Macarena Estévez, socia de Deloitte

Estévez (Deloitte): “Podemos estimar la onda expansiva de la próxima pandemia”

Macarena Estévez es socia de Deloitte y, como experta en análisis de datos, dirige el área Analytics & Cognitive de la consultora. A lo largo de su trayectoria profesional ha desarrollado modelos matemáticos y creado soluciones en base a las matemáticas para empresas de todo tipo.

Además, en 2020 fue nombrada Top Voice Linkedin, así como una de las diez mejores emprendedoras por la revista Emprendedores, reconociendo de esta manera su labor como fundadora en 2007 de Conento, empresa que posteriormente integró en Deloitte. Merecedora de innumerables premios, profesora en las principales Escuelas de Negocio y asesora de varios consejos y comités de empresa, cuenta en una charla con Economía 3 cómo ha cosechado su éxito en la red social laboral por excelencia, su trabajo en Deloitte y la importancia, beneficios y riesgos de los datos.

  • ¿Con qué contenido llegas a la gente en Linkedin?

Decidí hacer algo un poco diferente, porque mucha gente comparte otros post y tal. Yo decidí sacar siempre un estilo de post, con la marca de Deloitte. Aunque yo empecé a postear anteriormente a estar en Deloitte. Pero siempre hice lo mismo, diapositiva corta con mensaje claro. Y siempre las temáticas matemáticas aplicadas al mundo de los negocios, Machine Learning… Se trata de hacer algo diferente, que te caracterice, perseverar, no rendirte…


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Yo tengo unos horarios. Posteo como mínimo dos post, uno a las 8 y otro a las 11. O sea, que es una rutina. Intento también estar al día de lo que a la gente le interesa. También le doy un toque personal. En Linkedin, a la gente le gusta que digas lo que opinas, contesto a todos los comentarios…

“¡Resulta que una red neuronal es una cosa supersencilla!”

  • Hay influencers que se dedican por ejemplo a la gastronomía. Con estos temas parece más fácil para llegar a la gente que con cuestiones más técnicas. ¿Cuál es tu truco?

Yo tengo mi público. Linkedin es una red profesional donde hay gente que trabaja en las empresas. Y en las empresas, los temas de Machine Learning, inteligencia artificial y Google Analytics cada vez interesan más, porque el futuro está soportado sobre datos, análisis y tecnología.

Una de las cosas que me caracterizan es que yo hago sencillo lo complicado. Mi público no son los técnicos. Mi público es las personas que están en las empresas, en los departamentos de marketing, financiero, de compras. Que saben que esto es el futuro, que están inmersos en una transformación digital y que cuando ven mis post dicen: “¡Ay, mira esto que complicado parece, pero qué fácil! ¡Resulta que una red neuronal es una cosa supersencilla!”.

  • En determinados sectores vemos falta de talento y de retención del mismo. ¿Ocurre en el área del análisis de datos?

Yo siempre he hecho matemática aplicada. Era una cosa que interesaba a todas las empresas porque, en general, no tenían este tipo de perfiles. Ahora, sin embargo, todas las empresas tienen departamentos muy grandes con un montón de analistas. Aunque es verdad que ahora en las universidades están abriendo un montón de nuevos grados y masters, la demanda es inmensa y es verdad que faltan ese tipo de perfiles.

Se roban de una a otra compañía. Perder ese talento es complicado para Deloitte. Queremos hacer que la gente que trabaje con nosotros se desarrolle y esté feliz. Para que no quieran irse de Deloitte aunque alguien le ofrezca el oro y el moro.

“Las empresas se están transformando por dentro, ya no son las mismas”

  • ¿Qué importancia tiene el análisis de datos hoy en día? ¿Es una tendencia al alza?

En las empresas siempre ha habido datos y siempre se ha hecho análisis. El cambio ahora es que, con la tecnología, que se ha desarrollado mucho, una de las cosas que ha permitido es que donde antes tenías datos de ventas semanales, ahora tienes datos de ventas al minuto. Eso significa que tienes millones de datos y eso implica que ya no es un analista que vas a tener ahí. Es un analista rodeado de Inteligencia Artificial, de algoritmos de datos… Las empresas se están transformando por dentro, ya no son las mismas.

Hay dos empresas totalmente diferentes. Las empresas que ya han nacido nativas digitales y la otra realidad, las empresas de toda la vida, pero que saben que se tienen que transformar. Porque el consumidor ya está acostumbrado a un tratamiento diferente. Todas las empresas se tienen que transformar y eso hace que se tengan que transformar los perfiles, las culturas… Es una transformación total.

¿Dónde quedan entonces los humanos? Tienen tres claras posiciones en las empresas del futuro. Primero, arriba, liderando el pensamiento estratégico, que es algo que nunca va a depender de las máquinas. Después, aunque las máquinas estén conectadas, hay que tener personas que controlen la calidad del algoritmo y que no esté cometiendo errores y la ética del algoritmo. Que no esté cometiendo sesgos. Por último, los humanos van a estar en las empresas en pequeñas islas, innovando, inventando, creando, soñando, visualizando el futuro… El humano va a tener claramente su posicionamiento, pero con las empresas totalmente conectadas.

“Estamos cediendo nuestros datos, a veces con conocimiento de causa y a veces sin, que es lo peor”

  • Hemos visto casos como el de Facebook con Cambridge Analytica… ¿Hasta qué punto estamos cediendo nuestra información personal a estas empresas y a estos gigantes tecnológicos?

Los estamos cediendo mucho. A veces con conocimiento de causa y a veces sin, que es lo peor. Los humanos somos mucho de pensar que esto no me va a pasar a mí. Pero soy una persona que confío mucho en las empresas. En las empresas hay personas que siempre están intentando hacer bien las cosas. Aunque es verdad que a veces esto se descontrola por algún lado, alguna persona que está en la empresa se equivoca, lo que hay que hacer es solucionarlo. Hay muchísimas regulaciones que nos protegen. Cuando pasa algo, se arregla, se pone multas a las empresas…

  • ¿Entonces no tenemos que estar asustados con tener el móvil escuchándonos?

Hay que ser precavidos. Yo tengo un móvil de empresa pero lo tengo super protegido. No se puede ser ignorante. Hay muchísimas herramientas y se puede hacer un uso de la tecnología seguro.

“Si me gustan las bicicletas y siempre me salen bicicletas, ¿qué probabilidad hay de que piense en monopatines?”

  • Hemos visto casos en los que se ha podido intervenir en elecciones. ¿Pueden los datos llegar a utilizarse como un arma política o incluso geopolítica?

No creo que la intención necesariamente sea mala. El ser humano tiene esa tendencia a en vez de convencer, manipular. La frontera es estrecha. Las empresas estamos muy preocupados todos por marcar la diferencia y no manipular a las personas. Los motores de Google están preparados para mostrarnos algo que nos va a agradar. Google no tiene mala intención, quiere enseñar cosas que cree que a cada usuario le interesan.

Pero si a mí me gustan las bicicletas y siempre me salen bicicletas, ¿qué probabilidad hay de que yo un día piense en monopatines? Entonces, las intenciones no creo que sean malas en casi ningún caso, pero es verdad que la frontera entre lo correcto y lo incorrecto… Es difícil.

  • Pero entonces, ¿habría que poner algún límite, por ejemplo, a los Estados? Si en vez de bicicletas venden un mensaje político… ¿Cómo se puede controlar eso?

En Deloitte trabajamos con todos los sectores. Yo siempre veo buena intención y que se intentan hacer las cosa bien. Pero claro, como los datos y la tecnología tienen esa magnitud, es complicado que no se te escapen las cosas…

Se intenta poner un marco legal. Es difícil, pero se intenta. Nos estamos metiendo en un mundo que es tan nuevo, tan diferente y va tan rápido que nos está desbordando un poco a todos. Pero las intenciones son buenas.

“Incluso ahora nos cuesta sacar inferencias de comportamientos de diferentes países sobre la covid”

  • ¿De qué forma el uso de los datos puede ayudar en la lucha contra la covid?

En todo. Dato bueno, conclusión buena. Lo que pasó con la covid fue que en un primer momento hubo dos situaciones: la de la tecnología y la del dato puro. La respuesta de la tecnología fue espectacular. Todo se aceleró, la gente tuvo que trabajar desde su casa y se hizo… Desde el punto de vista de los datos, hubo críticas al principio, porque se pedía predicciones y todos los que sabemos un poco de esto no quisimos decir nada.

Porque cuando haces analítica te basas en los datos históricos, o suficientemente buenos de presente. Y en ese momento no había histórico, no había precedente y por lo tanto hacer pronósticos era una cosa tremendamente arriesgada. En cuanto ha habido datos, las cosas van cambiando. Ha sido una cosa tan fuera de lo normal en todos los sentidos, que incluso ahora nos cuesta sacar inferencias de comportamientos de diferentes países.

Pero la analítica y el Machine Learning está suponiendo avances tremendos en todo lo relacionado con la salud.

  • ¿Todo esto podría ayudar a predecir si se puede repetir una pandemia así?

A la pregunta de sí o no, la respuesta es sí. El cómo y cuándo, mi sensación es que no hay datos para ser capaces de predecir eso. Nunca ha quedado del todo claro las condiciones que provocaron esto. Lo que sí funcionaría mucho mejor es, si volviera a suceder, cómo reaccionarían todos los países a nivel mundial. Seríamos capaces de estimar la onda expansiva, la velocidad y la fuerza. Y en vez de esperar, cuando empezamos a ver que en España la cosa iba a estar complicada, pensábamos que hasta aquí no iba a llegar. En eso seríamos muy rápidos. En estimar la onda expansiva, en qué momento iba a llegar, con qué fuerza, qué tendríamos que hacer, la diferencia entre comunidades… De todo eso sí hemos aprendido mucho.

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