Las herramientas tecnológicas están al alcance de todos; sin embargo, solo algunos las utilizan de manera adecuada. No basta con tenerlas, se necesita entenderlas y comprender cuándo se requieren en realidad.

El Big Data, como sucede con toda tecnología disruptiva, sigue teniendo sus retos; en parte por la velocidad de los cambios tecnológicos, en parte porque ponerla en acción y aprovechar su utilidad es otra cosa.

Recientemente, el CEO de una compañía colombiana me confesó con cierta frustración lo que le sucede tanto a él, como a una de las piezas claves de su gerencia media, cuando asisten a eventos, foros, seminarios o atienden a “expertos” sobre el tema. Al final suelen tener la misma conversación con el mismo formato: 1) contar cómo crece la información mundial, 2) hablar de los casos de compañías como Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Apple o Twitter, y 3) crifras apocalípticas sobre la automatización y el reemplazo de la inteligencia humana.

El aprovechamiento de los datos es un gran negocio para los proveedores, que según Gartner Group es un mercado que generará cerca de 50 billones de dólares a nivel mundial en los próximos años. Pero muchos negocios no se centran en crear tecnología. Por eso, este CEO del que les hablo, le pidió a su equipo que trabajara sobre tres grandes premisas, que sin ser las únicas les permitió dar el gran primer paso.

La primera es que posiblemente todas la empresas tienen datos más interesantes que los de las grandes compañías de tecnología, y tal vez todas quisieran tenerlos. La segunda: los datos en cuanto a su volumen, no son ni remotamente parecidos a los mencionados de forma mediática; no son grandes volúmenes (BIG), pero sí tienen una complejidad enorme en las variables que los componen. Son anchos y requieren de un gran conocimiento del negocio y del contexto de la información.

El poder no radica en quién tiene la información sino en quién la entiende.

Todas las ténicas de aprovechamiento de Big Data son aplicables aquí, pero el poder no radica en quién la entiende. Entonces, antes de saltar al Machine Learning, a las redes neuronales, a la Inteligencia Artificial y a otros de estos recursos, es necesario que las organizaciones y los equipos desarrollen las habilidades para identificar la información relevante de su negocio. Esas es la columna vertebral de Smart Data. Lo cual nos lleva a la última premisa, que es la más importante. No subestimar las nuevas capacidades que requieren la organización, su gente y su cultura, orientadas a los datos.

Más allá del punto mediático en que se encuentran hoy los conceptos de Big Data, analítica de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial, entre otros, está claro que aún hay mucho por imaginar y transformar localmente en los negocios con este tipo de tecnologías. Bill Gates algunza vez anotoó de forma crítica en su libro Negocios a la Velocidad del Pensamiento que, “tendemos a sobreestimar el futuro en tres años, pero tenedemos a subestimar los cambios en diez”. ¿Estamos listos para esos cambios? ¡Claro que sí! Las mejores ideas y cambios provienen del interior de las compañías.