De la ciencia a la tecnología con propósito

La carrera de Turpin comenzó en el ámbito académico. Estudió física y realizó un doctorado en fotónica, y a través de la investigación en diferentes instituciones empezó a aplicar algoritmos de Machine Learning a problemas científicos. Esta experiencia lo llevó a fundar su primera startup tecnológica, donde descubrió que tener una solución brillante no sirve de nada si no resuelve una necesidad concreta.

Esa lección marcaría el resto de su camino profesional. En la actualidad, liderando equipos multidisciplinares en AstraZeneca, insiste en que uno de los errores más comunes en las organizaciones es poner la IA en el centro antes de entender qué problema se intenta resolver. Lo que él propone es una mentalidad distinta: Problem First, not AI First.

Planificar la IA para maximizar su impacto

Uno de los mensajes clave de Turpin es que el éxito de la IA no depende únicamente de los modelos, sino de la planificación que los rodea. Muchas iniciativas fracasan no por limitaciones técnicas, sino por falta de alineación entre equipos, datos insuficientemente preparados, procesos poco maduros o una gestión del cambio incompleta.

Desde esta perspectiva, la gobernanza se convierte en un elemento habilitador. Permite priorizar casos de uso, establecer criterios claros y asegurar que la IA se despliega allí donde puede aportar mayor impacto. No se trata de frenar la adopción, sino de ordenarla para acelerar resultados y evitar esfuerzos dispersos.

En AstraZeneca, este enfoque facilita identificar oportunidades con valor tangible, al tiempo que se crean las bases necesarias para escalar soluciones de forma consistente en ámbitos como la investigación clínica, la eficiencia operativa o la experiencia del paciente.

Gobernar la IA sin frenar su potencial

En una empresa global con más de 90.000 empleados y operaciones en más de 100 países, el despliegue de una adopción responsable de la IA necesita estar acompañado de gobernanza. Pero no se trata de añadir procesos por cumplir. Para Turpin, gobernar la IA es construir un entorno donde innovar con confianza, con reglas claras y riesgos controlados, sin ralentizar el desarrollo.

“La gobernanza no debe ser un freno. Debe estar al servicio de la innovación.”

Este equilibrio exige estructuras sólidas, pero también ágiles, que permitan auditar, escalar y adaptar modelos a distintos entornos sin fricciones innecesarias.

Los grandes retos de gobernar la IA a escala global

1. Anticiparse a la regulación

La Unión Europea está liderando el desarrollo de uno de los marcos regulatorios más exigentes en materia de IA. AstraZeneca ha optado por anticiparse y alinearse desde el inicio, lo que reduce riesgos y refuerza la confianza interna y externa, sin comprometer la agilidad.

2. Mantener el enfoque humano

La gobernanza va más allá del cumplimiento normativo. Protege la ética, la privacidad y la confianza, especialmente en un sector tan sensible como la salud. Cada solución de IA debe demostrar que aporta valor real a investigadores, profesionales sanitarios, pacientes y empleados.

3. Adaptarse a entornos diversos

Las soluciones no funcionan igual en todos los mercados. La gobernanza debe adaptarse a estas diferencias, con marcos que equilibren coherencia global con sensibilidad local.

La IA como medio, no como fin

En AstraZeneca, la IA se impulsa allí donde puede aportar un valor claro. Algunos de los casos que destacó incluyen la optimización de procesos clínicos mediante una selección más inteligente de pacientes, la automatización de tareas repetitivas que libera tiempo en los equipos comerciales, o la mejora de la experiencia del profesional médico en su interacción con la empresa.

En todos los casos, el criterio es el mismo: que la IA contribuya a resolver un problema real y a mejorar el proceso. Cuando se dan estas condiciones, la tecnología se convierte en una palanca clave para ganar eficiencia, calidad y capacidad de decisión.

Liderar una adopción responsable de la IA

Para Turpin, el liderazgo en inteligencia artificial empieza por entender a las personas y el contexto en el que trabajan. Antes de transformar digitalmente un área, es fundamental conocer cómo operan los equipos, qué barreras enfrentan y cómo acompañarlos en el cambio.

El papel del líder es escuchar, anticipar el impacto de la automatización y preparar a los profesionales para la evolución de sus roles. La tecnología no sustituye a las personas, pero sí transforma la forma en que trabajan, y gestionar esa transición es parte esencial de la gobernanza.

Desde su experiencia, la IA solo genera valor cuando se aplica con propósito, sobre problemas bien definidos y dentro de una cultura organizativa que la sostenga. Este enfoque ofrece a los líderes una hoja de ruta clara: foco en el impacto, escucha activa y responsabilidad compartida para construir organizaciones más inteligentes.

A continuación, os mostramos la entrevista que María José Navarro, responsable de Innovation Tech Leaders, tuvo la oportunidad de realizar a Javier Sueiras CIO de Molins.

Javier, ¿cómo es tu día a día como CIO en Molins y qué tipo de iniciativas estás liderando actualmente? 

Mi día a día es intenso, retador y, afortunadamente muy divertido. Me incorporé a Molins en un momento clave, justo cuando la compañía estaba diseñando su nuevo plan estratégico.  

A partir de ahí, se definió un pilar específico de digitalización, lo que nos dio la oportunidad de construir un roadmap muy ambicioso, con más de 60 iniciativas distribuidas en seis bloques de trabajo para dar paso a la transformación digital en el sector de la construcción.

Los bloques van desde la mejora de la experiencia del cliente (Customer Experience), pasando por la Industria 4.0, que busca digitalizar plantas y optimizar procesos industriales, hasta la automatización del Back Office y la promoción de una cultura digital entre las personas.  

También tenemos un área muy potente dedicada a Datos e Inteligencia Artificial, que ya está generando impacto tangible, y otra centrada en tecnologías emergentes e innovación, donde trabajamos con startups y exploramos nuevas soluciones. 

Además de desplegar estas iniciativas, hemos redefinido el rol del área de IT, que antes era más reactiva y enfocada al soporte operativo. A día de hoy, contamos con un equipo mucho más estratégico, capaz de anticipar necesidades y de impulsar la transformación desde dentro. 

¿Podrías compartir algún proyecto que esté teniendo un impacto significativo en diferentes áreas de la empresa? 

Hemos desarrollado varios proyectos de inteligencia artificial con impacto directo en nuestro core industrial. Un ejemplo es la optimización de procesos en planta para mejorar la eficiencia y la calidad del producto.  

Por otro lado, un frente clave es la optimización de materiales y recursos para reducir la huella de carbono. Aquí, la digitalización  se convierte en una aliada directa de la sostenibilidad, que es uno de los grandes retos del sector. 

También estamos buscando aplicar IA en la mejora de la experiencia cliente, y gracias a ello, lograr abrir nuevas formas de relacionarnos con los clientes, anticipar sus necesidades y ofrecer un servicio más personalizado.  

En Molins, esta capacidad de innovar más allá de lo puramente operativo se convierte en un factor diferenciador clave para alcanzar la transformación digital en el sector de la construcción.

¿Cómo ha influido tu experiencia previa en la industria farmacéutica en tu enfoque actual hacia la transformación digital en el sector de la construcción, y qué diferencias clave has observado entre ambos sectores en cuanto a la adopción tecnológica? 

Mi paso por la industria farmacéutica fue muy enriquecedor, especialmente porque áreas como la experiencia de cliente están mucho más maduras allí. Esto me permitió trasladar aprendizajes valiosos a un sector como el de la construcción, donde aún hay recorrido en ese ámbito.  

Esta visión me ha reforzado la convicción de que la tecnología es transversal y puede aportar valor en cualquier industria, siempre que exista la actitud adecuada y capacidad de adaptación. 

Si bien los sectores son distintos, los retos tecnológicos comparten muchos puntos en común: fomentar la adopción, comunicar bien los cambios y construir una cultura orientada a los datos.  

La diferencia está en el enfoque: en el sector de la construcción, la presión por la sostenibilidad es mucho más intensa. Pero en ambos casos, el éxito no depende tanto de la tecnología en sí, sino de cómo se integra en la estrategia y en la cultura de la organización para resolver problemas reales de negocio. 

Javier Sueiras, CIO de Molins

De entrada, IA y construcción puede sorprender, pero la inteligencia artificial no tiene barreras. En el contexto de la Transformación Digital en el sector de la construcción, hemos leído sobre la implementación de IA en los hornos de cemento en Molins. ¿Podrías explicar cómo se está utilizando esta tecnología y qué beneficios ha traído? 

La inteligencia artificial ha tenido un papel muy relevante en el proceso de transformación digital en el sector de la construcción, especialmente para Molins. En nuestras plantas, especialmente en el proceso de los hornos de cemento hemos aplicado IA para optimizar procesos productivos, con beneficios claros en tres áreas clave: eficiencia, calidad del producto y sostenibilidad. 

Por ejemplo, estamos utilizando IA para ajustar automáticamente variables críticas del proceso, lo que mejora el rendimiento operativo y reduce el consumo energético. También hemos desarrollado modelos predictivos que permiten anticipar desviaciones y actuar antes de que impacten en la calidad del producto.  

Y, desde una perspectiva de sostenibilidad, la IA nos está ayudando a reformular y optimizar procesos para reducir la huella de carbono. También estamos explorando la IA generativa, especialmente en el área de construcción industrializada, donde nos ayuda a agilizar el diseño y minimizar errores en proyectos a medida, lo cual es clave para avanzar en la industrialización de la construcción. 

¿Cuáles son los principales desafíos para integrar la IA en la empresa? 

Hay dos grandes retos: El primero es cultural, es decir, entender realmente qué es la IA, evitar el hype y gestionar las expectativas, ya que es importante que los equipos no vean la IA como una solución mágica, sino como una herramienta potente que requiere contexto, datos de calidad y una implementación bien pensada. 

El segundo desafío es de aplicación en cuanto a selección de los casos de uso adecuados. En el caso de Molins hemos sido muy conscientes de no caer en la tentación de experimentar por experimentar ya que la clave es aplicar la IA donde realmente aporta valor al negocio. 

¿Qué impacto esperas que tenga la IA en la eficiencia operativa y la sostenibilidad en el futuro cercano? 

La IA tendrá un impacto clave y transversal en toda la organización, por eso, la hemos incorporado como eje central de nuestro plan de transformación digital.  

La IA generativa está ayudando a democratizar el acceso a soluciones innovadoras, mientras que la IA tradicional sigue siendo esencial en entornos industriales. Ambas vertientes, bien aplicadas, son potentes aceleradores de eficiencia, calidad y sostenibilidad. 

¿Cómo está Molins utilizando la tecnología para avanzar en sus objetivos de sostenibilidad? 

Estamos combinando tecnología, datos e inteligencia artificial para optimizar procesos, reducir consumos energéticos y mejorar la logística, especialmente en productos como el hormigón, donde los tiempos de entrega son críticos.  

Javier Sueiras, CIO en Molins y María José Navarro, Manager de Estrategia Digital e Innovación y Responsable de ITL

¿Puedes dar un ejemplo concreto de cómo la tecnología está ayudando a reducir el impacto ambiental en la producción? 

Un ejemplo muy claro es el sistema digital de logística para el transporte de hormigón. Como este producto tiene una ventana de uso de menos de 90 minutos, hemos implementado un portal de cliente que permite el seguimiento en tiempo real de las expediciones. Esto ha reducido los tiempos de espera, optimizado rutas y, en consecuencia, disminuido el impacto ambiental del transporte. 

¿Cómo estáis impulsando la cultura data-driven en la digitalización de procesos industriales y qué beneficios habéis observado? 

Hemos creado dos áreas clave: una enfocada a datos y otra a digital, con el objetivo de fomentar una cultura basada en el uso efectivo de la información. A través de formación, infraestructura tecnológica y metodologías ágiles, estamos capacitando a los equipos para que sean autosuficientes en el uso de datos. Esto permite mejorar significativamente la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la capacidad de anticipar necesidades.  

¿Puedes compartir un ejemplo de estrategia data-driven que haya aportado valor o ventaja competitiva? 

Hemos desarrollado iniciativas muy potentes en plantas de producción, cadena de suministro, logística y también en las áreas comerciales y financieras. El uso estratégico de los datos nos ha permitido optimizar recursos, detectar ineficiencias y, en definitiva, mejorar y acelerar la toma de decisiones.

¿Qué estrategias estáis implementando para atraer y retener a profesionales tecnológicos altamente cualificados para liderar la transformación digital en los procesos industriales? 

Sabemos que, a priori, una empresa industrial como Molins no es la más atractiva para perfiles digitales, por eso, nuestra estrategia se basa en la honestidad y en poner en valor el proyecto transformador en el que estamos inmersos. 

Es decir, queremos mostrar con claridad que hay inversión, ambición y oportunidades reales de impacto. Y eso, cuando se comunica bien, genera interés.  

De hecho, en solo dos años, hemos crecido de 25 a 50 personas en el área tecnológica donde la clave ha sido explicar bien el propósito y demostrar que se puede crecer de verdad. 

Oficinas Molins

¿Cuáles crees que serán las principales tendencias tecnológicas en los próximos 3–5 años? 

Veo tres grandes tendencias: 

1. Inteligencia Artificial: tanto tradicional como generativa, incluso con agentes inteligentes ya que cada vez está más democratizada y será clave en eficiencia, automatización y decisiones estratégicas. 
2. Gemelos digitales: una tendencia con mucho potencial en simulación, formación, seguridad laboral y optimización de activos físicos. 
3. Modelado BIM: especialmente relevante en prefabricado e industrialización de la construcción. Este modelo combinado con IA puede integrar diseño, producción y montaje de forma mucho más eficiente. 

Dicho esto, también es importante no dejarse llevar por el hype. No todo evoluciona tan rápido como se promete, y hay que distinguir entre lo que es moda y lo que realmente tiene impacto. 

¿Qué habilidades y competencias consideras esenciales para un CIO en un entorno empresarial cada vez más acelerado y globalizado? 

Para mí, hay tres habilidades clave: 

• Comunicación e influencia: saber explicar, conectar con los equipos y generar tracción real para el cambio. 
• Adaptabilidad: vivimos en un entorno incierto donde hay que reajustar constantemente prioridades, presupuestos y enfoques. 
• Curiosidad e innovación: tener la inquietud de explorar soluciones nuevas y la energía para ponerlas en marcha.  

¿Algún libro que recomendarías sobre innovación o transformación digital? 

Sí, me gustaría recomendar dos: 

• “Entre el paradís i l’apocalipsi” de Xavier Sala i Martín, es una reflexión muy lúcida sobre la inteligencia artificial, alejada de alarmismos o euforias sin fundamento. 
• “El nuevo efecto WOW”, de Carlos Grau, es obra de un amigo que está enfocada en la transformación digital y la experiencia de cliente, con ideas aplicables y una visión muy actual. 

¿Qué te gusta hacer para desconectar en tu tiempo libre? 

Más que desconectar, me gusta reconectar. Con mi familia, mis amigos, el deporte y la naturaleza, caminar, viajar, compartir momentos… A veces no se trata de escapar, sino de volver a lo esencial.  

En un mundo tan acelerado y digital, es importante no perder ese equilibrio. 

Si te ha interesado esta conversación sobre la transformación digital en el sector de la construcción, no te pierdas nuestra entrevista con otros líderes de innovación en Innovation Tech Leaders, donde exploramos tendencias y proyectos de impacto en múltiples sectores. 

Silvia, como ingeniera biomédica con varios años en salud digital, ¿qué te atrajo inicialmente a este ámbito y cómo ha cambiado tu percepción del potencial de la salud digital a lo largo de los años?

Desde siempre me interesaron la medicina y la tecnología. Cuando empecé en Evidenze Group (antes Grupo Pulso), tuve la oportunidad de conceptualizar soluciones de salud digital dentro de proyectos europeos y farmacéuticos. En ese momento, todo estaba en una etapa muy inicial, y muchas soluciones no lograban pasar del diseño a la implementación. Sin embargo, hoy en día el mercado está mucho más preparado: existe una mayor adopción, inversión y una percepción generalizada del valor que aporta la salud digital. Aunque aún faltan marcos públicos que refuercen esta adopción, es evidente que hemos avanzado muchísimo.

¿Cómo se crea Innolab y cuál es tu papel en el proyecto?

Innolab nació en 2019 como un laboratorio de innovación en salud digital dentro del ecosistema de DKV. Cuando me uní en 2020, uno de mis primeros retos fue definir el área de trabajo en Innovación Abierta. Enfocándome en metodologías propias para evaluar y certificar soluciones digitales. Este enfoque nos ha permitido identificar tecnologías que se alinean con nuestras necesidades y crear vías para su adopción, desde su integración en plataformas existentes para el cliente (Club de la Salud) hasta su inclusión en las coberturas de las pólizas.

Lo más importante ha sido vincular la actividad del laboratorio directamente al negocio, asegurándonos de que cada innovación tenga un impacto tangible. Iniciativas como el Desafío DKV surgieron de esta visión estratégica, orientando el laboratorio hacia resultados concretos que beneficien a los usuarios y refuercen nuestra apuesta por la salud digital.

¿Qué te motiva a innovar en un sector tan complejo como el de la salud? ¿Hay alguna vivencia personal o profesional que refuerce tu compromiso?

Lo que más me motiva es el impacto real que las soluciones digitales tienen en la salud de las personas y en la sostenibilidad del sistema sanitario. He vivido de cerca casos familiares relacionados con problemas de salud mental en los que me hubiera gustado que el sistema ofreciera más recursos. Esto ha reforzado mi compromiso de innovar y de trabajar para que más personas tengan acceso a herramientas que les faciliten la vida.

También encuentro estimulante la necesidad constante de aprender que requiere el sector. Cada nueva solución exige sumergirse en patologías y tratamientos específicos, y explorar la diversidad de aplicaciones que tiene en la práctica clínica. Disfruto especialmente la creatividad para definir casos de uso y vincularlos con los servicios existentes.

Sílvia Vinyes, en las oficinas de DKV en Barcelona

En DKV Innolab aplicáis un modelo de innovación abierta. ¿Cómo colabora DKV con otros actores para generar soluciones disruptivas?

Nuestro enfoque se basa en conectar con el ecosistema de innovación en salud. Trabajamos con organizaciones como Barcelona Health Hub, EIT Health y Ship2B, lo que nos permite mantener un flujo constante de startups interesadas en colaborar con nosotros. Hemos desarrollado una metodología propia de screening. Evaluamos soluciones digitales según criterios específicos que cubren aspectos regulatorios, clínicos, tecnológicos y de negocio. Esta metodología nos ayuda a identificar las startups que mejor se alinean con nuestras necesidades y a establecer planes de acción personalizados para integrarlas. Gracias a este proceso, hemos adoptado soluciones como Mediktor, Nixi for Children y Rehab by Dycare, integrándolas en nuestras pólizas de salud.

Con la digitalización en el sector, ¿qué papel desempeña la plataforma «Quiero Cuidarme Más» en la transformación de la atención personalizada en DKV?

‘Quiero Cuidarme Más’ representa cómo la tecnología puede redefinir la relación entre pacientes y servicios médicos. Más allá de las funcionalidades, el verdadero impacto está en la capacidad de centralizar datos y ofrecer un acceso inmediato a la atención. Facilitando así la toma de decisiones tanto para el usuario como para los profesionales. Este tipo de plataformas no solo mejoran la experiencia individual, sino que también promueven un modelo de salud más preventivo. Aprovechando datos y personalización para anticiparse a problemas y fomentar hábitos más saludables.

¿Hay algún otro proyecto de innovación en DKV del cual te sientas especialmente orgullosa?

Uno de los proyectos que me llena de orgullo es Nixi for Children. Es una solución basada en realidad virtual para reducir la ansiedad prequirúrgica en niños. Mediante unas gafas de realidad virtual y de la mano del personaje Nixi, los menores pueden conocer el quirófano por dentro y visitar el preoperatorio y la sala de recuperación. Esto ayuda a calmar su ansiedad antes de procedimientos quirúrgicos. Este proyecto tiene un impacto emocional profundo, ayudando a los más pequeños a enfrentarse a procedimientos quirúrgicos con mayor tranquilidad. Nixi 4 Children fue ganador del programa DKV Impacta en 2020 y en 2024 fue incluido en nuestras pólizas como una herramienta de cobertura. Lo que demuestra el compromiso de DKV por integrar soluciones innovadoras que van más allá de lo tradicional.

DKV pone mucho foco en la salud mental. ¿Qué innovaciones recientes destacas en estas áreas y cómo apoyan la sostenibilidad del sistema sanitario?

La salud mental es un área donde la innovación puede marcar una gran diferencia, especialmente en cómo entendemos y evaluamos el bienestar emocional. Un ejemplo relevante es nuestra colaboración con MedeaMind, que ha resultado en una herramienta para evaluar el bienestar emocional mediante cuestionarios y dashboards personalizados. Esto permite a los usuarios hacer un seguimiento claro y continuo de su estado emocional, ofreciendo a los profesionales datos útiles para adaptar su atención y optimizar los recursos disponibles.

Esto es fundamental para dar visibilidad a un área que, históricamente, ha recibido menos atención tecnológica. Al incorporar estas herramientas, no solo facilitamos la prevención y el autocuidado, sino que también avanzamos hacia una comprensión más integral del bienestar, donde la salud mental sea tan prioritaria como cualquier otra dimensión de la salud.

DKV Innolab fue reconocido como caso de éxito en el informe de ACCIÓ gracias al Desafío DKV 2023. ¿En qué consistió este desafío y qué impacto tuvo para el equipo y los usuarios?

El programa Desafío DKV consiste en el lanzamiento anual de una convocatoria de innovación abierta al mercado, ligado a un reto estratégico de la compañía y con el compromiso de adopción. El Desafío DKV 2023 fue una oportunidad para redefinir cómo abordamos un reto como el envejecimiento saludable desde múltiples perspectivas. Dentro de este proceso de innovación abierta, se trabajó en la evaluación de muchas startups candidatas a nivel internacional para encontrar la de mejor encaje con DKV. Las 4 empresas finalistas presentaron en el evento propio DKV Health4Good, y fueron evaluadas por un comité externo y un comité de directivos DKV. Memodio destacó no solo por sus capacidades técnicas, sino por su visión holística, que integra aspectos físicos, cognitivos y sociales. Ahora mismo nos encontramos en fase de piloto con esta solución. Lo que hizo único este proceso fue la implicación de cargos directivos de diferentes áreas de la empresa y nuestro compromiso de adopción, características que la mayoría de los programas de innovación abierta no incluyen.

Sala Innolab DKV

En el próximo evento HTF2024 participarás en un panel sobre FemTech. ¿Cómo percibes la innovación en salud femenina y el papel que DKV puede jugar en esta área?

La salud femenina ha estado históricamente infrarepresentada, tanto en investigación como en innovación tecnológica. Hoy vemos un cambio positivo, con soluciones digitales diseñadas específicamente para abordar retos como la perimenopausia, la salud hormonal o el bienestar mental en mujeres. En DKV hemos apostado fuerte por esta área, este año hemos lanzado dos retos al mercado, uno para buscar soluciones para menopausia y otro, dentro del programa DKV Emerge, para identificar soluciones que permitan la detección precoz de problemas durante el embarazo.

Un ejemplo inspirador es la startup Hormona, ganadora del DKV Emerge, que ha desarrollado un dispositivos para monitorizar niveles hormonales mediante la orina. Gracias a esta medida y mediante una App, Hormona no solo empodera a las mujeres con información valiosa sobre su salud, sino que también les ofrecen recomendaciones personalizadas para mejorar su bienestar. Estas soluciones están transformando la manera en que se percibe y se aborda la salud de las mujeres, y desde DKV queremos seguir liderando este cambio.

En DKV has ido creciendo y adquiriendo nuevas responsabilidades. Ahora, con el nuevo rol de responsable de Innovación, ¿cuáles son tus prioridades?

Mi principal objetivo es consolidar una unidad de innovación que abarque tanto la innovación corporativa y la innovación abierta en insutech y salud digital. Entre mis prioridades están personalizar y automatizar los recursos de prevención, explorar nuevas herramientas de segmentación de clientes y fortalecer la colaboración con nuestros proveedores. Además, quiero posicionar a DKV como referente en innovación, tanto internamente como en el mercado.

Si miras hacia adelante, ¿cómo ves el papel de DKV en la evolución de la salud digital en los próximos años?

Seguiremos impulsando la salud digital como un recurso estratégico. Nuestro enfoque incluye mejorar la experiencia del cliente y los resultados en salud, optimizar la relación con los profesionales de la salud y complementar nuestros servicios y oferta comercial con tecnología innovadora. Aspiramos a integrar cada vez más la atención física y digital en un modelo asistencial continuo que aporte valor a todos los actores del sistema.

¿Qué habilidades crees que son esenciales para liderar iniciativas de impacto en salud digital? ¿Algún consejo para quienes quieran especializarse en este sector?

Liderar en salud digital requiere gestionar la incertidumbre con una mentalidad abierta pero estructurada, estableciendo objetivos claros que permitan avanzar de forma estratégica. También es fundamental tener un conocimiento profundo del sector, especialmente en términos regulatorios, para garantizar que las soluciones sean viables y seguras.

La empatía es clave: una solución solo triunfa si responde a necesidades reales y se integra de manera natural en la experiencia del usuario o en el flujo de trabajo del profesional sanitario. Por último, quienes deseen especializarse deben combinar formación constante con experiencia práctica. La innovación en salud digital no es solo tecnología; es transformar vidas con soluciones útiles y humanas.

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Ricard, desde hace 3 años eres Head of Digital Transformation en Gebro Pharma. ¿Cuándo se creó el área de Digital Transformation en la empresa y cómo ha evolucionado desde tu incorporación?

El área de Transformación Digital se creó con mi llegada a la compañía. De hecho, me incorporé en la empresa para crear e impulsar específicamente esta nueva área, ya que antes no había perfiles puramente digitales en la empresa. Mi incorporación estuvo influenciada por la pandemia, que aceleró la digitalización en muchos sectores, incluido el farmacéutico, el cual históricamente ha estado rezagado en este aspecto. La industria farmacéutica ha sido históricamente una de las últimas en adoptar tecnologías digitales. Esto creó la necesidad de atraer talento digital desde fuera del sector farmacéutico, lo cual es bastante poco habitual en esta industria, que tiende a ser endogámica.

Entonces, te incorporas y creas el área. ¿Cómo ha evolucionado el departamento desde tu llegada?

Cuando me incorporé en mayo hace tres años, la empresa me permitió unos meses para desarrollar una estrategia junto con una consultora, lo cual siempre agradeceré. Elaboramos un roadmap de transformación digital con cuatro ejes estratégicos que siguen vigentes hoy en día. El primer eje es la cultura digital, que implica cambiar el mindset de muchas personas. El segundo eje es la omnicanalidad, para generar engagement y conocimiento con el target a través de un plan relacional de contactos omnicanal. El tercer eje es la visión data-driven, que refuerza la toma de decisiones estratégicas basadas en datos. Y el cuarto eje, es la creación de nuevos modelos de negocio, añadiendo capas digitales al producto farmacéutico para empoderar al paciente y optimizar el ecosistema sanitario.

¿Podrías destacar algún proyecto de transformación digital en la industria farmacéutica que te apasione especialmente?

El proyecto de plataforma digital en el ámbito del asma es uno de mis favoritos. Aunque no puedo revelar el nombre, me motiva mucho porque busca mejorar la relación entre el paciente y el médico. También hemos iniciado un proyecto de inteligencia artificial llamado GIA, que impacta transversalmente en todos nuestros ejes estratégicos y en la productividad de la compañía.

Ricard Castellet, en las oficinas de Gebro Pharma en Barcelona

Enhorabuena por el proyecto. Cambiando de tema, siempre has estado vinculado al ecosistema startup. ¿Qué tipo de iniciativas de Open Innovation habéis llevado a cabo desde Gebro Pharma?

Soy un gran defensor de la innovación abierta. Hemos creado un ecosistema de innovación de negocio alrededor de la marca Gebro. De hecho, trabajamos con una startup llamada Vitalera, antes HumanITcare, y es nuestro partner estratégico en el desarrollo de la plataforma digital para la gestión global del asma. Sin una startup, no hubiéramos podido hacerlo debido a los costes, la temporalidad y la curva de aprendizaje.

¿Qué impacto ves en las inversiones de IA en el sector salud?

La inversión en inteligencia artificial (IA) está transformando el sector salud. Aunque la transformación digital en la industria farmacéutica ha avanzado más lentamente que en otros sectores, la IA está emergiendo como una fuerza clave para su evolución. Su impacto es significativo y multifacético: está acelerando el conocimiento científico, optimizando procesos de investigación y desarrollando soluciones innovadoras con una velocidad y precisión sin precedentes.

Con la creciente complejidad del conjunto del sistema sanitario, la IA se convierte en una herramienta crucial para manejar estos desafíos. Si no incorporamos estas tecnologías del siglo XXI para enfrentar problemas contemporáneos, corremos el riesgo de enfrentar serios problemas como sociedad. La IA tiene el potencial de transformar cómo abordamos la relación entre médico paciente, la investigación y descubrimiento de nuevos fármacos, la gestión de enfermedades, lo que resulta esencial para mejorar la salud global y la sostenibilidad del sistema sanitario.

Ya has mencionado anteriormente algunos proyectos específicos en los que estáis trabajando. ¿Hay algún otro aspecto relevante que quieras destacar sobre el impacto de la IA en la industria farmacéutica?

Además de los proyectos que hemos comentado, es importante señalar que la IA está empezando a influir en muchos otros aspectos del sector. Por ejemplo, está facilitando el desarrollo de nuevas terapias y medicamentos a través de la predicción de resultados en ensayos clínicos y la personalización de tratamientos para pacientes. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos también está revolucionando la forma en que se llevan a cabo las investigaciones y se toman decisiones estratégicas.

En la industria farmacéutica, los compañeros de otras empresas también están avanzando con iniciativas de IA que van desde la optimización de la cadena de suministro hasta el desarrollo de herramientas para mejorar la interacción con el paciente. La IA comienza a integrarse profundamente en todos los niveles de la industria, y vemos cómo su influencia crece rápidamente, transformando la investigación y el desarrollo, y el cuidado y la gestión de la salud.

Marc Griful, responsable de la comunidad Innovation Teach Leaders y Ricard Castellet en las oficinas de Gebro Pharma en Barcelona

¿Qué perspectiva de crecimiento crees que tendrá Barcelona como hub tecnológico?

Barcelona tiene una combinación única de estilo de vida mediterráneo, talento y tecnología. La ciudad es un referente internacional en salud y debe especializarse en ciertos verticales específicos para mantenerse competitiva. La IA generativa será central en la innovación en los próximos años y Barcelona está bien posicionada para aprovechar esta tendencia.

Quizás la pregunta más techie de hoy, pero en tu opinión, ¿cuáles crees que son las principales tendencias tecnológicas que pueden marcar los próximos tres a cinco años?

La IA generativa es el gran hype, está en el centro de la innovación tecnológica en este momento y, en mi opinión, dominará la agenda en los próximos años. Aunque tecnologías como el blockchain, IoT, metaverso y la ciberseguridad seguirán siendo relevantes, la IA generativa está estableciendo nuevos estándares por su capacidad para crear contenidos, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Las empresas que no se adapten a esta tendencia corren el riesgo de quedarse atrás, al igual que sucedió con la adopción de internet hace dos décadas. La IA generativa no solo está redefiniendo cómo interactuamos con la tecnología, sino que también está impulsando una nueva era de innovación y competitividad en todos los sectores.

Ricard Castellet y Marc Griful en el edificio de GebroPharma donde realizamos la entrevista

En tu experiencia, ¿qué conocimientos o habilidades son cruciales para alguien que aspire a liderar un departamento de transformación digital?

Lo primero es la curiosidad. También es importante ser valiente, tener la capacidad de romper con lo establecido y liderar con el ejemplo. Hay que empoderar a los equipos, buscar la empatía e ilusionar.

Para quienes están interesados en profundizar en temas de innovación y transformación digital, ¿hay algún libro que recomendarías?

Soy fan de Alfonso Cornella y también obtengo mucho conocimiento de Twitter, que, a pesar del ruido negativo, si sabes cómo filtrar bien, sigue siendo una fuente importante de conocimiento tecnológico y científico.

¿Qué haces para desconectar?

He bajado la intensidad en los últimos años y me enfoco en lo que realmente importa, como la familia y los amigos de verdad. Intento salir los fines de semana de Barcelona, conectar con la naturaleza y valorar más el tiempo tranquilo.

Laboratorios Gebro Pharma S.A. en la avenida Tibidabo de Barcelona.

Si te ha interesado esta conversación sobre la Transformación digital en la Industria Farmacéutica, no te pierdas nuestra entrevista con otros líderes de innovación en Innovation Tech Leaders, donde exploramos más a fondo las tendencias que están moldeando el futuro de la tecnología y la salud.

Laura, eres la Head of Corporate Data & Analytics en Adevinta en España, tu rol implica fomentar una cultura data-driven en la compañía. ¿Podrías compartir algún ejemplo de cómo has logrado influir en la mentalidad de los empleados para adoptar esta cultura?

Mi enfoque principal ha sido catalizar una transformación hacia una cultura data-driven en toda la organización. En un entorno diverso como el de Adevinta, compuesto por diversos marketplaces como Fotocasa, habitaclia, InfoJobs, coches.net, motos.net y Milanuncios, así como áreas de negocio y áreas de datos, mi objetivo ha sido unir estos elementos bajo una visión corporativa que se enfoca en la conexión de datos entre los distintos marketplaces y la gestión de herramientas corporativas compartidas.

Cuando asumí este rol, identifiqué que podíamos explotar de manera exponencial el potencial de esta área corporativa en cuanto a datos. Mi misión fue infundir vida y relevancia a esta área, proporcionando datos que fueran valiosos para la toma de decisiones en todos los niveles de la compañía.

Para lograr esto, lo primero fue asegurar la disponibilidad del dato para todos los sectores de la organización, demostrando su valor y su importancia para la toma de decisiones de negocio.

Esto implicó establecer procesos eficientes de gestión de datos, desde la extracción y almacenamiento hasta la entrega a los usuarios finales. Adoptamos un enfoque escalable a través de lo que llamamos Data Mesh, donde el equipo se encarga de organizar los datos en dominios específicos, con responsabilidades claras en torno a su manejo y distribución. Este enfoque permitió una entrega más rápida y efectiva de los datos a los consumidores finales, facilitando así la generación de insights y modelos de machine learning.

Además de garantizar la disponibilidad del dato, fue crucial fomentar la alfabetización en datos entre todos los empleados de la empresa, no solo los especialistas en datos. Esto se logró a través de demostraciones de productos de datos, reuniones con clientes para comprender sus necesidades y enseñarles cómo formular preguntas clave para aprovechar al máximo el valor de los datos disponibles.

Mi enfoque se centró en disponer el dato de manera efectiva y en empoderar a todos los miembros de la organización para que comprendan y aprovechen el valor de los datos en la toma de decisiones.

Una de las labores más complejas es la gestión del cambio, ¿Cómo asegurarse una adopción exitosa de nuevas prácticas y tecnologías en el análisis de datos? ¿Tiene que ver también con el Data Literacy?

 La estrategia de Data Literacy es fundamental para el éxito en cualquier iniciativa de datos. Para determinar el éxito, primero debemos definir qué significa para nosotros. Esto implica establecer métricas claras que reflejen nuestros objetivos y valores organizacionales. En Adevinta, tratamos nuestros productos de datos como cualquier otro producto, aplicando principios Lean para iterar, medir y experimentar continuamente. Este enfoque nos permite ajustar y mejorar nuestros productos en función de los resultados medidos, asegurando que cumplamos con nuestros OKRs (Objetivos y Resultados Clave).

 La máxima «lo que no se puede medir, no existe» refleja la importancia de tener datos de calidad y una gestión efectiva de los mismos. Esto incluye consideraciones sobre gobernanza del dato, políticas de ética, entre otros aspectos. Cada producto de datos que desarrollamos se enfrenta a desafíos únicos, dada la complejidad de los datos que manejamos, provenientes de múltiples fuentes como ERPs y CRMs. Por lo tanto, es crucial invertir tiempo y esfuerzo en su desarrollo, ya que las decisiones comerciales se basan en estos datos, afectando aspectos como la rentabilidad y las proyecciones financieras de la empresa.

Laura Marqués, en las oficinas de Adevinta en España

Parte de tu misión es impulsar el proceso de Decision Intelligence en la organización. ¿Podrías explicar cómo has acompañado el proceso de Decision Intelligence en la compañía? ¿Qué impacto ha tenido en la toma de decisiones?

Impulsar el proceso de Decision Intelligence en Adevinta ha sido un viaje que abarca tres fases fundamentales. La primera consiste en crear conciencia sobre la capacidad de tomar decisiones informadas utilizando datos. Esto implica educar a los stakeholders sobre cómo aprovechar los datos disponibles y facilitar el acceso a estos datos de manera efectiva.

Una vez establecida esta mentalidad de tomar decisiones basadas en datos, la segunda fase se centra en fomentar un uso continuo de este enfoque. No se trata simplemente de revisar datos los lunes, sino de integrar la toma de decisiones basada en datos en todas las operaciones y procesos de la organización.

La tercera fase, y quizás la más avanzada, implica la automatización de la toma de decisiones. Esto implica la implementación de modelos avanzados de inteligencia artificial y pronósticos, que pueden generar decisiones de manera más rápida y precisa que las decisiones humanas tradicionales. Al minimizar la influencia de sesgos emocionales y culturales, las decisiones automatizadas tienden a ser más objetivas y eficientes.

La adopción de Decision Intelligence es crucial porque reconoce que las decisiones humanas están inherentemente sesgadas y pueden ser influenciadas por factores emocionales y subjetivos. Al basar las decisiones en datos y algoritmos, se reduce la probabilidad de sesgo y se promueve una toma de decisiones más objetiva y eficiente.

Además, al contar con procesos ágiles y escalables en torno a los datos, se agiliza la toma de decisiones, lo que es crucial en un entorno digital donde la rapidez es esencial. Esto no solo beneficia a los líderes y stakeholders, sino que también contribuye a la satisfacción general de todos los involucrados en el proceso de toma de decisiones.

Adevinta  en España integra diversos Marketplaces de diferentes sectores y con necesidades muy distintas. Desde tu punto de vista global, ¿cómo integrar todos estos datos para que tengan una coherencia?

La integración de datos en España, que abarca diversos Marketplaces de diferentes sectores, se lleva a cabo mediante un enfoque coordinado y centrado en la gobernanza y el management de datos. Un equipo especializado se encarga de establecer las reglas y protocolos que garantizan la coherencia y la seguridad de los datos en toda la organización.

 Este equipo de gobernanza establece normativas y protocolos que todos los equipos, aunque sean autónomos, deben seguir. Esto asegura que todos los datos sean tratados de manera consistente y estén almacenados de acuerdo con estándares definidos. La gobernanza del dato es fundamental para garantizar que todos los Marketplaces utilicen una plataforma común y sigan las mismas reglas, lo que facilita la unificación y el intercambio de datos entre diferentes áreas.

 La formación también desempeña un papel crucial en este proceso, ya que se proporciona capacitación regular a todo el personal de datos para garantizar que comprendan y apliquen correctamente las normativas de gobernanza. Esto incluye sesiones quincenales organizadas por el equipo de gobernanza, así como sesiones ad hoc según las necesidades específicas que surjan.

 La integración coherente de datos en el área corporativa en España se logra mediante la implementación de normativas claras, una plataforma común de datos y una formación continua para todo el personal involucrado en el manejo de datos. Esto garantiza que todos los Marketplaces trabajen de manera homogénea y que la información pueda ser consultada y utilizada de manera efectiva en toda la organización.

Marc Griful, responsable de la comunidad Innovation Teach Leaders y Laura Marqués en la terraza de Barcelona

Con tu combinación de experiencia técnica y conocimiento de negocio, ¿cómo has logrado equilibrar estos dos aspectos en tu trabajo diario?

Equilibrar mi experiencia técnica con mi comprensión del negocio ha sido fundamental en mi día a día. Desde mis inicios en Adevinta, por mi habilidad técnica tuve la oportunidad de trabajar en diversos roles relacionados con los datos y la tecnología.

Al asumir roles de liderazgo, he comprendido la importancia de desarrollar habilidades blandas o soft skills. Estas habilidades, como la comunicación efectiva y la capacidad de entender las necesidades del negocio, son igualmente cruciales para el éxito en mi función. Desde mis inicios en Adevinta, por mi habilidad técnica tuve la oportunidad de trabajar en diversos roles relacionados con los datos y la tecnología.

Una parte clave de este equilibrio radica en mi capacidad para traducir la complejidad técnica a un lenguaje comprensible para aquellos que no tienen experiencia técnica. Esto implica trabajar en mejorar la comunicación con el equipo de negocio, asegurándome de que comprendan la importancia de las decisiones técnicas y cómo pueden impactar en los objetivos comerciales.

 Además, es fundamental para mí entender las prioridades y necesidades del negocio. A menudo, las prioridades de negocio pueden diferir de las prioridades técnicas, y parte de mi trabajo es negociar y convencer al equipo sobre la importancia de ciertas iniciativas técnicas en función de los objetivos del negocio.

 Equilibrar la experiencia técnica con la comprensión del negocio implica desarrollar habilidades de comunicación, negociación y entendimiento de las necesidades del negocio. Esto me permite no solo ser un experto técnico, sino también un líder efectivo que puede alinear las decisiones técnicas con los objetivos comerciales de la organización.

En tu trayectoria has liderado proyectos más avanzados usando disciplinas como Machine Learning. ¿Podrías compartir algún ejemplo de estos proyectos y cómo han aportado valor a la empresa?

Durante mi trayectoria, he liderado proyectos avanzados utilizando disciplinas como Machine Learning, los cuales han aportado un valor significativo a la empresa. Un ejemplo destacado de estos proyectos fue mi trabajo en Caprabo, donde me enfoqué en la optimización del ciclo de vida del cliente.

En Caprabo, implementé algoritmos de Machine Learning en diversas etapas del ciclo de vida del cliente, desde la captación hasta la retención. Utilicé modelos de Machine Learning para mejorar la captación de nuevos clientes, el cross-selling, la retención de clientes y la fijación de precios diferenciados según la ubicación. Estos algoritmos me permitieron identificar patrones y tendencias en los datos del cliente, lo que a su vez impulsó estrategias efectivas de marketing y ventas.

Además, mi experiencia en el sector bancario, como en Cofidis, me permitió aplicar algoritmos de Machine Learning en áreas como el riesgo y el fraude. Aquí, me enfoqué en el desarrollo de modelos de detección de fraudes y en la evaluación del riesgo crediticio de los clientes, lo que contribuyó a mejorar la seguridad y la eficiencia de las operaciones bancarias.

Mi experiencia en diversos sectores, combinada con mi conocimiento técnico en Machine Learning, me ha permitido liderar proyectos que han tenido un impacto significativo en la empresa. Desde la optimización del ciclo de vida del cliente hasta la detección de fraudes en el sector bancario, he demostrado ser un líder versátil capaz de aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para resolver una amplia gama de desafíos comerciales

Y actualmente en Adevinta, estamos inmersos en  proyectos de Machine Learning y IA generativa que están transformando la personalización y la recomendación de contenido en nuestras plataformas. Estos modelos impulsan la participación del usuario y la satisfacción del cliente al ofrecer recomendaciones altamente personalizadas y contenido creativo automatizado. Estamos comprometidos en aprovechar estas tecnologías avanzadas para mantenernos a la vanguardia en el  mercado.

Laura Marqués y Marc Griful conversando en una de las salas de reuniones donde realizamos la entrevista

En uno de los encuentros de Innovation Tech Leaders nos comentabas tu afición al ajedrez y como lo habías aplicado en la toma de decisiones de proyectos que estás liderando. ¿cómo aplicas estos conocimientos en la resolución de problemas y la toma de decisiones en tu rol actual?

Mi afición por el ajedrez ha influido significativamente en mi enfoque hacia la resolución de problemas y la toma de decisiones en mi rol actual. Uno de los aspectos clave que he aprendido del ajedrez es la importancia de la paciencia. A veces, las soluciones no son inmediatas y requieren tiempo y perseverancia para desarrollarse. Esta paciencia me ha enseñado a esperar el momento adecuado para tomar decisiones cruciales en mis proyectos.

Además, el ajedrez me ha enseñado a evaluar y comprender panoramas complejos. Al igual que en el tablero de ajedrez, en mi rol actual debo analizar cuidadosamente la situación general, identificar mis objetivos y determinar las acciones necesarias para alcanzarlos. Esta habilidad para ver el panorama general me permite tomar decisiones informadas y estratégicas en proyectos complejos.

Una lección invaluable que he aprendido del ajedrez es la capacidad de adaptarme rápidamente a los cambios y las adversidades. En el juego de ajedrez, siempre hay sorpresas y contratiempos que requieren una respuesta ágil y flexible. De manera similar, en mi rol actual, enfrento desafíos inesperados y cambios en el entorno empresarial. El ajedrez me ha enseñado a reaccionar con rapidez, evaluar las nuevas circunstancias y ajustar mi estrategia en consecuencia.

Mi experiencia en el ajedrez ha mejorado mi capacidad para ser paciente, analizar panoramas complejos, y adaptarme rápidamente a los cambios. Estas habilidades son fundamentales en mi rol actual, donde la toma de decisiones efectiva y la resolución de problemas son esenciales para el éxito de mis proyectos.

Uno de tus puntos fuertes es la identificación de oportunidades. ¿Podrías compartir algún ejemplo de cómo has identificado y capitalizado oportunidades utilizando análisis de datos?

Identificar y capitalizar oportunidades utilizando análisis de datos es uno de mis puntos fuertes, y lo abordo desde dos perspectivas principales: oportunidades internas a nivel de datos y oportunidades externas a nivel de negocios.

En primer lugar, las oportunidades internas a nivel de datos implican aprovechar la escalabilidad de nuestros sistemas de datos. Por ejemplo, al implementar proyectos de gobernanza de datos o mejorar la calidad de los mismos, se abren oportunidades para optimizar procesos internos y generar valor para el negocio. Analizo minuciosamente nuestros datos, buscando patrones, vacíos o tendencias repetitivas que puedan indicar áreas de mejora o potenciales oportunidades de crecimiento.

Para ello, es fundamental hacer las preguntas adecuadas a los datos y explorar diferentes perspectivas para descubrir insights significativos. Además, no me limito únicamente a nuestros datos internos; también considero información externa del mercado, como informes de tendencias o datos del Instituto Nacional de Estadística, para complementar nuestro análisis y obtener una visión más completa.

Por otro lado, las oportunidades externas se relacionan con entender las necesidades y comportamientos de nuestros clientes y del mercado en general. Realizo un análisis exhaustivo de los datos del cliente y del mercado para identificar oportunidades de negocio. Esto implica entender las necesidades del cliente, detectar patrones de comportamiento y anticipar tendencias futuras.

Identificar y capitalizar oportunidades a través del análisis de datos requiere un enfoque integral que combina la comprensión profunda de nuestros datos internos y externos con la capacidad de hacer las preguntas correctas y explorar diversas perspectivas. Este enfoque nos permite descubrir nuevas oportunidades de negocio, optimizar procesos internos y tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento y la innovación de la empresa.

Tu carrera profesional ha evolucionado desde Data Scientist hasta Head de Corporate Data & Analytics en Adevinta. ¿Cómo ha sido esa transición y qué consejo darías a alguien que aspira a seguir un camino similar?

La transición de Data Scientist a Head of Corporate Data & Analytics en Adevinta ha sido un proceso interesante y enriquecedor para mí. Al principio, percibí el cambio como una promoción, pero con el tiempo comprendí que era más bien un cambio de rol y de mentalidad. Pasar de un perfil puramente técnico a uno de liderazgo requirió un ajuste importante en mi forma de pensar y actuar.

Mi principal consejo para quienes aspiran a seguir un camino similar es entender que el liderazgo va más allá de las habilidades técnicas. Es fundamental desarrollar habilidades de gestión, comunicación y liderazgo para dirigir equipos de manera efectiva. Esto implica aprender a pensar estratégicamente, a gestionar el tiempo y los recursos, y a motivar y desarrollar a los miembros del equipo.

Durante mi transición, me enfoqué en mejorar mis soft skills, como la comunicación, la gestión de conflictos y la construcción de confianza. También busqué la orientación de mentores y líderes experimentados que pudieran guiarme en este proceso de crecimiento y transformación. Adevinta ha sido fundamental en mi desarrollo profesional al proporcionar recursos y formación necesaria en áreas como la comunicación, gestión de conflictos y construcción de confianza. Además, he contado con el apoyo de mentores y líderes experimentados que me han guiado en este proceso.

Es importante recordar que liderar un equipo no se trata solo de dirigir proyectos técnicos, sino de gestionar personas y relaciones interpersonales. Esto requiere un compromiso continuo con el aprendizaje y el desarrollo personal, así como una comprensión profunda de las necesidades y motivaciones de los miembros del equipo.

La transición de Data Scientist a líder de datos implica un cambio de mentalidad y un enfoque en el desarrollo de habilidades de liderazgo y gestión. Es un proceso desafiante pero gratificante que requiere un compromiso constante con el crecimiento personal y profesional.

¿Cuáles creen que son (o van a ser) las tendencias tecnológicas que suponen una gran oportunidad para el mundo de los datos en los próximos 3-5 años?

Las tendencias tecnológicas actuales están delineando el camino hacia la guía generativa, un fenómeno que se perfila como una oportunidad de enorme potencial. Esta IA Generativa, en mi opinión, debe ser democratizada. Creo firmemente que esta democratización es el próximo paso. Debemos asegurar que las APIs sean accesibles para todos y, al mismo tiempo, priorizar la ética y la ciberseguridad en este proceso.

El futuro nos conduce también hacia sistemas de datos altamente escalables y en tiempo real. Si bien hoy en día contamos con sistemas escalables, la necesidad de acceder a los datos minuto a minuto es una realidad cada vez más imperiosa, especialmente con la presencia de bots y otras tecnologías que requieren esta agilidad. Además, la convergencia de la Internet de las Cosas (IoT) con la inteligencia artificial (IA) es inevitable. Los bots y dispositivos IoT del futuro no serán entidades independientes; se integrarán y colaborarán con la IA de manera orgánica.

Sin embargo, para hacer realidad este futuro, debemos trabajar incansablemente en disciplinas subyacentes como la ciberseguridad, la ética y la accesibilidad mediante APIs. Este enfoque multidisciplinario es crucial para garantizar que estas tecnologías sean verdaderamente accesibles y seguras para todos.

Finalmente, debemos recordar que, en última instancia, todo esto se reduce a los datos. Sin datos de calidad, ninguna de estas tendencias tecnológicas puede alcanzar su máximo potencial. Por lo tanto, la calidad de los datos es primordial. Es preferible contar con datos de alta calidad que con una gran cantidad de datos de baja calidad, ya que estos últimos pueden conducir a respuestas incorrectas o sesgadas. En resumen, la próxima década promete un emocionante avance en tecnologías emergentes, pero solo si priorizamos la calidad y la ética en el manejo de los datos.

Laura Marqués y Marc Griful concluyendo la entrevista de una manera más distendida en la terraza de Barcelona

Matemáticas, estadística, inteligencia artificial, análisis de datos, movimientos women in tech, coaching, ¿Cómo consigues estar al día de tantas disciplinas y con tanta información?

Mi estrategia para mantenerme actualizada en tantas disciplinas y estar al tanto de tanta información se centra principalmente en la priorización y la gestión del tiempo. Todos los días, desde temprano, establezco mis prioridades y planifico mis actividades. Divido mi tiempo entre diferentes áreas de interés, ya sea trabajar en proyectos específicos, contribuir a iniciativas como Women in Tech o dedicarme al coaching. Esto me ayuda a mantener un enfoque equilibrado y a avanzar de manera efectiva en múltiples frentes. Además, en Adevinta, formo parte de una comunidad comprometida, de women in tech, que promueve la diversidad y la inclusión, lo que me brinda aún más oportunidades para colaborar y crecer en diferentes áreas.

Además, soy ávida lectora. Dedico mucho tiempo a leer libros sobre una amplia gama de temas, desde liderazgo hasta nuevas estrategias y tecnologías emergentes como el Data Mesh. Me encanta aprender y no dudo en invertir tiempo en estudiar y profundizar en nuevas áreas de conocimiento.

LinkedIn y Medium son fuentes inagotables de artículos y contenido relevante. También me mantengo al tanto de informes y estadísticas importantes de instituciones como Gartner y McKinsey para tener una visión más amplia y comparativa del mercado.

Pero más allá de la lectura y el estudio, considero que aprender de mis colegas es invaluable. Cada uno de ellos tiene habilidades y perspectivas únicas que puedo aprovechar para enriquecer mi propio conocimiento. Además, participo activamente en encuentros como Innovation Leaders, donde puedo interactuar con profesionales de diferentes áreas y absorber nuevas ideas y enfoques.

En resumen, mi enfoque para mantenerme actualizada implica una combinación de priorización, estudio, lectura, interacción con colegas y participación en eventos y comunidades profesionales. Creo firmemente en la importancia de seguir aprendiendo y evolucionando en un entorno tan dinámico como el mundo tecnológico actual.»

Cuéntanos un poco, ¿Cómo es Laura Marqués? ¿Qué te gusta hacer para desconectar del día a día?

Mi tiempo libre está principalmente enfocado en mi familia, especialmente en actividades que involucran a mis hijos. Además, me comprometo con la comunidad escolar de mis hijos, liderando comisiones que abordan temas como el medio ambiente y las actividades extracurriculares. Esta participación no solo beneficia a mis hijos, sino que también me brinda la oportunidad de colaborar con la escuela y promover valores importantes desde una edad temprana.

Por otro lado, tengo una gran pasión por las matemáticas y la enseñanza. Imparto clases de alfabetización en datos para concienciar a otros profesionales sobre la importancia de las habilidades blandas en el ámbito técnico. Disfruto compartiendo mi conocimiento y abriendo los ojos de mis estudiantes a nuevas perspectivas.

Aunque mi tiempo libre está limitado, encuentro alegría y satisfacción en todas estas actividades. Mi enfoque está en hacer lo que me apasiona y encontrar significado en cada momento, ya sea enseñando a mis hijos, colaborando con la escuela, o compartiendo mi experiencia con otros profesionales. Mi dedicación y entusiasmo por contribuir al crecimiento y desarrollo de los demás son evidentes en cada aspecto de mi vida.

Y ya para acabar, última pregunta. Hace poco fue Sant Jordi, ¿Podrías recomendarnos dos o tres libros que consideres especialmente valiosos? Nos encantaría conocer algunas de tus lecturas recomendadas, ya sean sobre Data, soft skills u otros temas que consideres relevantes.

Para aquellos interesados en Data Literacy, recomendaría el libro de Jordan Morrow, que es extremadamente didáctico y perfecto para aquellos que están comenzando en el tema. También hay otras lecturas más técnicas disponibles, pero este es un excelente punto de partida.

En cuanto a dinámicas de equipo, me encanta “Las cinco disfunciones del equipo” de Patrick Lencioni. Es una lectura esencial para entender cómo mejorar la colaboración y la eficacia en un equipo.

Otro libro que me ha impresionado mucho es “Empieza con el porqué” de Simon Sinek, una obra muy conocida pero tremendamente efectiva en cuanto a hacernos las preguntas correctas y desafiar nuestras perspectivas.

Recientemente, me sumergí en un fascinante libro sobre negociación escrito por un exnegociador del FBI que solía lidiar con situaciones de rehenes. “Rompe la barrera del No” de Chris Voss, es increíblemente revelador y ofrece valiosas lecciones sobre la importancia de hacer las preguntas adecuadas y entender las dinámicas de poder en cualquier negociación.

Además de estos libros, siempre me inspiran las historias de mujeres poderosas. Actualmente estoy leyendo “Internet en código femenino” de Graciela Natansohn y también disfruté mucho de “Mi Historia” de Michelle Obama, que ofrece una perspectiva única sobre la experiencia de la mujer en el mundo moderno.

Por último, recomendaría explorar el mundo de los podcasts, especialmente aquellos centrados en el empoderamiento femenino. Me enganché recientemente a uno llamado “She Has A Voice” de Eli Tremps que ofrece una plataforma para que las mujeres compartan sus historias y se apoyen mutuamente en su viaje hacia el éxito.

Miguel, eres el Chief Data Officer en SIMON. ¿Cuándo se creó el área de Data y cómo ha evolucionado estos años?

El área de datos de SIMON se estableció hace aproximadamente 5 años debido a la necesidad de analizar grandes volúmenes de datos, no solo a nivel de productos, sino también a nivel transaccional y financiero. Inicialmente, se inició como una pequeña prueba de concepto para explorar qué información se podía automatizar. Muchos empleados dedicaban gran parte de su tiempo a extraer y analizar datos del ERP en Excel, por lo que se buscó automatizar este proceso.

La prueba de concepto resultó ser exitosa, lo que llevó a una mayor demanda y a la adopción de más requerimientos. Con 15 filiales en todo el mundo, cada una operando de manera independiente, se decidió crear un departamento corporativo para unificar y estandarizar procesos e información.

La digitalización se incluyó en este paraguas corporativo y fue entonces cuando se me presentó el desafío de replantear el Data Analytics. Esto ocurrió a principios de 2022. Lo primero que notamos fue que la prueba de concepto original se había quedado pequeña y ya no era suficiente. Por lo tanto, replanteamos toda la arquitectura de análisis de datos y la reconstruimos desde cero. Ahora tenemos un sistema altamente escalable que hasta ahora ha cumplido con todas las demandas de análisis de datos.

Cuéntanos, ¿Qué tipo de iniciativas y proyectos lideras actualmente desde tu área?

En los últimos dos años, nuestro enfoque principal ha sido el análisis de datos transaccionales. Estos datos, que provienen del ERP, incluyen información financiera y operativa, y son esenciales para entender el funcionamiento interno de la compañía. Nuestro objetivo es identificar los problemas que enfrenta el negocio y las operaciones, y buscar formas de automatizar la resolución de estos problemas.

Para ser más específicos, nuestros proyectos abarcan una amplia gama de áreas. Desde la gestión de la cuenta de resultados (P&L) y el balance general en finanzas, hasta el análisis de las condiciones comerciales de los clientes. En el ámbito de las operaciones, nos enfocamos en medir el nivel de servicio y la cantidad de stock para optimizar el flujo de caja.

Bajo mi punto de vista, estos son los fundamentos del análisis de datos. Una vez que se tiene un control sólido sobre los datos transaccionales del negocio, se puede analizar con mayor precisión cómo está funcionando todo. Este control de los datos básicos era lo primordial y es donde nos encontramos actualmente. A partir de aquí, podemos dedicarnos a aspectos más interesantes del análisis de datos.

Miguel Flores, CDO en SIMON y Marc Griful, responsable de Innovation Tech Leaders, en el Showroom: «La Casa de la Llum» de SIMON en Barcelona

¿Podrías compartir algún proyecto sobre cómo los datos han tenido un impacto realmente significativo o han impulsado mejoras en diferentes áreas?

La gestión del inventario juega un papel crucial en el control del flujo de caja. Es importante conocer la cantidad de material inmovilizado. Esta gestión ha tenido un impacto significativo en nuestra tesorería, ya que nos ha permitido controlar el inventario de manera mucho más precisa.

Además, en el ámbito operativo, un aspecto relevante es la medición del nivel de servicio. Este se determina por la precisión con la que entregamos los pedidos a nuestros clientes finales, siendo uno de los parámetros más importantes.

Hemos desarrollado un informe interactivo que mide el nivel de servicio para cada compañía de Simon. Este informe proporciona detalles que van desde la compañía hasta la serie, subserie, material, e incluso identifica a qué clientes afecta ese nivel de servicio y por qué ciertos materiales están fallando, lo que reduce el nivel de servicio de todo un pedido. Esto nos ha permitido mejorar significativamente nuestro indicador de nivel de servicio.

Actualmente, contamos con un grado de detalle y una actualización de datos que antes no teníamos. Anteriormente, este proceso podía llevar dos semanas y la información resultante permanecía estática durante un mes. Ahora, la información se actualiza diariamente, liberando a muchas personas para que puedan dedicarse a otras tareas.

¿Qué papel juegan la domótica y los datos en el modelo de negocio de SIMON?

Actualmente, en SIMON estamos explorando un nuevo modelo de negocio a través de la domótica y los datos que esta genera. SIMON, con más de 100 años de historia, ha estado tradicionalmente centrado en la venta de hardware, productos que se venden una vez y tienen una vida útil muy larga, de 30 a 50 años. Sin embargo, estos productos han pasado a ser un bien común, y ante la irrupción de mecanismos más económicos y eficientes en el mercado global, estamos considerando reinventar nuestro modelo de negocio para adaptarnos a las nuevas realidades.

Nuestra nueva dirección se centra en la domótica y en modelos de negocio basados en servicios. La pregunta es: ¿Cómo podemos crear modelos de negocio basados en servicios en SIMON? La respuesta está en los datos, especialmente en los datos generados por los mecanismos domóticos que están cada vez más presentes en las viviendas y en el sector terciario, como hoteles y hospitales.

Estos datos pueden ser analizados para optimizar el consumo energético, automatizar sistemas de climatización y controlar la energía. Pasamos de simplemente encender y apagar interruptores a controlar la iluminación y la energía.

Dentro de vuestra hoja de ruta de proyectos de innovación y transformación, ¿cuáles dirías que son los proyectos más destacados que habéis llevado a cabo?

Además de los dos proyectos de operaciones que mencionaba anteriormente, también hemos trabajado en la gestión de pedidos sensibles. Tenemos un proyecto que visualiza en las plantas de fabricación los pedidos que requieren atención especial debido a su sensibilidad. Este sistema indica en qué etapa del proceso se encuentra cada pedido y cuántos días necesitamos para su ejecución, lo que ha mejorado significativamente nuestro nivel de servicio.

Uno de los proyectos más destacados ha sido el desarrollo de un sistema que proporciona datos de ventas y márgenes casi en tiempo real. Nos dimos cuenta de que todos los departamentos, desde el comercial hasta las finanzas y operaciones, necesitaban estos datos. Creo que este proyecto ha sido clave para el éxito de nuestro departamento, ya que a través de este conjunto de datos de ventas y márgenes, hemos podido resolver y responder a las necesidades de varios departamentos. Este proyecto ha sido crucial porque proporciona un dato muy transversal y básico que se necesita mantener actualizado.

Marc Griful y Miguel Flores en un momento de la entrevista.

En los proyectos de Datos, además de la tecnología, es clave que las personas del resto de áreas o departamentos entiendan el valor y el beneficio de estas iniciativas. ¿Cómo lográis que las personas se sumen al carro?

Más allá de la tecnología, es fundamental que las personas se involucren. Al principio, nos enfrentamos a cierto grado de incredulidad y miedo. Muchas personas expresaron su preocupación de que si sus tareas se automatizaban, no tendrían nada que hacer. Además, siendo SIMON una empresa con más de 100 años de historia y con muchos empleados que llevan más de 20 años en la compañía, hubo ciertas resistencias al cambio.

Sin embargo, encontramos que el ejemplo y el boca a boca funcionaron bien para nosotros. Nos centramos en lograr un éxito, particularmente con el conjunto de datos de ventas y márgenes, que resultó ser extremadamente útil tanto para finanzas como para operaciones. Cuando los compañeros vieron cómo otros estaban agilizando su trabajo diario y tenían datos disponibles, creó un efecto dominó.

En lugar de presentarnos diciendo “somos el equipo de datos y tenemos datos”, logramos cambiar la narrativa. Ahora son las personas las que vienen a preguntarnos si tenemos los datos que necesitan. ¿Cómo logramos esto? Nos enfocamos en un caso de éxito claro, como el de las ventas netas y márgenes, e identificamos a las personas clave dispuestas a arriesgarse y probar cosas nuevas. Cuando se combina la necesidad con una persona motivada, se obtiene el éxito.

Estas personas motivadas han inspirado a otras, actuando como patrocinadores y liderando el camino. A menudo, estas personas se interesan porque explican las cosas con su propio lenguaje. En lugar de que el equipo hable con un técnico o con el área de datos, los compañeros se explican entre sí con sus propias palabras.

Nos hemos dado cuenta de que esto es mucho más efectivo que si lo explicamos nosotros mismos. Ahora, hacemos que el responsable del área explique el proyecto, lo que nos permite convencer a más personas.

Seguramente, en tu camino como Chief Data Officer, has tenido éxitos de los que te sientes especialmente orgulloso. ¿Podrías compartir con nosotros un caso de éxito en la explotación de datos y las lecciones aprendidas de esa experiencia?

Actualmente, el departamento de Operaciones es el que más satisfecho está con el análisis de datos. Podemos afirmar que hemos tenido un caso de éxito en este departamento, y la lección más importante que hemos aprendido es la importancia de las personas. En Operaciones, contábamos con un socio de negocio, una persona muy involucrada en nuestro día a día de análisis de datos. Esta persona era capaz de traducir las necesidades de Operaciones a un nivel más tecnológico y viceversa.

Creo que tener un socio de negocio en cada departamento para el análisis de datos es una lección valiosa que hemos aprendido. De hecho, ha funcionado tan bien en Operaciones que este año la dirección está exigiendo que cada departamento tenga a alguien dedicado al análisis de datos que no forme parte del equipo de Data Analytics.

Este individuo se encarga de traducir las necesidades a nivel técnico y de negocio entre el equipo técnico y el resto del departamento. Nos hemos dado cuenta de que esta es la forma más efectiva de trabajar. Cuando no hay nadie dedicado al análisis de datos, como nos ha ocurrido en el departamento Comercial, es mucho más difícil formar a la gente y entenderse entre sí.

Por lo tanto, es importante tener personas dedicadas y conscientes de la importancia del análisis de datos. Esta es definitivamente una lección importante que hemos aprendido.

¿Cuáles creen que son (o van a ser) las tendencias tecnológicas que suponen una gran oportunidad en vuestro sector en los próximos 3-5 años?

Sin duda, para mí, la IAs generativas son un tema de gran interés. Ya hemos comenzado a experimentar en este campo y creo que va a tener un impacto significativo. Nos facilitará la vida y cambiará considerablemente las interfaces de consulta de datos.

Hemos hecho avances generando asistentes capaces de interactuar con nuestros datos, de modo que no sea necesario abrir un visualizador o diseñar un informe. Simplemente puedes hacer una pregunta y el sistema te responde. Por ejemplo, puedes preguntar por la lista de los 10 clientes a los que más has vendido durante el primer trimestre, o incluso solicitar una lista de los clientes que, según los datos de ventas del primer trimestre, tienen más posibilidades de aceptar una campaña o de comprar durante el resto del año. Los resultados han sido bastante sorprendentes.

Creo que este es el camino a seguir. No solo a nivel de consulta de datos, sino también de consulta de metadatos. La gobernanza de datos es un aspecto que aún no está muy maduro en el sector industrial y realmente representa un problema.

La gobernanza de datos no es simplemente otro software que te ayuda a ver cómo están estructurados los datos. Al final, lo que queremos es resolver preguntas. Al usuario no le importa tanto cómo está estructurada la tabla, lo que quiere es resolver una duda.

En este sentido, también hemos estado trabajando en la consulta de metadatos. Por ejemplo, para que el usuario pueda preguntar en qué informe encuentra un KPI determinado, o en qué informes aparece este KPI, o cómo puede obtener cierta información. Creo que la idea generativa tendrá un gran impacto en lo que hacemos en nuestro día a día.

En el mundo industrial, muchas empresas se encuentran con empleados que tienen un gran conocimiento y experiencia, que han estado en la empresa durante 20 o 30 años y están a punto de jubilarse. Es importante tener en cuenta que todo este conocimiento debe estar disponible para que las personas puedan consultarlo.

Para aquellas compañías que están interesadas en llegar a ser una compañía Data Driven, en tu opinión qué desafíos van a tener que afrontar.

Para mí, el factor más importante es la cultura. La cultura de la compañía y la cultura de las personas son fundamentales, y es esencial que esta cultura se manifieste desde la dirección.

En términos tecnológicos, existen desafíos, pero estos pueden superarse si se cuenta con el equipo adecuado. Hay muchas formas de resolver el mismo problema a nivel tecnológico que pueden tener éxito. Sin embargo, la cultura es un aspecto distinto que debe abordarse de manera muy directa. Para mí, es crucial el apoyo que proviene de la dirección, ya que sin él, resulta muy difícil cambiar la cultura de la compañía por uno mismo.

Miguel, a partir de tu rol como Chief Data Officer, ¿Cuáles crees que deben ser las aptitudes o skills que debería tener una persona que quiera liderar un tipo de unidad o área como ésta?

El aspecto más importante sería la gestión de personas y equipos. Esto incluye la capacidad para visualizar a nivel tecnológico qué tareas deben realizarse y cómo coordinar estas tareas dentro de un equipo. Además, es crucial saber escuchar y comunicarse con las personas que están involucradas en el negocio. Este equilibrio es muy importante para mí.

Obviamente, la capacidad de organización es esencial. Actualmente, tenemos 45 proyectos de análisis abiertos para este año, y no es fácil acomodar estos proyectos dentro del año y proporcionar una respuesta adecuada para todos con un equipo relativamente pequeño.

Por lo tanto, la capacidad de organización es importante, al igual que la visión estratégica a nivel de negocio para poder priorizar y organizar mejor el trabajo. Creo que estos son los puntos clave para un buen CDO.

Personalmente, encuentro esto muy interesante porque al final estamos reduciendo de alguna manera a que las personas con un perfil más técnico deben tener esta capacidad de visión estratégica para priorizar, y sobre todo, la gestión de las personas, que antes vinculabas con la cultura, es de suma importancia.

Miguel Flores y Marc Griful en la terraza del Office de la oficinas centrales de SIMON

Con la gran cantidad de información disponible, ¿Cómo intentas mantenerte al día en novedades y tendencias tecnológicas?

Es cierto que en la actualidad hay mucho ruido y es difícil seleccionar qué eventos son realmente valiosos. Personalmente, asisto a muchos eventos que considero interesantes, especialmente aquellos que ofrecen oportunidades de networking. Aprender cómo trabajan otros CDOs y otras empresas aporta un valor inmenso. También valoro a los proveedores de confianza que generan nuevas ideas o presentan nuevos productos.

Seleccionar eventos puede ser complicado, ya que es difícil saber cuál te interesará más. En general, los eventos más reconocidos, como el Data Drive Day, son excelentes. Obviamente, el Mobile World Congress es otro evento importante, aunque este año no hemos podido asistir. Sin embargo, estos eventos son excelentes para establecer relaciones y, sobre todo, para hacer networking con otros CDOs.

Tenemos varios grupos de CDOs y hablamos mucho entre nosotros. A veces, organizamos reuniones para intercambiar conocimientos, presentar ideas o compartir buenas prácticas. En resumen, es un aspecto muy interesante de mi trabajo.

Y ya para acabar, última pregunta. Cuéntanos un poco, ¿Cómo es Miguel Flores? ¿Qué te gusta hacer para desconectar del día a día?

En mi tiempo libre, me dedico principalmente a mi familia, en particular a mi hijo pequeño. A nivel de hobbies, tengo una gran pasión por las motos. Disfruto mucho conduciéndolas y aprovecho cualquier oportunidad para viajar en moto.

Recientemente, he desarrollado un interés por aprender a tocar la batería, lo cual ha sido un descubrimiento emocionante en mi vida. A pesar del ruido, mi familia está contenta con mi nuevo hobby.

Miguel Flores en el Switch de la oficinas centrales de SIMON

Óscar, eres el responsable de Data & Analytics en Factor Energía ¿Podrías proporcionarnos detalles sobre las diversas iniciativas y proyectos que estás desarrollando actualmente?

En la actualidad, mi objetivo primordial consiste en capitalizar todos los datos a nuestra disposición con el fin de optimizar procesos. Nuestro enfoque abarca desde la analítica básica hasta la avanzada, la creación de modelos de Machine Learning y, recientemente, la exploración de diversas aplicaciones de Inteligencia Artificial que puedan tener un impacto transversal en toda la organización y su cadena de valor.

Cuéntanos, ¿Cuándo se creó el área de data como tal en Factor Energía?

El área de datos ha estado presente desde los orígenes de la compañía. Es cierto que ha experimentado una evolución paralela al crecimiento de la empresa. A medida que surgía la necesidad de estructurar la información para su aprovechamiento, el departamento ha ido madurando. Inicialmente, contábamos con sistemas propios bastante básicos, pero ahora disponemos de sistemas completamente estructurados, con garantías de seguridad, disponibilidad y redundancia.

El departamento ha evolucionado y crecido en consonancia con el crecimiento de la compañía y sus desafíos.
 

Óscar Vega, responsable de Data & Analytics en las oficinas de Factor Energía en Barcelona

Y hablando ya de transformación digital, durante estos años habéis abordado diferentes iniciativas y proyectos. ¿Cuáles dirías que son para ti aquellos proyectos más relevantes que habéis llevado a cabo?

Siempre hemos apostado por un fuerte apoyo en la tecnología. Desde el inicio, contamos con desarrollos propios, creados por nuestro equipo. Cada vez que nos enfrentamos a nuevos desafíos, hemos capacitado a nuestro equipo interno para abordarlos.

Uno de los hitos más significativos fue la adopción de un CRM estándar y reconocido en el mercado. Además, otro avance importante ha sido el más reciente, todo lo relacionado con los Large Language Models (LLM, por sus siglas en inglés). Estas nuevas tecnologías han permitido reconsiderar proyectos que hasta la fecha eran demasiado complicados o difíciles de abordar para una compañía como la nuestra.

Me gustaría centrarme en el tema de la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje. En septiembre, se presentó un proyecto muy significativo que ha salido en todos los medios: un chatbot basado en inteligencia artificial con la voz de Belén Esteban. Antes de profundizar en el tema, ¿podrías explicarnos cómo surgió la idea?

Quisiera aclarar que este proyecto fue diseñado para Crea Energía, una de las empresas del grupo Factor Energía, orientada a un público más joven y digital.

Inicialmente, no contemplábamos la opción de utilizar una voz reconocida. Realizamos algunas pruebas con una voz neutral, pero decidimos reevaluar nuestra estrategia para centrarnos en nuestro objetivo principal: mejorar la retención en las llamadas y fomentar el interés del cliente en mantener la conversación. Entendimos que no es lo mismo atender que convencer, por lo que comenzamos a buscar voces reconocidas. Tras estudiar diferentes opciones, surgió la oportunidad de trabajar con Belén Esteban. Uno de los lemas de la marca es la transparencia, y buscábamos a alguien que pudiera transmitir ese mensaje. La principal característica de Belén es su autenticidad, lo que la hacía perfecta para el proyecto.

Finalmente, lanzamos la campaña con ella e incluso introdujimos una tarifa relacionada con Belén Esteban, buscando generar impacto y fomentar el compromiso con la marca.

Ya hablando del proyecto en sí, ¿cuáles fueron las principales dificultades que os encontrasteis en el camino de este proyecto? ¿Y cómo la superasteis?

Este proyecto fue sumamente ambicioso desde su inicio. Actualmente, no existe un proyecto equivalente a nivel nacional, por lo que no contamos con ejemplos de casos de uso para replicar este tipo de modelo.

Los desafíos abarcaban desde entender el modelo de lenguaje subyacente hasta identificar todas las alternativas de mercado existentes en ese momento, para analizar su capacidad de uso y las dificultades asociadas. Evaluamos la calidad de los resultados y los tiempos de respuesta de cada uno de ellos, aspectos de gran importancia.

Un factor prioritario en la decisión fue la posibilidad de integraciones. Este no es un sistema aislado que simplemente se enciende y se deja en un rincón. Necesitábamos integrarlo con nuestro sistema de telefonía, nuestros paneles de comunicación y demás elementos.

Marc Griful, Head of Business Development en Quantion y Óscar Vega en un momento de la entrevista.

Entiendo que una plataforma como el CRM estaba dentro de esa ecuación.

Ese fue el principal desafío. Además, es cierto que no existe una madurez tecnológica en ese campo. No hay 200 proyectos equivalentes con los que podamos comparar, ni contamos con 10 proveedores, cada uno con experiencia en estas organizaciones.

Este ha sido un proyecto de innovación total, comenzando desde cero. De hecho, a veces estábamos tan adelantados a lo que estaba disponible que el desarrollo ha sido forzosamente exponencial. Las diferentes nuevas posibilidades que la tecnología iba ofreciendo nos simplificaban aspectos que teníamos en el roadmap y que inicialmente pensábamos que serían complicados de abordar.

Totalmente. No sé si lo puedes decir, pero ¿qué tecnologías habéis utilizado para este chatbot? Porque al final, el hecho de replicar una personalidad como la de Belén Esteban no es sencillo.

De hecho, hay un aspecto interesante que es que realizamos sprints, planificaciones, reuniones diarias y todo lo que implica el desarrollo ágil de un proyecto tecnológico, donde se presentan dificultades a nivel de sistemas, integraciones, distribución de tareas, plazos de entrega… Sin embargo, a medida que avanzábamos en el proyecto, la dificultad se centró en proporcionar el contexto necesario.

El equipo estaba compuesto principalmente por desarrolladores y Product Managers, quienes debían estar al tanto del contexto de Sálvame y la vida pública de Belén. Resultaba curioso que el principal desafío era tener toda esa información para dar autenticidad al asistente virtual y hacer que fuera lo más natural posible.

En general, un prompt es una instrucción, pregunta o frase inicial que se le proporciona al modelo para guiar su respuesta o generación de texto. Para diseñar prompts adecuados, es importante tener en cuenta el contexto de la conversación, el tono y la personalidad que deseas que el bot tenga. Además, es importante que el prompt sea claro y conciso, y que no contenga información innecesaria. ¿Es así?

El proyecto se puede dividir en dos partes principales. La primera parte consiste en proporcionar el contexto necesario. Esto implica entender y asimilar el entorno en el que se desarrolla el proyecto, incluyendo los detalles específicos de Sálvame y la vida pública de Belén. Este conocimiento es crucial para dar autenticidad al asistente virtual y hacer que su interacción sea lo más natural posible.

La segunda parte se centra en cómo estructurar y modelar todo el proyecto para que tenga coherencia y consistencia. Esto abarca desde la definición de la arquitectura del sistema hasta la implementación de los modelos de lenguaje. Este aspecto es especialmente desafiante debido a la falta de proyectos similares de los que aprender y tomar como referencia.

Este enfoque dual, que combina la comprensión del contexto con la construcción técnica, es un punto de innovación interesante. No sólo estamos creando un asistente virtual, sino que también estamos explorando nuevas formas de integrar la tecnología y la cultura popular para crear experiencias de usuario más auténticas y atractivas.

Eso es. Hace un momento comentabas que el objetivo principal de este proyecto es mantener una conversación efectiva con un cliente existente o potencial. ¿Podrías explicar cómo un chatbot facilita este desafío?

Responder a las necesidades del usuario es fundamental. Al final, el feedback que proporciona el usuario que interactúa con el chatbot es de vital importancia para entender cómo podemos mejorar. Este feedback nos permite identificar áreas de mejora, ajustar nuestras respuestas y optimizar la experiencia del usuario. Es un proceso de aprendizaje continuo que nos ayuda a adaptarnos y a evolucionar en función de las necesidades y expectativas de los usuarios. En última instancia, nuestro objetivo es proporcionar un servicio que sea útil, eficiente y satisfactorio para el usuario.

No sé si nos podrías compartir algunos comentarios o reacciones que hayan tenido los usuarios a la hora de utilizar el chatbot con la voz de Belén Esteban.

Había un gran número de personas que, debido a la alta calidad del chatbot, llegaron a pensar que realmente estaban interactuando con una persona real. La voz clonada era de tal calidad que, en algunos casos, resultaba difícil diferenciar si se trataba de la voz real o la del chatbot. A nivel de contenido, es evidente que es un bot y no posee la calidez humana que caracteriza a una persona.

Nos vimos en la necesidad de limitar el número de interacciones cuando la gente abusaba del uso, interrumpirlas y enviar un mensaje para redirigir la conversación del estilo: “No puedo atenderte por voz en este momento, estoy bastante ocupada. Si lo prefieres, puedo atenderte por WhatsApp, ¿te parece bien?”. La clonación de voz en tiempo real tiene su coste y había el riesgo de saturar el sistema.

Nuestro sistema se basaba en repeticiones. Es decir, cuando un usuario repetía varias veces preguntas como: ¿cómo estás?, ¿qué tal estás hoy?, ¿qué has desayunado?, decidíamos centrarnos en el producto de Crea Energía.

Sin embargo, el feedback final fue muy positivo. Las conversaciones resultaron ser más naturales de lo que podríamos haber imaginado. La Inteligencia Artificial Generativa ofrece la posibilidad de que se pueda preguntar casi cualquier cosa.

El hecho de dejar la conversación tan abierta nos brindó muchas oportunidades para poder hacer cosas como responder a la típica pregunta de: “Ahora mismo estoy en Madrid, ¿puedes recomendarme tres restaurantes?”. El chatbot responde perfectamente y añade: “oye, puedes ahorrar dinero con nuestras tarifas para poder aprovechar e ir a probarlos”. De esta manera, siempre tienes este gancho comercial que te permite darle la vuelta a la situación.

Anuncio publicado en youtube de la tarifa de la Luz Belén Esteban de Crea Energía

¿Habéis observado algún tipo de mejora cuantificable en la respuesta al cliente como resultado directo del chat?

El beneficio más significativo de los chatbots es que pueden proporcionar atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Además, a medida que se van puliendo las instrucciones, puedes limitar el contexto de la conversación.

Por ejemplo, con una persona humana, la interpretación de lo que se dice puede variar. Pueden surgir problemas complejos o cambios normativos que requieren estar informado. Sin embargo, si le indicas a un bot que diga una frase específica o que interprete ciertas frases, se adhiere estrictamente a esas instrucciones.

Esa sería la parte positiva. En cuanto a la parte negativa, es evidente que, en la actualidad, los bots no pueden igualar el nivel de calidad humana, calidez y simpatía que posee un humano. Por lo tanto, lo que hacemos es intentar derivar la mayor cantidad de temas repetitivos al bot, siempre teniendo en cuenta que los temas más complejos serán gestionados por una persona.

Es cierto. Existe un temor frecuente entre las personas de que un chatbot pueda llegar a reemplazar su trabajo. Sin embargo, el propósito principal de un asistente virtual es aliviar la carga de responder a preguntas altamente repetitivas, permitiendo así que el ser humano se dedique a tareas de mayor valor.

En última instancia, se trata de un sistema de filtrado. Hoy en día, cuando se trata de temas complejos, la intervención humana sigue siendo infinitamente superior. Los chatbots son herramientas diseñadas para mejorar la eficiencia, no para reemplazar la interacción humana. Su objetivo es permitir que los humanos se concentren en las tareas que requieren un nivel de comprensión y empatía que, por el momento, solo los humanos pueden proporcionar.

Es probable que muchos equipos directivos que lean esta entrevista estén considerando emprender proyectos de esta naturaleza en 2024. ¿Qué consejos les darías antes de embarcarse en un proyecto con estas tecnologías?

El primer consejo, bastante directo, es probarlo. No cuesta nada obtener una licencia y realizar un caso de uso sencillo, lo más manual posible.

Descubrir a través de la prueba, creo, es uno de los aspectos más importantes de este tipo de tecnología. Al final, te das cuenta de posibles casos de uso que no habías contemplado antes, simplemente interactuando con uno de estos sistemas. Una vez que tienes más o menos decidido este camino, entonces es el momento de lanzarte a realizar este tipo de proyectos.

Es importante empezar de una manera sencilla. Cuando ya tienes un nivel de madurez más avanzado, es crucial que los equipos de desarrollo, integración y explotación de estas herramientas tengan experiencia en el negocio. Sería como una fase más avanzada. Lo que logras es que otros tipos de desarrollos que ya pueden existir en la empresa o que ya tengas en mente, puedan ser aprovechados de una manera muy eficiente. Si la persona que integra tiene esa visión de negocio, puede relacionar los diversos sistemas que ya existen y nutrirse de algunos de estos servicios o aplicaciones que le puedan ser útiles.

Quizás relacionado con esta última parte que mencionaste sobre la experiencia en el negocio, ¿tenéis previsto en los próximos meses, en este 2024, replicar o hacer algo similar con este proyecto de chatbot para otras áreas? Lo digo porque hasta ahora lo habéis centrado en los clientes. ¿Han pensado en hacerlo para otras áreas operativas?

Desde el principio, hemos implementado esto para diferentes áreas. El que ha tenido más notoriedad es el que estamos discutiendo. Pero es cierto que, desde el principio, tener este tipo de herramientas te permite realizar múltiples proyectos en producción que antes eran muy difíciles.

Otra área importante es el propio equipo de desarrollo. Este tipo de herramientas, como Copilot, pueden ayudarnos en la generación de código, por ejemplo.

¿Lo utilizáis para limpiar código, por ejemplo?

Cualquier parte. Es cierto que con precaución y todas las medidas de seguridad posibles, pero al final vemos que es una forma de generar eficiencias y eso también lo tocamos mucho. Y luego también todas las capacidades que tienen los modelos de lenguaje.

Hace unos años, tenían una complicación porque a nivel de casuística, palabras clave, terminologías, por ejemplo, eran costosas y ahora es la figura del embudo al revés. Entonces es una medida pequeña y realmente se expande. Tener esta capacidad puede impactar en muchas áreas, desde el nivel comercial hasta el nivel en que el propio sistema realiza ciertos análisis de conversaciones o ciertos aspectos más cotidianos, que hasta ahora por voluntad propia no eran viables y ahora sí que son posibles.

Al final, vuestra visión, por lo que veo, es ponerla al servicio de los departamentos para que puedan hacer su trabajo mucho mejor y ser más eficientes.

Uno de los desafíos que tenemos es eso, es decir, vamos identificando qué partes del proceso son mejorables y trabajamos juntamente con el resto de los departamentos para identificar estos casos de uso. Ese va a ser uno de los desafíos de este año.

Centrándome en esto que es muy interesante, ¿realizáis algún tipo de reuniones mensuales o periódicas con cada departamento para generar nuevos proyectos o iniciativas de este tipo? ¿La iniciativa proviene del negocio? ¿Cómo gestionan este proceso de innovación?

Hasta ahora, las iniciativas que hemos llevado a cabo este año y las que estamos realizando provienen principalmente del negocio y de la dirección. La dirección de Factor Energía tiene una visión muy clara y detallada de todo el negocio. Esta visión nos ayuda a iniciar nuevos proyectos. Posteriormente, vamos difundiendo ese mensaje a un nivel más detallado, teniendo en cuenta las necesidades de los diferentes responsables de los departamentos. Este enfoque colaborativo asegura que todos los departamentos estén alineados y trabajen hacia los mismos objetivos.

Para concluir, para aquellos que aspiren a ser un Chief Data & Analytics Officer, ¿cuáles crees que son las habilidades que debería poseer una persona que quiera liderar un departamento como el tuyo?

Diría que la primera y más importante, basándome en mis 15 años de experiencia en Factor Energía, es trabajar en lo que te apasiona. No sé si llamarlo “freaky” porque puede tener una connotación negativa, pero prefiero decir que te dediques a lo que te gusta. Por ejemplo, en las redes sociales, la mayoría de las interacciones que tengo están relacionadas con productos de inteligencia artificial, casos de uso y novedades tecnológicas, porque es un tema que me interesa.

Por lo tanto, tener este tipo de vinculación con el sector creo que es crucial. La otra habilidad, evidentemente, es la gestión. A este nivel de estructura, la gestión es una responsabilidad ineludible, por lo que tener esas capacidades y esa formación te ayuda a ser más eficiente. Esto debe ir de la mano con el aprendizaje continuo, porque después de cierto tiempo, necesitas estar actualizándote constantemente para mantener ese nivel de motivación como el primer día.

Y creo que el último punto, que es clave, es la capacidad para atraer talento y formar un buen equipo. Puedo asegurar que el equipo de Factor Energía es un equipo joven, pero extremadamente talentoso. Una de las habilidades más importantes es ser capaz de atraer ese talento, retenerlo e incorporarlo a la organización, porque al final, te apoyas en el trabajo del equipo. Esta capacidad para identificar, atraer y retener talento es esencial para cualquier líder exitoso.

Muy bien. Oye, y cuando dices “necesito relajarme”, llega el fin de semana, ¿qué le gusta hacer Oscar Vega para desconectar?

Principalmente, mi vida está muy influenciada por mi familia, especialmente por mis hijas. El deporte también ocupa un lugar importante en mi vida, siempre que el tiempo lo permite. Además, no descuido la gastronomía, que también juega un papel crucial en mi día a día.

David, eres el Global Digital & Data Director en Uriach. ¿Nos podrías explicar qué tipo de iniciativas y proyectos digitales lideras o impulsas desde tu área? ¿Qué beneficios aportan al negocio y a los clientes de Uriach? 

Desde mi área diseñamos y lideramos la estrategia digital de Uriach a nivel global. Nuestra misión es acelerar la transformación digital de la compañía para convertirnos en una empresa “data-driven” y “customer centric”, es decir, una compañía donde las decisiones se toman a partir del análisis de datos, y sirven para ofrecer experiencias de usuario personalizadas y alineadas con el propósito de la empresa.  

Nuestra estrategia debe ser escalable, puesto que Uriach se encuentra en un proceso de consolidación que nos sitúa como lideres europeos en “Natural Healthcare”, teniendo presencia directa en diez países. Esto conlleva un esfuerzo extra en crear, estandarizar y optimizar procesos y servicios globales de forma ágil.
 

En este sentido, ¿Qué retos y oportunidades has encontrado en este puesto? 

El reto es para mí lo más atractivo: una empresa en expansión con crecimiento exponencial, con nuevas adquisiciones, con distintas filiales que funcionan a distintas velocidades en cuanto a madurez digital… todo ello requiere una gran amplitud de miras. Establecer un plan de estrategia digital a tres años vista, que nos haga avanzar en nuestra misión, y que cubra las necesidades de nuestras filiales, a la vez que sentamos las bases en procesos y servicios globales… es “la tormenta perfecta” para alguien que disfruta con “la transformación digital” como yo.
Las oportunidades en este reto son innumerables, pero me gustaría destacar el hecho de que nuestra transformación se sustenta en los valores de Uriach, unos valores sólidos que nuestra empresa se toma muy en serio, y que sirven de faro para este viaje, y esto lo facilita mucho.
 

David Moreno, Global Digital & Data Director en las oficinas de Uriach en Sant Cugat del Vallès, Barcelona

Uriach es una empresa con más de 185 años de historia, que ha sabido adaptarse a los cambios y evolucionar con el tiempo. ¿Cómo se gestiona la transformación digital en una organización con tanta tradición y experiencia?

Como bien dices, Uriach tiene más de 185 años de historia, pero si juzgamos a la compañía por el momento en que nos encontramos, podríamos decir que Uriach sigue siendo una compañía joven donde lo mejor está por llegar, lo digo totalmente convencido de ello.  

A nivel de transformación digital hemos unificado los diferentes planes de transformación digital de las diferentes áreas de la empresa (IT, Marketing, People…) en un único plan de Transformación Digital de compañía. Este plan es monitorizado por el UDTB (Uriach Digital Transformation Board), formado por el comité ejecutivo de la empresa, nuestro CEO Oriol Segarra, y algunos lideres y directores de áreas clave. Este comité se reúne mensualmente y toma decisiones estratégicas para avanzar en nuestro plan. Una de las decisiones más interesantes que se han tomado es la creación de una nueva posición dedicada exclusivamente a la “innovación disruptiva”, con el objetivo de explorar nuevas áreas y modelos de negocio alejados de nuestro día a día.  

 

Sin duda, el sector farmacéutico es uno de los más regulados y exigentes del mundo. ¿Cómo afrontas los desafíos y las oportunidades que supone la digitalización y la innovación en este ámbito?

Las empresas del sector salud nos encontramos, en general, en un contexto en que tenemos que avanzar digitalmente a diferentes niveles y velocidades a la vez. Por ejemplo, ya no podemos esperar a tener los cimientos en “data” para luego atacar la adopción de la Inteligencia Artificial, puesto que si lo hacemos así nos quedaremos en permanente fuera de juego. Creo que ninguna empresa se puede plantear ya la transformación digital como algo totalmente secuencial, sino algo que debe ser “ágil”, es decir, a diferentes velocidades y niveles a la vez, y adaptándose al contexto y momento actual de cada empresa. Todo ello sin perder de vista su “misión”, definida como un sueño realista a perseguir, es decir, qué queremos ser de mayores como empresa.  

Es algo muy retador, el principal obstáculo siempre es el cultural. La tecnología se implementa «bastante fácil» pero su adopción por las personas u organizaciones casi siempre es difícil. Además, como bien dices, el sector salud es un sector muy regulado (como debe de ser), y siempre tienes que navegar entre la “prudencia” de Regulatory y la necesidad de innovación y disrupción. 

 

Uriach sois una de las compañías que forma parte del nuevo ‘hub’ de innovación empresarial en salud en Barcelona. En este sentido, ¿Tenéis programas de innovación abierta con otros agentes del ecosistema?

Estamos en ello. Como comentaba anteriormente, Uriach se toma muy en serio la innovación, no solo la de producto o porfolio, sino también la innovación disruptiva, y prueba de ello es la creación de una nueva posición totalmente dedicada a ello. Mi compañera Mónica Gispert es la nueva “Disruptive Innovation Director”, y ya tiene un plan para atacar esta área, tejiendo alianzas con los diferentes actores del ecosistema de “innovación” de Barcelona, pero también ampliando miras a otros polos de innovación de otros países clave. Tener nuestra sede en Barcelona es una ventaja competitiva, puesto que el ecosistema de innovación en salud y tecnología aquí es relevante: tenemos hubs como Tech Barcelona o Barcelona Health Hub, startups, escuelas de negocio, empresas como la vuestra… una “red neuronal” potente que debemos aprovechar. 

David Moreno, Global Digital & Data Director en las oficinas de Uriach en Sant Cugat del Vallès, Barcelona

El año pasado era el metaverso y en 2023 ha sido el año de la Inteligencia Artificial Generativa, pero en tu opinión, ¿cuáles crees que van a ser las tecnologías que mayor impacto pueden tener en la industria farmacéutica en los próximos 3-5 años?

En mi opinión el tema del metaverso fue un “hype” que se potenció a través de la prensa, pero que detrás tenía todavía pocas soluciones y productos tangibles que supusieran una disrupción real en la sociedad. Veremos que ocurre en el futuro.  

En cambio, la Inteligencia Artificial abre un sinfín de posibilidades que supondrán un cambio de paradigma, y eso que estamos solo en el principio, en los primeros “pasos de bebé”. Desafortunadamente, la mayoría de las empresas no están listas para sacarle todo el jugo a la IA, y su actual aplicación se limita a la optimización de algunos procesos internos, o para la creación de contenido de forma ágil y barata. Pero todavía no estamos maduros para aplicarlo en negocio o producto, porque para ello necesitamos un nivel muy alto de madurez en gestión de datos (por ejemplo, previsión y predicción de escenarios en base a data). Las empresas, en general, todavía están rediseñando sus organizaciones, roles y estrategias en Data, así como sus infraestructuras de datos… Estábamos intentado poner los cimientos en data, y aplicar el “big data” con sentido, que de repente aparece la “IA”… ¡No hay tregua! ? 

Por otra parte, para la industria farmacéutica la IA será revolucionaria a muchos niveles, sobre todo en etapas de R&D y ensayos clínicos, ya que se podrá optimizar el tiempo que pasa entre el diseño de un medicamento, molécula o producto hasta su aprobación y salida a mercado. También para la parte más comercial o de marketing será muy importante en cuanto a la hiper-personalización de las experiencias de usuario.  

Dentro del sector farmacéutico, otra área importante en los próximos años será la de DTx (Digital Therapeutics) y la de soluciones “beyond the pill” que complementen nuestros productos y los conviertan en tratamientos integrales que combinen el mundo digital con el “off-line”. Todas las grandes farmas han invertido mucho en ello durante los últimos años -así como grandes compañías tipo Google, Amazon o Apple- pero todavía no ha dado grandes frutos, en cuanto a que todavía no hay muchas soluciones disruptivas de este tipo que se consideren casos de éxito en el mercado… pero seguro que llegaran pronto puesto que ya no se puede entender el sector salud sin el impacto de la tecnología y la personalización de los tratamientos. 

 

¿Qué habilidades o competencias consideras imprescindibles para liderar una función como la tuya? 

Capacidad de análisis, visión a largo plazo, “mano izquierda” para gestionar el cambio e influir, humildad, y sobre todo hacer que “las cosas pasen”. 

 

¿Podrías compartir con nosotros alguna experiencia o caso de éxito de innovación digital del que te sientas especialmente orgulloso? ¿Qué aprendizajes o buenas prácticas extrajiste de ella? 

Podría comentar algunas de las iniciativas y proyectos que tenemos en marcha en Uriach, pero me voy a ir bastante más atrás. En 2011 fundé con dos amigos una start-up que fue la primera compañía en lanzar una aplicación móvil marketplace para pedir comida a domicilio en España. Se llamaba Food2u, fuimos muy innovadores en un sector incipiente, pero las grandes compañías que llegaron luego o al mismo tiempo nos comieron el terreno, y al final vendimos nuestra compañía al competidor principal del sector (Just-Eat), no como “exit”, sino por la imposibilidad de competir contra ellos. Fueron tres años y medio muy intensos y con muchos aprendizajes, pero me quedo con dos: “si sabes mucho de tecnología pero poco de negocio lo vas a pasar mal” (y viceversa), y “si eres más conservador que valiente tus competidores te adelantaran por la derecha”. Así que ahora intento mantener un equilibrio entre mis conocimientos técnicos y los conocimientos de negocio/mercado, e intento ser valiente en la toma de decisiones, pensar “fuera de la caja” para ser más competitivo. 

 

El ritmo del día a día en el trabajo, el bombardeo de información… Vivimos en un mundo frenético. En tu caso, David, ¿Cómo te mantienes al día de las últimas tendencias y novedades tecnológicas? ¿Qué fuentes de información o inspiración utilizas? 

Hoy en día si sigues a la gente adecuada en LinkedIn o X tienes acceso a un sinfín de artículos de muchas y diversas fuentes autorizadas y relevantes. Hay que ser un “curator” de uno mismo, seleccionar bien a quien sigues, ayudar al algoritmo a entender tus intereses… y cuando esto ocurre la información fluye hacia ti de forma natural.  

Por otra parte, es importante aprovechar tu día a día laboral para estar siempre abierto a nuevas tecnologías y tendencias, reservar tiempo para conocer nuevas soluciones, empresas y startups que puedan abrir tu mente, así como asistir a eventos relevantes del sector. 

 

Y para terminar, cuéntanos un poco más sobre ti. ¿Cómo es David Moreno? ¿Qué te gusta hacer en tu tiempo libre? 

Este año he debutado como “padre primerizo” y el concepto “tiempo libre” ha cambiado considerablemente, ya que intento pasar el máximo de tiempo con mi familia, y muchas veces es algo exigente que deja poco espacio a mis anteriores hobbies. Sin embargo, intento aprovechar siempre esos momentos del fin de semana en que nuestro piso todavía está en silencio, para ver documentales, leer o escuchar música, muchas veces relacionado con la innovación o con creadores disruptivos.  

Actualmente nadie discute el hecho de que los datos se han convertido en un activo empresarial crítico. ¿Estás de acuerdo?

Absolutamente. Los datos son un recurso valioso que las empresas pueden utilizar para obtener ventajas competitivas, tomar decisiones y mejorar sus procesos. Durante los últimos años la tecnología ha evolucionado y continúa haciéndolo de tal forma que se ha vuelto muy fácil y asequible recopilar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos.

Las compañías y organizaciones como Adevinta, utilizan los datos para comprender a sus clientes y tomar decisiones tácticas y estratégicas, crear procesos más eficientes y obtener ventajas respecto a la competencia.

En mi opinión, los datos pueden influir en gran medida en el éxito o fracaso de una organización.

Las empresas quieren ser data-driven. ¿Qué consejo les darías a aquellas que todavía se encuentran en las fases iniciales de ese camino? ¿Cuál crees que sería la clave de una estrategia data-driven exitosa?

En mi experiencia, para convertirse en una empresa data-driven, es muy importante establecer una estrategia y objetivos claros. Además debemos poder medir estos objetivos para poder evaluar su progreso.

Otro punto importante es promover en todos los estamentos organizacionales, la importancia de los datos y la toma de decisiones basados en ellos. El dato debe estar siempre en la mente de todas las personas que conforman la estructura empresarial.

También la alta dirección debe estar comprometida con la estrategia data-driven. Habrá cambios necesarios, y sin un claro liderazgo y compromiso, el resultado puede ser nefasto.

Es necesario proporcionar herramientas para que las personas empleadas en una organización puedan sacar el máximo partido de los datos y puedan implementar la estrategia definida. En ocasiones se requerirá formación y capacitación para el uso de estas herramientas.

Siempre, pero al comienzo mucho más, es importante basarse en casos de uso que generen valor para la empresa. Esto permitirá demostrar que el uso de los datos es una fuente de valor para la organización.

Además, es importante tener una gobernanza de datos clara que permita garantizar la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos. Es necesario asegurarse de cumplir con las regulaciones y estándares.

En todo este proceso, recomiendo que haya una comunicación clara desde el comienzo a todos los niveles, que permita mostrar los progresos que se realicen y también los desafíos que se encuentren en el camino. Solo con transparencia podremos demostrar las bondades de ser data-driven y ganarnos la confianza de todas las personas que conforman la organización.

Sabemos que la colaboración es clave para alcanzar el éxito ¿Cómo afrontáis en Adevinta ese reto en el mundo del dato?

En Adevinta, debido a sus dimensiones, uno de los mayores desafíos que encontramos es precisamente lograr que todas las personas que trabajan en los diferentes departamentos lo hagan con el mismo objetivo. Para ello, es muy importante establecer una estrategia clara que emane desde la alta dirección y se propague por todos los estamentos organizativos. La meta final es lograr que toda la compañía trabaje como si fuera un único equipo compuesto de múltiples subequipos pero todos con el mismo objetivo: lograr crear productos de datos que generen valor para la empresa.

Es muy importante establecer canales seguros donde se puedan debatir de forma transparente los pasos a seguir para lograr alcanzar la estrategia definida, pero también donde se puedan exponer los problemas que se encuentren en el camino para poder solucionarlos.

Por último, haciendo uso del modelo Data Mesh en Adevinta y mediante la gobernanza federada, se establecen mecanismos que nos sirven para definir procesos y tecnologías comunes que después los diferentes equipos que forman parte de esta gobernanza aplican en sus diferentes departamentos.

Por último no tener miedo al fallo. En Adevinta tenemos un lema: si me tropiezo, me levanto. De los errores se aprende más que de los aciertos. Los datos nos servirán para aplicar una mejora continua.

A todas las organizaciones que no han comenzado todavía, les puedo recomendar que no esperen más, y empiecen hoy mismo a dar los pasos para sacar el máximo partido de los datos que generen o utilicen.

Hoy hablamos de datos estructurados y datos no estructurados. En negocios tan diferentes, ¿cómo los gestiona Adevinta? ¿Cómo saca todo el valor a esa gran variedad de datos?

Me alegro que me hagas esa pregunta. En Adevinta, y particularmente en Adevinta Spain que es donde mi equipo se encuentra localizado, se vio la necesidad de crear herramientas y definir procesos que dieran servicio a nuestros data analysts, data scientists, data engineers, y en verdad, a cualquier persona dentro de la organización. El objetivo era facilitar al máximo la creación de productos de datos de valor.

Para lograr este objetivo estratégico, se organizó un equipo, en el cual yo me encuentro, cuya finalidad ha sido crear una Plataforma de Datos. En este equipo, hemos tenido que encargarnos de implementar desde las aplicaciones que consumen datos hasta de la infraestructura que permite ejecutar estas aplicaciones y guardar los datos con seguridad. Siempre basándonos en las necesidades de nuestros usuarios, pero también siguiendo los parámetros marcados por la estrategia organizacional.

Desde la Plataforma de Datos, también hemos tenido que implementar estrategias de gobernanza, que nos han permitido entre otras muchas cosas, poder gestionar los datos de nuestros clientes con total seguridad, pero también ha servido para definir claramente qué pueden o no hacer los usuarios dentro del entorno controlado definido por la Plataforma de Datos.

En organizaciones tan grandes y complejas como Adevinta, se hace indispensable la creación de Plataformas de Datos que sirven para dotar a la compañía de las herramientas y de los procesos que permiten sacar el máximo partido de los diferentes datos que se gestionan todos los días.

¿Podrías compartir algún caso de uso en Adevinta que se haya solventado gracias a los datos?

En Adevinta, siendo una compañía especializada en anuncios clasificados, tenemos el objetivo de ayudar a nuestros compradores y vendedores a encontrar el perfect match que les permita lograr vender y comprar sus productos con la máxima satisfacción y en el menor tiempo posible.

Para lograrlo, es fundamental proporcionar sistemas que permitan ofrecer, a cada uno de los vendedores que usan nuestros marketplaces, las mejores recomendaciones para publicitar el producto que quieren vender (precio, descripción, posicionamiento en nuestros marketplaces, etc) Por otro lado, también es necesario dotar a los compradores que usan nuestros marketplaces, de herramientas que les sugieran aquellos productos que mejor se adaptan a sus necesidades.

En definitiva, en Adevinta es trascendental la creación de recomendadores, que basados en los datos recopilados, permiten ofrecer a compradores y vendedores la información que mejor se ajuste a sus necesidades particulares, para de esto modo lograr la máxima satisfacción cuando hacen uso de nuestros marketplaces. Estos recomendadores implementados en Adevinta utilizan modelos de machine learning, los cuales han sido entrenados gracias a los datos generados.

Por último ¿Cómo valoras el impacto que tendrá la IA en la Sociedad, los mercados y las empresas en los próximos años?

La IA ya está teniendo un impacto en la sociedad, los mercados y las empresas pero está claro que este impacto seguirá creciendo en los próximos años.

En la sociedad, la IA permite automatizar tareas que anteriormente era imposible automatizar tales como el transporte con los vehículos autónomos, la atención médica, los servicios jurídicos, etc. Pero también afecta a actividades creativas como son la pintura, o la escritura que anteriormente eran impensables que pudieran ser afectadas por la tecnología. Además generan grandes desafíos éticos y de privacidad relacionados con cómo se recopilan y se gestionan los datos con los que se entrenan estas inteligencias artificiales. Por último plantea grandes desafíos en cuanto a la posible pérdida de empleos y la necesidad de adaptarse al nuevo entorno creado por la IA.

En cuanto a los mercados, la IA está transformando ya en estos momentos industrias de todo tipo: automoción, atención médica, comercio, educación, etc, etc. Estas transformaciones no han hecho más que comenzar y acabarán impactando de un modo u otro a todos los procesos industriales. Pero estas transformaciones generan nuevas oportunidades de mercado, aquellas empresas que logren utilizar la IA en su favor lograrán grandes ventajas competitivas.

En cuanto a las empresas, la IA permite automatizar procesos, lo cual redunda en una reducción de costes y en un aumento de la eficiencia. Con la IA, se pueden generan nuevos productos que permitan satisfacer las necesidades de los clientes.

No hay duda de que vivimos en un mundo apasionante y estamos reescribiendo de nuevo la historia. ¿Podrías contarnos cómo llegaste al mundo del Dato?

Mi incursión en el mundo de los datos fue accidental. Alrededor del 2015-2016, estaba a cargo de la transformación digital en Orange. Habíamos trazado un plan para avanzar en nuestra digitalización, buscando ir un paso más allá de nuestras capacidades digitales. Sin embargo, descubrimos que, a pesar de nuestra competencia en la mayoría de Áreas, teníamos una debilidad: la gestión de datos. Nos dimos cuenta de la gran brecha en nuestra estrategia de datos. Y así decidimos crear un “spin off” de nosotros mismos, y nacieron en 2016 los “Data Freacks”, un grupo de entusiastas de los datos. Estoy orgulloso de esto, porque los datos son verdaderamente nuestra pasión y nuestro trabajo.

¿Qué consejos darías tú a las compañías que aún se encuentran en una fase inicial en el Gobierno del dato?

Les diría que la estrategia del dato tiene que estar totalmente alineada a la estrategia de la empresa, tiene que ir de la mano. Lo primero que hay que hacer es un análisis de cómo estás. No es imposible definir a dónde quieres ir si no sabes cómo estás. Para ello hay bastantes opciones y casi todas son buenas. Yo pertenezco también un club que se llama el Club de CDO o del Club Chief Data Officer, y este análisis se hace gratis y por la web.  A partir de defines tu estrategia y luego ya tienes que hacer los cambios, y sobre todo, medir las acciones y el retorno que están teniendo. 

¿Cómo definirías una estrategia de datos exitosa en una industria de las de las telecomunicaciones como la vuestra?

Destacaría dos aspectos. Primero, la estrategia de gestión de datos debe estar completamente alineada con los objetivos y la estrategia general de la empresa. Por esta razón las empresas son Data Driven.

En segundo lugar, esta estrategia debe ser cuantificable, debemos poder medir su retorno. Para hacer esto, propongo la regla del 5. Consiste en que, si logras que por cada euro que se invierta en ti se multiplique por 5, tu estrategia se considerará madura y exitosa. Esta multiplicación actúa como una bola de nieve, ya que una vez que comienzas a generar ese retorno de 5 veces la inversión inicial, es más fácil obtener nuevas inversiones. En esencia, lo que estás haciendo es generar valor para la empresa.

Háblanos sobre los retos y los desafíos a los que se enfrentan las compañías cuando quieren impulsar esa estrategia Data Driven.

Existen muchos retos a enfrentar. Primero, debemos evitar ser considerados como un centro de costos, especialmente al inicio cuando nuestras acciones pueden no tener un retorno inmediato. Se debe entender que inicialmente se requerirá inversión y que no debemos ser vistos como un centro de costos, sino como una unidad de negocio.

Además, esta unidad de negocio tendrá que cubrir ciertos aspectos que son difíciles de medir. Por ejemplo, un caso de uso de Big Data podría generar mucho dinero que ayudará a financiar la estrategia de gobernanza de datos, pero es más difícil cuantificar cuánto dinero está generando específicamente la gobernanza de datos.

También tenemos desafíos relacionados con las personas. Actualmente, hay una gran escasez de talento técnico en ciertos perfiles y tenemos que lidiar con eso. Además, en las empresas se debe promover un cambio cultural para adoptar masivamente estas nuevas tecnologías, lo cual no es una tarea fácil.

Desde un punto de vista tecnológico, nos enfrentamos al hecho de que las tecnologías cambian rápidamente. Por lo tanto, necesitamos crear un entorno industrial escalable y flexible. Estamos implementando estas soluciones en una gran empresa como Orange, por lo que debe ser algo más que un piloto: debe ser escalable para atender a toda la empresa con sus 19 millones de clientes. Al mismo tiempo, debe ser flexible para adaptarse a obsolescencia de las tecnologías actuales. Este desafío técnico, de hacer algo escalable y flexible al mismo tiempo, es el mayor reto al que nos enfrentamos desde una perspectiva de ingeniería.

¿Podrías compartir algún ejemplo de cómo los datos han tenido un impacto realmente significativo en Orange?

Para convertirte en una empresa Data Driven debes atacar los procesos centrales de la empresa. Cuando hablamos de estrategias de optimización, nos referimos a las tareas más cruciales en una Telco, las que conllevan inversiones millonarias y que, al optimizarse, generan retornos igual de enormes. Como de todos es sabido, Orange invierte mucho en publicidad. La decisión de dónde y cómo colocar esa publicidad es esencial para nosotros. Lo mismo ocurre con la atención al cliente. En una Telco, y en cualquier empresa en general, dirige tus esfuerzos a tus procesos fundamentales, donde más dinero se invierte. Optimizando estos procesos, podrás obtener retornos muy suculentos que justifiquen toda tu estrategia.

¿Cuál crees que ha sido la innovación más significativa y que ha transformado el mundo en los últimos años?

La gran transformación de los últimos años ha sido el uso de la nube, que ha democratizado la tecnología y las capacidades técnicas de las empresas. Una anécdota ilustra esto: durante una reunión de líderes de inteligencia artificial de Orange de diferentes países, descubrí que, gracias a la nube, un compañero de Costa de Marfil podía hacer cosas más impresionantes que un colega de Francia, una potencia industrial. La nube permite a cualquier empresa, independientemente de su ubicación, acceder a maquinaria poderosa y crear modelos interesantes sin grandes inversiones. Esto se aplica también a España: con una buena conexión a internet cualquier persona puede hacer algo innovador y útil para cualquier empresa en el mundo. La nube y la conexión a internet han democratizado la tecnología y permitido a cualquiera en España, o en cualquier parte, montar su propia empresa innovadora, algo antes restringido a los que contaban con poder económico.

¿Cómo ves el impacto de la IA en la humanidad en la próxima década?

La tecnología de los Transformers, aunque se introdujo en 2017 y puede parecer antigua, es la base de todas las soluciones actuales de inteligencia artificial generativa. Esta tecnología tendrá un impacto enorme en las empresas en términos de optimización, haciendo a las empresas mucho más productivas. Esta mejora en la productividad cambiará completamente el panorama empresarial, ya que las empresas que no adopten la inteligencia artificial serán menos productivas y eventualmente desaparecerán, como ilustra uno de nuestros lemas en las camisetas de «Data Freaks»: «Data o plomo». Es el momento de apoyarse en los datos y la inteligencia artificial, o enfrentarse a la extinción de la empresa.

Este aumento en la productividad también cambiará a la humanidad, todos los trabajos deberán tener un valor añadido ya que cualquier tarea sin valor añadido será realizada por máquinas. Este será un ciclo positivo de optimización y productividad al que todos tendremos que adaptarnos. Soy optimista y no veo ningún problema, especialmente en Europa, aunque otros países podrían enfrentar ciertos desafíos.

En todo este proceso de mejora de la productividad y todo lo que es el proceso de toma de decisiones, ¿ves alguna amenaza potencial?

Veo una amenaza ética significativa en relación con la inteligencia artificial y creo que será un desafío con el que tendremos que lidiar en los próximos meses. Sin embargo, soy optimista y confío en nuestra clase política, especialmente en Europa, donde creo que se están haciendo esfuerzos positivos. Creo que se promulgará una legislación que permitirá que la inteligencia artificial funcione de manera ética.

Los europeos tenemos una concepción de la vida y una visión del trato a las personas que creo que favorecerán un marco regulatorio respetuoso. Sin embargo, otros países, en particular las dos grandes potencias mundiales actuales, Estados Unidos y China, me preocupan.

EE.UU. me inquieta por su enfoque menos humano. Por ejemplo, ya están utilizando software de inteligencia artificial para evaluar y clasificar a las personas, algo inconcebible en Europa. Me preocupa que se utilice la IA para tomar decisiones laborales, como despedir a alguien.

En cuanto a China, es un mundo diferente con un marco regulatorio muy distinto, y también podría haber problemas éticos allí. Aunque no tengo un conocimiento profundo de China, sé que las normas son diferentes y esto podría dar lugar a problemas éticos.

Un ejemplo de esto es un hospital con el que estuve hablando, que tenía un software desarrollado en China. No podían entrenar sus modelos con datos médicos de pacientes europeos debido a las estrictas regulaciones europeas. Sin embargo, las empresas chinas pueden producir software sin estas restricciones y luego intentar venderlo en Europa. Esto plantea un dilema ético sobre si debemos o no comprar este software, sabiendo que se ha entrenado de una manera que puede no ser éticamente responsable según los estándares europeos.

A pesar de que en Europa podamos avanzar más lentamente, estamos estableciendo sólidas bases en inteligencia artificial. ¿Compartes el temor de que no todos muestran la misma sensibilidad hacia esta tecnología, tal como ilustran los casos que has mencionado?

Nos enfrentaremos a decisiones éticas complejas en torno a la IA, como por ejemplo el dilema de usar un software para detectar el cáncer de mama que se ha entrenado sin respetar los derechos de las mujeres chinas. ¿Usamos dicho software en Europa, sabiendo que su creación contradice nuestros principios, aunque pueda salvar vidas? Estos algunos de los desafíos difíciles a los que nos enfrentamos.

Ocho preguntas cortas

1. Su tecnología favorita son los Transformers y las redes neuronales.
2. Eliminaría los juegos de móvil ya que siente que ha perdido mucho tiempo en ellos.
3. Cree que Elon Musk es la persona más influyente en tecnología, pero sigue a Andrew NG como su referente en temas de IA.
4. Considera la máquina de vapor como el mejor invento de la historia.
5. Su red social preferida es LinkedIn debido a su enfoque en temas tecnológicos, aunque también utiliza Twitter.
6. Madrid es su lugar favorito en el mundo porque es donde están sus seres queridos.
7. Como hobby disfruta buscando actividades culturales para su familia durante los fines de semana.
8. Si se viera forzado a ir a una isla sin conectividad, llevaría un mechero, un cazo para calentar agua y una guía de supervivencia.