Desarrollar soluciones para lograr un planeta sostenible, predecir cómo optimizar procesos del sector financiero o avanzar en la investigación espacial. Los 'datathons' son competiciones de innovación similares a los 'hackathons', centrados en extraer valor de grandes volúmenes de datos a partir de diferentes técnicas como el 'machine learning'.
Big Data
La capacidad de aprendizaje y de predicción de las máquinas se ha incrementado a lo largo del tiempo. Esto se observa tanto en los asistentes virtuales, que cada vez son más eficientes al responder y ejecutar tareas gracias a la mejora de los grandes modelos de lenguaje (LLM), como en plataformas de 'streaming' o comercio electrónico, que utilizan algoritmos para personalizar contenidos. El 'machine learning', especializado en el reconocimiento de patrones, es un campo en auge con décadas de historia.
El 'big data' está ganando relevancia en el mundo del deporte: en 2023, el mercado mundial de la analítica deportiva estuvo valorado en 3.300 millones de dólares. Su potencial se debe, fundamentalmente, a su capacidad para medir el rendimiento de los jugadores, ayudar en la toma de decisiones, prevenir lesiones y mejorar la experiencia de los aficionados.
En España, las empresas que usan 'big data' crecieron hasta alcanzar el 13,9% en 2023,un incremento de 2,8 puntos respecto al año anterior. Gigantes como Netflix, Amazon, Starbucks, Spotify y Etsy son casos de éxito en la explotación de datos que pueden inspirar a otras compañías para adoptar un enfoque 'data driven'.
Un 75% de las empresas de España considera que la inversión en datos impacta positivamente en su cuenta de resultados. Para aprovecharlos al máximo, el 'data mining', o minería de datos, se posiciona como una de las tecnologías más importantes, ya que permite extraer información de utilidad que las compañías pueden emplear para definir sus estrategias.
El 'big data' se ha convertido en una de las tecnologías más importantes del ecosistema: su mercado global alcanzó un valor de 154.000 millones de dólares en 2022 y podría superar los 353.000 millones en 2030. Conocer cómo la analítica avanzada de datos puede sacar valor a esta tecnología y cómo la inteligencia artificial ha llevado el análisis de datos a un nuevo nivel para replicar el funcionamiento de la mente humana será clave para mantenerse a la vanguardia de la innovación.
Los datos son una palanca estratégica para BBVA, que, desde hace años, trabaja para que sean accesibles a toda la organización de modo que estén detrás de cada decisión de negocio. En este empeño, Domo se ha convertido en una herramienta fundamental, como cuenta Elena Alfaro, responsable Global de Data y Advanced Analytics en Client Solutions en BBVA, en este nuevo caso de éxito, donde se pone en valor la capacidad de esta plataforma para monitorizar la evolución de los objetivos estratégicos y detectar tendencias específicas, lo que permite al banco adaptar con rapidez los productos y servicios a las necesidades de los clientes.
El banco ha creado la disciplina de Business Analytics para agrupar, coordinar y reforzar las funciones de sus más de 1.400 especialistas de datos. Ligados a la interpretación y uso de los datos, más que a la ciencia de datos, y directamente conectados con las áreas de negocio para ayudarles a la toma de decisiones, esta figura se considera esencial con el objetivo de hacer de los datos una palanca estratégica de crecimiento para BBVA.
Es una de las profesiones más solicitadas y sus perfiles escasean, lo que plantea una doble dinámica en las contrataciones: las compañías buscan a los especialistas más cualificados y estos, a su vez, pueden permitirse elegir dónde desempeñar su labor en función de ciertas condiciones.
El volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos son las cinco claves para convertir el 'big data' en uno de los impulsores de las empresas.
La apuesta por la innovación abierta está generando nuevas ideas en los negocios e impulsando el talento en todo tipo de empresas. En el sector financiero, la banca y las 'fintechs' participan activamente en el ecosistema y descubren en la ciencia de los datos soluciones cada vez más innovadoras y útiles. En Perú, BBVA trabaja en una solución 'data driven' para optimizar los procesos de tasación de inmuebles.
La cuarta edición del BBVA Data Challenge 2022 premió los proyectos en dos categorías: Colaboradores BBVA y Público en General. Con una cifra récord de inscritos, los participantes solucionaron el reto establecido, que en esta ocasión se enfocó en el sector de las Micro, Pequeñas y Mediana Empresas (MiPyME).
Los chips están alcanzando tamaños nanométricos imposibles de imaginar hace pocos años, mientras que la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para procesar datos crece cada día. Ante este panorama de capacidades virtualmente ilimitadas, ¿es posible seguir innovando? ¿Y en qué dirección? Para Jon Ander Beracoechea, reducir el tiempo que se tarda en llevar los beneficios de la tecnología a la sociedad sería una de las claves. El responsable Global de la disciplina Advanced Analytics de BBVA compartió su visión durante en la jornada de clausura del DataFest, un evento interno organizado por la disciplina de Analítica Avanzada del banco, en el que sus profesionales de datos han reflexionado sobre las cuestiones más actuales del sector.
Como parte del impulso a la transformación digital y para seguir transformando la experiencia de los clientes, BBVA en Argentina fue sede de una de las jornadas de la Advanced Analytics DataFest 2022.
BBVA cuenta con más de 2.700 profesionales dedicados a la ingeniería y ciencia de datos, una plantilla que se ha reforzado significativamente este año con cerca de 200 contrataciones y que se prevé complementar con otros 200 nuevos expertos en 2023. El banco, además, abrirá un nuevo centro de excelencia analítica en México, que vendrá a acelerar el desarrollo de productos globales. “La AI Factory es un modelo de éxito que queremos exportar a nuevos países”, asegura Ricardo Martín Manjón, responsable global de Data de BBVA, quien recuerda que “los datos son esenciales para cumplir los objetivos de negocio de BBVA”.
En 2020, las dos entidades firmaron un acuerdo de colaboración para impulsar entre los profesionales de BBVA el aprendizaje de ciencia de datos, un área formativa que en la próxima década tendrá dificultades para cubrir la demanda de las empresas, según un estudio de la UE. En solo dos años, 50 empleados se han graduado en el Máster oficial en Big Data Science del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra, 70 se han certificado como científicos de datos y diez han iniciado una tesis doctoral sobre la aplicación del ‘data’ a retos financieros.
La ciencia de datos está revolucionando el modo en que las empresas se relacionan con sus clientes. El sector financiero no se ha quedado atrás, y aplica esta nueva tecnología con múltiples fines. Por ejemplo, los datos permiten a los bancos ofrecer a sus clientes productos y servicios que les ayudan a personalizar y simplificar su experiencia bancaria, categorizar sus ingresos y gastos, detectar anomalías en sus cuentas o calcular su huella de carbono. Siempre con los datos anonimizados, y con autorización previa del cliente, de forma que se pueda extraer todo su potencial sin identificar a las personas que los han generado.
BBVA ha organizado la cuarta edición del 'BBVA Data Challenge', un concurso que desafía a las comunidades de científicos de datos sobre un objetivo específico. Para esta edición el reto estará enfocado en el sector de las micro, pequeñas y medianas empresas, importante eslabón de la economía nacional.
Como parte de las iniciativas anuales que impulsa el equipo de Open Innovation de BBVA, llega la tercera edición de la HackathonBBVA 2022. Una competencia global que busca reunir a los mejores talentos informáticos para encontrar soluciones innovadoras a problemas reales de la banca. Este año, la cita se llevará a cabo del 21 al 23 de octubre y será nuevamente, completamente digital.
El nuevo indicador añade el resto de los medios de pago al gasto con tarjetas y eleva el gasto a nivel nacional, aumentando así la consistencia de la información Big Data de consumo con los oficiales. El proyecto aumenta además la capacidad de análisis en alta definición del consumo al haber creado las primeras estimaciones de la cuenta nacional de distribución del consumo y permitir analizar el consumo en función de diferentes variables como renta, categorías, género, edad y un nivel geográfico muy detallado incluyendo la evolución del consumo de las ciudades.
Este ámbito de la inteligencia artificial, uno de los más demandados de la actualidad, se ocupa no solo de hacer que las máquinas recopilen información, sino de diseñar los sistemas que, en base a esta información, puedan tomar decisiones adecuadas. El ‘machine learning’ (o aprendizaje automático) ya se aplica en prácticamente todos los sectores.
Mientras que los científicos de datos seleccionan y analizan la información, los ingenieros de datos crean productos o soluciones de ‘software’ y destacan por sus amplios conocimientos sobre programación. La demanda de ambos perfiles, que trabajan de forma conjunta, ha aumentado de forma exponencial en los últimos años.
Cada vez más desarrolladores e ingenieros en el sector tecnológico recurren a datos sintéticos, en lugar de datos reales, para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. De esta forma, aspiran a proteger la privacidad de los usuarios y reducir el tiempo necesario para disponer de datos anonimizados y de calidad.
Para Elena Alfaro, responsable de Datos y Analítica Avanzada de Client Solutions de BBVA, su profesión es apasionante. Licenciada en Administración y Dirección de Empresas, siempre se ha sentido muy vinculada a la tecnología y desde hace más de 10 años de manera más directa en el mundo de los datos. Así lo explica en uno de los vídeos de 'Buscando vocaciones', un proyecto de la Universidad Europea y Atresmedia radio, que tiene como objetivo ayudar a futuros universitarios a elegir su futuro profesional.
Dos modelos de ‘machine learning’ desarrollados por empleados de BBVA han conseguido el primer y segundo puesto en un reñido ‘datathon’ internacional de Tracfone Wireless, el mayor operador móvil de Estados Unidos. Los participantes debían crear un modelo que determinase qué clientes estaban en riesgo de exclusión social y podían acceder a unas ayudas del gobierno para no perder su acceso a internet durante el confinamiento por COVID-19. Tracfone tendrá en cuenta la solución ganadora en sus procesos de trabajo, para conseguir personalizar aún más su servicio.
El término 'thick data' hace referencia a un complejo abanico de estrategias de investigación primaria y secundaria, incluidas encuestas, cuestionarios, grupos focales, entrevistas, revistas, vídeos, etc, como resultado de la colaboración entre científicos de datos y antropólogos para dar sentido a grandes cantidades de datos. El 'thick data' hace referencia a series de datos cualitativos (observaciones, sentimientos, reacciones) que ofrecen información sobre la vida emocional cotidiana de los consumidores.
Con el avance de la reactivación económica en Colombia y el mundo tras los efectos de la pandemia y la cada vez creciente consolidación del uso de los canales virtuales para hacer operaciones bancarias, se han hecho más notorios los ataques a personas basados en la denominada ingeniería social.
Los centros de procesamiento de datos (CPDs) de última generación de BBVA cuentan con las más prestigiosas certificaciones del mundo en cuanto a diseño, construcción y sostenibilidad operativa. Esto se traduce en un mantenimiento de la operación del Grupo ante posibles contingencias, ofreciendo el mejor servicio a sus clientes en prácticamente cualquier circunstancia.
“La medición en tiempo real de la actividad económica es una necesidad en tiempos como los actuales”, ha afirmado Tomasa Rodrigo en el tradicional curso de verano de la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (Santander), organizado por la Asociación de Periodistas de Información Económica (APIE), con la colaboración y el patrocinio de BBVA.
La innovación, el trabajo en equipo, la adquisición de conocimientos y el uso de nuevas capacidades tecnológicas son elementos fundamentales para la evolución y la consecución de nuevos productos y/o servicios más ajustados a las necesidades de los clientes. Por ese motivo, el Hackathon Ninja Global de BBVA proponía el reto de crear un prototipo para atraer y/o retener clientes utilizando el potencial de la inteligencia artificial y los datos de la mano de IBM. ¿Lo habrán conseguido?