Recreación del uso de big data de Luca, la unidad de datos de Telefónica

Recreación de los datos de movilidad que Luca aprovecha con Big Data Luca

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Así ayuda Telefónica a otras empresas a seguirte con big data

Economía | Inteligencia artificial & Ciencia

Así ayuda Telefónica a otras empresas a seguirte con big data

Lo primero que se ve nada más entrar abrirse las puertas de Luca, la división de Telefónica que seguramente mejor encarna el futuro de la compañía, no son hologramas ni robots ni mucho menos teléfonos. Son datos. Números, tablas y gráficos por todas partes. No hay más que darse un paseo por los diáfanos pasillos llenos de pantallas de los más de 100 especialistas en datos que en Distrito C tiene a su cargo Elena Gil, la consejera delegada de Luca, la división de datos de Telefónica. El más de otro centenar de expertos en datos que integra su equipo se reparten entre Sao Paolo y Londres.

Entre todos dan servicio a unos 150 clientes en una veintena de países que tienen contratados sus servicios de Big Data. Hay hoteles, bancos y hasta equipos de ciclismo. Recurren a Telefónica porque la empresa de telecomunicaciones no solo tiene la experiencia de su propia transformación digital, además custodia el inmenso filón de los datos que generan sus más de 350 millones de clientes por todo el mundo. Y si nuestros datos son el nuevo petróleo, Telefónica es la dueña de uno de los mayores yacimientos del país.

José María Álvarez-Pallete, presidente de Telefónica, recordaba en noviembre ante 900 directivos de la compañía que en breve habrá más de 100.000 millones de cosas conectadas a la red. Y cada una de esas ellas generarán más datos.Por eso la plataforma de Big Data de la empresa que puede analizarlos es uno de los pilares estratégicos de la compañía. Entramos en ella para descubrir cómo funciona.

Los guardianes de los datos

Los expertos que trabajan en Luca pueden saber cuánta gente pasa por delante de una tienda cualquiera, por cuánto tiempo y, lo que es a veces más importante, cuántos de esas personas pasan también por la tienda de la competencia. Cada señal del móvil permite saber con exactitud dónde dormimos y dónde trabajamos, dónde vamos los fines de semana y en qué gasolinera solemos repostar. Y ahora cualquier empresa que contrate la asesoría de Telefónica puede beneficiarse de esos datos para trazar su estrategia.

Cada móvil que llevamos en el bolsillo es un pequeño chivato de nuestros movimientos en el que queda registrada mucha información.  Así que gracias a los millones de líneas móviles que opera Movistar (tiene más del 30% de la cuota de mercado de los 53 millones de líneas en España), las empresas que contratan la asesoría de Telefónica en materia de Big Data pueden saber cómo se mueven sus clientes. Literalmente. Son los pequeños puntitos que recorren la ciudad.

Elena Gil, consejera delegada de Luca

Elena Gil, consejera delegada de Luca

El objetivo de Luca es «ayudar a las empresas a entender en qué les puede ayudar el big data», explica Elena Gil. Pero en seguida matiza: «Utilizamos los datos siempre de forma anonimizada». La directiva, que es también directora global de Big Data de Telefónica, insiste en que la compañía «vela siempre por la privacidad de sus clientes». Sin embargo, no deja de resultar inquietante el potencial de la tecnología de la que habla para controlar los movimientos de la población. Por muy anonimizado que esté todo.

«Es información que resultaría mucho más costosa para cualquier empresa obtenerla a través de encuestas y además es mucho más exacta, porque se recoge en tiempo real», matiza la consejera delegada de Luca, que atiende la entrevista rodeada de parte de su equipo de ingenieros que traen, cómo no, más datos para ilustrar en detalle cada ejemplo. No solo saben establecer parámetros que ayudan a describir un comportamiento sino también a anticiparlo.

Cómo ‘espían’ las tiendas

Uno de los sectores donde más rápido se está viviendo ya la transformación profunda que supone el uso intensivo de los datos son las tiendas a pie de calle. «En retail las empresas se están teniendo que poner las pilas porque las cadenas tradicionales se han dado cuenta de que ellos necesitan disponer de indicadores similares a los que tiene el comercio electrónico para conocer igual de bien a sus clientes que los conocen las web».

«Un centro comercial puede ver quién acude al centro comercial de la competencia», explica Gil. «Y una vez que tengo los datos externos, el cliente puede complementarlos con sensores dentro de los establecimientos, videocámaras, las conexiones de wifi… Eso te da los detalles de cómo se mueven los clientes dentro de la tienda. Antes los comercios estaban ciegos en comparación a los competidores online. No tenían manera de saber tanto de sus clientes».

Hace tiempo que el big data está cambiando la forma de comprar también a pie de calle. «En el mejor de los casos, hasta ahora el comercio tradicional tenía información del cliente que compra en su tienda, pero no del que solo se ha acercado a dar una vuelta por ahí», explica Gil frente a una tabla que muestra el flujo de clientes en un centro comercial madrileño. «Para competir los establecimientos necesitan conocer mejor al cliente potencial. Ahí es donde el big data puede ayudar mucho».

Por las redes de Telefónica pasan miles de millones de eventos al día de sus clientes de telefonía móvil y con una plataforma tecnológica que se llama Smart Steps los procesan para analizar patrones de conducta y predecir comportamientos que sean de utilidad a sus clientes. «Los datos los anonimizamos», insiste Gil. «Porque no nos interesa quién está detrás de ese móvil por política de privacidad, sino cómo se comporta ese punto a lo largo del tiempo».

Todos esos datos están agregados y extrapolados con algoritmos complejos, lo que les permite ver cómo se mueve el flujo de personas que llevan un móvil en el bolsillo. Gracias al big data pueden representar cómo se comporta el conjunto de la población (también la que no es cliente de Movistar por extrapolación).

Técnicamente se podrían hacer muchas cosas con la tecnología actual que no hacemos por ética», aclara Elena Gil.

¿Podríamos con la tecnología que existe llegar a conocer al detalle a esas personas? ¿Se puede llegar a saber si son transeúntes a los que les gusta el helado de fresa o escuchan jazz? “Muchas veces podrías, pero nosotros seguimos unas políticas muy estrictas de privacidad», aclara Gil. «Telefónica se pone unos límites de grupos de personas para incorporar esa población, si hay menos de ese número de personas no tomamos el dato.  Técnicamente se podrían hacer muchas cosas con la tecnología actual que no hacemos por ética. No sé si comen helados, pero sí si son aficionados a determinadas cosas. Depende de la granularidad, pero podíamos decir que no analizamos grupos de menos de 50 personas”.

El nivel de detalle al que puede llegarse en países en los que no hay regulación es mucho más inquietante. “En países como China se llega a un nivel de detalle hasta el individuo mismo. Pero en Telefónica aplicamos por principio a todos los países los mismos estándares éticos haya o no regulación. Dependemos de la confianza de los clientes. Y nos tenemos que asegurar de que los clientes saben que tratamos sus datos de manera adecuada. Una cosa es lo que se puede hacer técnicamente y otra lo que debemos».

En retail, el big data sirve, además de para detectar dónde es un buen lugar para ubicar un nuevo punto de venta y para entender qué tipo de gente pasa cerca. A las tiendas les interesa mucho saber si es gente que vive en la zona o si solo están de lunes a viernes en horario de trabajo. «Y sabemos si el móvil duerme en otro sitio, sabemos dónde viven», especifica Gil. «Ayudamos a entender mejor a entender qué tipo de personas acuden a una tienda”. Un servicio que también les piden los bancos para elegir cuál de las dos sucursales bancarias que tienen en una misma zona deben cerrar una después de una fusión.

De las catástrofes al ciclismo

En las pantallas de Luca los humanos somos una especie de puntos que se mueven como hormiguitas por la ciudad. “Nosotros le estamos dando muchísimos usos”, dice Gil. «Por ejemplo para entender el transporte: En Perú, hemos ayudado a desplegar una línea de metro entre Lima y Callao. Se están utilizando nuestros datos para asegurarse de que  lo están haciendo en el lugar adecuado, qué líneas de autobuses son las necesarias par llegar a la estación… Tiene unos beneficios enormes al diseñar infraestructuras».

En España, uno de los proyectos más recurrentes en turismo es ayudar a entender el flujo de turistas a un ayuntamiento o una compañía hotelera. Luca analiza cuánta gente llega al municipio en diferentes espacios temporales. Para el ayuntamiento de Donosti, por ejemplo, cuantificaron cuánta gente llega a la ciudad vasca en la Semana Grande analizando el rastro de los móviles. «A veces encuentran nichos de turistas extranjeros con público relevante de países que desconocían y pueden centrar allí más recursos publicitarios, por ejemplo», explica Gil.

La gráfica que muestra su equipo en la pantalla refleja también la edad de la gente, si es hombre o mujer, su poder adquisitivo…  Y hasta las horas exactas a las que pasan por uno u otro barrio de San Sebastián.

Luca ayuda al equipo de ciclismo de Movistar a trazar las estrategias con big data gracias a sensores en la bicicleta y los corredores

Con los datos de la Fiesta de las Flores de Gerona descubrieron que había muchos holandeses. También la tecnología permite identificar con exactitud de qué provincias exactamente viene el turismo interior. Y da los datos con mucha más exactitud. «Es un dato real, no es declarado en encuestas, que puede llevar a error y además así es mucho más barato para el cliente. Puedes analizar si esas personas han estado en otro momento, si vuelven y si realmente se quedan varios días y dónde van. No es lo que luego te cuentan o recuerdan, sino lo que han hecho realmente”, añade la experta.

Pero también hay mucho big data en áreas más lúdicas como el deporte. Sobre todo en ciclismo, donde Luca colabora con el equipo de Movistar. “Les ayudamos en todo el entrenamiento, tanto en la estrategia de la carrera», explica Gil. Con sensores en la bicicleta y en los coredores se pueden recoger datos para optimizar el plan. Y añade una reflexión sobre el factor humano: «Por supuesto también es importante el feeling de los entrenadores de cómo se siente el corredor, es muy difícil que el big data sustituya todo eso. Pero desde luego es una ayuda para definir la estrategia».

El empleo del presente

Todos los sectores van a evolucionar con el uso del big data y la inteligencia artificial: «Es una ayuda a todos los procesos», añade Gil. «En general las empresas están muy abiertas a colaborar en temas de big data porque se encuentran muy perdidas. Algunas quieren que las asesoramos solo al principio y otras que las acompañemos en todo el proceso».

 

 

En el tipo de perfil que trabaja en Luca abundan los arquitectos de datos, ingenieros de datos y científicos de datos. «Aquí tenemos muchos matemáticos, físicos e ingenieros con doctorados y curriculum increíbles», dice señalando a los jóvenes (la mayoría parece rondar la treintena) que teclea en sus ordenadores en el espacio abierto y diáfano de sus oficinas en el que los pocos despachos que se ven tienen paredes de cristal. Como si la transparencia de la que presumen en su análisis de datos también quisieran mostrarla en la oficina.

En general las empresas están muy abiertas a colaborar en temas de big data porque se encuentran  muy perdidas», afirma Elena Gil

Pero Gil insiste en que para trabajar en la división de datos no solo hacen falta ingenieros. Ella misma es una economista que estudió en el MIT. «En Luca tenemos expertos genéricos de cada sector, médicos, expertos en márketing… También necesitamos gente de Humanidades», añade. «En todo lo que Telefónica está desarrollando de Inteligencia Artificial hay una parte filosófica, porque la ética es cada vez más importante, hay lingüistas, hay muchos abogados expertos en materias digitales. Tenemos la imagen de que todo son estadísticos e informáticos, pero cada vez necesitamos más expertos en big data de todos los campos, desde médicos a comerciales.

En Inteligencia Artificial, Telefónica también tiene trabajando lingüistas, filósofos y muchos abogados expertos en materias digitales», añade la directiva. «Tenemos la imagen errónea de que en big data todo son estadísticos e informáticos, pero cada vez necesitamos más expertos  de todos los campos, porque todo va a funcionar con datos».

Gil formaba parte del grupo de sabios que había trabajado en la elaboración del Libro Blanco de Inteligencia Artificial que el Gobierno de Rajoy encargó en 2017 a un grupo de expertos españoles. La idea era publicarlo en julio de 2018 para tener una estrategia en este campo a la altura de los principales países europeos, pero el cambio de Gobierno truncó su publicación y España singue sin el.  Gil considera que es urgente que se desarrolle. “Estaba funcionando muy bien», recuerda. «Era un equipo muy multidisciplinar (abogados, especialistas, humanistas…). España tiene que tener una estrategia en IA.

La regulación va más lenta que la tecnología y los políticos no están preparados para tomar decisiones en este campo»

¿Falta conocimiento entre los políticos? “Hay muy pocos expertos tanto a nivel político como de empresas», reconoce la directiva. «Urge que los encargados de legislar tengan expertos internamente o se dejen aconsejar. Pero no es un problema de España, pasa en todos los países y el riesgo es que se estén decidiendo cosas esenciales en esta materia sin los conocimientos fundamentales. Es importante que los políticos entiendan la importancia de estos temas para el desarrollo, porque la regulación va más lenta que la tecnología y no están preparados para tomar decisiones en este campo». Y añade: «Es urgente que entiendan la importancia que va a el big data y la inteligencia artificial en el desarrollo del país y necesitan incorporar ese conocimiento en sus equipos».

Para las empresas también es estratégico, pero parece que estas hace más tiempo que lo tienen claro: «El desafío que tienen las compañías es pasar de proyectos aislados de big data a convertirlo en algo estructural, pasar de que se quede en algo anecdótico y se instaure en la toma de decisiones de la empresa que es donde realmente tiene impacto», concluye Gil. «Las empresas exitosas en big data lo tienen incorporado como un proceso, no un caso aislado que puedes enseñar porque ahora sea la moda”.