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Entrevista

Rafael Fernández Campos: “el tratamiento ético de los datos marcará una diferencia fundamental en la forma en que las compañías interaccionen con la sociedad”

Entrevista
Rafael Fernández Campos, CDO de Bankia

Entrevistamos a Rafael Fernández Campos, CDO de Bankia y Presidente del Club Chief Data Officer Spain, con motivo de la celebración de la l Edición del Congreso DATA BANK que organiza iKN Spain.

1.-  Sr. Fernández, así para ir abriendo senda ¿qué papel juega el dato en la nueva banca digital?

Lo primero que quizá convendría indicar es que la diferencia entre las industrias cada vez es más difusa. La tecnología está reduciendo drásticamente determinadas barreras de entrada que antes se consideraban insalvables. Por eso cuando hablamos del dato con respecto a la banca, muchas de las afirmaciones valen igualmente para otros sectores.

El dato es la verdadera materia prima de la transformación, siendo la tecnología el habilitador fundamental de ese cambio. La revolución que supone el uso del dato se deja ver en diversas facetas: mejora de procesos, incremento de ingresos, nuevas fuentes de rentabilidad, satisfacción del cliente y los empleados, reducción de costes, mitigación de riesgos, e incluso cambios en el propio modelo de negocio de las compañías por medio de movimientos hacia industrias adyacentes.

La banca es un actor fundamental en este proceso, claramente, si bien hoy más que nunca debe focalizar su atención en el cliente, como objetivo fundamental del mismo. Muchos proyectos de transformación digital fracasan, y aunque son muy diversos los motivos, quisiera citar dos:

  • Considerar la transformación como un fin en sí mismo, lo que supone que se inician proyectos sin un retorno claro y acaban encallando con un elevadísimo coste hundido
  • No tener suficientemente en cuenta a las personas que han de participar en el cambio, sin las cuales un cambio cultural del calibre que nos ocupa, sencillamente no será sostenible. La cultura es el gran acelerador o ralentizador de los proyectos de transformación

2.- Data governance, data security y data de la monetización serán algunos de los temas que se tratarán en el congreso Data Bank ¿Y la data ética, o de la gestión ética de los datos en el ámbito bancario y financiero, hasta qué punto es relevante?

La preocupación social ha ido evolucionando a medida que el cambio tecnológico se ha impuesto y ha alcanzado a la mayoría de la sociedad.

En un inicio la gran preocupación era la ciberseguridad, fundamentalmente reflejada en el posible robo de dinero, de datos o de identidad, con fines de estafa, extorsión, espionaje, o ataques informáticos para bloquear páginas webs o pedir rescates.

Posteriormente pasó a preocuparnos que los que nos espiaran fueran “los buenos”, y comenzamos a considerar la privacidad como un aspecto fundamental. Es en este contexto en el que aparece la norma GDPR.

El siguiente paso lo dimos con la constatación de las tremendas posibilidades de manipulación a la que estamos sometidos por parte de los creadores de las noticias falsas, teledirigidas personalmente en función de nuestra sensibilidad a las mismas.

El último estadio, del que recién comenzamos a ser conscientes, es la ética en el uso de lo datos. Cada vez más organizaciones están interesándose por esta cuestión, que agrupa preocupaciones como el sesgo discriminatorio en los algoritmos, la existencia de cajas negras en los modelos de inteligencia artificial, la promoción de adicciones, la propiedad de los datos y su comercio, la interacción con asistentes robotizados, etc.

En mi opinión, el tratamiento ético de los datos marcará una diferencia fundamental en la forma en que las compañías interaccionen con la sociedad, y puede suponer una ventaja competitiva de inestimable valor: una compañía sin principios éticos en la gestión de sus datos es una firme candidata a desaparecer bajo la presión social de contar con empresas con sólidos valores.

3.- “El activo del banco ya no es el dinero, es el dato” reza así uno de los paneles de expertos que acogerá el congreso Data Bank. En este sentido ¿la generación de datos podría considerarse como una fuente de riqueza?

La clave de esta pregunta está en la palabra “riqueza”.

La Business Roundtable americana, el mayor lobbie de compañías privadas del país norteamericano, revolucionó el mundo empresarial este verano al publicar un cambio fundamental en su consideración de Propósito, ampliando el inicial de “aumentar el valor para el accionista”, a los otros cuatro grandes intervinientes: los clientes, los empleados, los proveedores y la sociedad en su conjunto.

Por este motivo, si entendemos como riqueza la generación de valor global del modo descrito supralíneas, la respuesta es claramente sí. Los datos pueden generar mucho valor para toda la sociedad, siempre que logremos encontrar el equilibrio justo en el reparto de esa riqueza, y no acabe en manos de unos pocos.

Dos consideraciones a este respecto:

  • Lo que genera valor no son los datos en sí mismos, sino lo que hacemos con ellos, por ello debe existir una estrategia del dato transversal a toda la compañía para optimizar el valor del uso de los datos, desde una gobernanza en todo el ciclo de vida de los mismos. El Chief Data Officer es el encargado de tener esta visión global y liderar la organización hacia dicho fin
  • Las compañías se afanan servirse de los datos para dar cumplimiento a su estrategia, y en esa fase se encuentran la mayoría de ellas, en diferentes estados de avance, como es lógico. Sin embargo, son pocas las que han pasado a diseñar una estrategia del dato global y transversal, en la que los datos se convierten en el principal activo de la empresa y en objeto de un plan de negocio específico. Este paso de usar datos para la estrategia a contar con una estrategia del dato es el factor adyuvante principal para la consecución de organizaciones data-driven.

4.- A su entender ¿cuáles son las similitudes y diferencias más destacables entre la Data Intelligence y el Business Intelligence?

El Business Intelligence es el arte de describir, analizar, diagnosticar y predecir la situación de una organización mediante el uso de datos, creando métricas y visualizaciones, con el objetivo de optimizar y democratizar la información para mejorar la toma de decisiones. Si definimos el ciclo de vida del dato como el camino que lleva desde la captura de la realidad hasta la toma de decisiones sobre la base de aquélla, podemos identificar cuatro pasos: plasmación de una realidad en un dato, transformación de los datos para obtener información, obtención de conocimiento a través de dicha información y, por último, toma de decisiones basadas en dicho conocimiento.

El Business Intelligence tradicionalmente se ha dedicado a describir la realidad, que es lo que se denomina analítica descriptiva, y que ayuda a responder a una pregunta fundamental: ¿qué ha pasado?

El uso masivo de datos gracias a la nueva tecnología ha facilitado la llegada de lo que usted denomina Data Intelligence, un análisis de datos más avanzado que abre un abanico de posibilidades enormes, de cara a los dos pasos siguientes del análisis de datos: la analítica predictiva (¿qué va a pasar?) y la analítica prescriptiva (¿qué es lo mejor que puede pasar y cómo actuar para lograrlo?), llegando incluso a generar algoritmos que son capaces de autoanalizarse, aprender de sus errores e ir mejorando su predictibilidad con el paso del tiempo.

No es que la analítica clásica y la estadística no buscaran realizar predicciones antes de la llegada del Big Data, es simplemente que su potencia de cálculo era muy inferior a la actual. Es buen momento para recordar la célebre frase de John Kenneth Galbraith: “El único valor de las predicciones económicas es que dignifican las predicciones astrológicas”. Por desgracia, aún nos queda un largo camino por recorrer para invalidar esta afirmación.

6.- ¿Qué retos plantea la Inteligencia Artificial aplicada al Big Data en el entorno bancario?

Yo hablaría fundamentalmente de tres grandes retos:

  1. En primer lugar la ética del dato, de la que ya he hablado antes y, dentro de ella, la progresiva dificultad para transparentar los modelos. Hemos de diseñar procesos de inteligencia artificial que dispongan de mecanismos que eviten refrendar comportamientos poco éticos. Para lograr dicho objetivo, la creciente complejidad de algunos algoritmos, muchos basados en técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), suponen un auténtico reto de explicabilidad. Otorgar a los clientes el derecho a una explicación en el output de los modelos es condición ineludible para prevenir sesgos y manipulaciones.
  2. En segundo lugar, parece un hecho que en los años venideros los asistentes artificiales se desplegarán y aumentarán sus interacciones con las personas. Ello se acompañará con un cada vez mayor parecido a la interacción humana en forma de texto, lenguaje, e incluso relación física. Es decir, las compañías se afanarán por convertir en “más humana” la inteligencia artificial. Pues bien, en mi opinión, es más que probable que de ello nazca una desconfianza hacia la tecnología que supondrá un gran desafío para los desarrolladores.
  3. En último lugar, apuntaría como reto el lograr el equilibrio adecuado entre varios factores contrapuestos: privacidad y uso de los datos, ownership de los datos por parte de los clientes frente a custodia de los mismos por parte de las compañías, beneficio del uso de los datos para el cliente versus beneficio para el banco, uso masivo de datos frente a uso limitado… Estos equilibrios, por desgracia, solo se producirán a base de errores y aciertos que, si todo va bien, irán limando las aristas hacia una gestión de los datos más ética y más equitativa.

7.- Y para terminar, para aquellos de nuestros lectores que no lo conozca ¿podría presentarnos brevemente qué es, quién forma parte y cuáles son los principales fines del Club Chief Data Officer Spain?

El Club de Chief Data Officers es una asociación sin ánimo de lucro que agrupa a los responsables de datos de las principales compañías de todos los sectores del país: banca, aseguradoras, energía, telco, farma, industria…

El Club celebra reuniones cada dos meses en las que debatimos los principales problemas a los que nos enfrentamos y compartimos soluciones, mejores prácticas, casos de éxito, etc, con el fin de mejorar la gestión del dato de nuestras compañías y, como consecuencia de ello, de nuestro país.

En nuestro Club se da la hermosa paradoja de que nuestros competidores se convierten en nuestros maestros, y son después en nuestras compañías en las que nos examinamos de lo aquí aprendido. Quien viene al Club lo hace desde dos principios: la generosidad para enseñar lo que se sabe y la humildad para reconocer que los demás siempre tienen algo que enseñarnos.

Adicionalmente el Club genera contenido de valor para todos los interesados en el mundo del dato, con el objetivo de convertirse en el referente de la gestión del dato en España.