“Seamos inteligentes con las decisiones que tomemos y usemos los datos para tomarlas”

Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech

29 mayo, 2020
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La situación provocada por el Covid-19 está poniendo más de manifiesto que nunca la importancia de los datos y la necesidad de gestionarlos adecuadamente para que ayuden verdaderamente a la toma de decisiones.

Keepler Data Tech es una compañía tecnológica con amplia experiencia en acompañar a las empresas en su digitalización y en la creación de valor de negocio a partir de los datos. En los últimos meses, ha visto cómo se ha acelerado y reforzado esa digitalización en busca de hacer más eficientes las organizaciones, especialmente aplicando tecnologías de Inteligencia Artificial que ayudan a esa eficiencia y a la capacidad de estudiar y predecir escenarios para tomar mejores decisiones. Hablamos con su CEO, Juan María Aramburu.

Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo está viviendo una empresa de perfil tecnológico, como es Keepler, esta atípica situación?

Juan María Aramburu (JMA): Lo más importante es que todos los empleados de Keepler están bien. Al ser una empresa nativa digital, no nos costó pasar a teletrabajar. De hecho ya teníamos una política de teletrabajo, herramientas y procesos ya establecidos. Tanto a nivel interno como de cara al servicio que damos a nuestros clientes, hemos podido abordar este cambio de situación sin grandes diferencias en nuestra dinámica habitual.

En Keepler trabajamos para grandes empresas, muchas de ellas del IBEX35. Hemos visto cómo se han adaptado rápidamente al teletrabajo, e incluso muchos de nuestros cliente reconocen que la productividad ha mejorado sustancialmente.

BDM: ¿Qué impacto que está teniendo el Covid-19 en la digitalización de las empresas?

JMA: El Covid-19 ha acelerado la digitalización del puesto de trabajo y el lanzamiento y robustecimiento de los canales digitales. La democratización del uso del dato y la aplicación de inteligencia artificial en procesos empresariales sigue estando en la agenda de todos nuestros clientes. En los próximos meses veremos que todas las iniciativas orientadas a eficientar las compañías y a entender mejor el funcionamiento de los canales digitales, cobrarán una mayor relevancia.

BDM: ¿Cómo está afectando a los distintos sectores?

JMA: Muchos ciudadanos hemos descubierto lo bien que funcionan los canales de venta y atención digital de nuestro banco, la tienda de comestibles, la tienda de ropa, etc. Creo que toda empresa que haya experimentado un incremento transaccional en sus canales online, le va a dar una mayor relevancia que antes. Entender con precisión qué ocurre en estos canales, comprender al cliente y saber hacer venta cruzada, va a ser clave para muchas compañías.

Por otro lado, la vuelta a las oficinas y lugares de trabajo se irá produciendo poco a poco. Los datos pueden ayudar a entender mejor los riesgos y comprender mejor cómo desescalamos en las empresas. Por ejemplo, en Keepler manejamos desde hace un tiempo un modelo que optimiza las asignaciones a proyectos e incluso la presencia en la oficina según parámetros como, por ejemplo, el tipo de transporte habitual del empleado o la distancia de la oficina de Keepler o del cliente a su casa. Tendremos que sofisticar este tipo de modelos para entender las dinámicas de trabajo e intentar reducir riesgos y mejorar la calidad y ambiente de trabajo pese a los inconvenientes del distanciamiento social.

BDM: ¿Qué puede aportar la tecnología para afrontar esta nueva normalidad a nivel empresarial?

JMA: En Keepler, enseguida entendimos la necesidad de datos para afrontar la nueva realidad empresarial. Poco después del inicio de la epidemia, lanzamos una plataforma de información, un dashboard que monitoriza la evolución a nivel nacional y por comunidades, y realiza predicciones a corto plazo. Es gratuita y abierta y dispone de la última información y previsión de contagios, hospitalizaciones, muertes y recuperados. Está disponible en keepler.io/covid19/ y ha sido votada en #StopCorona como una de las mejores iniciativas de datos relativa al Covid-19.

Esta información, combinada con datos económicos y de desempleo, nos puede valer para hacer previsiones y tomar decisiones como, por ejemplo, ¿abro una oficina bancaria al público? ¿En qué zona me interesa reabrir una tienda y en cuál esperar?

En cuanto al uso de inteligencia artificial, la analítica de video resultará muy útil para validar si se produce el adecuado distanciamiento social, el cumplimiento de medidas de seguridad como la mascarilla o si el aforo en una zona de trabajo supera o no lo permitido.

En Keepler estamos trabajando en crear soluciones de datos que respondan a estas y otras necesidades que irán apareciendo.

BDM: ¿Hacia dónde deberían orientar las empresas su estrategia?

JMA: Si las empresas han tenido que digitalizarse a toda velocidad, los ciudadanos lo hemos tenido que hacer también. Todos hemos aumentado en mayor o menor medida nuestra huella digital. Las empresas deben aprovechar la inercia generada para acelerar y fortalecer sus planes de digitalización y, sobre todo, para generar utilidad de esa gran cantidad de datos generados en los canales digitales.

BDM: ¿Cómo prevé la evolución a corto-medio plazo, cuando esto pase?

JMA: No veo razón para que la recuperación económica no sea tan rápida y pronunciada como ha sido la caída en la economía. En ese sentido, me encuentro entre los que ven el vaso medio lleno.

BDM: El dato, ahora más que nunca, ¿es el activo más importante de la empresa? ¿Qué recomendaciones daría a las empresas para entender el valor del dato para sus compañías?

JMA: Ahora más que nunca toca tomar decisiones basadas en datos. Nuestros empleados no nos van a perdonar que, como empresarios, tomemos decisiones dañinas para el empleo sin que se lo podamos explicar de forma transparente. Parece imposible prever situaciones como una pandemia, pero si conocemos a nuestros clientes, podemos inferir el impacto en sus hábitos de consumo y, por tanto, el impacto en nuestro negocio. Seamos inteligentes con las decisiones que tomemos y usemos los datos para tomarlas.

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