Ricardo Martín Manjón (BBVA): "El éxito es que los datos se integren completamente en todo el tejido del negocio"

Pregunta: La ciencia de datos o ‘data science’ es una disciplina creciente en muchas empresas: en el caso de BBVA, ¿en qué se está centrando la estrategia y por qué?

Respuesta: La ambición de BBVA es enorme –poner la era de las oportunidades al alcance de todos– y las capacidades de transformación del mundo de los datos van a ser fundamentales para lograrlo.

Pero para ello necesitamos combinar dos enfoques diferentes: uno de arriba a abajo, y otro de abajo hacia arriba. En el de abajo a arriba o ‘bottom up’ el objetivo está en crear capacidades para hacer un mejor uso de los datos a escala, y aquí hay tres áreas principales que estamos desarrollando. En primer lugar, el talento y la experiencia que tenemos dentro de la empresa. Hemos lanzado un programa para aumentar las capacidades de ciencia de datos en todo el grupo, ampliando los conocimientos técnicos de nuestros empleados. En segundo lugar, la forma en que captamos datos y las fuentes que podemos utilizar, siempre cuidando el modelo de gobernanza para que sea de primer nivel. Y, en tercer lugar, la tecnología necesaria para analizar esta materia prima y darle sentido.

Y aquí vamos cada vez mejor. Contamos con tecnologías subyacentes, pero sin duda nuestra plataforma de integración es el elemento clave. La plataforma y nuestros otros sistemas nos permiten procesar datos entre distintas estructuras a nivel global muchísimo más rápido y con fuentes más diversas. Así, con un análisis más amplio del entorno de datos, logramos extraer valor a mayor escala.

Luego tenemos el enfoque de arriba a abajo o ‘top down’, en el que identificamos los casos de uso transformacional clave que necesitamos en el banco para culminar nuestra estrategia. Por ejemplo, generar nuevos descubrimientos en el banco que a su vez pueden dar pie a productos y servicios personalizados. La BBVA AI Factory, que lanzamos recientemente, es una muestra de cómo lograrlo. El objetivo es que las diferentes unidades de BBVA trabajen juntas para abordar los grandes retos. La factoría utiliza la metodología ‘agile’ para enlazar los esfuerzos de 150 personas de diversos ámbitos –datos, ingeniería, desarrollo de producto...– y así acortar el tiempo de comercialización de los nuevos servicios y ofrecer una experiencia coherente a nivel global.

P: La inteligencia artificial está de moda y nos la venden como solución a muchas cosas. Pero, para ti, ¿qué soluciones u oportunidades ofrece realmente?

R: Se habla mucho de cómo la IA va a arreglar todos los problemas del mundo, pero en BBVA nuestra visión de cómo utilizar esta tecnología es muy práctica. Estamos trabajando en cuatro áreas:

En primer lugar, automatización de procesos: los procesos administrativos o de ‘back office’ son más rápidos y eficientes cuando se basan en el aprendizaje automático impulsado por datos y algoritmos más inteligentes.

En segundo lugar, personalización, en un sentido amplio: personalización de precio, de producto, de experiencia de usuario, de asesoramiento. Es decir, ofrecer a cada cliente una experiencia bancaria individualizada.

En tercer lugar, aplicar la IA para semiautomatizar lo que hoy en día hace un asesor financiero. Y digo “semiautomatizar” porque es importante que no se interprete como sustituir a las personas. Más bien se trata de un complemento que enriquece la experiencia, clasificando datos y productos, ofreciendo respuestas y soluciones, etc... Y siempre a opción del asesor. Uno de los mitos de la IA es que viene a sustituir a los humanos, pero en mi opinión eso no va a suceder en un futuro inmediato. Es una herramienta que enriquece nuestra labor.

Y el cuarto eje es utilizar la IA para proteger al banco frente a eventos negativos, en prevención del fraude, ciberseguridad y análisis de riesgos. Se trata de áreas donde buscamos detectar problemas, predecir o descubrir pautas y adelantarnos al riesgo.

Así que estas son realmente las fuentes de valor que la IA ofrece a la empresa. Nada de ciencia ficción, sino una realidad asequible. ¡Aunque a veces pueda sonarnos a ingeniería aeroespacial!

"Podríamos hacer lo mismo con los datos que con el dinero: custodiarlos, ayudar a las personas a entender su valor, y a encontrar formas de monetizarlos"

P: Otro tema que aparece mucho en las noticias es la tecnología ‘blockchain’, que evidentemente se basa en datos. ¿Crees que puede tener un papel en la banca minorista?

R: Creo que ‘blockchain’ tendrá un impacto en la banca minorista. La verdadera pregunta es dónde, y qué significará para la forma en la que opera el sector.

Pensemos en los datos personales, por ejemplo. De momento estos datos se monetizan sobre todo en el mundo de la publicidad digital –así es como las grandes tecnológicas utilizan los datos–. Ya estamos viendo herramientas en internet para limitar la información que se puede captar, y por otra parte hay empresas que te ayudan a vender tus datos para que al menos recibas parte de su valor económico.

Pero lo que ‘blockchain’ podría permitir es que controles tus datos completamente y del modo en que tú elijas. Así, te conviertes en tu propio gestor de patrimonio de datos, poniéndolos en el mercado cuando te venga bien a ti. Ahora bien, para los bancos también puede haber una gran oportunidad, que enlaza con el objetivo de BBVA de convertirse en un asesor de confianza.

A lo largo de la historia, los bancos han protegido el patrimonio de las personas, y les han ayudado a invertirlo. Podríamos hacer lo mismo con los datos que con el dinero: custodiarlos, ayudar a las personas a entender su valor, y a encontrar formas de monetizarlos. En definitiva, añadir valor con nuestra experiencia y con la seguridad obligada de nuestros sistemas. Desde luego, es un área en la que estamos trabajando.

‘Blockchain’ también puede ser útil, y estamos empezando a verlo ahora, para mantener el control al intercambiar datos. Por ejemplo, las modalidades ‘conocimiento cero’ de intercambio de datos (‘zero knowledge proof’), en las que se transmite una ‘prueba’ de los datos sensibles, sin compartir los datos sensibles en sí mismos. Esto podría significar un enorme refuerzo a la lucha contra el fraude y minimizar el riesgo para las empresas, puesto que ya no tendrían que almacenar información sensible.

P: En vista de todo ello, ¿cómo ves el futuro de la figura del responsable de datos, y de la ciencia de datos en general?

R: El verdadero éxito sería la desaparición de la figura del jefe de datos, lo que puede sonar extraño. Lo que quiero decir es que en un negocio como el bancario los datos estarían en todas partes. Es una disciplina transversal a todas las áreas en las que trabajamos. Por lo tanto, el éxito es que los datos se integren completamente en todo el tejido del negocio. Cuando esto ocurra, quizá ya no sea necesaria una unidad especializada en datos, ya que todo el mundo aplicará la ciencia de datos en su día a día.

Pero, de momento, queda mucho por hacer. La primera capa de la transformación digital fue la creación de capacidades para que los clientes pudieran hacer todo por sí mismos, según quisieran y del modo más cómodo, siendo la movilidad un factor clave.

La segunda capa es mucho más compleja. La construcción de los motores, los cerebros detrás de estas interacciones cada vez más complejas de datos, la experiencia digital y humana... es muy difícil, y todavía estamos lejos de culminarla. Por recurrir a una metáfora, es como si hubiéramos encontrado indicios de oro, pero aún no sabemos dónde está el filón. Y, antes de nada, necesitamos el permiso del propietario del terreno –el cliente– porque, a diferencia de lo que han hecho las grandes tecnológicas, tenemos que garantizar que, antes de que nosotros nos llevemos una parte, el primero en extraer ‘oro’ de su ‘parcela’ sea el propio cliente. Lo mismo que con el dinero. Si lo hacemos bien, creará la confianza que necesitamos para prestar un servicio cada vez mejor durante la transición a un modelo ampliado de asesoramiento.

En última instancia, volviendo a lo que decía al principio, el 75% de mi labor se centra en cómo fijar la escala de nuestra función, y el 25% en la cuestión de qué tenemos que hacer. Para ser un actor digital realmente global, la esencia es la escala: los datos y la analítica deben integrarse globalmente en todo lo que hacemos.

Así que, para mí, la respuesta a la pregunta de cuál es la clave de la mejor ciencia de datos, es, en primer lugar, que todo lo que se haga sea escalable, luego, saber en qué centrarse y por qué, y, por último, contar con las personas, el talento y las herramientas adecuadas, como la IA, para lograr nuestros objetivos. Eso es lo que queremos conseguir.