«El futuro en el ámbito de la Manufactura»(I)

Conversaciones expertas dedicadas a la Ciencia de Datos en la Era post-COVID:

Juan Carlos Villanueva y Mikel Belaustegui.

14 de mayo, 2020

Gonzalo Artiach, socio en DeciDATA, dinamizó el primer ‘DATA4future‘, encuentro de «Conversaciones Expertas» dedicadas a la «Ciencia de Datos en la Era Post COVID» que, en esta ocasión, abordó EL FUTURO EN EL ÁMBITO DE LA MANUFACTURA y tuvo como protagonistas a dos profesionales referentes en sus respectivos sectores: Mikel Belaustegui, CIO en INGETEAM y Juan Carlos Villanueva, experto en fabricación con más de 25 años como responsable de diferentes departamentos.

Por otro lado, esta iniciativa que semanalmente se emitirá vía Streaming, contará habitualmente con las aportaciones e inquietudes de Iñaki Pertusa, también socio en DeciDATA y coordinador de un grupo de profesionales con perfiles complementarios (traductores y data scientists) orientados en la ayuda a directivos en su mejor toma de decisiones, basadas en el análisis de grandes volúmenes de datos.

A continuación publicamos la grabación es esta sesión completa y su transcripción, realizada mediante sistema de Inteligencia Artificial:

Gonzalo Artiach (G.A.):
Estos webinarios que vamos a organizar de manera semanal, parten de la idea de que esta pandemia va a resultar un acelerador de tendencias. Tenemos la sensación de que todas estas tendencias que había sobre el trabajo de digitalización de la inteligencia artificial relacionado con la ciencia de datos, se van a ver muy aceleradas.

Surgen también por la propia necesidad que, durante este tiempo de confinamiento, hemos tenido  por ponernos al día para poder seguir desarrollando nuestras actividades; unas se quedarán, otras no y, algunos otros cambios quizá no son tan sencillos de prever, sucederán…

Iñaki Gabilondo comentó recientemente en televisión que «estamos muy probablemente en la prehistoria de un nuevo mundo…» Por ello, nos gustaría que a través de personas con mucha experiencia y enorme visión, reflexionemos construyendo ese nuevo mundo y tratemos de poner luz a esas incertidumbres…

Hoy comenzamos presentando a Juan Carlos Villanueva, experto en fabricación quien, además de su formación en informática, suma 25 años de experiencia profesional en diferentes departamentos; veinte de ellos como responsable de sistemas.

Juan Carlos Villanueva (J.C.V.)
Como ingeniero que venía del mundo de los trastos, pues me encontraba en un quirófano con una persona que estaba dando botes con la tripa abierta y me decían “tú tranquilo”… Tenía los cables enchufados a un ordenador e intentaba hacer un sistema para establecer el nivel de anestesia. Fue muy interesante la oportunidad de trabajar con Igor Alexander, qué es el padre del ‘perceptron’, una de las primeras redes neuronales. Bueno eso es una cosa un poco rara; fue una prueba del juego estar ahí viendo como apagaban las alarmas los cirujanos, pero divertido…

G.A. Seguimos con nuestro segundo invitado de hoy: Licenciado en informática por Deusto, algo que no necesariamente todo el mundo sabe sobre Mikel Belaustegui es que un apasionado del arte y fundó un proyecto precioso: ‘Smells like art’, donde artistas amateurs dan a conocer su trabajo y así ponerlo en valor… Mikel trabaja como CIO en INGETEAM. (Grupo empresarial especializado en conversión de energía. Desarrolla principalmente equipos de electrónica de potencia, electrónica de control, motores, generadores eléctricos, bombas y motores sumergidos e ingeniería eléctrica.)

Lo primero que quisiéramos conocer está relacionado con cómo utilizamos hoy en día los Datos, la inteligencia artificial y, cómo os gustaría hacerlo mañana… Juan Carlos, comienza tú por favor:

Juan Carlos Villanueva (J.C.V.)
Respecto a cómo los usamos hoy y cómo podríamos usarlos: Creo que muchísimo más. En ese aspecto tenemos mucho terreno por delante. Hoy en día los datos se recogen y se recopilan en cada una de los ámbitos pero, hay una gran oportunidad para aprovechar el conocimiento que los datos tienen y también hay otras muchas oportunidades. Me gustaría que todo estuviera mucho más integrado.

Creo que hoy se gestiona muchísimo basándose en datos; sino, no estaríamos en los niveles de excelencia en los que estamos… Pero la oportunidad está en integrarlos en un “Single Point of Truth” y no depender tanto de la experiencia de la gente. Recoger ese conocimiento y sacar patrones de los datos, creo que es una gran oportunidad; nosotros tenemos algún pinito utilizando Analítica Avanzada, para la IA y, yo creo que nos falta un pasito.

Pero en analítica avanzada la experiencia ha sido muy buena. Lo que pasa es que se trata de un camino a recorrer en el que no podemos saltar pasos. Tenemos muchísimo trabajo en digitalizar y de integrar datos.

G.A. Mikel, ¿algo que te gustaría añadir?

MIKEL BELAUSTEGUI (M.B.)
A pesar de que somos una empresa diferente, más o menos estamos en las mismas… El dato tiene que estar en el radar ‘sí o sí’ para llevar a cabo las labores de gestión, básicas de cualquier proyecto. Cuando hablas con la gente que está muy avanzada de Google o que vienen del área del ‘data science’, cuando te hablan de la IA, todos te dicen: “tú recopila el dato que, luego ya veremos qué hacemos con él…”

Aunque a veces hay patrones e interrelaciones de datos que pueden o no tener nada que ver. Es un camino que hay que andar, con diferente grado de madurez y que tienen un coste. A medida que van saliendo players y capacidades y el negocio va siendo capaz de asumirlas, te puedes acercar a la eficiencia. ¡La ecuación coste-beneficio tiene que cuadrar!

G.A. Iñaki, a ti ¿cómo te gustaría que usásemos los datos a partir de ahora?

IÑAKI PERTUSA (I.P.)
Desde DeciData tenemos una posición que nos permite ver diferentes sectores. Nos centramos en industria pero también trabajamos para otros ámbitos que tradicionalmente han tenido datos, que utilizan técnicas estadísticas y que ahora quieren dar un salto.

Diría que el grado de avance va por barrios. Tanto desde el punto de vista del sector como del tipo de empresa.

A veces se da lo que llamamos un efecto escaparate; en el sentido de que miramos a los ‘google, facebook, Amazon de turno, Spotify, Netflix,..’ que tienen un grado de avance muy, muy diferencial respecto a otros sectores y a otras empresas… Y nos da una sensación de cercanía: Es como cuando ves a alguien por la televisión que luego te encuentras por la calle y crees que es muy cercano, que lo tienes al lado.

La verdad es que ahora mismo hay una brecha muy importante tanto en el tipo de datos, como en el volumen que manejan estas empresas y los algoritmos que utilizan para poner en funcionamiento sus servicios y aplicaciones respecto al común de los mortales. Cuanto más tradicional es el sector, como la industria, mayor. Aunque la industria ha tenido una evolución muy potente en los últimos años, requiere transformar muchas cosas de sus procesos para poder sacar el máximo partido. En donde estamos ahora, respecto al grado de avance que nos gustaría, queda mucho camino por avanzar.

Luego podemos comentar si esta crisis es un acelerador de esta tendencia o por dónde puede ir…

G.A. …¡A Re-Inventarse! Vamos a quitarnos todo tipo de limitaciones; os doy una hoja en blanco y una varita mágica… Con ello podéis construir una organización desde 0 y sin límites.

¿Cómo la haríais en lo que se refiere a la Ciencia de datos e Inteligencia Artificial?¿Como os gustaría que esa organización pueda hacer uso de las tecnologías que hoy existen o que percibís que van a existir?

J.C.V.
Bueno, qué difícil. Estoy tan acostumbrado a trabajar en “Brown fields” y de repente, se me hace extraño trabajar en un “Green Field”. Pues yo me estoy imaginando que habría reglas de juego, unos estándares muy claros desde el principio. Por supuesto esto es algo que uno solo no puede hacer. Así que lo que haría es marcar que se tienen que respetar unos estándares para que así fuera una arquitectura homogénea con lo que muchos de los costes que tenemos ahora de que cada uno construido un silo o un sistema diferente y tengamos que andar pasando los datos de un sitio a otro.

Segundo, pediría que los que están montando cada parte de esa instalación o de esa fábrica tendría que documentar los procesos y que nacieran nativos digitales. Que hubiera un gemelo digital en paralelo a la construcción de esa fábrica de tal manera de que ya desde el nacimiento estuviera todo digitalizado.

Porque, qué pasa. Nosotros tenemos una fábrica que está ya hecha y estamos haciendo un gemelo digital que le persigue, y que va a coger cosas que están por ahí en distintos lugares, desordenadas, con distintos estándares de calidad y, muchas veces, con muy poco documentación o catálogo de datos.

Entonces, estamos haciendo el gemelo digital después de haber “hecho el niño”. Si es en blanco, nacería ya con un gemelo digital desde el inicio y tendríamos un estándar de que cualquier cosa que se monte ya vendría de partida, con una documentación de lo que son los datos claves para ese proceso con sus estándares de medición; y ese catálogo de datos sería ya la documentación de ese gemelo digital…

G.A. El otro día estuve hablando con Jacinto Seguí; me comentaba que en el mundo de la construcción ya lo hacen. Ya hacen primero el gemelo digital y luego ya lo construyen todo sabiendo que lo van a hacer perfecto porque ya lo han hecho…

M.B. La usaría mucho. Usaría la varita, sobre todo, para la captura del dato. No me preocuparía de la documentación, ni me preocuparía del modelo porque me lo estaría haciendo la varita…

En tiempo real, bien con una cámara o con otro tipo de sensores recogería todo lo que está pasando y todo lo que voy haciendo y eso estaría generando la documentación y estructurando la información, encontrando patrones y además proponiendo con inteligencia artificial mejoras en eficiencia.

Y sí que tendría muy claro algo que ha comentado también un poco Juan Carlos lo que es lo que podríamos llamar la gobernanza del dato. Que la arquitectura permitiera que al dueño del dato se le respete y se le digamos valore la producción de ese dato porque muchas veces nuestras organizaciones sobre todo en los procesos transaccionales el consumidor, el que saca valor al dato no es el que lo produce. Viene de una cadena que está alimentada en diferentes puntos de la cadena de valor y ese hecho de que el que tiene que introducir datos no le aporte nada y luego se consume en el paso enésimo después de ese, quiera tener el dato bien y no lo tenga.

Esa red que yo diseñaría, sí que tendría muchas reglas en cuanto a quién es el dueño del dato, qué beneficio tiene el hecho de que el dueño de dato aporte para que otro se beneficie.
El dato tiene un valor. Y hay que tangibilizarlo. Si el que está haciendo un esfuerzo en tangibilizarlo luego no va a poder sacarlo, se pierde energía.

G.A. Iñaki te la han dejado centrada el área porque han hablado de tu negociado sea que tienes que rematar. ¿Es una varita mágica o existen algunas de las cosas que se han comentado?

I.P. Sobre la calidad y la gobernanza de datos ya existen soluciones y metodologías. Es necesario tener una infraestructura que me asegure que el dato que yo tengo es fiable. Que la trazabilidad es correcta,  que tengo el dato que necesito y que el dato que tengo es correcto.

Esto es fundamental en procesos donde tienes a mucha gente de muchos departamentos trabajando sobre los datos.

Y luego hay otra parte, volviendo a lo de la varita. Una vez que tienes estructurado todo está varita te tendría que permitir eliminar todo lo que has estudiado para poder estructurarlo de otra forma.

La IA es lo que se denomina una tecnología de propósito general. Que va a afectar a todos los sectores y todas las actividades. Estamos pensando cómo vamos a utilizar está tecnología con un enfoque mental basado en cómo hemos hecho las cosas hasta ahora. Posiblemente a medida que avance la tecnología nos va a  obligar a cambiar la forma en la que hacemos las cosas necesario. Por tanto tendríamos que dejar una parte digamos que sea más plástica y que nos permita desmontar todo lo que hemos, no destruir no pero sí desmontarlo y montarlo de otra manera

G.A. Aparece cada dos por tres el tema de la calidad de dato. Antes hablamos de cocina y el dato es el ingrediente. Me imagino que si no hay calidad de datos todo el esfuerzo no sirve para nada y puede ser hasta peligroso. En vuestra experiencia personal qué nivel de calidad de datos hay y qué hace falta para ser mejor estamos o estáis en ese camino que contéis un poco vuestra experiencia y vuestra visión.

J.C.V. Churchill dijo en su momento que solo se creía las estadísticas que él manipulaba. Creo que con la calidad del dato hay una componente cultural muy importante. Yo puedo preparar unos datos que si para ti son ajenos pues va a ser difícil que los hagas tuyos y si no los haces tuyos pues más difícil que tomes decisiones con ellos. Mi experiencias es que un dato que no se han utilizado hasta el momento es difícil que se conviertan en información de confianza para tomar decisiones. 

Hay que empezar a utilizarlos. Hay que empezar a trabajar con ellos tomando decisiones y algún día cuando ya los has hecho tuyos y en esa cultura de usar el dato los has asimilado pues podrás dejar que haya cosas que te recomienden te prescriban te predigan. Pero esa fase de confianza ha habido proyectos en los que nos ha costado el 80% del tiempo.

A veces íntegras datos, luego cada uno se hace tablas aparte entonces pues bueno llegar a utilizar todos la misma fuente de verdad, llegar a cada uno aportar como decía muy bien mi compañero Mikel el valor que cada uno da a la organización también en forma de datos pues es un trabajo difícil porque hay mucha tarea de estandarización y de clarificación del proceso

Y sobre todo pues si utilizas datos de personal aunque la tabla de los de personal esté hecha con sus objetivos pues no pasa nada igual ellos tienen que ver un poquito más y no obligar a los de producción que se hagan otra tabla con sus datos.

Esa es una tarea en la que IT está en el centro del huracán. IT no es el que solo recibe especificaciones sino que tiene que ser alguien que acompaña a facilita estos procesos y yo creo que el señor de IT o la empresa que da servicios IT se tiene que reventar y no decir: “escríbeme en un papel donde está el uno dónde está el 2 que hago la suma y te lo escribo en un programita”.

No, estamos en un estadio en el que la gente no es consciente de lo que pasa con sus datos, la gente no es consciente de que los tiene desintegrados, la gente no es consciente de muchas cosas y acompañándoles estás capacitando a la gente, empoderándola . Y ese es el valor no es tanto hacer un programita estático 

G.A. Mikel similitudes entre experiencia o alguna experiencia diferente a la que nos cuenta Juan Carlos

M.B. Por contar algo diferente. Del dato a la información hay un paso, un matiz que tiene que ver mucho con la interpretación del dato. Cualquier dato tiene un contexto y tiene que entenderse. Desde el punto de vista de la descripción del dato. Si no, el análisis que haces después puede ser contraproducente. Cuando hemos estado haciendo cuadros de mando para sacar inteligencia nos ocurría por un lado el tema de la calidad per se. Si el que lo tiene que introducir en ese momento no lo hace bien o le falta información. Pero aunque tuvieras la calidad del dato bien y lo hicieras bien. Lo que yo llamo la semántica del dato, qué entra o no dentro de ese valor es muy importante y tiene un componente cultural.

En diferente foros depende el indicador con el que te quieras comparar tienes que saber qué estás midiendo porque sino estás haciendo un proyecto en falso. Con las bases muy débiles.

G.A. Iñaki, ¿algo que quieras añadir?

I.P. Sí, quería introducir el concepto de calidad subjetiva. Primero tienes la calidad objetiva. Que el dato que yo capto sea el que tengo en mi base. Pero luego hay una segunda, cuando ya avanzamos en la transformación y el uso de esos datos va a haber indicadores que van a de medir lo mismo de diferentes maneras y a veces hay que decir en una organización que vamos a utilizar para medir el desarrollo nacional objetivo y en muchos procesos de datos en línea con la Gobernanza hay que decir a la gente “hasta ahora hemos utilizado este dato, pero a partir de ahora vamos a medir este proceso de esta manera”

Esa medida de calidad subjetiva, qué indicadores van a utilizar suele generar fricciones. El que controla el indicador, contra el resultado

G.A.   En el sentido de que cada uno quiere seguir trabajando como lo hace. Personas…¿cómo veis ahora la contratación con la pandemia con todos los cambios que se intuyen. En la próxima contratación que hagáis pensáis que vais a pedir una serie de formaciones, atributos cualidades, actitudes que igual antes no os fijabais tanto en esos nuevos colaboradores. Y otra más general, ¿pensáis que vais a incorporar gente nueva en esta área en los próximos meses?

M.B. Bueno nosotros en INGETEAM trabajamos con mucho nicho. Dentro de una tecnología general tenemos muchos verticales.  Y hemos atacado los mercados y los nichos de forma muy diferente, hace tiempo hicimos una reflexión estratégica. En la que pusimos en valor la calidad del dato, y el que INGETEAM se pusiera al ritmo de nuestro competidores y no estábamos ahí.

Entonces sí estamos en un proceso de creación de empleo de contratación hemos lanzado este año de la publicación de nuestro último plan estratégico de 2019 un área de I+D. Precisamente su leitmotiv su razón de ser es la de hacer esa capa transversal de digitalización. Desde la analítica de datos hasta la transformación, etc. Porque muchas de las iniciativas que hacíamos las hacíamos el modo dicho. Tenemos ingenieros muy buenos en fotovoltaica, teníamos otros en servicios en mantenimiento y cada uno está atacando digamos estos temas en modo proyecto. Pues para para el proyecto que tengo con tal cliente. Mientras que el tener unas capacidades básicas internas a partir de la cual luego ya elegir partner o buscar en el mercado alguien que te complemente.

No es nuestra razón de ser de una empresa de analítica de datos pero si volvemos al tema las recetas y yo quiero cocinar bien por lo menos tendré que saber dónde ir a buscar los buenos ingredientes. Y tengo que tener a alguien que sea capaz un poco de ver el mercado estado del arte de la tecnología para luego ver de qué partners me nutro.

Y en cuanto a las competencias yo igual en eso soy muy tradicional. Están muy en el discurso y yo lo veo en muchos foros en la preparación de la gente de las carreras estudios. Es un debate que siempre ha estado ahí creo que Estados Unidos y otros países se ha apostado mucho pues por la especialización. Yo creo en las personas. Que salen de la formación que le ha permitido asentar unas bases teóricas luego si tienes interés o bien te haces un máster en el trabajo al propio entorno empresarial te va a facilitar una capacidad trabajando. Entonces no es tanto de mandar, que también, al entorno educativo  “sácamen data scientists como churros” . Y es más de ir matemáticas a los cursos necesarios y que luego se doten de herramientas. Sé que hoy hay poca gente creo que habrá más que será un trabajo sexy

G.A.   Iñaki ¿tú estás notando en esa labor qué hacéis de búsqueda de talento para otras empresas y de incorporarles que os estén pidiendo algo diferente?

I.P. Fíjate, vemos que además de que en las empresas empiezan a buscar a gente con esas competencias, vemos que quien incorporar a alguien que al menos conozca el tema. Que quizás no sea el que desarrolle todo por carga de trabajo o por conocimiento pero que al menos sea capaz de identificar las necesidades.

Que de un poco de sentido de dirección. Esta semana leía un estudio del IESE que hablaba de cómo ha crecido la demanda de ciencia de datos y de otros con competencias ligadas a las ciencia. Una de las conclusiones era que donde más demanda había de estas competencias era en puestos directivos y lo ligan a que la ciencia de datos al ser una tecnología transformadora. Quienes acaban haciendo la transformación son personas que están en puestos directivos. No tanto el técnico que al final va a ser quien tiene que ejecutar el modelo.

Necesitamos directivos con una sensibilidad hacia la analítica avanzada que normalmente ha sido algo que en las formaciones tradicionales de Dirección de Empresas, de puesto directivo, no estaba pero creo que vamos a empezar a ver directivos que se parecen más a un ingeniero que tienen también un componente una faceta técnica que hasta ahora no se requería

J.C.V. Yo tengo que decir que con los pies en el suelo no estamos en un momento expansivo. Sería un poco equivocado transmitir ese mensaje. Creo que va a haber un mayor uso de los datos y así se nos está impulsando desde alta dirección a desarrollar código. A empoderar a las personas que están entonces pues bueno yo creo que el mejor impulsor de la implantación de la transformación digital o de la analítica avanzada o la inteligencia artificial en una planta es un ingeniero que conozca muy bien el proceso que sea muy bueno en su negocio que conozca muy bien el negocio pero que tenga ese espíritu de querer aprender y de querer hacer esto que hablan ahora del intraemprendimiento y que tengáis ilusión por decir oye me voy a formar en estos temas.

Comparto lo que dicen Mikel e Iñaki de qué es un buen matemático un buen ingeniero se tiene que aprovechar además cada vez son más accesibles mientras dónde se busca menos que seas un ratoncito de programación de líneas sino que utiliza herramientas que integran datos que te permiten cocinar entonces si tienes ganas, conoces muy bien el negocio y te empoderan bueno pues lo que queremos es crear este tipo de personas en puestos clave que sean impulsores de los primeros proyectos que den dinero de refinar ese  montón de datos que tenemos que convertirnos en gasolina. Gasolina que de dinero eh Que sean gente que haga prospección y saque de ahí pasta para la empresa porque hay mucha pasta por sacar y en estos tiempos hace falta.

Entonces la crisis acelera todo este proceso es un catalizador y yo creo que tenemos mucha responsabilidad sobre nuestras espaldas desde punto vista de que parte de la rentabilidad de las empresas depende de nosotros.

Bueno está clarísimo la digitalización ya no es una es una cosa bonita para salir en conferencias de Industria 4.0 sino que el que la tiene sobrevivirá, el que no no podrá seguir buscando eficiencias por qué en ciertos procesos las ciencias ya se han agotado y hay mucho valor 

G.A. Hay un par de conceptos que ligan muy bien. Has hablado de alta dirección y luego como si no tuviese nada que ver con eso de que se puede ganar mucha pasta. En una planta manufacturera dónde crees que está el primer Quick-win

J.C.V. El primer quick-win, como hay tanto derroche pues tenemos que ir a cuestiones en las que tengamos relativamente pocos datos porque si no tienes que montar muchas autopistas y mucha recolección y te pierdes en el ETL en toda la extracción.

Entonces cosas sencillas, resulta que si tengo este dato este este y este por ejemplo si para un vehículo yo se el peso que tiene pues me puedo evitar ajustarlo bueno pues juntar una información con otra con otra y llevarla al origen el señor que hace el ajuste que lo haga bien desde el principio ese proveedor si recibe una información de que en tales características tales condiciones bueno eso que la gente sabe desde la experiencia pues lo puedes llegar a sistematizar y probablemente hasta te encuentre patrones nuevos que no se te habían ocurrido.

Pues empezar con cosas que sean quick-wins como tú bien dices para generar el gusto que sea qué al que genera el dato le genera un beneficio es decir esa persona es esfuerzo en un rato pero como puedes conseguir que un dato tenga calidad jode pues cuando ese dato deja de tener calidad que le apriete el zapato al que lo genera y entonces ya has creado pescadilla que se muerde la cola que se beneficia de eso y ostras pues escrito en vez de tener que estar yo ajustando dos veces pues evitar derroches que al final nadie le dan valor.

G.A. Os animo a interrumpiros, a sacar nuevos temas…

I.P. Yo quería hacer un inciso. Cuando se habla de industria 4.0. siempre se habla del mantenimiento predictivo como el área fundamental y prioritario del que sacar valor. En el momento en el que estamos el mayor valor está en un mejor conocimiento del proceso.

Nosotros hemos trabajado en varias plantas en los que muchas veces, lo que haces es parametrizar un conocimiento que está en el equipo que lleva muchos años fabricando pero qué bien nunca se ha documentado o es difícil de documentar porque tiene en cuenta muchos parámetros a la vez y requiere microajustes que basados en la experiencia funcionan pero que cuando lo quieres automatizar es más complejo con una programación tradicional.

Por lo tanto, desde nuestra experiencia está más relacionado con mejoras en calidad de proceso y optimización de parámetros que con esa idea del mantenimiento predictivo.

J.C.V. Otro ámbito muy interesante es el de la energía. Reducir el consumo y las emisiones es otro ámbito donde tiene una aplicación inmediata. Al final no tienes que andar con una hoja excel haciendo polinomios, si empiezas a registrar los datos, ya todos los medidores llevan su IoT, entonces pues empiezas a saber de un parque de infinitos medidores empiezas a saber lo que está pasando en cada minuto y por supuesto comprar energía en mejores condiciones eso es también muy práctico y muy directo. Un quick-win claro.

G.A. En tu experiencia un caso para demostrar a la dirección que hay dinero

M.B. Uno de ellos es la gestión de stocks. Por ejemplo una empresa que esté creciendo de manera inorgánica y que compra diferentes empresas con diferentes almacenes.  Al final tienes que identificar distintos productos y esas referencias de materiales que poseen diferentes almacenes no las tienes controlada. Igual tienes que traer una pieza en avión desde la otra parte del mundo y resulta que la tienes a 500 km y la tienes a punto de obsolescencia. Pero no la tienes identificada con un mismo código.

Esa visión integrada de la información de una forma transversal y sabiendo qué es que, es un caso muy claro de la calidad del dato relacionado con el coste.

Otro caso, contradiciendo un poco a Iñaki. En un aerogenerador en altura y que tengas que arreglarlo supone un impacto económico relevante. Puedes decir tardar un día más en ir a cambiar una pieza que igual cuesta 5 € en una producción que igual me tienes una capacidad generación que si vas a cambiarla pues no va a tener, pero la otra es que si no lo haces a tiempo estoy igual se estropea y tienes que contratar una grúa que tiene que ir a cambiar más piezas de las que originalmente a tener que cambiar. Depende del ecosistema del que estás hablando por ejemplo no hay casos en los cuales se aplica este quick-win. Otra cosa es que el cliente te deje acceder al dato.

J.C.V. Yo vengo da haber trabajado del lean manufacturing. Ahí se utilizaba una herramienta para mapear y para ver la oportunidad si elegir bien en qué temas se ponían las fichas que era un poco el mapa de valor pues imagínate que hiciéramos un mapa de toda la cadena de valor de la empresa y en ese mapa no solo tenemos los procesos sino tendremos también las fuentes de información

Si tú mapeas dónde estás teniendo el valor y dónde estás teniendo el derroche eso te va a permitir visualizar esa transformación digital porque el gemelo digital no viene de repente tienes que ir como un puzzle por piezas entonces donde más valor tengas deberás hacer el esfuerzo. Si en el mundo de los aerogeneradores es realmente la grúa el mantenimiento o ese tipo es un barco etc y yo creo que es ejercicio es bueno para que la transformación digital no sea oportunista o depende un poco de dónde está el jefe que está más

Yo creo que hay que organizar el plan. Un ejemplo muy bueno fue todo lo que fue la Revolución del 6sigma de los años 90 donde se llego a la conclusión de que medir definir y hacer proyectos usando datos que no están muy lejos de lo que es hoy en día el analítica avanzada. Aunque entonces con herramientas más lentas hoy y en día todo es más rápido. Bueno pues ahí se hacía un cambio cultural, se definía un líder que se dedicaba el tema y se forma a los distintos jefes para que se conviertan en Champions en padrinos de este tipo y luego abajo tienes que tener gente clave dentro de la organización que son muy conocedores del proceso y que luego les capacita y se les llamaba el básicamente lo que quiera formar a gente en el manejo de las herramientas estadísticas para que entonces lo hacían con MATLAB y con EXCEL y hoy en día pues puedes tener muchísimos más datos y utilizas rapidminer y otras cosas

Entonces, yo pienso que ya está inventado o sea la transformación de una implantación de utilizar el dato para dar valor y la estrategia de hacerlo inteligentemente

Las plantas van a ser instalaciones gestionadas con datos. Antes era personas que usan datos y pronto van a ser personas asesoradas por sistemas expertos y en esa transformación está también inventada las cosas porque ya se han vivido y no es fácil pero bueno desde dentro empoderando la gente la gente empuja las cosas y los sistemas acaban saliendo. No los sistemas son los que vayan a cambiar no, no hay que empezar cambiando a las personas dándoles la formación empoderando las haciéndoles protagonistas de esa transformación digital y luego bueno pues obviamente siempre hará falta gente apoyar porque eso es una bola de nieve que luego al final va a necesitar de muchos recursos

G.A. Eso está escrito, pero algo que no estaba escrito es esta pandemia. Algún cambio muy potente en esta pandemia y cómo veis las formas de trabajo en el mundo

Iñaki, que tú no te has estrenado ninguna…

I.P. Aquí hay un tema que va a condicionar todo. Y es la posibilidad de poder estar cerca, trabajando juntos. Cómo se tienen que modificar los propios procesos productivos en los que antes había gente trabajando junta que ahora no va a poder estar.

Aquí hay una tentación haber una visión de una aceleración de la robotización, eso no va a ocurrir. Hay procesos manuales en los que el hombre es mucho mejor que una máquina.  

Cuando vemos las películas, parece que la inteligencia artificial va a sustituir las tareas manuales y lo que estamos viendo es la inteligencia artificial estás escribiendo pues procesos como el de un abogado no hace revisión de sentencias 

J.C.V. Yo lo veo lejos Iñaki yo la visión esa catastrofista la veo lejos. Para tener una calidad de vida mejor pues el aporte valor tiene que ser de más conocimiento que ya no es una persona que hace una tarea muy sencilla sino que es una persona que igual está gestionando una línea más compleja con un proceso más complejo pero apoyado y ayudado porque hay cosas que no tiene por qué una persona estar acordándose de 50 combinaciones de parámetros estás está la máquina que es tonta pero se acuerda muy bien de las cosas entonces ahí yo creo que puede complementar al ser humano y por supuesto pero segurísimo que no que no vale para todo.

I.P. En un libro se definía la IA como el perro de un cazador. Si va solo se queda dando vueltas sobre su propia cola pero si va de la mano de un cazador consigue mejorar a los dos.

J.C.V. Y en cuanto a los procesos pues yo creo que está condición de higiene o de estar preparado o sea las empresas que sean capaces de activar este proceso de autodefensa contra lo que es un ataque de salud o de pandemia pues van a perder menos. Los países que aprendan la lección y que implante métodos para reaccionar a estos que se va a repetir pues perderán menos PIB.

Es una capacidad que tenemos que aprender. Igual que existen las 5 eses que habréis oído hablar todas las empresas o sea bien una S mas la salud la seguridad y esa ese significa que no solo tengo las cosas en lugar que tengo que tener las demarcaciones etc sino también tengo unos hábitos que en condición normal minimizan la transmisión y cuando se activa una alerta soy muy rápido en ponerlos en marcha ya tengo preparadas los procesos para mantener distancias porque el mismo proceso con distancia tiene más valor y el teletrabajo pues parecía pues ahora ya no es no es una cosa de esto que decían de voy a hacer como le llaman en la vida personal familiar “conciliación”. Y nos ahorramos derroches en viajes y  en historias.

Yo creo que se sacan cosas buenas a pesar de todo lo trágico de esta pandemia y que ha venido para quedarse el hecho de ser capaz de activar igual que tenemos hoy en día métodos de antiincendios y tenemos alarma y tenemos puestas las cosas pues el día mañana tuve diciembre a la otra vez pues de cuando se detecten China hasta que nosotros aquí estamos activos con las medias seguro que pasa mucho menos y el sistema de salud se considerará un sistema de defensa del país

G.A. Estar todos preparados para tener modo de funcionamiento pandemia y modo de funcionamiento fuera de pandemia. Mikel, alguna cosa que hayas vivido tú o que creas que vaya a continuar. 

M.B. El teletrabajo va a ser más presente. La innovación viene de la necesidad. Cuando tú realmente estás en tu zona de confort y tiene que cambiar algo debido a estas situaciones donde realmente necesitas buscar soluciones ya sea a sea nivel de procesos a nivel de organización etcétera y como ha dicho Juan Carlos pues acabas haciendo algo que los puestos de trabajo las plantas con la distancias mínima se conserve

Pero por otro lado me preocupa que el tejido productivo no es solo las plantas, las tiendas… que la gente pueda estar en la calle interactuar también creo que la innovación viene mucho del enriquecimiento entre las personas de la la mezcla de diferentes personas y aportaciones.

Y desde luego no quiero imaginarme una nueva realidad que implique que tenemos que estar todos apartado uno del otro 2 metros pero que sea con mascarilla para que una vacuna o algún fármaco algo que haga esto pare si nos atenemos a partir de la base que si no es este pues vendrá dentro de un tiempo otro.

I.P. Fíjate hay una idea que va en línea con lo de que no va a cambiar nada. En la crisis del 2008 se decía hay que acabar con el capitalismo todo va a cambiar no y luego la realidad no cambió casi nada.

G.A. Lo que no interesa no cambiar nunca. Iñaki, ¿tenemos alguna pregunta del público?

I.P. Sí, una para Mikel. ¿Cuáles son los pilares base para la estrategia de datos?

M.B. Bueno a ver yo voy a humildemente aportar mi opinión. EL primero en los proyectos que hemos hecho de esas características ha estado relacionado con lo que he llamado la semántica del dato. Dónde tengo el dato más o menos ya lo sé pero como se ha registrado este dato qué quiere decir cuando se ha registrado para la persona para mí es muy importante. Una cosa tan tonta como una fecha para la fecha del pedido es la fecha en la que registra el pedido en la ficha de aquí tienes el pedido es la fecha del contrato esa fecha de facturación hay una serie de circunstancias, de atributos de consideraciones alrededor del dato que es muy importante tener muy claro eres muy fijado una semántica de la clara sistemas diferentes departamentos diferentes organizaciones ubicado el dato y eso qué quiere decir el primer pilar base para mí es esa semántica. A partir de ahí yo al menos por lo menos veo que va caso a caso. Otro pilar es el coste de transformación que ha comentado antes Juan Carlos. Tengo que transformar para convertirlo en algo que genere un beneficio. Tengo que ver también relacionado comentado tú Iñaki, tengo que elegir el indicador. Si tengo el dato varias veces varios sabores al final te quedarás con el dato para el objetivo que yo tengo a. Tengo que saber de dónde parto y qué es lo que quiero conseguir y definir el viaje en función de ese objetivo.

J.C.V. Quería subrayar lo que ha dicho Mikel Cuando hablaba antes de estándares, me refería a lo mismo igual tenemos en términos distintos para hablar de lo mismo pero si no hay estándares no puedo ver mejoras  si no mides no controlas si lo que no controlas no mejoras bueno pues en el que vas a medir Esa definición buena del estándar de las mediciones vital y no te estás apoyando en barro totalmente acuerdo Mikel y por supuesto que en esta estrategia en la que en la que cada vez hay menos dinero pues obviamente elegir bien los tiros y no gastarse en ETL pues un montonazo porque te puedes estar cargando otros proyectos que van a dar más rentable acentos hay que tener el colmillo para elegir donde metes la inversión dónde vas a hacer el pozo petrolífero porque igual hay que meter mucho agujero para para llegar al petróleo y ya no tengo nada luego para refinarlo así que totalmente acuerdo con Mikel

Minuto de oro…

I.P. Tenemos una visión propia de compañía. Tenemos una apuesta decidida por la Analítica Avanzada. Porque esto es el futuro. Estamos realmente comprometidos con esto si lo pensamos personal y profesionalmente para nosotros el dato es el futuro pero tiene que tener un enfoque que sea repetido en varias ocasiones a lo largo de la tarde. Tiene que tener un impacto de negocio y eso significa primero que está muy dirigido muy enfocado al retorno que se quiere conseguir con la inversión y segundo a un tema que lo hemos tocado un poco de lado.

Cuando tú dices yo estoy generando dinero para el negocio eso hay que medirlo y se tiene que reconocer no porque una vez que se puede decir bueno y ahora me das un porcentaje de lo que me ha reconocid. pero es cierto que los procesos de analítica muchas veces se ve claro el coste de la eficiencia lograda pero es más difícil cuantificar la mejora derivada de un mayor ingreso de otro departamento una buena predicción en mi línea de una mejora en la calidad y la mejora de la calidad no me la estoy llevando yoque estoy en línea pero se la está llevando el departamento de calidad pero de llegada de que yo le estoy dando mejor analista permitir también los huevos huevos y reinvertir en este efecto “bola de nieve”

M.B. Vamos a hablar de un paisano de Churchill qué es un tal Bruce Dickinson cantante de Iron Maiden y un tío genial que dio una charla de innovación que se las mejores que he visto y hablaba de la innovación como esa interacción entre personas que a raíz de la necesidad son capaces de sacar algo nuevo no que no existía antes. Este señor es piloto de avión ha estado en el equipo de esgirma, etc, La tecnología va rapidísimo, el estado del arte a rapidísimo muchas de las empresas organización no somos capaces de seguir el ritmo de evolución pero antes o después se da las circunstancias, se rompe la masa crítica y se da el caso y se ven las aplicaciones y yo que sé cuándo va a venir lo que no podemos ver es cuando ni como pero creemos que está a la vuelta a la esquina y a mí no me cabe duda de que teniendo la mente abierta y teniendo capacidad de conexión con diferentes personas yo creo es muy importante porque te permite tener la visión y eso en un momento dado ahrá que salte la chispa dónde tenemos invertir para hacer el proyecto

G.A. Juan Carlos, ya ves que en esta mesa tenemos un enorme respeto por las canas: has empezado tú y acabas tú.

J.C.V. Yo la verdad que a Decidata siempre lo he visto con un espíritu de hacer negocio pero de una manera diferente y yo creo que eso es lo que vale hoy en día las personas entonces mi minuto de oro se lo dedico a las personas que con tanta inteligencia artificial qué es artificial con tantos cambios disruptivos pues tiene que estar acojonada y sin embargo lo que queremos es que la gente realmente ilusione.

Yo le llamaría inteligencia colaborativa. El ejemplo del perro pues que pensamos que podemos tener mascotas que esas mascotas nunca nos van a sustituir y que las personas se yo soy un convencido de que siempre van a controlar no compro ese concepto está de que te sustituye en absoluto yo creo que esta crisis nos tiene que hacer ver el sentido de urgencia de que la digitalización no es una es una cosa que sirve para que las empresas sobrevivan que las personas están en ese centro que las personas son los que van a cocinar. Los datos no se cocinan solos y que obviamente pues habrá gente que le guste más a asumirlo y con gente que no pero que cuando seamos abuelitos y tengamos muchas muchas mas canas pues estaremos viendo gente que estará tranquilamente viviendo con un aparatito que le avise de que cuidado que este robot te va a escapar el aceite dentro de un rato y entonces en vez de estar perdiendo el tiempo una una línea parada lo que sea pues no esa persona va delante y el aparatito ayudado y habrá veces que dirá no hoy te vas a confundir porque este dato y está todo te falta pues bueno ayudando colaborativo.

Y gente pues que aprenderá a hacer cosas mucho más interesantes pero si el reto es que tengo la cabeza y cada vez menos pero bueno como somos una sociedad cada vez más mayor pues aprovecha el cerebro y quizás no seremos necesarios para levantar piedras y para mover cosas porque para eso están las máquinas entonces bueno una sociedad más mayor y con más canas con más inteligencia eso si no podemos dejar de estudiar eh el que piense que entra en un sitio y con lo que aprendió de joven ya le vale pues ese eso no vale El rol de de un proveedor en este entorno de transformaciones es el de acompañar y trasladar conocimiento no tanto vender líneas de código eso hoy en día se compra kilos en la India…