso se realice con total
logía y hacer que las cosas se hagan inmediatamente. • Que el acceso a cualquier tipo de información se haga de forma transparente. • Facilitar que esos datos enriquezcan la experiencia del cliente. Esos serían los 3 súper poderes de Aura y no hay otros. Al final no hay un modelo de negocio detrás de ello que implique que vamos a comercializar datos sino todo lo contrario, vamos a crear facilitadores para que el cliente pueda controlar qué se hace con esos datos y decidir si van a obtener algo a cambio.
de que el usuario debe de estar en el centro, por lo que tienes que dotar a toda la compañía de un modelo de relación en el que el usuario sienta que puede hablar directamente con cualquier punto de esta. Por lo tanto, Aura nace con 3 características fundamentales:
automático de interacción con el cliente,
seguridad y transparencia para el cliente. BDM: Aunque ya lo ha comentado en la respuesta anterior, ¿Cuál diría que es el valor fundamental de Aura? AGS: Nosotros nos hemos dado cuenta
BDM: Quizás uno de los grandes retos que ha existido siempre en cuanto a la inteligencia cognitiva ha sido la humanización o precisión de las respuestas, ¿Cree que la inteligencia cognitiva puesta en práctica por Aura permitirá al usuario sentir esa humanización de la marca? En este sentido, ¿aprenderá Aura de las respuestas del propio cliente para ir mejorando y personalizando las respuestas con el tiempo? AGS: Cada vez que ofreces un sistema
hay que tomar una serie de decisiones que no se pueden tomar sobre papel. Al final hay que ser lo más humilde posible, hacer una propuesta que puedas comunicar claramente y confesar que hay una serie de cosas que tienes que trasladar a unas interacciones entre los usuarios e ir aprendiendo de ellos. Lo que propone Aura, son una serie de principios básicos, es decir, la propuesta que hemos puesto en funcionamiento en 6 países simultáneamente es un modelo de interacción, de momento muy acotado ya que nuestra
intención es crecer en pequeño e ir aprendiendo.
Lo primero que hemos hecho es garantizar que lo más básico lo pueda resolver. Esto más básico es que hemos hecho una investigación de mercado mostrándoles a nuestros clientes lo que aportará Aura en los próximos 3 años, y los cuales tras verlo dijeron que “en esa propuesta hay cosas que son muy atractivas pero cómo nos vais a ofrecer todo esto, si aún no sois capaces de resolvernos cosas mucho más básicas como por ejemplo el tema de las facturas”. Por lo tanto, nos hemos dado cuenta de que en ese primer ejercicio, cuando hablabas tú de humanización, lo
El presidente ejecutivo de Telefónica, José María Álvarez-Pallete durante la presentación. BigDatamagazine | Abril 2018
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10 Big Data Magazine / Telefónica’s 4th Platform -AURA primero que tienes que hacer es oír al cliente. Así que hay una parte
que implica seleccionar qué cosas son las que puedo resolver hoy y qué cosas tienen sentido para una telco ya que nosotros nos no nos vamos a convertir en un Google Asistant… Cuando yo ofrezco una interfaz para la compañía lo que quiere mi cliente es consultar cosas de la compañía. De esta manera, si no somos capaces de ofrecerle una respuesta a un cliente, tenemos que decírselo, decirle que en el momento actual no podemos darle la respuesta pero que vamos a iniciar un proceso que va a generarle la respuesta por otro lado. Durante este 2018 vamos a incre-
mentar el tipo de casos que vamos a poder resolver y además los canales
en los que estaremos presentes, aplicaciones de grupo, canales sociales, televisión... Por otro lado, nuestra apuesta en cuanto a la Inteligencia Artificial que aporta la personalidad de nuestro asistente es la neutralidad. Al final, lo que nos importa es saber si nuestros clientes se encuentran confortables. Por último, y a título personal, a mí me daría más miedo descubrir que un sistema automático con el que estoy hablando no es realmente un humano y he estado creyendo durante mucho tiempo que era un humano, a que de entrada sepa que es un robot. La tecnología está hoy día lo suficientemente madura como para podernos trasladar a un modelo de relación basado en inteligencia artificial
pero no estamos en un futuro de las películas, es decir, todavía no tenemos un modelo de Blade Runner en el que me cueste distinguir entre un robot y un humano, y eso es un hecho. Por lo tanto, la sinceridad y la humildad en este punto son críticas. BDM: ¿Qué grandes objetivos se plantea para Aura en el corto y medio plazo? AGS: Nuestros objetivos son muy claros
en este punto. Al final, Aura lo que está haciendo es aprovechar un ejercicio de transformación interna de toda la compañía, así que en la medida que esta transformación se materialice en nuevos casos de usos y nuevas eficiencias, Aura es un canal ideal para trasladar todos esos beneficios que en el fondo tienen al cliente como objetivo. Así que el avance de Aura será aumentar en casos de uso, ser más eficiente en la forma BigDatamagazine | Abril 2018
El CDO de Telefónica Chema Alonso durante la presentación de Aura.
En la definición del problema relativo a los datos, se habla de las 4 V: Volumen, velocidad, variedad y la veracidad de interacción e ir dotándolo de cada vez más autonomía en la parte de inteligencia. De forma resumida sería seguir avanzando en ese camino de confianza en un constante diálogo con el cliente. BDM: A modo general, ¿qué grandes retos cree que deberá afrontar el sector del Big Data en nuestro país? AGS: En el mundo digital lo que estoy
haciendo es generar cantidades cada vez más ingentes de datos. Ahora por la definición del problema relativo a los datos, se habla de las 4 V: Volumen, velocidad, variedad y la veracidad, (saber que datos son buenos y cuáles no). Si no tuviéramos un habilitador tecnológico que nos permitiera lidiar con la dimensión del problema con el que estamos trabajando, no seríamos capaces de construir de manera eficiente ningún tipo de producto. Ni productos orientados a la satisfacción del cliente como es Aura, ni productos orientados a una construcción de negocio. Ni siquiera
sería viable económicamente para una compañía como Telefónica construir casos de usos internos que hablaran de eficiencias para la compañía, es decir, el coste de recuperar los datos y de gestionarlos sería tan alto que no podríamos. Big data de manera general como me planteabas en la pregunta, es un habilitador tecnológico que nos permite capturar, almacenar, analizar, procesar y generar instrumentación y visualizaciones sobre ese volumen global de datos y garantizar que el coste de explotar esos datos para construir servicios y productos se reduzcan, por lo cual todo sería viable. ¿Dónde están los retos hoy día? 1. Tenemos muchos datos y muchos de esos datos no tienen la calidad necesaria. 2. En algunos de los casos, muchas de las compañías no han empezado aún un proceso de transformación digital por lo cual la fiabilidad del agregado de datos todavía no tiene todo el potencial que podrá tener a la hora de tomar deci-
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Antonio Guzmán Sacristán, Head of Innovation & Discovery at Telefónica’s 4th Platform -AURA siones. Entonces ya no sólo es calidad, sino que existe ciertas descompensaciones en el tipo de datos con el que yo podré jugar en términos de big data. 3. En tercer lugar, sin ninguna duda tenemos que hablar la privacidad. Al final todos estos datos son un reflejo de nosotros por lo que no pueden dejar de ser tratados como datos personales. Por eso es fundamental que en cualquier propuesta que hagamos de Big Data la hagamos dentro de un marco de privacidad que garantice 3 puntos fundamentales: • Seguridad: Que esos datos no sean comprometidos ni por un fallo del sistema ni por una amenaza externa. En Telefónica, la manera de resolver esto es directamente la cuarta plataforma que nos genera una infraestructura que nos protege en este punto. • Transparencia: Tenemos que garantizar que cualquier persona sepa qué datos tiene cualquier organización de ella. Y es fundamental que las organizaciones preparen todos sus sistemas para que yo pueda ejercer mi derecho a saber qué datos tienen. • Control: Una vez que sé que datos tienen, soy yo el que decide. Y aquí no se trata tanto de a quién pertenece el dato, porque lo que me está
Debemos seleccionar qué cosas tienen sentido para una telco ya que nosotros no nos vamos a convertir en un Google Assistant diciendo las nuevas regulaciones que llegan desde Europa, es que de lo que se trata es de garantizarte el control.
BDM: Acercando un poco los conceptos de Big Data y Ciberseguridad, ¿cómo diría que complementa o ayuda los avances tecnológicos en el entendimiento de datos a la ciberseguridad? AGS: Big Data habla de las personas,
y no sólo de las personas sino que es capaz de, primero, gestionar toda la cantidad de datos con esa variedad, volumen...etc. y en tiempo real que al final es lo que queremos. Y además, tengo que incorporar soluciones que me permiten saber qué datos son verdaderos y cuáles son falsos Si traspasamos toda la información que nos aporta el Big Data al ámbito de la ciberseguridad, nos va a permitir dos aproximaciones. Por un lado, en el ámbito de la protección, yo voy a poder construir sistemas de protección, mecanismos de autenticación, gestión
segura de la información…etc. Todo lo que me implique a mi como usuario de un mundo digital y que me preocupe, voy a tener mucha más información y herramientas mucho más
eficaces para establecer ese control del que hablábamos antes. La otra aproximación es qué hago con los malos. Por tanto, si yo construyo una pirámide y soy capaz de extraer conocimientos y ese conocimiento transformarlo en algún tipo de mecanismo de toma de decisión muy eficaz, lo que voy a ser capaz es de complementar las tareas de análisis de la seguridad, lo que se llaman típicamente human intelligent, con herramientas automáticas que me permitan una toma de decisiones mucho más eficaces: rastreos de actividad terrorista, combatir el ciberfraude o cibercrimen. Todo este tipo de cosas se van a construir a partir de la información, conocimiento y sabiduría que pueda sacar de la traza digital que dejan todos estos individuos en los sistemas digitales.
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De izda. a dcha.: Chema Alonso, Chief Data Officer de Telefónica, Sofía Fernández de Mesa, directora de la Fundación ProFuturo, Peggy Johnson, vicepresidenta ejecutiva de Desarrollo de Negocio de Microsoft, José María Álvarez-Pallete, presidente ejecutivo de Telefónica, Javier Oliván, vicepresidente de Desarrollo de Negocio de Facebook y Clara Palau, Especialista senior, Unidad Innovación UNICEF BigDatamagazine | Abril 2018
12 Big Data Magazine / Keyland
Utilización de Big Data y Machine Learning en la Industria 4.0 Desde 2010, nos hemos visto envueltos en la ola de la digitalización en todos los sectores, y ya especialmente en el Sector Industrial, desde 2011 cuando se bautizó en Europa con el nombre de Industria 4.0. Con la misma dirección y objetivos, en Estados Unidos ya en 2015 más del 70% de las empresas habían previsto inversiones en soluciones fabricación avanzada para los próximos 5 años.
A
Texto: Redacción
ctualmente muchas empresas ya han puesto en marcha soluciones de mejora que podríamos relacionar con las líneas que propone la Industria 4.0. Pero es un camino de mejora largo, y con muchos senderos u objetivos intermedios, si se quiere tener éxito; y que si no se camina, puede significar la congelación de una empresa a medio y largo plazo. Una de las herramientas que analizamos en el informe “Coeficiente de implantación actual y tendencias de futuro de la industria 4.0 en España”, sobre la digitalización de
la Industria 4.0 es el empleo del Big Data. Cuando se habla de Big Data y Analítica, o de Machine Learning y de Inteligencia Artificial, existe una BigDatamagazine | Abril 2018
“La Inteligencia artificial es un concepto que incluye el dotar a máquinas o equipos de la capacidad de llevar a cabo tareas de una forma que llamamos “inteligente”, o apoyar a las personas en decisiones operativas” nube de conceptos, que tienen relación entre ellos pero que tienen objetivos o alcances distintos. Big Data, o lo que también se denomina, analítica avanzada, se aplica para identificar información relevante y mejorar procesos. Estas tecnologías pueden tener un impacto muy positivo en toda la cadena de valor de una organiza-
ción. Esta analítica, que permite trabajar con grandes volúmenes de datos, de distintos orígenes y formatos, es capaz de aplicar sobre ellos modelos estadísticos u otras herramientas matemáticas para obtener evaluaciones o análisis que aporten valor y permiten mejorar las operaciones u otras actividades de forma cuantificada y justificada.
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Big Data Magazine / Jorge Pereira, director general de Keyland La inteligencia artificial, va más allá. Es un concepto que incluye el dotar a máquinas o equipos de la capacidad de llevar a cabo tareas de una forma que llamamos “inteligente”, o apoyar a las personas en decisiones operativas. Lo que comprende esa “inteligencia”, es que hay que hacer muchas cosas por detrás. Por su parte, el Machine Learning, dando acceso a los datos, es capaz de aprender por sí mismo de las situaciones, patrones, o características que encuentra en esa información, y utilizarlo en adelante. Cuantos más datos y más fiables mejor. A partir de ese aprendizaje, es capaz de generar conocimiento y crear acciones “inteligentes”, que se mejoran con el tiempo, volviéndose más precisas. Por ejemplo, el área de operaciones puede utilizar analítica avanzada para evaluar y profundizar en los datos históricos del proceso, y sobre ellos, identificar patrones y relaciones entre actividades y consumos del proceso discreto, y luego optimizar los factores que demuestran tener el mayor efecto sobre el rendimiento del proceso global. Es sorprendente, que en muchas ocasiones no se conoce el valor que tienen algunos de los factores sobre un proceso, y se minusvaloran. En el sector industrial, existen muchas aplicaciones de distintas técnicas de analítica, como por ejemplo, planificación de la producción, de capacidades, y de la distribución, procesos de calidad, simulaciones Monte Carlo, planificación de la demanda y de pricing, optimización de parámetros en procesos, etc. En el entorno actual, muchas empresas tienen enormes cantidades de datos y la capacidad de construir análisis de información complejos para lograr análisis y conclusiones muy relevantes. En este sentido hay muchas áreas de mejora que se pueden obtener de esta información, tales como: visualizaciones avanzadas de información, análisis de correlaciones con orígenes y causas, análisis de los factores más relevantes de un proceso, la aplicación de redes neuronales, etc. Algunas de las áreas de impacto de la Industria 4.0 con la aplicación de estas técnicas analíticas son: • Mejora de la capacidad de producción • Monitorización de procesos productivos y del OEE • Optimización de consumos y de recursos
“En el sector industrial existen muchas aplicaciones de distintas técnicas de analítica, como, por ejemplo, planificación de la producción, de capacidades, y de la distribución, procesos de calidad, simulaciones Monte Carlo, planificación de la demanda y de pricing, optimización de parámetros en procesos, etc.” • Mejora de la calidad de producto y
servicio al cliente • Optimización de la cadena de aprovisionamiento • Optimización de inventario • Optimización de precios • Mejora del mantenimiento preventivo y predictivo • Mejora de información de producción y económica El impacto en la cuenta de resultados de estas mejoras puede ser muy relevante, y en algunos casos, ayudar a crear nuevas líneas de negocios. Por eso, muchas grandes organizaciones tienen o están creando áreas específicas de Big Data y Analítica avanzada, con un enfoque de mejora interna, y de valor al negocio, y por ello tiene un alcance funcional trasversal, dependiendo de direcciones funcionales, no tecnológicas, y muy orientada al impacto económico. Sin embargo, según nos ha revelado el estudio “Coeficiente de implantación actual y tendencias de futuro de la industria 4.0 en España”,
la complejidad aparente y la falta de perfiles expertos en Big Data hace que la penetración en el tejido industrial haya sido muy baja, poco más del 15%. Este porcentaje es aún menor si se trata de proyectos estables, ya que muchos de los entrevistados habían comenzado en 2016 sus primeros pasos en la aplicación al negocio en esta tecnología. Con experiencia en Dirección General, Jorge Pereira cuenta con una demostrada historia de trabajo en la industria de la tecnología de la información y servicios. Ha trabajado en sectores como CPG, manufacturas, industria química y farmacéutica, retail, servicios públicos e industrias de servi-
cios. Experto en desarrollo de negocios con un PDG enfocado en Business Administration, Managment and Operations por el IESE Business School University of Navarra.
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Jorge Pereira, director general de Keyland Con experiencia en Dirección General, Jorge Pereira cuenta con una demostrada historia de trabajo en la industria de la tecnología de la información y servicios. Ha trabajado en sectores como CPG, manufacturas, industria química y farmacéutica, retail, servicios públicos e industrias de servicios. Experto en desarrollo de negocios con un PDG enfocado en Business Administration, Managment and Operations por el IESE Business School - University of Navarra.
BigDatamagazine | Abril 2018
14 Big Data Magazine / RGPD
Las empresas cuentan las horas para adaptarse al nuevo GDPR El próximo 25 de mayo aparece en rojo en los calendarios de miles de personas, ese día entra en vigor el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de 2016.
E
Texto: Mónica
Gallego
n la sociedad hiperconectada en la que vivimos, estamos constantemente compartiendo nuestros datos personales con empresas, servicios públicos y entidades bancarias. El nuevo Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) entrará en vigor a partir del próximo 25 de mayo de 2018 y todas las empresas que operan en la Unión Europea tendrán que cumplir con el nuevo Reglamento General de Protección de Datos, también conocido como GDPR. Sin embargo, son muchas las empresas que aún desconocen la nueva normativa y las implicaciones que supondrá para su negocio. Aunque el reglamento entró en vigor en el año 2016, las empresas aún están a tiempo de adaptar sus procesos empresariales antes del citado 25 de mayo, día en que su aplicación será de obligado cumplimiento para todas las empresas que desarrollen su actividad en cualquiera de los Estados miembro de la Unión Europea o gestionen los datos de los ciudadanos de los mismos. Entre las sanciones por incumplimiento de la normativa se estipulan multas de hasta 20 millones de euros o el 4% de volumen del negocio bruto anual. BigDatamagazine | Abril 2018
El Reglamento introduce el ‘’derecho al olvido’’ regulado por el artículo 17: “El interesado tendrá derecho a obtener sin dilación indebida del responsable del tratamiento la supresión de los datos personales que le conciernan[…]’’. El artículo 5 del GDPR 2018, para las empresas, establece un conjunto de principios para el procesamiento de datos, el de la “responsabilidad proactiva’’, que atribuye de forma directa a los responsables del tratamiento del trabajo de asegurar y poder probar todos los demás principios. La Autoridad de Control para la Protección de Datos de Carácter Personal, sugiere a las administraciones, por tanto, que deben contar con un Delegado de Protección de Datos, un Registro de las Actividades de Tratamiento y prepararse para la notificación de violación de datos personales. La aplicación de esta norma en cada uno de los estados europeos requiere de un desarrollo normativo interno que, en el caso de España, al menos, está despertando muchas dudas, como por ejemplo es lo relativo a las sanciones. Un aspecto esencial de esa nueva ley es que puede tener serias consecuencias sobre los administrados, parti-
culares y empresas. El reglamento
europeo establece un régimen sancionador muy severo, que puede
alcanzar para los supuestos más graves, multas administrativas de hasta veinte millones de euros o, tratándose de una empresa, de una cuantía equivalente de hasta el 4 % del volumen de negocio total anual global del ejercicio financiero anterior.
¿Qué hacer para que el GDPR no pille por sorpresa? Los primeros pasos que las empresas deberían realizar es un análisis comparativo entre la situación en la que se encuentran en la actualidad bajo la normativa estatal y las acciones para cumplir lo que requiere el nuevo reglamento, evaluando, por supuesto, los riesgos que irá dirigido a incrementar la seguridad. A nivel legal, los primeros cambios que se deben abordar sería el principio de “responsabilidad activa’’, citado anteriormente. Por supuesto, a nivel tecnológico las empresas también deben contar con algunas recomendaciones como pueden ser anonimizar, disociar y cifrar los datos en la manera de lo posible, aunque esto es totalmente abierto y neutral. Las empresas han de ser conscientes de cómo lo están protegiendo sus bienes.
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Big Data Magazine / José Mª Baños Pita y José Luis Narbona, Letslaw
El GDPR, nuevas obligaciones para las empresas y nuevos derechos para los usuarios Estamos a escasas semanas de la plena aplicación del nuevo Reglamento Europeo de Datos Personales (GDPR, por sus siglas en inglés) y las empresas deben estar preparadas para adaptarse y así convivir con la nueva legislación. Para conocer en profundidad cómo afecta este hecho a las empresas, y en especial a las de comercio electrónico, hablamos con José María Baños Pita y con José Luis Narbona, Socio fundador de Letslaw y Experto en Ciberseguridad en Letslaw. Texto: J.
M. Baños y J. L. Narbona
BigData Magazine (BDM): ¿Cuáles son las principales claves a tener en cuenta para las empresas ante la nueva GPDR? José María Baños y José Luis Narbona (JMByJLN): Lo primero que
se debe conocer es el ámbito de aplicación de esta nueva normativa. El GDPR se aplica a las empresas que se dirijan y traten datos de ciudadanos europeos, independientemente del lugar donde radique su negocio. Es muy importante tener esto en cuenta ya que el GDPR será aplicable a todos aquellos responsables o encargados de tratamiento que, aunque no estén en la Unión Europea ofrecen productos o servicios a usuarios europeos. Otra cuestión novedosa que introduce el GDPR es la figura del Delegado de Protección de Datos, que será obligatorio para un gran número de empresas, como, por ejemplo, para aquellas que realicen tratamientos a gran escala. Esta figura deberá contar con conocimientos especializados en derecho, especialmente en el nuevo Reglamento, así como experiencia en materia de protección de datos, ya que su función principal será asesorar a las empresas y sus trabajadores sobre el cumplimiento normativo y actuar como punto de contacto entre estos y la Agencia Española de Protección de Datos. Por otro lado, siempre que sea probable que las operaciones de tratamiento, especialmente cuando se utilicen nuevas tecnologías, entrañen un alto riesgo para los derechos y libertades de las personas físicas y, sobre todo, en los casos en los que vaya a realizarse un tratamiento de datos sensi-
bles, se introduce la obligación de llevar a cabo una evaluación de impacto antes de poder iniciar el tratamiento de los datos personales. Se exige a los responsables del tratamiento que notifiquen en un plazo máximo de 72 horas desde que tuviesen conocimiento, tanto a la Agencia Española de Protección de datos como al interesado, cualquier violación de seguridad que suponga un riesgo para los derechos y libertades de los usuarios. El GDPR además de introducir nuevas obligaciones para las empresas, introduce nuevos derechos para los usuarios como el derecho al olvido y el derecho a la portabilidad de los datos. El Derecho al olvido faculta a los usuarios para solicitar a las empresas que sus datos personales sean suprimidos cuando, por ejemplo, ya no sean necesarios para cumplir con las finalidades con las que fueron recabados, o se haya retirado el consentimiento. A nivel técnico, este derecho al olvido va acompañado de procedimientos verificables y que se puedan implementar en los servicios Web de la empresa. Es recomendable contar con soluciones tecnológicas que puedan responder a las necesidades de rectificación o cancelación de los datos personales recopilados por la empresa. Gracias a la criptografía de clave pública y la firma digital, se pueden implementar con el objetivo de garantizar de forma fehaciente que el usuario consigue controlar o eliminar el tránsito de sus datos personales entre empresas.
El Derecho a la portabilidad de los datos que supone que el usuario puede solicitar la recuperación de sus datos al responsable de tratamiento para su posterior transmisión a otro responsable. Por último y algo que deben de tener muy en cuenta es que el régimen sancionador que se establece en la GDPR es mucho más severo que el existente en la normativa anterior, ya que el importe de las sanciones podrá llegar a alcanzar los 20 millones de euros o el 4% del volumen de negocios total anual del ejercicio financiero anterior BDM: ¿Cómo se van a tener que adaptar las empresas? JMByJLN; En primer lugar, las
empresas deberán realizar un análisis de riesgos que les permita determinar las medidas de seguridad adecuadas que deben implementarse en la compañía. Además de implementar medidas de seguridad adecuadas al tratamiento de datos que se lleve a cabo, deberán revisar la forma de obtención de los consentimientos, firmar nuevos contratos que regulen el tratamiento de datos por terceros, contar con solicitudes de respuesta a los nuevos derechos que introduce el GDPR para los usuarios y nombrar un delegado de protección de datos en aquellos casos en que fuera obligatorio, entre otras cuestiones. Es fundamental garantizar el componente tecnológico que derive de este análisis de riesgos para adecuar los actuales procedimientos técnicos en el entorno de la Ciberseguridad empresarial. Acreditar que la empresa es capaz de asegurar los datos personales que obtiene, es crítico a la hora de
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16 Big Data Magazine / Letslaw
José María Baños, socio fundador de Letslaw. implementar nuevos desarrollos y servicios que se realicen a través de Internet. BDM: ¿Cómo va a afectar al comercio electrónico en particular? JMByJLN; Los ecommerce deberán
revisar sus Políticas de Privacidad, así como la manera en la que los usuarios otorgan su consentimiento, puesto que ya no será válido el consentimiento tácito. En este sentido, será necesario informar al usuario mediante un sistema de capas de información en el tratamiento de datos. Por ejemplo, en el formulario de registro, en el checkbox de la aceptación de la casilla de la Política de Privacidad será necesario ofrecer al usuario una información preliminar y básica sobre quien es el responsable del tratamiento de datos, la legitimación para el tratamiento de esos datos, las finalidades del tratamiento, si se van a llevar a cabo cesiones a terceros o se realizarán transferencias internacionales de datos y los derechos con los que cuenta el usuario. Una vez el usuario haga click sobre el enlace de la Política de Privacidad se le redirigirá al texto completo de la Política donde podrá obtener más información sobre el tratamiento de datos. Esto se debe a que con esta nueva normativa se amplía el contenido del deber de información a los interesados. Además, otra cuestión que deben tener muy en cuenta los ecommerce es el tema de las comunicaciones comerciales. Al ser necesario el consentimiento expreso del usuario para cada una de las finalidades será preciso que el usuario acepte expresamente el envío de comunicaciones comerciales propias de la empresa, y en el caso de que se lleven a cabo comunicaciones comerciales de terceros será necesario también el BigDatamagazine | Abril 2018
José L. Narbona, experto en ciberseguridad en Letslaw.
consentimiento expreso del usuario.
BDM: ¿Cómo cambia la forma en captar registros online con la nueva GPDR? JMByJLN; Esta normativa va a suponer
un gran cambio, en especial para las empresas de marketing digital, porque se ha modificado la forma en que se recaban los consentimientos de los usuarios, por lo tanto, todos los formularos de registro y modalidades de captación de datos van a tener que ser modificados. En este sentido, los usuarios deberán prestar su consentimiento expreso para cada una de las finalidades del tratamiento, por lo que será necesario incluir diferentes checkbox para que los usuarios puedan otorgar su consentimiento de forma expresa e individual para cada una de ellas. Con esta nueva normativa la generación de leads se hace mas costosa puesto que es más difícil conseguir la conversión debido al número de checkbox necesarios. BDM: ¿Cambia la forma en dar el consentimiento? JMByJLN; La forma en la que los inte-
resados deben otorgar su consentimiento se ha modificado sustancialmente.
Hasta ahora nunca se había tenido en cuenta la transparencia total de cara a este procedimiento, tomando como válido el silencio del usuario o la inacción del interesado, pero el GDPR establece que
es necesario que el usuario otorgue su consentimiento expreso de manera inequívoca, por lo que afecta
directamente a la toma de datos por parte de las empresas.
Además, el consentimiento deberá ser explícito en los casos de transferencias internacionales, decisiones individuales automatizadas y elaboración de perfiles,
y tratamiento de datos sensibles, por
tanto, será fundamental que exista un registro inmutable que deje constancia del tratamiento en cuestión. A nivel técnico es factible utilizar tecnlogías criptográficas como la firma digital que sirvan como garante de estos procedimientos
Por otro lado, el Reglamento General de Protección de Datos indica que en el caso de que el tratamiento de datos del interesado se vaya a realizar para diferentes finalidades será necesario que el interesado otorgue su consentimiento para cada una de estas finalidades. Esto
implica que las empresas deben revisar la forma en la que obtienen y registran el consentimiento, ya que tiene que ser verificable, por lo que se deben proveer de servicios que permitan demostrar el otorgamiento de este por parte del interesado BDM: ¿Cómo se han ido adaptando las empresas españolas según su punto de vista? JMByJLN; El GDPR entró en vigor
hace dos años, por lo que se otorgó un periodo de transición en el que las empresas deberían haberse adaptado al GDPR para que llegado el 25 de mayo de 2018 (fecha de aplicación del GDPR) cumpliesen con la nueva normativa, pero lo cierto es que nos encontramos con muchos casos en los que las empresas han empezado la adaptación tardíamente y muchas de ellas todavía no han empezado. Recomendamos que todas aquellas empresas que todavía no han iniciado su adaptación lo hagan ya que de lo contrario se enfrentan a multas que alcanzan los 20 millones de euros o el 4% del volumen de negocios total anual del ejercicio financiero anterior.
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Cristóbal Álvarez, Profesor de ICEMD y Director General en Social and Sons
“Cuando no pagas por el producto… el producto eres tú” El escándalo que ha rodeado a Facebook en el caso Cambridge Analytica ha sido un torpedo para la línea de flotación de la compañía de Mark Zuckeberg. Aunque los mercados no la hayan castigado contundentemente, la opinión pública si lo ha hecho, cada vez más concienciada con la protección de sus datos personales. Para arrojar más luz sobre estos acontecimientos hablamos con Cristóbal Álvarez, Profesor de ICEMD y Director General de Social and Sons. Texto: Samuel
Rodríguez
BigData Magazine (BDM): ¿Qué ha hecho Cambridge Analytica para crear la situación de crisis tan grande en un gigante como Facebook? Cristóbal Álvarez (CA): Cambridge
Analytica, junto con la participación de personas relacionadas con Universidades y con la excusa de realizar un test acerca de la personalidad de usuarios en la plataforma, atesoraron durante
años datos de comportamiento de los usuarios. Los mismos incluían no sólo intereses en marcas sino, políticos. Fueron capaces de adquirir más de 80 millones de perfiles. BDM: ¿Cuál es era el mecanismo de esta herramienta? CA: Mediante apps que parecían de
juegos acerca de saber la personalidad de cada usuario, guardaban datos de usuarios. A estas, se le sumaba el enriquecimiento del dato mediante inteligencia artificial y modelos predictivos.
Esos datos incluían gustos personales, marcas que seguían intencionalidades… etc. Muchos de los participantes, daban permisos vía plugin sociales tipo ‘Entra con Facebook’, y, de inmediato parte de tu histórico de likes, estatus, entre otros, pasaban a ser de Cambridge Analytica.
BDM: ¿Qué claves citaría de esta crisis? CA: Sobre todo, el tiempo de respuesta
de Facebook. El tiempo es clave en una crisis y no han respondido como se esperaba. Más allá de esto, se esperaban BigDatamagazine | Abril 2018
18 Big Data Magazine / ‘El Caso Facebook’ soluciones acerca del potencial traspaso de datos de usuarios más drástico y ha llegado de una manera tímida. BDM: ¿Cómo se ha llegado a esa situación? ¿No son los únicos que utilizan la Api de Facebook...? CA: Se ha mezclado un tema político
y tecnológico. Las campañas políticas cada vez son más técnicas a nivel publicitario y a nivel de difusión. Como gestores de campañas se sabe que una plataforma como Facebook te puede aportar datos microsegmentados muy potentes. Y ahí llegó el escándalo. Muchas empresas lo utilizan para saber más de los usuarios con su permiso y para segmentar mejor sus acciones, pero, a menor volumen y con una intención y vocación comercial. Esta empresa utilizó los datos para revenderlos a gestores de campañas. Ahí está la clave. No en la extracción del dato, sino en la finalidad posterior. BDM: ¿Cómo pudo Facebook autorizar esto? CA: No hizo el seguimiento que debía.
No llevó un control férreo. Probablemente conocía que se extraían datos pero, no controló la finalidad con lo que se utilizaban esos datos, que en esencia, eran para hacer un profiling de un votante, no para un estudio psicológico. BDM: ¿Cómo va a asegurar Facebook los datos de los usuarios? ¿Qué medidas tiene y/o debe poner en marcha? CA: Ha de poner en marcha un proceso
que controle la capacidad de apps que extraigan datos de Facebook. Pienso que debería limitar las posibilidades de poder extraer datos sensibles y de controlar mejor a compañías que potencialmente estén intentando ir más allá. Aparte, algunas opciones de segmentación como intereses políticos, etnias, creencias… u otros comportamientos sensibles deberían estar más controlados. BDM: ¿Son las redes sociales, en este caso FB capaz de ganar unas elecciones? ¿O se está sobrestimando su poder? CA: Absolutamente. Son capaces de
conectar millones de personas y de entender mediante sus interacciones el comportamiento del usuario. En EEUU, ya no sólo con Trump, si no con Obama ya, se usaban para adaptar mejor los mensajes a los posibles votantes. Tienen el poder del tiempo de permanencia del usuario y de que se hayan convertido en la primera fuente de adquisición de noticias. Por ejemplo, con Trump con BigDatamagazine | Abril 2018
Cristóbal Álvarez, Profesor de ICEMD y Director Gral. en Social and Sons.
Este modelo de targetización en la psicografía, puede identificar con la misma precisión a hombres y mujeres republicanos más mayores y con menor formación de otros grupos que no lo son. Es una herramienta poderosa acciones de retargeting en Facebook y otras plataformas, se conseguía que, en unas zonas se tratase un tema sobre Clinton, y, en otras que se promocionase la abstención…Es el poder de la microsegmentación. Este modelo de targetización en la psicografía, puede identificar con la misma precisión a hombres y mujeres republicanos más mayores y con menor formación de otros grupos que no lo son. Es una herramienta poderosa. BDM: Los datos que todos nosotros como usuarios cedemos a estas empresas son oro para las marcas. ¿Somos realmente consciente de lo que cedemos? CA: Muchas veces no. En este tipo de
plataformas casi toda nuestra actividad es analizada: por gustos, tendencias, cómo interaccionamos, etc. Por ello, el usuario cuando comparte o envía incluso mensajes privados, no es consciente de que está aportando datos a las plataformas. Aparte, el uso de apps de
juegos que pueden parecer sencillas o divertidas muchas veces esconden el interés en tu dato. La famosa frase de cuando ‘tú no pagas por el producto, el producto eres tú’, debería hacernos pensar más. BDM: ¿Cómo se va a solucionar esta crisis para Facebook? CA: Es probable que Facebook limite
algunas opciones de segmentación. También, aparte de la comparecencia de Zuckerberg en Washington, tendrán que hacer el esfuerzo por defender que los datos de los usuarios están a salvo, y, es algo que en Europa tendrán que respaldar; ya la UE está estudiando el caso. Asimismo, viendo esta problemática, tendrán que controlar a muchas apps desarrolladas que están en sospecha de usar datos de usuarios. Les queda por delante un camino lleno de análisis interno, lobby político y de una mejor comunicación con usuarios y grupos de interés de manera más ágil y clara.
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Big Data Magazine / Uso del Big Data en el deporte
Big Data: El perfecto entrenador de fútbol
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Texto: Redacción
os datos se han convertido desde hace unos años en el eje central de cualquier conversación sobre un equipo de fútbol, partido o deportista. Los propios medios de comunicación incluyen en sus retransmisiones los tiros a puerta o posesión del balón de cada equipo; los aficionados ya no conciben del deporte sin las estadísticas y los equipos de fútbol no iban a ser menos. Además de contar en sus filas con médicos, fisioterapeutas o psicólogos, el analista de datos comienza a hacerse un hueco entre los expertos del cuerpo técnico de los clubes. Hasta hace no mucho, los entrenadores y periodistas deportivos confiaban únicamente en su ojo avizor para evaluar un partido o un jugador en concreto. Hoy en día, también se tienen en cuenta los datos para conseguir mejores resultados. Un hecho que está transformando el deporte en sí y la forma en que se analiza no solo a los jugadores, sino también la negociación de los fichajes. El desarrollo tecnológico conseguido en la era del Big Data permite cuantificar y recoger datos relativos al juego, el estado de forma de los jugadores, los pases completados, pases entre líneas o regates realizados durante el encuentro. En definitiva, es una innovación que trata de convertir la información en algo que sirva para mejorar la faceta deportiva y, al mismo tiempo, conseguir que los aficionados disfruten de esta nueva forma de consumir deporte. El concepto, se popularizó gracias al libro ‘Moneyball’, de Michael Lewis. Tanto en la obra literaria como en la película con el mismo título se narraba cómo un equipo de béisbol conseguía reflotar tras apoyarse en estadísticas para mejorar su juego, llegando a ganar hasta veinte partidos seguidos. Desde entonces, el Big Data es uno más en la plantilla de los grandes equipos europeos para monitorizar a sus jugadores o preparar una estrategia de cara a una tanda de penaltis. ¿Por qué creen
si no que Louis Van Gaal sustituyó al portero titular por el suplente un minuto antes de acabar la prórroga del partido de la Copa del Mundo entre Holanda y Costa Rica? De este modo, los costarricenses no tendrían tiempo para planificar cómo lanzar los penaltis en función de datos históricos sobre las paradas de su portero o hacia donde solía lanzarse en una tanda de penaltis. Esta tecnología también es empleada por grandes equipos europeos y españoles. No hay que olvidar que la tecnología actual permite recoger todos los disparos que se producen durante los noventa minutos y les otorga un valor en función de lo clara que ha sido la oportunidad de gol, la cercanía a la portería o la situación de los jugadores, entre otras variables. Así, por ejemplo, el Arsenal, club de la Premier League inglesa, ha instalado en su estadio cámaras que recogen más de 1,4 millones de datos por partido. Gracias a ellas analizan cómo actúan los jugadores cuando no poseen el balón,
es decir, cómo se desmarcan, cómo obstaculizan el juego del contrario o cómo se redistribuyen en el campo tras pararse el juego. En España, el FC Barcelona también ha sumado al Big Data a sus filas para analizar los patrones de juego de los equipos rivales o mejorar
los movimientos de sus jugadores. Las cámaras, sensores y wereables son los encargados de recoger los datos infinitos que se generan en este deporte; desde los toques de balón a la colocación de los jugadores o incluso la exigencia que puede afrontar cada jugador sin sufrir lesiones. Un análisis que previene lesiones y permite a los clubes ahorrar grandes cantidades de dinero. Estos son solo algunos ejemplos del papel tan relevante que juega la tecnología en el fútbol, un aspecto sobre el que hemos podido aprender en el evento Imperdible_02 de la Fundación Cotec, celebrado en el Estadio Vicente Calderón. En él, se ha abordado el Big Data sin olvidar que éste no es capaz de golpear el balón ante un penalti decisivo y, por tanto, no puede asegurar la primera posición en la clasificación de Liga. Lo que si que puede es ayudar a los entrenadores a que su equipo se mantenga en primera línea y obtenga el máximo rendimiento de cada jugador. Esta combinación de tecnología y tiempo real no ha hecho más que empezar, pero está claro que ayuda a las federaciones, clubes profesionales y entrenadores a equivocarse menos y comienzan a verse los primeros atisbos de una nueva forma de consumir fútbol que sigue manteniendo viva la magia de este deporte.
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BigDatamagazine | Abril 2018
20 Big Data Magazine / IBM
Big Data e IA para mejorar la experiencia de usuario y el rendimiento en el deporte IBM estuvo presente en la pasada edición del Mobile World Congress, donde mostró ejemplos reales de cómo las nuevas tecnologías de inteligencia artificial, analítica de datos, cloud y seguridad están revolucionando la movilidad. Entre las principales demostraciones destacaron las del mundo del deporte, y es que el stand de este año incluyó una réplica interactiva del Mercedes-Benz Stadium (AMBSE) de los Atlanta Falcons, uno de los más modernos del mundo y pionero en el uso de la tecnología para ofrecer la mejor experiencia a los aficionados. Y también la NASCAR, una de las organizaciones del motor más importantes del mundo, que puede hacer un mejor uso de la información y la predicción meteorológica para tomar decisiones en tiempo real sobre estrategias de carrera. Hablamos con Víctor Carralero, Responsable de Hybrid Cloud & Analytics España, Portugal, Grecia e Israel de IBM, que nos amplió y nos contó detalles muy interesantes. Texto: Pedro
Pablo Merino
Big Data Magazine (BDM): El uso de los datos y la analítica va a cambiar el modo de hacer negocios, y el mundo del deporte ya está inmerso en ello. ¿Cómo está trabajando IBM para ofrecer soluciones en el deporte, qué ejemplos puede darnos, de equipos, ligas, eventos, etc.? Víctor Carralero (VC): El uso de
los IBM ha contribuido desde hace muchos años a transformar los datos derivados del deporte en valor para la audiencia en algunos casos y, en otros, para ayudar a optimizar el rendimiento BigDatamagazine | Abril 2018
del deportista o del equipo. Uno de los ejemplos más conocidos es el campeonato de tenis de Wimbledon, del que IBM es partner tecnológico desde el año 1990. En 2014 IBM ofreció a los aficionados una mejor experiencia interactiva móvil y la posibilidad de disfrutar de una nueva experiencia con este deporte, gracias al análisis de Big Data, extrayendo conclusiones a partir de todas las estadísticas derivadas de cada partido. Además, ese año presentó el Wimbledon Social Command Center, que ofrece información sobre las conversaciones del torneo en redes sociales. A día de hoy ya estamos en la fase del análisis de datos en tiempo
real y estamos comprobando cómo el mítico torneo británico lo está aprovechando para interactuar con sus aficionados, ofreciéndoles otro modo de disfrutar de este deporte hablándoles con su mismo lenguaje y dándoles voz. BDM: En el caso de la NFL, la mayor liga de fútbol americano del mundo. ¿Qué nuevas experiencias van a poder vivir los aficionados que vayan al estadio de los Atlanta Falcons? VC: El Mercedes-Benz Stadium de
Atlanta es uno de los más modernos del mundo y pionero en el uso de la tecnología para ofrecer la mejor experiencia a los aficionados a través
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Víctor Carralero, Responsable de Hybrid Cloud & Analytics España, Portugal, Grecia e Israel de IBM de los diferentes aspectos de cada partido. Por ejemplo, un fan del equipo de fútbol americano de los Falcons puede solicitar ayuda para saber si existe aparcamiento libre cerca de su puerta de entrada. Además, puede tener las entradas en su smartphone y ser guiados hasta su sitio por una app, evitando errores y ahorrando tiempo. Pero esto no es todo, desde sus localidades pueden pedir unas cervezas y perritos calientes y recibir paso a paso las instrucciones para recogerlos en el kiosco que corresponda. Esto es un claro ejemplo de cómo la tecnología de IBM difumina la línea que separa al mundo físico del digital para centrarse en una experiencia que se puede vivir desde el sofá de casa o en la grada. IBM iX ha construido apps que proporcionan al aficionado algo que desde hace tiempo está solicitando: una experiencia atractiva en el deporte que rompa la barrera entre el espacio físico y el digital. BDM: ¿Cómo utilizarán los datos de ellos para mejorar su experiencia en el estadio? VC: El nuevo estadio Mercedes-Benz
brindará a los aficionados un acceso permanente a información y servicios gracias a sus más de 2.000 pantallas de video y una potente conexión Wi-Fi. Con una plataforma de datos subyacente, IBM obtiene información
de los fans a través de los canales físicos y digitales para anticiparse y atender mejor sus necesidades.
personales, 9 millones de cargas de cámaras web y 50 millones de informes barométricos de IoT.
organizaciones del motor más importantes del mundo, gracias a su colaboración con IBM, tiene visibilidad total sobre las predicciones meteorológicas y tomar así las mejores decisiones en tiempo real sobre estrategias de carrera. Gracias a esta alianza, NASCAR tiene acceso a los servicios de The Weather Company, lo que le permite tener controlados todos los datos meteorológicos de cara a la próxima carrera. The Weather Company genera cada 15 minutos las previsiones más exactas para más de 2.000 localizaciones en todo el mundo. Imaginemos que la previsión para la próxima competición es de lluvia, esto implica que los aficionados tienen que lidiar con atascos y posibles retrasos. Con la tecnología de IBM junto a Infralytics, de Flagship Solution Group (una combinación de infraestructura y analítica), The Weather Company no solo utiliza el radar y el satélite para la recopilación de datos, sino también 50.000 vuelos comerciales diarios, 250.000 estaciones meteorológicas
Uno es uno de los deportes que más rápido evolucionan y cuyas escuderías más dependen del trabajo de sus ingenieros. La velocidad de los coches en la pista encuentra una similitud detrás de los focos también, por lo que para tomar las mejores decisiones es muy importante contar con la mejor tecnología. IBM trabaja con el equipo Red Bull de Fórmula Uno, con el que hemos firmado un acuerdo para dar soporte y ayudarles a gestionar las necesidades del equipo gracias a una infraestructura TI definida por software. En este sentido una de las tecnologías clave para sacar ventaja a los competidores, que en este deporte es cuestión de milésimas de segundo, IBM Spectrum Computing, con recursos de computación de alto rendimiento, es capaz de procesar en tiempo real de cantidades masivas de datos. De esta manera, los resultados de las simulaciones son mucho más precisos y fácilmente comparables con los de los pilotos del mismo equipo y los de los pilotos de otras escuderías.
BDM: En cuanto a la Nascar, ¿qué beneficios aportará IBM para los clientes que utilicen su tecnología? VC: NASCAR, una de las
BDM: ¿Puede el BigData hacer un coche ganador sacando ventaja a sus competidores gracias a la tecnología? VC: Por supuesto que sí. La Fórmula
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BigDatamagazine | Abril 2018
22 Big Data Magazine / Fujitsu
“Vemos la IA como una oportunidad para dedicarnos a aquello que nos caracteriza como humanos” Inteligencia Artificial, Big Data, Machine Learning... En los últimos años, estos conceptos han adquirido mucha relevancia y son cada vez más necesarios tanto en la vida personal como profesional. Concretamente, en el sector empresarial, son muchas las empresas que desconocen dichos términos y que por tanto, no están enfocando su transformación digital correctamente Texto: Vicente
¿Q
Ramírez
ué retos debe afrontar el Big Data en nuestro país? ¿Es esta tecnología accesible para las pequeñas y medianas empresas? Hablamos con Albert Mercadal, Director de Big Data y Analytics de Fujitsu en EMEIA quien nos dará su visión sobre todas estas preguntas clave y nos explicará más acerca del nuevo Centro de Excelencia de Analítica Avanzada de Fujitsu que desde Madrid lidera. BigData Magazie (BDM): ¿Qué grandes retos cree que deberá de afrontar el sector del Big Data a nivel mundial en los próximos años? Albert Mercadal (AM): Yo creo que
el Big Data hasta cierto punto ya ha BigDatamagazine | Abril 2018
“Nuestro país está mejor posicionado en cuanto a talento en Big Data, que otros países como Alemania o Francia” alcanzado un estado de madurez en lo que es a nivel tecnológico pero es verdad que sigue faltando mucha madurez desde el punto de vista del usuario. Es decir, todavía está vista como una tecnología muy lejana al usuario y por eso justamente la industria está invirtiendo
mucho en perfiles que sirvan para traducir los proyectos de Big Data al negocio. Entonces yo creo que también hay muchas inversiones a partir de traducir y hacer la tecnología un poco más fácil. Por tanto, creo que es una tecnología que aún está en beta, y le queda mucho recorrido desde el punto de vista de usabilidad. BDM: ¿En qué medida cree que los avances en analítica predictiva podrán ayudar ya no sólo a las grandes empresas sino también a las Pymes? AM: La gran empresa en España, y
yo creo sobre todo en Europa, la gran diferencia es que apuestan ellas mismas por la tecnología, cuentan con grandes inversiones y suelen contar con 1 o 2 partners de referencia que les ayudan a recorrer todo ese camino, pero en el
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Albert Mercadal, Director de Big Data y Analytics de Fujitsu en EMEIA mundo de las pymes no tienen digamos el poder financiero para poder hacerlo ellos mismos. Es por ello por lo que, muchas empresa, entre ellas Fujitsu, están intentando ofrecer esos tipos de servicios de tal forma que las barreras de entrada para acceder a esas tecnologías sean mucho más bajas. Por tanto, hoy día, no creo que sea el problema la accesibilidad de las pymes a la analítica predictiva porque ya se ofrecen muchos servicios en los que se paga por uso y no es necesario contar con un departamento propio de 30 personas. A día de hoy en España no es necesario contar con una gran inversión para acceder a la analítica predictiva. BDM: El manejo de grandes canti-
dades de datos puede entenderse como un atractivo o incentivo para los ciberdelincuentes, pero también como una herramienta para luchar contra ellos. ¿Qué opina en este sentido? ¿Cómo cree que complementa el Big Data a la ciberseguridad? AM: Al final, lo que nos permite el
Big Data es hacer cosas que antes no podíamos a un coste más razonable. Entonces en este sentido, en lo que se refiere al tratamiento de datos en real time para detectar amenazas, el Big Data o la analítica en sí misma, es utilizado entiendo para hacer frente a estas amenazas. Digamos que lo que cambia son las técnicas en las que
hacemos frente a estas amenazas
más que las amenazas en sí mismas. BDM: Según el informe EPYCE
2017 los profesionales en Big Data son de los más demandados en nuestro país, pero también de los más difíciles de encontrar, ¿qué opinas en este sentido? AM: Sí. Digamos que el mercado de este
tipo de perfiles está bastante candente por lo que es mucho más grande la demanda que la oferta todavía en España. Pero es verdad que España en comparación a otros países europeos como Alemania, Francia o Reino Unido, está mejor posicionada. O sea, España ha sido de los primeros países en el que tanto las escuelas de negocios más prestigiosas, como las escuelas públicas sobre todo tecnológicas, llevan años teniendo másteres y sacando alumnos para hacer frente a este tipo de demandas. BDM: Centrándonos en su compañía, ¿en qué consiste la nueva estrategia que Fujitsu ha diseñado en Analítica Avanzada e
Inteligencia artificial? ¿Cuál es su objetivo? AM: Nosotros no entendemos la analí-
tica avanzada como una práctica aislada teniendo que ir solos al mercado sino que, lo que está haciendo Fujitsu es montar una serie de grupos y de personas alrededor de la analítica avanzada y de la Inteli-
gencia Artificial, centrándonos sobre todo en España desde un punto de vista de analítica avanzada pero apostando también por otros mercados europeos. Nosotros entendemos la analítica avanzada hoy día como una de las grandes palancas para acercar las relaciones que existen entre el mundo físico y el digital, es decir, a
día de hoy vemos muchas inversiones para intentar entender el mundo físico y muchas inversiones para intentar trabajar con datos en el mundo digital. Al final nosotros y por la trayectoria que tenemos en la compañía, entendemos que la analítica avanzada y la inteligencia artificial nos ayudan a conectar a estos dos mundos y a entender que lo que ocurre en un mundo y en otro no son cosas completamente paralelas ya que un mundo no se entendería sin el otro. Por tanto, nosotros estamos trabajando en interpretar el mundo físico sobre todo con Inteligencia Artificial, técnicas de computer vision...etc. La
estrategia se centra justamente en llevar las cosas del mundo físico al digital y al revés pero de tal forma que
sea una técnica fácil y al final ayude a las empresas. BDM: ¿Qué papel juega España en esta estrategia internacional? AM: Como sabrás, Fujitsu España se
enmarca dentro de la región de EMEIA, pero digamos que España dentro de esta región, es donde Fujitsu ha hecho la mayor apuesta desde un punto de vista de analítica avanzada.
De hecho, el Centro de Excelencia de Analítica Avanzada está ubicado aquí en Madrid y desde aquí se lidera la práctica al resto de la región, significando esto que el grueso del equipo está en nuestro país y es que Fujitsu ha sabido ver el talento que tenemos. A parte de eso, tampoco estamos solos y contamos con otros dos centros de excelencia, uno de Inteligencia Artificial en París y otro de Industria 4.0 ubicado en Munich por la importancia de este tipo de industria en el mercado germano.
“Hoy día no creo que sea un problema la accesibilidad de las pymes a la analítica predictiva” BDM: ¿Cómo ayudará el Centro de Excelencia de Fujitsu ubicado en Madrid a la transformación digital de las empresas? AM: Nosotros desde este punto de
vista somos muy conscientes de que no pretendemos abarcar el end to end de la transformación digital. Principalmente porque creemos que no lo podemos hacer solos. Y en este sentido, en el sistema de partners que estamos creando, contamos con universidades, startups, empresas de open source…etc. Creemos que el grupo que estamos montando con el centro de excelencia puede ayudar a las empresas sobre todo a interpretar y mejorar sus datos, que al final es una de las patas
principales de la transformación digital. Sobre todo en los sectores de las empresas aún todavía bastante tradicionales, como por ejemplo el sector de la banca o el de las telecomunicaciones. También tenemos mucho que decir en otros sectores más acostumbrados al mundo digital como ocurre con el sector ecommerce. BDM: Finalmente, y frente a todas
las creencias de que la inteligencia artificial representa una amenaza para la empleabilidad, ¿qué diría? AM: No lo vemos como una amenaza sino como una oportunidad de dedicarnos a aquello que nos caracteriza como humanos y no lo
que caracteriza a una máquina que es repetir muchas veces lo mismo. En ese sentido, la apuesta de Fujitsu, es invertir mucho en personas, personas especializadas que sean capaces de entender el mundo de los datos para ayudar a nuestros clientes, más que invertir en desarrollar un nuevo servidor que también (pero digamos que es foco más bien de otras áreas). También hubo miedo en la revolución industrial. Ahora creo que estamos hablando de la segunda revolución digamos industrial, pero lo veo como una oportunidad más que como una amenaza.
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BigDatamagazine | Abril 2018
24 Big Data Magazine / Big Data to Action 2018
Open Source, Blockchain y People Analytics centraron el Big Data To Action 2018 Durante el mes de marzo vivimos en Madrid la nueva edición del forum Big Data to Action organizado por MSMK, un evento para los profesionales del Big Data, Business Analytics y Business Intelligence.
I
Texto: Redacción
BM fue uno de los protagonista durante el evento que la Madrid School of Marketing organizó en el Palacio de la Prensa de Madrid el mes de marzo. La Big Data Sales Leader de IBM Cloud Europe Victoria Gómez
protagonizó la ponencia “Aplicando Big Data en la nueva era cognitiva”. En ella explicó el momento actual que vive su empresa con respecto a este sector en auge “nos encontramos varios retos para impulsar el Big Data”. Para la responsable de IBM existen tres palancas para moverse en el Big Data: el dato, lo cognitivo y la nube. En una de las reflexiones más impactantes de la mañana aseguró que: BigDatamagazine | Abril 2018
“El 90% de los datos que existen hoy día se han obtenido en los últimos dos años. La mayor parte está sin tratar por falta de tiempo y medios. Hay empresas que todavía necesitan digerir todos esos datos almacenados y no tratados”. Victoria Gómez explicó que: “una de las claves del sector es el Open Source, que cuenta cada vez con más innovación y permite al cliente hacer diferentes pruebas sin coste”. La Big Data Sales Leader de IBM hizo una confesión que sorprendió a muchos y es que “en colaboración con Hortonworks son la empresa del sector que más aporta al Open Source”. El Blockchain es confianza El sistema Blockchain fue protagonista también durante el evento Big Data to
Action donde el Head of Blockchain de Everis Banking Practice en United Kingdom, Jorge Lesmes
fue el encargado de presentar el sistema Blockchain con una ponencia apta para todos los públicos. En primer lugar definió Blockchain como: “Fuente de datos distribuidos entre múltiples participantes cuya información histórica es impermutable y es necesario consenso entre las partes para añadir nuevos registros que se incluirán de manera secuencial”. Sobre el blockchain explicó que es “una red centralizada y distribuida” y que lo que la hace más segura y fiable es que “no tenemos que confiar y tener fé en un regulador central, esto no va de confianza, es confianza”. Para Jorge Lesmes los beneficios
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Big Data Magazine / Big Data to Action 2018 del Blockchain son: Descentraliza-
ción, transparencia, alta disponibilidad y seguridad. Uno de los beneficios del sistema es que “todos los nodos tienen toda la información y si se cae uno no pasa nada porque el resto mantienen viva la cadena”. La tecnología al servicio de los RR.HH. Al final de la jornada se celebró la mesa redonda enfocada a analizar el
papel de la inteligencia artificial y el Big Data en el área de recursos humanos de las empresas, lo que hoy día se conoce como People Analytics
y que comprende el conjunto de técnicas que permiten predecir comportamientos en base a la correlación de millones de datos con el objetivo de conocer mejor a los integrantes de la empresa (y a los aspirantes a serlo), así como de mejorar su productividad y satisfacción. La mesa redonda estuvo formada por
Alberto del Barrio, CEO en DECIDE, Paloma Villarubia, recruitment and development en DHL Express, Daniel Ruíz, human resorces director en BQ, Carla Martínez, director of strategy and organization at Synergic Partners (A Telefónica Company) y Rodrigo Méndez, CEO de Tecnoempleo, mientras que la moderaba Ana Parragués, marketing manager de RRHH Digital y Ediciones Digital.
¿Cómo está afectando al departamento de RRHH? Ésta fue la primera de las preguntas que abrió la mesa y el debate. Fue Daniel Ruíz, director de recursos humanos de BQ el primero en responder resaltando que “es simplemente aplicar las técnicas matemáticas y estadísticas a la gestión del talento”. Para Ruíz el mayor freno de las organizaciones en la correcta aplicación de la estrategia de People Analytics quizá sea en la propia capacidad de los profesionales del departamento de recursos humanos de identificar y manejar todos estos datos para su correcta aplicación en la gestión del talento. ¿Crees que al aplicar una estrategia de People Analytics, mejora la experiencia del empleado? Parragués lanzó la segunda pregunta hacia Alberto del Barrio, CEO en DECIDE, quien aseguró que gracias a esta tecnología se ha podido demostrar que valores como el compromiso de los empleados así como su satisfacción aportan un valor al rendimiento final de la empresa.
diciendo que “tenemos datos, sabemos que son útiles pero al final necesitamos de esa tecnología que nos ayude a entenderlos” .
En este sentido, del Barrio continuó alegando que “este compromiso o motivación del empleado con la empresa aporta un gran valor pero para ello, las empresas tienen que preocuparse por la experiencia del empleado, es decir, hay que entenderlo como un todo, desde la fase del recruiting, pasando por la formación, promoción e incluso hasta la jubilación”. ¿Crees que podemos aprovechar todos los datos y aplicarlos a los recursos humanos? La tercera pregunta de la intensa mesa de debate lanzada por Parragués fue recibida por Carla Martinez,
destruirá empleo. Igualmente está claro que toda esta tecnología está cambiando y transformando a las empresas”. Según Méndez, el perfil del depar-
que actualmente estamos acostumbrados al manejo de datos estructurados pero que “realmente no nos damos cuenta de todos los datos que se encuentran fuera de los conocidos como datos estructurados, datos que podemos conseguir de otras muchas fuentes como redes sociales y que las podíamos unir a las fuentes internas permitiéndonos descubrir nuevas capacidades de los empleados”. En este sentido y según Martínez, existen muchos datos que las grandes empresas pasan por alto como por ejemplo, ¿sabemos qué deportes practican nuestros empleados y con quién? Martínez concluyó su respuesta
pasa por conocer y saber manejar las herramientas de análisis de datos: “Ya no vale que el responsable del departamento diga que de eso se encargan los técnicos. El responsable de RRHH también debe de conocer estas herramientas y esta tecnología”. Asimismo, Méndez también dedicó unas palabras para los estudiantes quienes según él también deben de cambiar la forma de pensar ya que ahora no basta con estudiar una carrera universitaria o especializarse en un tema muy concreto ya que al final, con el avance tecnológico nuestro nicho puede cambiar en 2 años.
directora de estrategia y organización en Synergic Partners, quien dijo
Big Data, Inteligencia Artificial, Machine Learning... ¿Qué va a pasar en un futuro? ¿Se generará o se destruirá empleo?
Rodrigo Méndez, CEO de Tecnoempleo es tajante: “Sin duda, generará y
tamento de RRHH de las empresas debe cambiar radicalmente y eso
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BigDatamagazine | Abril 2018
26 Big Data Magazine / World Retail Congress
Innovación, IA y BigData; Claves para la nueva era del retail Madrid acogió entre el 17 y el 19 de abril uno de los mayores eventos del mundo del retail a nivel mundial, el World Retail Congress, en el que estuvieron presentes algunas de las empresas más importantes del mundo del retail; Alibaba Group, JD.com, El Corte Inglés, Marks and Spencer, Adidas, Tommy Hilfiger, dieron a conocer su opinión, presente y futuro de uno de los sectores más dinámicos e importantes de todos los países. Después de tres días de evento quedó claro que en los próximos años las empresas van a tener que seguir innovando para adaptarse a un consumidor y a un entorno cada vez más competitivo. Proyectos de BigData, Inteligencia Artificial y robótica van a estar cada vez más presentes en el retail próximamente. Texto: Pedro
“T
Pablo Merino
arde o temprano, toda nuestra industria será operada por Inteligencia Artificial y robots, no por seres humanos.” Esta reflexión tan rotunda puede parecer ciencia ficción, pero no está tan lejos de realidad. Además, no la dice un personaje cualquiera. La dijo nada más y nada menos que Richard Liu, fundador y CEO de JD.com, uno de los gigantes del ecommerce en China, durante su intervención en el BigDatamagazine | Abril 2018
evento. Según Liu, en 10 años podría hacerse realidad su afirmación, con una industria completamente integrada por robots. Una visión futurista que no sorprende cuando echamos un vistazo a las operaciones logísticas actuales de JD.com, y vemos a un ejército de robots en sus almacenes, además de una flota de vehículos autónomos y drones. Su amplia red logística cubre al 99% de la población de China, empleando a más de 65.000 personas para transportar todos los paquetes que generan a todo
el país. La red de JD.com aprovecha los 500 almacenes y los casi 7.000 puntos de entrega disponibles para servir a sus clientes, lo que significa que el 57% de los pedidos se entregan dentro de las seis primeras horas, mientras que el 90% de los pedidos llegan a su destino con 24 horas. Algo por lo que el gigante chino apuesta de verdad, ya que el pasado mes de febrero anunciaron una inversión de nada más y nada menos que de 2.500 millones de dólares en su filial JD Logistics. Richard Liu comentaba
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Big Data Magazine / World Retail Congress al respecto de esto que “el cambio
en el comercio electrónico global hacia nuestro modelo de negocio es la confirmación de que el camino que elegimos en su momento era el correcto. Queremos seguir invirtiendo para ampliar nuestro liderazgo en el sector en áreas como la automatización, los drones y la robótica.” Analizando datos y creando marcas Un ejemplo de cómo aprovechar los datos de los usuarios para sacar provecho de ellos, en este caso, para crear incluso marcas, lo explicó en el evento Laura Henderson, vicepresidenta de Buzzfeed, una conocida empresa norteamericana de tecnologías de la información y entretenimiento. Henderson comentó que “con la cantidad de información que hay hoy en día, los retailers tradicionales deberían usar los comentarios que hay en internet para hacer crecer a marcas rápidamente.” La ejecutiva explicó que Buzzfeed ha creado numerosas marcas a través de permitir a pequeños equipos realizar experimentos y proyectos de analítica. Como ejemplo puso la marca Sabroso, que crearon de la nada a partir de ver vídeos de comida y leyendo los comentarios online que realizaban
los usuarios. La marca ahora tiene un enorme potencial, es vista por usuarios de Facebook que permiten a la compañía
Un innovador sistema tecnológico permite a Inditex la identificación única de cada prenda a través de radiofrecuencia que se graba en un chip dentro de la alarma, lo que proporciona una mayor agilidad en la distribución y una mayor precisión en la gestión de las prendas en las tiendas, lanzar a la venta utensilios de cocina de 4.000 tiendas de todo Estados Unidos. Buzzfeed también tiene una marca “multimillonaria” de velas,
creada después de que el personal experimentase con aromas que recordasen a la gente sus lugares de origen. Otro ejemplo: El mes pasado, lanzaron la marca de belleza As/Is después de asignar a 30 miembros de la compañía durante una semana al proyecto. En 7 días habían creado la marca y el logo, y fue lanzada oficialmente dos meses después. Para Henderson, en resumen, cuando tienes una idea, hay que llevarla a cabo: “En
las grandes compañías, la burocracia y las aprobaciones a menudo ralentizan proyectos. No podría haber lanzado una
marca (en una empresa tradicional en menos de 18 meses.” Inditex; Tecnología e innovación para mejorar la experiencia de usuario
El presidente de Inditex, Pablo Isla, estuvo en la jornada inaugural del congreso, aunque no físicamente. A través de una videoconferencia, el máximo dirigente de Inditex resaltó la
importancia de la omnicanalidad para el gigante español: “Tenemos
que utilizar la tecnología para generar valor a los clientes y así ofrecerles una experiencia de marca sin fisuras, independientemente de si alguien nos visita en una tienda física o a través de internet.”
Picking Robots en el almacén totalmente automatizado de JD en Shanghai. BigDatamagazine | Abril 2018
28 Big Data Magazine / World Retail Congress
Emilio Butragueño detalló las novedades del Real Madrid en el sector.
Y para hablar de tecnología, también estuvo presente en el World Retail Congress Iván Escudero Rial, Director del departamento RFID de Inditex, un innovador sistema
tecnológico permite la identificación única de cada prenda a través de ondas de radiofrecuencia que se graba en un chip dentro de la alarma, lo que proporciona una mayor agilidad en la distribución y una mayor precisión en la gestión de las prendas en las tiendas, redundando en un incremento de la calidad de la atención al cliente. El sistema de RFID codifica cada prenda en los centros logísticos, lo que permite que cuando los
envíos llegan a las tiendas dos veces por semana, se identifique de forma inmediata qué tallas y modelos hay que reponer en los expositores. De la misma manera, se presta un mejor servicio al cliente, al identificar de inmediato la disponibilidad de tallas específicas que los clientes soliciten, bien en la propia tienda bien en tiendas cercanas o en la tienda por internet, gracias a un proceso tecnológicamente muy avanzado. Más allá del retail: Cómo el Real Madrid se
Las redes sociales comprenden una de las áreas de trabajo del Real Madrid más importantes de cara a seguir creciendo en branding a nivel internacional. “Nuestro club, fue el primero del mundo en alcanzar el millón de fans en Facebook”, indicó Butragueño cómo ha trabajado y gestionado los diferentes proyectos que ha llevado a cabo con el club sin antes hacer un repaso de la historia del Real Madrid. En este sentido, el ex jugador del conjunto merengue, citó a Alfredo Di Stéfano como un punto de inflexión en la historia del club, jugador sin el cual no se podría entender el éxito posterior del equipo: “La leyenda del Real Madrid comenzó en esa época, gracias a Alfredo Di Stéfano”, aclaró Butragueño. Estrategia de branding basada
convirtió en una marca global
en las redes sociales y
Uno de los momentos más esperados en el World Retail Congress fue el de Emilio Butragueño, Director de
la satisfacción de los fans
relaciones Institucionales del Real Madrid C.F., quien explicó en una
conferencia ante los espectadores del Auditorio Marriot, cómo construir una marca global, basándose en el caso de éxito de su club. Butragueño, no quiso explicar BigDatamagazine | Abril 2018
Butragueño durante su intervención en el World Retail Forum 2018, dejó claro que el punto fuerte en el que se ha basado y que ha hecho posible el crecimiento de la marca del Real Madrid C.F. son los fans. “Nuestra marca no es nada sin nuestros fans y nosotros debemos de trabajar para que todos ellos tengan una experiencia satisfac-
toria con el club basada en la felicidad”. Para hacer más énfasis en la importancia que los fans ejercen sobre la marca del club, el director de relaciones institucionales mencionó el número de seguidores que actualmente tienen en las diferentes redes sociales como por ejemplo en Facebook donde cuentan con casi 108 millones de seguidores, o Insta-
gram, plataforma donde ya cuentan con 57 millones de fans, seguido de Twitter donde concentran a más de 30 millones de seguidores. Por lo tanto, las redes sociales comprenden una de las áreas de trabajo del club más importantes de cara a seguir creciendo en branding a nivel internacional. “Nuestro club, fue el primer club del mundo en alcanzar el millón de fans en Facebook”, indicó Butragueño. El director de Relaciones Institucionales del Real Madrid C.F. destacó que aunque hoy en día el potencial de su marca a nivel internacional es muy
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Big Data Magazine / World Retail Congress grande, no siempre fue así y que el principio no fue nada fácil. “Y es que, aunque el potencial del Real Madrid, era muy fuerte, el club no sabía sacarle partido o ventaja a dicho potencial”, explicó Butragueño. De esta manera fue como desde el club comenzaron a crear una estrategia de comunicación más potente. Ellos ganaban los títulos y eran los mejores frente al terreno de juego, pero las inversiones no eran demasiadas. Así pues, según contó Butragueño, en esta nueva estrategia de comunicación, real-
zaron sobre todo el potencial de los fans del club, los títulos ganados a
nivel europeo y el éxito del equipo. “Esta nueva estrategia permitió dotar al club de un mayor atractivo y los inversores internacionales comenzaron a llegar. Hoy día contamos con inversores bastante importantes en todo el mundo como Adidas, Movistar, Audi, Hankook o Nivea Men” justificó el directivo madridista. Actualmente, el Real Madrid C.F. no para de crecer en ingresos tal y como comprobamos durante la intervención de Butragueño en el World Retail Forum. Basándose en una gráfica, el ex jugador de fútbol mostró el continuo crecimiento en ingresos desde el año 2004, donde obtuvieron €276 MM y hasta el pasado año 2017 donde registraron €675 MM. El Real Madrid C.F. en retail y más allá del retail
Por supuesto, durante su ponencia, hubo tiempo para hablar de los proyectos que el club tenía actualmente en el sector del retail: “Mi esfuerzo y dedicación se centra en diversificar las líneas de negocio del club” aseguró Butragueño. Actualmente, el club cuenta con 4 líneas de negocio claramente diferenciadas en el sector del retail. La más conocida son las tiendas oficiales del Real Madrid, (Real Madrid Official Store), tiendas físicas que pretenden crear una experiencia única de compra y conectar con los clientes y fans, quienes pueden ver ejemplos de trofeos conseguidos o prendas firmadas por los jugadores de la plantilla madridista en la propia tienda. Esta línea de negocio ya ha traspasado nuestras fronteras y el club cuenta ya con tiendas oficiales en varios países del mundo como México o Qatar. Otra de las líneas de negocio en el sector retail mencionada por Butragueño fue las conocidas como “Real
El Real Madrid va mucho más allá del retail y así lo quiso mostrar el director de relaciones institucionales durante su intervención, aportando datos concretos de la fundación del club, la cual intenta apoyar el desarrollo social en los países menos desarrollados. Madrid Café”, unos locales donde los fans internacionales pueden tomar un café, cervezas o aperitivo y que cuenta con locales en lugares tan diversos y exclusivos como Miami o Dubai. En tercer lugar, Butragueño hizo mención al denominado como “Real Madrid World”, un recorrido a modo de tour por el Santiago Bernabeu, uno de los “templos” del fútbol más importantes del mundo, donde los fans pueden ver entre otras cosas, todo el legado del club. Por último, el “Real Madrid World of Football” constituye la cuarta y última iniciativa en el sector del retail por parte del club. Una iniciativa presentada oficialmente por Butragueño en la ciudad de Melbourne, donde comenzará esta actividad que consiste en permitir a los fans internacionales vivir la expe-
riencia del Real Madrid en primera persona. Este tour internacional comenzará en la ciudad australiana en el mes de junio y recorrerá diferentes partes del mundo. Pero el Real Madrid va mucho más allá del retail y así lo quiso mostrar el director de relaciones institucionales durante su intervención, aportando datos concretos de la fundación del club, la cual intenta apoyar el desarrollo social en los países menos desarrollados. Actualmente, la fundación del club tiene proyecto en muchos países del mundo como América (160 proyectos con escuelas), África (52 proyectos con escuelas) y en España donde tiene más de 160 proyectos. “Con trabajos en más de 75 países la fundación del club ya ha ayudado a más de 95.000 personas” comentó Butragueño.
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BigDatamagazine | Abril 2018
30 Big Data Magazine / Future Retail
La Inteligencia Artificial: Una nueva herramienta para el mundo del retail Con el auge de los titanes del comercio electrónico como Amazon, Alibaba o eBay, la base digital de una compañía de retail se ha convertido en la discusión más importante del sector. El obtener ventajas diferenciales en Inteligencia Artificial, big data o en microsegmentación, resultan hoy en día factores clave. Texto: Javier
E
Pérez de Leza
l aprendizaje profundo y la IA ya no son parte de las películas de ciencia ficción, sino que están teniendo aplicaciones claras en nuestra economía de consumo. La inteligencia artificial es la simulación de la inteligencia humana por máquinas. Permite que las máquinas aprendan, prueben y se adapten, para emular tareas que normalmente requieren la intuición humana, como la toma de decisiones o la percepción visual. Empecemos por comparar la capacidad de análisis que hoy tiene nuestro cerebro y la que estamos siendo capaces de crear con IA. El cerebro promedio contiene aproximadamente 100.000 millones de neuronas y, cada neurona, está conectada a su vez a otras 10.000 neuronas. Lo que significa que la cantidad de sinapsis (las vías entre las neuronas) oscila entre 100 billones y 1.000 billones. Estamos aún bastante lejos de construir una red neuronal computacional de ese tamaño, pero BigDatamagazine | Abril 2018
“En 2016, la inversión global en IA fue de 644 millones de dólares. Sin embargo, para el año 2025, se pronostica que esta cifra llegará a 37.000 millones de dólares, una increíble tasa de crecimiento anual del 5.616%” no tan lejos como se podría pensar, ya que organizaciones como Google han creado redes neuronales artificiales comparables a los cerebros de ratones de laboratorio. Donde está surgiendo la diferencia entre hoy y el pasado es en cómo se está realizando la programación del IA. Ahora ya no consiste en la programación tradicional donde un ingeniero le dice a un ordenador qué hacer. Por el contrario, el ingeniero le enseña a la computadora qué hacer. No te doy el
pez, sino que te enseño a pescar. Y este cambio de aproximación está generando cambios exponenciales en las soluciones de IA. Para tener una idea de la velocidad de esta interrupción, podemos ver las tasas de inversión global y las predicciones de crecimiento. En 2016, la inversión global en IA fue de 644 millones de dólares. Sin embargo, para el año 2025, se pronostica que esta cifra llegará a 37.000 millones de dólares, una increíble tasa de crecimiento anual del 5.616%.
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Big Data Magazine / Javier Pérez de Leza, CEO and Founder of Future Retail Hoy hay muchas más aplicaciones, detrás del escenario y que ya están teniendo un importante impacto en todas las áreas de las empresas del sector. Algunos ejemplos concretos de las implementaciones actuales: • Watson: El Ordenador Cognitivo de IBM. Ya no es un secreto
que Watson de IBM proporciona una gran cantidad de capacidades de gestión de pedidos y compromiso con los clientes del comercio electrónico. En Flowers.com disponen de un asistente personal, que en función de los gustos del consumidor y de su experiencia previa, ofrece soluciones individualizadas. North Face, con la misma tecnología ayuda a sus clientes, basado en su experiencia deportiva y el lugar al que van a acudir a seleccionar el tipo de equipamiento, que se adapta mejor a esas condiciones.
• Unidad robótica de la cadena de pizzas Domino (DRU).
Además de las afirmaciones de Domino de que su prototipo de robot de entrega puede mantener alimentos y bebidas a la temperatura adecuada, los sensores del DRU lo ayudan a navegar por la mejor ruta de viaje para minimizar los tiempos de entrega. • Amazon Go: Representa la tienda más novedosa del mercado con la posibilidad de entrar, seleccionar tu producto y salir de la tienda directamente, habiendo reducido todas las fricciones posibles al cliente. Al mismo tiempo existen todo tipo de IA detrás de la información del producto, el trafico de la tienda o el comportamiento del cliente. • Control del fraude de pago: El fraude y la seguridad de pago, es un área masiva de inversión en IA, y hay muchas compañías que vale la pena seguir, como: Sift Science es una de las muchas compañías que aplica el aprendizaje automático para detectar fraude de usuarios y pagos, ambos servicios muy relevantes para los retailers. También me gustaría mencionar algunas sentencias a las que los retailers deberían de ir adaptando: • La personalización será clave para la transformación digital en el comercio minorista.
¿Cómo pueden los minoristas personalizar sus soluciones digitales
y ofrecer experiencias de usuario personalizadas a los compradores?
• Las aplicaciones de IA ganarán más peso: Es fundamental que
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información del mercado, climatología y tendencias históricas, los resultados están siendo muy interesantes.
los retailers implementen sistemas de IT para capturar y analizar los datos que generan sus aplicaciones de inteligencia artificial. Eso puede conducir a experiencias más inteligentes e intuitivas a través del aprendizaje automático.
• Los asistentes de voz comenzarán a acumularse en las tiendas físicas. Asistentes
digitales como Alexa de Amazon y Google Assistant, serán más visibles en los estantes de las tiendas.
• El (IoT) agilizará el pago y el envío. Como reto a seguir el de
agilidad en la compra de “Click and Go de Amazon”, lo que significa integrar los sensores de las tiendas, las etiquetas de radiofrecuencia y los sistemas de pago. • La seguridad seguirá siendo una de las principales preocupaciones del sector. • El agregar datos de clientes, producto y procesos, que permiten agilizar el proceso de toma de decisiones, está permitiendo que los líderes del sector puedan garantizar que sus clientes reciban un servicio personalizado y una asistencia relevante e informada. La IA puede agregar datos de todas las plataformas digitales de un Retailer: financiera, cadena de suministro, CRM o Internet of Things (IoT) y realizar análisis continuos, para ofrecer soluciones concretas para los clientes y en tiempo real. Si además integramos
Javier Pérez de Leza, CEO y Fundador de Future Retail Con más de 30 años de experiencia en el mundo del consumo, Javier Pérez de Leza, CEO y Fundador de Future Retail, lidera todos los proyectos de asesoría de la compañía. Su trayectoria profesional, a lo largo de distintos puestos de responsabilidad en importantes empresas del mundo del consumo a nivel internacional, le permite tener una visión estratégica de los negocios enfocada a maximizar los beneficios. Ha trabajado en 11 países diferentes y con puestos de máxima responsabilidad en empresas líderes como Metro, Walmart o Costco.
BigDatamagazine | Abril 2018
32 Big Data Magazine / Cátedra de Industria Conectada
“Estamos ante una nueva revolución que muchos denominan como la cuarta revolución industrial” La Inteligencia Artificial está revolucionando el mundo de los negocios y la sociedad en general. Sin embargo, se encuentra en una etapa incipiente, con la mayor parte de su potencial por desplegar. La Cátedra de Industria Conectada nace para profundizar en un sector que está cambiando la sociedad.
E
Texto: José
Luis Arcángel
s el momento de reflexionar sobre los cambios derivados de la aplicación masiva de técnicas de Inteligencia Artificial. Además, es importante hacerlo desde el mayor número de puntos de vista posibles, tomando en consideración no sólo la perspectiva técnica, sino también las valiosas aportaciones que pueden venir de las disciplinas de Humanidades. El Director de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería ICAI y Director de la Cátedra de Industria Conectada Mariano Ventosa ha atendido a Big Data Magazine para sacarnos de dudas sobre los motivos y objetivos de la cátedra que dirige. Big Data Magazine: ¿Qué es la Cátedra de Industria Conectada? Mariano Ventosa: Antes de hablar
de la cátedra, me gustaría decir algo sobre su nombre y lo que significa. El concepto de Industria Conectada o de Industria 4.0 genera excelentes oportunidades de mejora en muchas dimensiones: plantas industriales más inteBigDatamagazine | Abril 2018
ligentes y sostenibles, con cadenas de producción adaptables a las necesidades y a los procesos de producción, mejor comunicadas entre sí y con los proveedores y clientes; y en general descubre nuevas oportunidades de negocio en todos los sectores. Por ejemplo, el Internet de las cosas IoT y los sistemas ciberfísicos facilitan una asignación más eficaz de los recursos materiales y humanos, con un fluido y seguro intercambio de información entre todos ellos, abriendo así la vía a esta nueva revolución industrial. Esta revolución está produciendo una aceleración en el ritmo de los cambios lo que parece que nos conduce a un cambio de paradigma, y como suele ocurrir en estas situaciones, se abre una gran distancia entre el “qué se quiere conseguir” y el “cómo se puede hacer”. Es decir, las herramientas, productos y servicios para resolver el problema se han identificado antes de estar el enunciado del problema suficientemente definido, es decir, antes de saber “qué se quiere conseguir”.
En este contexto, la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) de la Universidad Pontificia Comillas, con la colaboración de un grupo de relevantes empresas industriales y tecnológicas, ha considerado oportuno crear la Cátedra en Industria Conectada, constituyéndola en un ámbito privilegiado desde el cual tratar de dar coherencia a los estudios, desarrollos, acciones formativas y de divulgación que faciliten la transformación digital de la industria española. BDM: ¿Quiénes son los impulsores de esta iniciativa y qué objetivos persiguen? MV: Esta cátedra nace del acuerdo entre
ICAI y diez empresas líderes en sus respectivos sectores, siete son industriales (Acerinox, DS Smith, Enagás, Endesa, Gestamp, Grupo Antolín y Pladur Gypsum) y tres tecnológicas (ABB, IBM e Indra). Los principales objetivos perseguidos por los promotores de la cátedra son por un lado constituir un punto de encuentro entre empresas industriales y tecnológicas, y profesores e investi-
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Mariano Ventosa, Director de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería ICAI y de la Cátedra. gadores expertos de la Cátedra sobre experiencias, oportunidades, riesgos y soluciones en las industrias; y por otro crear futuras oportunidades de mercado al facilitar que las empresas tecnológicas comprendan mejor las necesidades de las empresas industriales y que las industriales entiendan qué tecnologías pueden influir de forma positiva en su actividad. BDM: ¿Cada cuánto tiempo y dónde va a ser convocada? MV: La Cátedra realiza muchas activi-
dades a lo largo del año entre las que destacan la realización de proyectos de I+D+i; encuentros de CEOs y presidentes con líderes en transformación digital; reuniones privadas con todas las empresas patrocinadoras para compartir buenas prácticas y lecciones aprendidas; además de jornadas temáticas dedicadas a una tecnología o un problema relevante. Cada año organizamos cuatro jornadas y en 2017 se dedicaron a la Analítica de datos, Talento 4.0, Ciberseguridad e IoT. En 2018 hemos celebrado dos jornadas, la primera se dedicó a Robótica y la segunda a Inteligencia Artificial. En septiembre tendremos la tercera jornada del año dedicada a Trazabilidad y cadena de suministro y en noviembre la cuarta con el objetivo de discutir sobre el proceso de transformación digital. BDM: ¿Cómo afecta la Inteligencia Artificial a la sociedad actual? MV: Hace doscientos años tuvo lugar
la primera revolución industrial impulsada por la aparición de la máquina de vapor. Aquella primera revolución cambió la economía, que pasó de la agricultura y la ganadería a la industria, nuestra forma de vivir, que pasó de rural a urbana, y la sociedad con la aparición de nuevas clases sociales como el proletariado o la burguesía. Todo este proceso de cambios no fue instantáneo pero sin duda transformó en pocos años una sociedad que había permanecido sin cambios durante siglos. Ahora estamos ante una nueva revolución que muchos denominan como la cuarta revolución industrial. La segunda fue impulsada por la fabricación en cadena y la electrificación mientras que la tercera se debió a la automatización de los procesos de producción mediante el uso de microprocesadores y robots. Sin embargo, creo que sería más preciso denominar a la revolución que estamos
viviendo como la segunda gran revolución industrial. La primera fue la de la fuerza artificial, que reemplazó la fuerza humana y cambió la sociedad. La que estamos viviendo ahora es la revolución de la inteligencia artificial que volverá a reemplazar a los humanos asumiendo funciones que hasta ahora pensábamos que sólo estaban al alcance de la inteligencia humana. Por ello, la respuesta corta a la pregunta es que creo que la Inteligencia Artificial va a afectar a la sociedad de forma muy profunda ya que, combinada con muchas otras tecnologías (conectividad, Big Data, IoT, fabricación aditiva, etc.), va a transformar primero el tipo de tareas a las que nos dedicamos los humanos en la actualidad y luego la economía y la sociedad. Todo estos cambios que están por venir, y que son difíciles de imaginar, probablemente van a traer consigo tanto consecuencias positivas como negativas. Por ejemplo, parece razonable pensar que los robots dotados de IA van a asumir las tareas más repetitivas e ingratas permitiendo que los humanos nos dediquemos a otras actividades de mayor satisfacción personal. Al mismo tiempo, parece probable que estos cambios se produzcan a un ritmo rápido que no permita a todos los estratos sociales adaptarse lo que producirá importantes bolsas de desempleo y grandes diferencias en las condiciones de vida entre los que tengan acceso a estas tecnologías y los que no. BDM: ¿En qué sectores la Inteligencia Artificial va a tener un mayor impacto? MV: En este momento la Inteligencia
Artificial ya se está usando en muchos sectores entre los que destacan salud, comercio, marketing o finanzas. No obstante, acabará teniendo impacto en todos y de forma más rápida en aquellos en los que exista un gran volumen de datos disponible ya que los algoritmos y la capacidad de procesamiento permiten a la IA sacar más información. También se notará en los sectores en lo que se puedan reducir costes fruto de una automatización y robotización de los procesos facilitada por la IA. BDM: ¿Cómo se consigue un uso ético de la Inteligencia Artificial? ¿Es necesario? MV: La segunda pregunta tiene una
respuesta sencilla. Es imprescindible que esta tecnología se use de forma ética ya que su capacidad para trans-
formar nuestra forma de vivir va a ser muy profunda. La primera pregunta es más complicada aunque la respuesta pasa por educar y regular. Sin duda necesitaremos que nuestra sociedad sea capaz de adaptarse y afrontar un mundo con billones de dispositivos inteligentes haciendo cosas que hasta ahora sólo hacíamos los humanos y que serán potencialmente capaces de hacer tanto el bien como el mal. Nosotros habremos diseñado, programado y, al menos inicialmente, enseñado a esas “cosas inteligentes”, por lo que necesitaremos humanos con capacidad para razonar de forma crítica y ética ante esta nueva realidad. Esto sólo lo lograremos con una sociedad que eduque a los más jóvenes en razonamiento crítico y ético. La regulación se ve con frecuencia como algo que limita libertades o la capacidad para hacer negocios pero en un mundo cambiante será crucial disponer de suficiente fuerza y velocidad reguladora para desarrollar leyes y reglamentos que minimicen el impacto negativo de cambios descontrolados en la política, la economía y los negocios. En otras palabras, necesitaremos regulación que proteja a los ciudadanos de abusos fruto del poder que generará la inteligencia artificial. Estos problemas no son ciencia ficción. Existen algoritmos que ayudan a jueces a tomar decisiones calculando la probabilidad de reincidencia un recluso, o que calculan el coste de la prima de un seguro de salud en función de los datos disponibles del cliente. Puede parecer “normal” calcular probabilidades pero estas máquinas tienen algoritmos más o menos trazables pero poco a poco incorporarán aprendizaje y será complicado entender si tienen sesgos que afecten a derechos tan relevantes como la libertad o el acceso a servicios de salud. Más conocidos han sido los recientes escándalos sobre el uso datos personales para modificar el sentido del voto de ciudadanos en países con democracias sólidas. La ingeniería social empleada requiere tener acceso a grandes volúmenes de datos personales, el uso de analítica avanzada y también de inteligencia artificial. Esta nueva realidad requiere de una sociedad educada en razonamiento crítico y ético junto con unos poderes públicos nacionales y supranacionales capaces de regular para impedir abusos.
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BigDatamagazine | Abril 2018
34 Big Data Magazine / AIS Group
“Hoy con el Big Data, podemos anticiparnos a las necesidades de nuestros clientes muy rápidamente” El sector financiero tradicional está inmerso en la actualidad en un profundo proceso de transformación digital, donde el manejo y el entendimiento de los datos se convierte en el principal reto para al final, ofrecer un mejor servicio a sus clientes.
E
Texto: Vicente
Ramírez
n este mundo financiero tradicional, hay quienes ven en las llamadas fintech, un partner ideal, mientras hay quienes consideran alarmantes amenazas a dichas empresas disruptivas. Hablamos con José Manuel Aguirre, Director Comercial de AIS Group, consultoría estratégica, financiera y tecnológica con operaciones a nivel internacional para conocer mejor cómo es el panorama actual de la digitalización del sector financiero, los retos que debe afrontar y qué valor aporta el big data. BigData Magazine (BDM): En primer lugar, y a modo presentaBigDatamagazine | Abril 2018
ción para todos nuestros lectores que no conocen su compañía, ¿Qué es AIS Group? José Manuel Aguirre (JMA): AIS
Group es una empresa que empezó hace 30 años en el desarrollo de software aplicado a distintas industrias. Hoy día estamos centrados básicamente en el desarrollo de software para entidades financieras, con herramientas
de predicción de los impagos o de la morosidad ya que lo requería y lo sigue requiriendo la normativa. En función de la incapacidad de los impagos de los deudores, las entidades financieras tienen que constituir provisiones, de ahí la importancia de que la previsión del impago sea lo más precisa posible.
En resumen, nos estamos dedicando muy intensivamente al desarrollo de software para la medición de riesgo, para el desa-
rrollo de marketing y para distintas utilidades en las cuales, la estadísticas y últimamente los temas de machine learning y deep learning están haciendo un gran aporte. BDM: Hablando sobre la digitalización de las empresas en España y haciendo una diferenciación entre grandes empresas y pymes, ¿cómo ve la transformación digital en España? ¿Cree que las empresas sobre todo las pymes son conscientes de la utilidad de estas nuevas tecnolo-
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Big Data Magazine / José Manuel Aguirre, director comercial de AIS Group gías en sus modelos tradicionales de negocio? JMA: Sí, no hay dudas, la digitalización está aquí para quedarse
y está penetrando con diferente grado de intensidad en distintas industrias. Podemos llamar digitalización esencialmente a la agilización de los procesos administrativos en el sector financiero que es el centro de nuestra actividad, a la identificación de personas tanto desde el punto de vista del riesgo como de la privacidad, a la digitalización de archivos...etc. Nosotros pensamos que básicamente en función de lo que están haciendo las llamadas fintech, que entran en el
mundo financiero con un concepto más enfocado al producto aunque
también al cliente, las empresas tradicionales deberán adaptarse rápidamente a estos nuevos conceptos o quedarán muy dañadas respecto a su capacidad de penetración en los sectores. Por ejemplo el sector de las transferencias o los tipos de cambio, vemos la aparición de nuevas entidades que están haciendo una gran competencia al sector financiero tradicional. BDM: Haciendo referencia concretamente a los clientes de AIS Group, ¿Cuáles son las principales demandas de vuestros clientes en materia de Inteligencia Artificial? ¿Cambian las demandas dependiendo del sector? JMA: En el mundo financiero tradi-
cional, las demandas actuales tienen que ver claramente con la digitalización en el sentido de tratamiento de datos. Todo este proceso tradicional
que podemos llamar la fábrica de datos y que comienza desde la toma de datos del cliente, hasta que damos la aprobación o no y hacemos el alta contable, se está digitalizando y haciéndose mucho más rápido. Igualmente, ahora la captación de los datos tampoco es manual sino que existen diferentes canales vía cualquier elemento que me permita manejar datos o imágenes y convertirlos en documentos que utilizo para la solicitud. En cuanto a la aprobación, el proceso está cambiando rápidamente gracias a las herramientas de big data o machine learning que nos permiten en este sentido, en lugar de analizar los balances de las entidades de hace 6 meses, analizar
los movimientos de las cuentas corrientes a día de hoy por lo cual
“Las financieras tradicionales deberán adaptarse a los conceptos provenientes de las fintech o acabarán muy dañadas” podemos hacer el scraping, tomar toda la información y analizarla para posteriormente poder tomar decisiones mucho más precisas. En cuanto al marketing, las cuestiones son mucho más revolucionarias. Aquí no hay más remedio que utilizar las nuevas tecnologías de big data y machine learning que nos permiten hacer perfiles mucho más precisos de los clientes, sus personalidades, de lo que pueden
necesitar e incluso de anticiparnos a sus necesidades cosa que hasta hace tres o cuatro años era mucho más laborioso y difícil. Hoy con la creciente capacidad de cómputo de las máquinas actuales podemos hacer estos procesos en segundos, lo que antes nos llevaba semanas o meses.
BDM: En el ámbito financiero, ¿cuál diría que son las principales preocupaciones de las compañías a nivel de ciberseguridad? En este sentido, ¿cómo puede la Inteligencia Artificial ayudar a estas compañías a mejorar sus sistemas de ciberseguridad? JMA: La ciberseguridad ciertamente es
una disciplina que se está desarrollando muy rápidamente. Cuando hablamos de seguridad hay que ser bastante precisos en cuanto a qué tipo de seguridad estamos hablando, es decir, lo más común son los temas de hackers, las instrucciones no permitidas de este tipo de ataques que conocemos a escala mundial. Esta es una especialidad en la que nuestra compañía no está entrando a fondo. Sí estamos entrando muy fuertemente en la seguridad interna. Es decir, ¿Cómo se yo que una persona que está entrando en mis sistemas si soy un banco, es quien dice ser o es un intruso? Aquí, nuestra empresa ha entrado fuertemente en definir los perfiles de usuario, que son las técnicas más usadas hoy día. Es decir, si una persona que toca mis sistemas tiene un comportamiento definido que lo podemos ver a través de su historia trabajando en ese entorno, yo puedo definir un perfil y tener una alerta muy rápida cuando se
produce un movimiento que no encaja en ese perfil. Esto es simplemente un ejemplo de lo que podríamos denominar como instrucciones no permitidas dentro de programas críticos y es una parte muy importante de la ciberseguridad de las empresas financieras en la que actualmente estamos trabajando.
BDM: Igualmente, ¿qué valor cree que aporta la inteligencia artificial a los modelos de gestión del riesgo dentro del sector financiero? JMA: En forma muy clara, la inteli-
gencia artificial y el machine learning, nos aporta mucha más riqueza en cuanto a que nos permite realizar muchas más interacciones de cientos de variables de una manera rápida y precisa, algo que la estadística tradicional no nos permitía. En este sentido, la inteligencia artificial y el machine learning no sólo lo podemos aplicar a la valoración del riesgo sino que también lo podemos trasladar al marketing, en donde nos permite hacer predicciones de la demanda mucho más precisas. BDM: Y por último, ¿qué objetivos se marca AIS Group para el futuro próximo? JMA: AIS Group además de España
tiene presencia en Portugal, México, Colombia, Chile y Argentina. Pero también estamos entrando con mucha fuerza en África, donde tenemos proyectos en países como Mozambique o Kenia. Allí, Estamos avanzando rápidamente en la introducción de toda esta tecnología en un mundo que curiosamente conoce mucho más la digitalización. Es decir, en muchos países de allí, la telefonía móvil, los medios de pagos digitales... están tomando mucho más auge que en el mundo que conocemos aquí en España. Entonces nuestro objetivo es seguir siendo líderes no teóricos sino prácticos, aplicando soluciones prácticas al mundo financiero y del marketing.
En general, seguir creciendo moderadamente y seguir siendo líderes en nuestro sector, un sector que estamos convencidos que seguirá ganando más relevancia.
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BigDatamagazine | Abril 2018
36 Big Data Magazine / Headway Executive Search
Cinco competencias claves del profesional de Big Data Texto: Beatriz
C
• Capacidades comunicativas:
García-Quismondo
on la transformación digital, hoy, todo el mundo, nos guste o no, generamos una gran cantidad de datos en ámbitos muy distintos de la vida cotidiana: en documentos de la administración pública, pasando por la banca, seguros, telefonía (y todas las apps que utilizamos), ocio, alimentación o sanidad, por nombrar solo algunos. Por ello, existen todo tipo de empresas interesadas en trabajar los datos y, además, dado que en los procesos de generación, tratamiento y análisis de datos hay muchos roles implicados, estaríamos hablando de distintas clases de profesionales: • Arquitecto de datos; responsable de diseñar, definir la estructura y mantener los datos, garantizando su seguridad, calidad y fiabilidad. • Científico de datos; su labor es la de extraer información útil de los almacenes de datos disponibles. • Analista de datos; procesa y realiza análisis de datos según la fase del proyecto. • Ingeniero de datos; su función es garantizar que los diferentes entornos de recogida y procesado de datos sean escalables, repetibles y seguros. • Estadístico; se encarga de obtener, analizar e interpretar datos cualitativos utilizando diferentes métodos estadísticos. • Administrador de bases de datos; trabaja con bases de datos
relacionales.
• Analista de negocio; responsable
de generar la estrategia de negocio desde la información obtenida en los proyectos Big Data. Lógicamente, todos ellos deberán contar con unas capacidades y conocimientos concretos y con unas habilidades técnicas y analíticas determinadas, que les permitan el manejo de las herramientas correspondientes necesarias para la ejecución de sus respectivas labores. BigDatamagazine | Abril 2018
de nada sirve el conocimiento si no se sabe o puede transmitir. En muchas ocasiones, existen vacíos de comunicación entre los perfiles específicamente técnicos y la transmisión de necesidades por parte de las distintas áreas implicadas. Desde unos y otros, se debe buscar el “acercamiento” y la utilización de un idioma común para hacerse comprender y explicar los “por qués” y “para qués”.
• Sensibilidad con las necesidades del negocio y del mercado: El profesional de Big
Beatriz García-Quismondo, directora asociada de Headway.
Pero más allá de esto, un profesional de Big Data necesitará cubrir otras competencias para desarrollarse en un entorno de empresa. Aunque este tipo de competencias son denominadas soft skills (habilidades blandas), no son menos importantes y ayudan notablemente a la integración de cualquier profesional en un negocio, permitiéndole relacionarse mejor y desenvolverse a la perfección ante las adversidades. Estas características son necesarias para todo el mundo y, por supuesto, complementan las especificaciones técnicas requeridas en cada posición, también en el caso de los profesionales de Big Data:
Data que cumple esta competencia tiene gran recorrido avanzado, ya que optimiza su trabajo y procesos de cara a la misión de negocio de su compañía sin perder de vista la situación de mercado y sus posibles competidores. • Habilidades financieras: enlazando con lo anterior, desde la lógica, la persona destinada a liderar un trabajo de Big Data debe ser consciente de los recursos con que cuenta para lograr los resultados esperados. No es justificable al final de un proyecto que no se haya podido lograr un resultado por no contar con el equipo suficiente o con las herramientas necesarias. • Pensamiento crítico: Más allá del análisis, se deben tener habilidades críticas para reenfocar o corregir posibles acciones equivocadas. • Trabajo en equipo: Independientemente de ser el responsable de equipo (en cuyo caso, además, serán necesarios dotes de liderazgo) o miembro de este, el profesional de Big Data ha de saber desarrollarse en el entorno con sus compañeros, siendo consciente de que su labor suma y forma parte del objetivo global de su área y a la vez de la compañía. Aquel profesional que, además de tener la formación adecuada, cumpla estas cinco competencias clave, será altamente demandado en el mercado.
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Big Data Magazine / Retail Forum 2018 - Akamai
IA y Machine Learning para maximizar el revenue on line Durante el Retail Forum 2018 celebrado en Madrid, Destinia explicó cómo Akamai le ayuda a reducir los ratios de abandono.
L
Texto: José
Luis Arcángel
a sesión de Hiperconectividad y Analítica de Datos para la personalización de experiencias celebrada durante el Retail Forum contó con un interesante cara a cara entre Enrique Duvos Web Performance Marketing Director de Akamai y Beatriz Oficialdegui Directora de Marketing de Destinia.
Duvos comenzó reconociendo que “es muy importante que el usuario interactúe con nosotros. Para eso es imprescindible conocerle y saber cómo llega a nosotros y que necesita”. Como ejemplo de esta relación interactuó con la representante de Destinia. Beatriz Oficialdegui aseguró que “desde 2008 hemos ido evolucionando y ahora tenemos una barbaridad de algoritmos para las diferentes plataformas en las que trabajamos”. El principal problema al que se enfrentan es que: “Hay muchísimos datos y hay que saber discernir cuáles son los que nos interesan. Antes de ponerte a trabajar con datos lo más importante es saber lo que buscas y cuál es el objetivo. Además tienes que adaptarte a la rápida evolución del sector”.
“Machine Learning es algo muy avanzado que necesita unos servidores enormes y no todo el mundo tiene capacidad de usarlo. No necesitas ser un Amazon para utilizar los datos pero el Machine Learning está al alcance sólo de pocos” Las dificultades del Machine Learning No toda la Inteligencia Artificial es Machine Learning como explicó durante su intervención la directora de Marketing de Destinia “Machine Learning es algo muy avanzado que necesita unos servidores enormes y no todo el mundo tiene capacidad de usarlo y manejarlo. No necesitas ser un Amazon para utilizar los datos pero el Machine Learning está al alcance sólo de pocos”. En cuanto a la manera de afrontar los retos que suponen el manejo de datos desde Destinia tienen claro que “la optimización de los recursos internos
ha sido nuestra elección para tratar los datos. Hemos descubierto que nos va mejor después de probar también con medios externos”. Un hecho que para Enrique Duvos es “una demostración de que el perfil del Data Scientist está en auge”. Para concluir su alocución Beatriz Oficialdegui habló de otro tema de actualidad como es el nuevo reglamento de protección de datos. En este asunto aseguró que “no hay que tener miedo a la nueva ley de protección de datos. Creo que no va a ser difícil para las empresas y no va a haber tantos cambios para los usuarios”.
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BigDatamagazine | Abril 2018
38 Big Data Magazine / Shoptalk 2018 Las Vegas
¿Es el ‘conversational commerce’ el futuro de la industrial del Retail? En la última edición del Shoptalk 2018, celebrado en Las Vegas y en la Big Data Magazine estuvo presente, principales responsables de eBay, Facebook y la aplicación de mensajería Viber debatieron acerca del futuro del Retail y si la Inteligencia Artificial potencia o no a la industria.
J
Texto: Álvaro
Gutiérrez
apjit Tulsi, VP, Engineering de eBay explicó cómo el chatbot personalizado de eBay ayuda a los compradores a encontrar productos dentro del Marketplace, gracias a los inputs mutimodales que permiten a los usuarios interactuar sin problemas entre diferentes formas de comunicación e intercambiarlas dentro del mismo contexto, ya sea transformando una imagen en texto, o un emoticono o viceversa. “Dentro de la revolución industrial digital vivimos el auge de las WWW; en 2006, la adopción de los smartphones, ahora estamos en la era de la Inteligencia Artificial”, afirmó Tulsi. En este sentido, Tulsi señaló que los consumidores cada vez más quieren usar los ‘emojis’ para conversar con eBay y que el enfoque
de la compañía está en la IA multiBigDatamagazine | Abril 2018
modal: trabajar a través de la vista, la voz, el tacto e incluso los emoji para llevar la conversación a través de plataformas y contextos de compras. Por su parte, Stefanos Loukakos, Head of Messenger Business en Facebook destacó a Messenger como
“una forma de interactuar con los amigos y la familia pero que ya se está explorando en la parcela de los negocios en distintas áreas, entre ellas el Retail”, donde para realizar una estrategia de comercio, “es necesario ver el tipo del cliente para definir un objetivo comercial”, según Loukakos A su vez, el ejecutivo de Facebook aseguró que la mensajería llegó para quedarse: “a los consumidores no les gusta llamar a las empresas”, subrayó. Como Facebook Messenger está integrado en la red social, Loukakos destacó la gran base de datos que disponen las empresas de cara a captar.
“El equipo de chatbots de Facebook se enfoca en entregar un ROI para sus clientes comerciales en Messenger. El comercio conversacional está despegando”, afirmó Loukakos. Casi la mitad de los estadounidenses han comprado algo porque lo vieron en una aplicación de mensajería o red social. Zephrin Lasker,
Head of Ecommerce, Rakuten Viber, afirmó que el 47% de todas las sesiones de smartphone comienzan con una aplicación de mensajería o social, y el 42%
encuentra recomendaciones de amigos y familiares. Por ello, Lasker afirmó que “las aplicaciones de mensajería ahora son más grandes que las redes sociales, son la próxima frontera lógica para el ecommerce”, destacando a Viber como “el lugar digital para todo y de comercialización 1-to-1 para los minoristas”.
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Big Data Magazine / Mattel
Hallo Barbie, la muñeca inteligente convertida en holograma Mattel se ha convertido a día de hoy en una de las empresas más reconocidas del mundo dentro del sector de la juguetería, una empresa que lleva años destacando por su apuesta tecnológica que tiene como icono a su producto estrella, la Hello Barbie. Texto: Vicente
M
citaría a la muñeca para mantener una conversación. El lanzamiento de Helio Barbie supuso un antes y un después en la fabricación de productos dentro de la compañía, ya que aunque esta Barbie fue lanzada en 2015 con polémicas, Mattel continuó aplicando las nuevas tecnologías y un año después, en 2016, vio la luz la Barbie Dreamhouse, la primera casa de muñecas que integraba Wifi y comandos de voz para activar diferentes dispositivos dentro de ella. Igualmente, Mattel permitió la conexión entre
Ramírez
attel, empresa estadounidense dedicada a la fabricación y distribución de juguetes, fundada en 1945 por Harold Matson y Elliot Handler, se ha convertido en una de las marcas líderes en cuanto a la aplicación de la innovación al sector de la juguetería y más concretamente, al de las muñecas, ya que Mattel cuenta entre sus productos más afamados, la mundialmente conocida Barbie. El compromiso de Mattel con las nuevas tecnologías es claro y así lo ha demostrado a lo largo de su historia. En el 2015, presentó durante la Toy Fair de Nueva York, su primera Barbie
la Barbie Dreamhouse y la Hello Barbie a través de wifi o mediante una
aplicación móvil. La casa inteligente de la Barbie tampoco estuvo exenta de polémica ya que se descubrió que se podía acceder a los ficheros MP3 almacenados en la muñeca, e incluso existía la posibilidad de cambiar los servidores y recibir de forma directa las conversaciones que los niños mantenían con Barbie. Respecto a todo este asunto, Oren Jacob, CEO de ToyTalk, aceptó que aunque toda esa información está almacenada en la ‘Hello Barbie Companion App’, eso no significaba que sea un hack a la muñeca.
basada en inteligencia artificial
y a la cual bautizaron como la Hello Barbie. La muñeca fue creada junto a la tecnológica ToyTalk y podía conectarse a Internet para hablar con los niños. La Hello Barbie utilizaba la inteligencia artificial aportada por ToyTalk para reconocer las preguntas de los niños y generar una respuesta predefinida. De esta manera, los niños podrían interactuar con la muñeca preguntando diversas cuestiones. La muñeca tenía una “personalidad” definida en torno a una chica de 17 años, amable, simpática y con intereses muy diversos que aprendía de los niños a medida que iba conversando con ellos mejorando sus capa-
cidades.
Lanzamiento revolucionario y polémico
Aunque el lanzamiento hace tres años de Hello Barbie tuvo mucha repercusión y se convirtió en una de las muñecas más conocidas y demandadas del momento, crecieron las polémicas en torno a la privacidad de los menores. Y es que, según informaba en su día Capital, la Hello Barbie estaría conectada vía Wifi con una base de datos,
la cual se encargaba de grabar las conversaciones mantenidas y guardarlas durante dos años. El objetivo de esto y según Mattel sería poder aprender de los usuarios (niños), y mejorar las conversaciones futuras en base a las mantenidas anteriormente. Pero el posible gap en la privacidad no fue el único recelo que tenían algunos de los padres hacia esta Barbie futurista, sino que igualmente, muchas personas dudaban de las posibles respuestas que podría ofrecer la muñeca aunque obviamente el equipo
de Mattel y ToyTalk habían cuidado muchísimo las grabaciones que capa-
La Hello Barbie se transforma en un holograma
El pasado año 2017, en la misma feria de Nueva York donde dos años antes anunció Mattel su Hello Barbie, anunció también la renovación de la misma. Una Barbie que sería un holograma y que viviría dentro de una caja.
Adaptada para niños de entorno a los 6 años, la Barbie holograma tendría
funcionalidades similares a las de Google Home o Amazon Eco, y a la
cual le podríamos preguntar el tiempo, nos podría recordaría las alarmas e incluso nos alentaría a realizar las acciones rutinarias como lavarnos los dientes.
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BigDatamagazine | Abril 2018
40 Big Data Magazine / Big Data Talent Madrid 2018
¿Qué es una Smart City? Consiguiendo una ciudad más inteligente Durante el segundo encuentro Big Data Talent Madrid, organizado por Big Data International Campus, asistimos a una de las mesas redondas más interesantes cuyo foco de atención se centró en la aplicación real del Big Data a nuestras ciudades para convertirlas en “Smart Cities”. ¿Os suena?
E
Texto: Vicente
Ramírez
xisten muchas definiciones para referirse a una Smart City aunque todas tienen en común lo mismo, la mejora de una ciudad gracias al uso de la tecnología. “Una ciudad inteligente detecta las necesidades de sus ciudadanos, y reacciona a estas demandas transformando las interacciones de los ciudadanos con los sistemas y elementos de servicio público en conocimiento. Así, la ciudad basa sus acciones y su gestión en dicho conocimiento, idealmente en tiempo BigDatamagazine | Abril 2018
real, o incluso anticipándose a lo que pueda acaecer”, explica Juan Murillo, responsable de Análisis Territoriales de BBVA Data & Analytics.
Una ciudad más inteligente La mesa redonda sobre Smart Cities celebrada en el segundo encuentro Big Data Talent, estuvo moderada por
Juan Carlos García, profesor titular del departamento de geografía de la Universidad Complutense de Madrid y en ella participaron Adriana Cabanelas, product manager de Vodafone España, Enrique Díaz-
Plaza Sanz, responsable de desarrollo de negocio para el sector energético en IBM España, Ricardo Aguado Cañada, IoT Indra así como Guillermo Lalmolda, responsable comercial para las regiones de IBERIA e Italia en Micro Focus.
La responsable de Vodafone comenzó destacando que hoy día no solo vale con tener los datos. ¿Pero cómo trabaja Vodafone España esta tecnología? En primer lugar y según aseguró la responsable de la compañía, “trabajamos la gestión, es decir, todo lo relacionado con la conectividad de la
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Big Data Magazine / Big Data Talent Madrid 2018
ciudad, sensores, sistemas existentes, conectores multiprotocolo (REST y MQTT), API y Open Data”. Tras ello y después de haber recopilado toda la información o datos, trabajan los servicios “donde aplicamos diferentes mecanismos de Big Data para ofrecer al gestor municipal información de su interés y con el objetivo de que puedan tomar decisiones más rápidas” Cabanelas continuó explicando el tercer módulo que desde Vodafone España siguen trabajando en relación a oferecer una ciudad más inteligente. Este tercer módulo comprendería la colaboración “el cual permite a los ciudadanos estar al tanto de todo lo que ocurre en la ciudad y que participen activamente en foros y demás debates teniendo igualmente la posibilidad de que en cualquier momento que un usuario detecte un fallo en la ciudad, pueda comunicarlo al instante”. Finalmente, la representante de Vodafone, citó un cuarto módulo de trabajo en este campo englobado bajo movilidad y turismo, el cual permite optimizar las rutas de transporte urbano, reducir la congestión de tráfico, planificación de eventos con afluencia masiva de visitantes, desplazamiento de turistas, entre otras muchas cosas. Desde IBM, por su parte, destacaron que al final hay muchos aspectos relacionados con el Internet Of Things, como la analítica, la integración con la Ciberseguridad...etc. En este sentido, Enrique Díaz quiso mostrar a los asistentes varios ejemplos donde IBM contribuía en cuanto a soluciones cognitiva para ciudades. Uno de
ellos y fundamental, era contribuir a la mejora de la gestión del agua, incluidos desastres naturales como los maremotos (predicción de los mismos). Igualmente en el sector del transporte de las ciudades, sector en el que la tecnología cognitiva de la compañía trabaja para la mejora de las operaciones de transporte o mediante la predicción del tráfico. Díaz apuntó también el aporte de IBM en cuanto al análisis multimedia de las ciudades como por ejemplo a través de la tecnología que permite el reconocimiento facial de imágenes. “La tecnología de IBM o su aporte a nuestras ciudades van más allá de lo que podamos imaginar, abarcando también la gestión de emergencias, la mejora de la gestión de la luz, gestión
Mesa redonda sobre Smart City del Big Data Talent.
de eventos, de residuos o incluso abarcando las leyes de la ciudad” concluyó el representante de IBM. Ricardo Aguado, IoT de Indra por su parte recalcó durante su intervención en la mesa redonda que, “nosotros implantamos la primera ciudad inteligente en La Coruña hace muchos años pero que las ciudades han ido evolucionando muchísimo y a una velocidad de vértigo por lo que cada vez tienen más conectividad y permiten a los ciudadanos participar activamente”. El IoT es precisamente la tecnología que permite toda esa conectividad de la que hablaba Aguado mientras nos contaba que “ahora nosotros estamos avanzando en lo que es en la tecnología que nos permitirá analizar muchísimas imágenes”. En este sentido, Díaz hizo hincapié en el concepto “Digital Twin”, un concepto que redefine el concepto de IoT habilitando una imagen digital del mundo físico. Este concepto se completaría con 4 conceptos más: • Modelado Semántico: Descripción de sus entidades, relaciones y tipos de datos/señales que lo forman.
• Interoperabilidad y autodescubrimiento: Las “cosas” saben que
tipo de información se envían y por tanto se “entienden” sin ningún tipo de intermediario.
• Comportamiento: Cada cosa
tiene un comportamiento que se puede modelar estadísticamente, matemáticamente o con funciones de entrada/salida.
• Analítica de comportamientos:
La imagen digital permitirá simular el comportamiento, predecir situaciones, relacionar elementos para extraer “insights” de lo que sucede. Díaz puso el ejemplo concreto de Logroño, ciudad en la que “tenemos un modelo por agregación y en la que podemos simular por ejemplo las rutas de los transportes que cogen los residuos y los llevan a la central, el nivel de residuos... y mucho más”. Por último Guillermo Lalmolda, responsable comercial en Iberia e Italia de Micro Focus explicó breve-
mente en qué consistía el IoT. Igualmente resaltó también que según el ABI Research, para 2020, el IoT alcanzará 1,6 Zettabytes así como una estimación de 26 billones de dispositivos conectados para dicha fecha. Finalmente, Lalmolda, para todos aquellos que tuviéramos algún tipo de duda nos recalcó en lo que consistía una Smart City: “Ciudades que adoptan soluciones escalables que toman ventaja de la tecnología de la información y las comunicaciones para incrementar eficiencias, reducir costes y mejorar la calidad de vida”.
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BigDatamagazine | Abril 2018
42 BigData Magazine / Ética en la Inteligencia Artifical
Responsabilidad y ética en el diseño de robots e IA 1942. Aparecen por primera vez las Leyes de la Robótica. Su creador, Isaac Asimov pretende buscar una medida proteccionista para los seres humanos bajo la concepción de que las Leyes de la Robótica deben contrarrestar un supuesto ‘Complejo de Frankenstein’. Es decir, el temor que el ser humano desarrollaría frente a unas máquinas que hipotéticamente puedan llegar a rebelarse y alzarse contra sus creadores.
D
Texto: Angie
Parra
urante el transcurrir de los tiempos, nadie se había pronunciado al respecto, a pesar de la imperiosa necesidad por la creciente tercera revolución, la Revolución Digital y Robótica, gracias a la que hoy existen los coches autónomos de Tesla, Google o BMW; robots abogados que resuelven casos, como Ross de IBM; los asistentes de voz de LG, Google o Amazon que te ayudan a hacer la compra entre otras muchas cosas; el último lanzamiento de La Roche-Posay que se aplican en la piel para medir los rayos UV que te ayudan a prevenir enfermedades dermatológicas. Y un largo etcétera. Todo ello, ha alertado a las instituciones públicas y privadas, que han obligado a emitir la Resolución del Parlamento Europeo de 16 de febrero de 2017, que dicta recomendaciones a la Comisión Europea sobre normas de Derecho Civil y sobre Robótica, en la que exhorta la alarmante necesidad de adecuar el marco normativo de la Unión Europea bajo directrices éticas en el ámbito de la robótica, en el que se
propone un código de conducta para los ingenieros de robótica y un código deontológico destinado a los comités de ética de la investigación para la revisión de los protocolos de robótica. Esta Ley destacan los Principios de BigDatamagazine | Abril 2018
transparencia, beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia, valores y principios consagrados en la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea, con especial atención a la privacidad y a la protección de datos, principio de precaución, de rendición de cuentas, de seguridad, de reversibilidad y de evaluación de riesgos. ¿Cómo enseñar ética a un robot?
Inmmanuel Kant expresaba que no se puede enseñar Filosofía, sólo
se puede enseñar a Filosofar, pues en el mismo caso sucede con la Ética, que debe combinar el método deductivo (top-down) e inductivo (bottom-up); método de ensayo y error, un aprendizaje basado en la experiencia. Para el caso de la Inteligencia Artificial, que hoy presenta múltiples desafíos, por ejemplo, en el caso de los buscadores de información, estos no se basan en análisis semánticos, es decir, no entienden las preguntas; Siri,
Cortana, Google Now no entienden el significado del lenguaje, Google
Translate y Skype Real-Time tampoco entienden el significado de lo que traducen, ello hace que la labor de enseñar la Ética a una máquina se torne compleja. Otro debate interesante que se plantea cuestiona sobre si debería permitirse a un robot asistencial no decir toda la verdad a un niño, a un enfermo o a un
anciano privado de algunas facultades, para protegerles. ¿Debería permitirse que el robot asistencial le controlara más allá de lo que el propio niño, enfermo o anciano desea ser controlado, aun con merma de su autonomía?
Estos y muchos más interrogantes se nos plantean, ello sin mencionar temas más preocupantes como el caso de los Killers Robots y los Drones para matar, que son utilizados en concreto como armas de guerra, capaces de elegir un objetivo y disparar a blancos humanos, sin ninguna restricción e intervención humana. Los Robots aprenden gracias a las instrucciones del programador que escribe los códigos que hacen al robot funcionar como tal. Esto insta a que más que crear códigos deontológicos para robots o enseñar ética a un robot, los creadores de estas máquinas deberían aplicar las normas éticas y morales con la que fuimos instruidos a lo largo de nuestra vida, el debate de discernir lo que nos conviene (lo bueno) y lo que no nos conviene (lo malo). Finalmente, ante tanto desasosiego con el asunto, vale la pena destacar las palabras de Stephen Hawking (R.I.P): «Si bien el desarrollo de la inteligencia artificial podría ser el evento más grande en la historia humana, por desgracia podría también ser el último»
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