Si estás leyendo este artículo, te preguntarás qué relación tienen estas dos palabras del título y, sobre todo, qué son.
¿Qué es el Data Journey?
Empecemos por el principio: explicar el Data Journey. El viaje del dato, que es lo que significa Data Journey, es una forma de expresar los pasos que tiene que andar una empresa para poder evolucionar en la gestión de sus datos y en el valor que extrae de los mismos. En definitiva, se trata de convertir los datos almacenados por una empresa en información relevante que ayude a esta a aportar al negocio agilizando y mejorando procesos respecto a su competencia. En los últimos años, la digitalización de procesos ha llevado a las empresas a enfrentarse a un nuevo paradigma, una sobreexposición de datos que necesitas gestionarse, almacenarse y aprovecharse por parte del negocio.
¿Cómo puedo empezar un Data Journey en mi empresa?
Primera parada: generar datos estructurados
La parte clave para cualquier viaje de una empresa tiene que comenzar por una base sólida: generar buenos datos estructurados, estandarizados, validados y revisados. Para ello, se puede optar por ofrecer a empleados una serie de herramientas estandarizadas para toda la compañía que facilite esta tarea. En el caso de Ferrovial Construcción algunos de los ejemplos de estas herramientas son inSite, un ERP basado en SAP que permite nutrir la información financiera con datos de calidad. También es importante facilitar la gestión de los trabajadores, para ello se puede recurrir a herramientas como WorkDay, y la prevención de riesgos, con plataformas como Cority, una aplicación que aporta datos estandarizados en tiempo real. Incluso en el día a día de las obras se puede implementar una herramienta que facilite la digitalización y almacenamiento de todos los datos, como se puede leer en este blog de mi compañera Silvia sobre Procore, con el objetivo de poder analizarlos y emplearlos correctamente.
Segunda parada: estandarizar procesos
Pero, si te estabas preguntando si solo esto es suficiente, la respuesta es: no. También se debe trabajar para estandarizar procesos. El problema al que suelen enfrentarse la gran parte de las empresas es que la información histórica de la que se dispone está desestructurada. ¿A qué llamamos información desestructurada? Aquellos datos e información que se encuentran en pdf, ficheros Word, o incluso archivos jpg. El problema que esto representa es que esta información se está aprovechando de manera unilateral a través del conocimiento individual y aislado de estos datos históricos que, sin embargo, no es de fácil acceso para el resto de la compañía limitando así su aprovechamiento en el futuro. En definitiva, se puede aprovechar mucho más de lo que se está aprovechando.
Gracias a un registro de información estructurada y de calidad, lo que se consigue es evolucionar y generar reportes centralizados de información, permitiéndonos tomar decisiones con datos que han sido validados y que siguen el mismo criterio. Este es un tema complejo y bastante extenso que no podemos tratar en este artículo así que os recomiendo leer más al respecto en este blog de mi compañera Dafne en el que se explica perfectamente.
Tercera parada: Analítica predictiva
El siguiente paso en este viaje del dato es la analítica predictiva, que consiste en prever lo que va a pasar en función del histórico de datos. Puede parecer ciencia ficción, pero si se apuesta por ello, los resultados son espectaculares. En el caso de Ferrovial Construcción, Dafne lo nombra por encima, pero esta analítica predictiva la estamos logrando gracias a los equipos del Digital Hub y de nuestra Dirección de Datos. La analítica predictiva lo que consigue es aportar información valiosa a la empresa y sirve para tomar decisiones en base a datos (lo que en el mundo anglosajón se conoce como una compañía data-driven).
ChatGPT y los datos desestructurados
Nos siguen quedando grandes preguntas por resolver. ¿Qué pasa con los datos desestructurados y que recopilaban conocimiento de los que hablábamos antes? Actualmente, no participan del viaje del dato, porque la información no está estructurada, por lo que no forma parte de la base. Pero algo ha cambiado que podría revolucionar etse aspecto: ChatGPT.
La tecnología ChatGPT nació de la iniciativa de OpenAI que buscaba ser una asociación sin ánimo de lucro para investigar el potencial de la Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés). Empezó con donaciones anónimas, pero la investigación es cara, y entrenar una AI todavía más. En este contexto, Microsoft ha invertido 10 mil millones de dólares estadounidenses que han servido para dotar a OpenAI de uno de los ordenadores más potentes del mundo, que trabaja bajo la red Azure, que es la red de Microsoft. Gracias a ese despliegue de medios, OpenAI ha sido capaz de crear una AI que redacta texto como una persona (o casi), que inicialmente se llamó GPT (Generative Pretrained Transformer), y que después evolucionó para tener la capacidad de mantener una conversación, renombrándose ChatGPT.
¿Dónde encaja esta historia en nuestra problemática de los datos desestructurados?
La clave está en que OpenAI ha usado toda la capacidad que le ha “donado” Microsoft para indexar toda la información en Internet. Indexar consiste en estructurar la información contenida en una página web para poder realizar búsquedas más eficientes. Dicho de otra manera, han organizado todo tipo de información desestructurada usando su AI, que es capaz de entender el lenguaje escrito en cualquier página web, archivo, e incluso fotografía. El principal valor añadido que ChatGPT puede aportar a los equipos es que nos permite utilizar información y conocimiento que antes quedaba en un cajón olvidado, traduciendo la información en valor directo para los usuarios.
Seguramente ahora quedará más clara la conexión entre Data Journey y ChatGPT, pero nos falta un tercer elemento que puede ser crucial.
¿Qué es y qué papel juega Zuritanken?
Fomentar la cultura de innovación en una empresa es crucial y dotar a esta de iniciativas que involucren a los empleados siempre da sus frutos. En el caso de Ferrovial, Zuritanken es un programa de generación de ideas de innovación abierto a todos los empleados que ayuda a fomentar la cultura de innovación. En 2018, un grupo de compañeros que trabajaba en Ferrovial (Alejandro, Gema, Eva, Luis y Ricardo) propuso una idea innovadora, ganadora de este reconocimiento:
Se trataba de un chat conversacional que recopilaba la información individual que se genera en las obras en construcción y diese valor a los jefes de obra para reducir los riesgos operacionales. Es decir, una herramienta que permitiese recoger el conocimiento individual y convertirlo en conocimiento colectivo para la compañía, permitiendo que todos los trabajadores mejoraran su trabajo.
Recordemos que los asistentes virtuales como Alexa se empezaron a lanzar en esa época y que algunos todavía no existían. Precisamente porque estos asistentes virtuales eran muy precarios y la información no estaba estructurada tal y como la entendemos, el proyecto ganador de Zuritanken no llegó a ver la luz finalmente. Hoy, ChatGPT acerca la promesa de indexar mediante su AI información inconexa, pudiendo dar respuestas en base a dicha información a través de consultas con lenguaje corriente. Ahora es el momento.
ChatGPT va a permitir que el Data Journey de cada empresa evolucione, estructurando información que se quedaba relegada, y aportando valor no solo a la compañía como institución, sino a cada uno de los trabajadores que la forman. La herramienta traerá la democratización del data-driven, que espero sea mucho mayor de lo que la mayoría está anticipando.
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