Pedro Herrera, socio fundador y director general de NovaQuality: “El Machine Learning ha pasado de ser tendencia a convertirse en una tecnología necesaria”

El crecimiento del Machine Learning en los últimos años ha sido exponencial. Estas técnicas, que “aprenden” automáticamente a partir de grandes volúmenes de datos y diseñan modelos de predicción y clasificación, son clave tanto para la optimización de procesos, como la toma de decisiones y en la detección de nuevas oportunidades de negocio. En España, pocas compañías conocen tan bien como NovaQuality el valor que tienen los datos para que los proyectos que aplican Machine Learning funcionen adecuadamente. Desde el año 2003 ofrece soluciones especializadas en aplicaciones analíticas y proyectos con una alta exigencia en Data Governance.

Pedro Herrera Nachón, socio fundador y director general de esta compañía, nos habla en esta entrevista del presente y futuro de esta tecnología que ya ha transformado muchos sectores.

¿Cuál es el origen de Novaquality y en qué se diferencia de otras compañías que operan en el ámbito del machine learning?

NovaQuality es una consultora española de servicios IT especializada en cuatro áreas fundamentales, que engloban desde la implantación de soluciones de Business Analytics, el desarrollo de proyectos de Machine Learning, la mejora de fiabilidad del dato (Data Governance) y la optimización de los procesos que gestionan la relación con el cliente (Customer Relationship Management).

Comenzamos nuestra actividad en el año 2003, por lo que somos una compañía decana en España y, en la actualidad, ofrecemos soluciones y servicios tecnológicos a clientes procedentes de diversos sectores con el fin último de ayudarles en la gestión de sus decisiones empresariales y aumentar su competitividad en el mercado.

NovaQuality está formada por un equipo multidisciplinar, integrado por 115 profesionales especialistas en las áreas en las que tenemos especialización y una cartera de más de 40 clientes procedentes de diversos ámbitos de actividad para los que ha ejecutado más de 300 proyectos.

¿Están invirtiendo las empresas en Inteligencia Artificial y más en concreto en machine learning?

Son muchas los informes que corroboran que la Inteligencia Artificial está experimentando un importante crecimiento, incluso al ritmo de dos dígitos anuales. Según previsiones de IDC este mercado crecerá un 16,4% en 2021.

Nuestra experiencia nos dice que estas estimaciones no sólo están en lo cierto, sino que incluso podrían quedarse cortas en el caso del Machine Learning. Observamos que la mayoría de las empresas o bien ya ha lanzado un proyecto en esta línea o tiene planeado hacerlo en el corto o medio plazo. El Machine Learning ha pasado de ser tendencia a convertirse en una tecnología necesaria para las empresas y rápida de implementar.

Esta rama de la IA, que se basa en el aprendizaje automático a partir del tratamiento de datos y en el uso, para ello, de algoritmos que permiten automatizar y optimizar múltiples procesos, se ha revelado como una gran aliada de muchas organizaciones que quieren mejorar su operativa.

¿Cuáles son los principales desafíos que nos encontramos a la hora de incorporar herramientas de machine learning a los procesos de negocio?

La adopción de herramientas de Machine Learning es realmente sencilla y rápida en aquellas compañías que cuentan con un importante volumen de datos, capturados de los procesos que se quieren automatizar, siempre que estos cuenten con la suficiente fiabilidad. Estas condiciones suponen una materia prima excepcional para “entrenar” un algoritmo y, a través del aprendizaje automático, generar un modelo que sea capaz de resolver procesos de forma más eficiente, con mayor velocidad y minimizando al máximo la posibilidad de errores. Eso no solo reduce muchos costes y crea nuevas oportunidades de negocio, sino que además permite que los profesionales que antes se dedicaban a esas tareas puedan enfocarse a realizar actividades de mayor valor.

El principal desafío con el que nos podemos encontrar, además de la fiabilidad de datos antes mencionada, es encontrar profesionales con la experiencia y conocimiento adecuados para llevar a cabo este trabajo con éxito. Porque la tecnología, en gran medida, no es nueva, y no es preciso realizar una gran inversión en software. Pero, sin embargo, el talento para obtener los mejores resultados sí que es un factor clave.

¿En qué sectores está teniendo el Machine Learning un papel especialmente significativo?

En la actualidad, el Machine Learning está presente en la mayoría de los sectores en los que el dato es capturado de forma recurrente y es necesario una mejora competitiva constante. Un buen ejemplo de ello es el mercado asegurador, en el que se ha aplicado con éxito a diferentes procesos, como la atención al cliente; la predicción de costes de siniestros con carácter previo a la peritación y, muy especialmente, en la prevención del fraude, pues el empleo de algoritmos es capaz de detectar complejos patrones y relaciones con las que identificar y gestionar con antelación este tipo de situaciones.

El papel del Machine Learning, por citar otro caso, también está siendo crucial en la transición a un nuevo modelo energético y, más en concreto, en la gestión de las futuras redes eléctricas, por su capacidad para monitorizar los activos energéticos y enriquecerlos con variables externas.

¿Y cómo ha influido el Machine Learning en la transformación del retail, el ecommerce o la logística?

Precisamente estos son otros sectores de actividad en los que el Machine Learning ha provocado una mayor evolución. No somos conscientes de cómo ha cambiado la forma en la que compramos y nos relacionamos con comercios, restaurantes… Los modelos de predicción de demanda aplicados a la logística permiten una gestión más eficaz del área de compras y del control de stock, y han cambiado radicalmente esas decisiones que antes se basaban en poco más que la intuición.

Otro ejemplo es la atención al cliente y la relación absolutamente personalizada a la que cada vez estamos más acostumbrados, que es posible también gracias al entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático. En el mundo en el que vivimos, con un bombardeo constante de información, la máxima adaptación al cliente es un factor fundamental para el éxito de una empresa.

Habéis participado en un proyecto de investigación que aplicaba herramientas Machine Learning en el tratamiento de la Covid-19. ¿Cómo puede esta tecnología mejorar los servicios relacionados con la salud y la sanidad?

Efectivamente, realizamos un proyecto conjuntamente con la Fundación HM Hospitales para aplicar el aprendizaje automático en el tratamiento de pacientes con Covid. Logramos extraer modelos que nos permite predecir el ratio de gravedad de enfermos teniendo en cuenta en conjunto más de 400 variables, algunas de las cuales, hasta el momento, no habían sido contempladas por los profesionales.

El aprendizaje de datos y los modelos de predicción tienen un enorme recorrido en el ámbito de salud, tanto en la investigación de fármacos, como en la prescripción, el tratamiento y, por supuesto, en la mejora y optimización de los servicios asistenciales.

¿Cuál es el futuro del Machine Learning?

Sin duda, no entendemos el futuro sin un uso masivo de datos, ya sean propios de la empresas o externos. Vamos a ser testigos de un proceso de maduración de los sistemas de Inteligencia Artificial aplicados a herramientas de Business Intelligence, y aunque la  analítica descriptiva tradicional siempre tendrá un papel importante, cada vez más lo combinaremos con la implantación de procesos de aprendizaje automáticos que ofrece el Machine Learning dentro de los procesos de toma de decisiones.