La Data que tenemos no es suficiente para ganarle al coronavirus: Nir Kaldero

La Data que tenemos no es suficiente para ganarle al coronavirus: Nir Kaldero

La reciente caída de los precios del crudo ha dejado a los expertos atónitos. Economistas veteranos y líderes de industria fueron tomados por sorpresa, mientras los Crude Oil Futures de Estados Unidos adquirían un valor negativo por primera vez en la historia. Por un momento, fue como si una ley inmutable de la economía se hubiera roto. Nadie podría haber previsto esto, ¿verdad? o al menos ningún humano. La verdad es que la data para predecir este resultado estuvo disponible durante semanas. El transporte y todas las industrias globales estaban frenadas, incluyendo la industria de la Manufactura China, la que más combustible demanda a nivel global, cuyo Purchasing Manager’s Index bajó de 50 a 35.7 solamente en enero. Teníamos toda esta información anunciando que este desplome se avecinaba, pero no teníamos un modelo para interpretarla.

Los gobiernos alrededor del mundo están haciendo un gran trabajo usando modelos predictivos para el beneficio de nuestra salud ¿Cuándo antes hemos estados tan ávidos por mirar gráficos de curvas? sin embargo, el mismo esfuerzo hace falta para el destino de nuestras empresas ¿Qué sectores empezarán a detenerse y en qué dirección repercutirá el efecto dominó? Tenemos la data para predecir anomalías futuras como la del precio del crudo, que sucederán, pero nos falta una sistematización y unificación de esta data. De lo contrario, nos esperan sorpresas mucho peores que esta.

Tomemos el ejemplo de Amazon ¿Acaso Amazon sabe cuántos de sus empleados están infectados hoy? ¿Lo sabe el gobierno? ¿Pueden estimar cuantos se infectarán en el próximo mes? ¿Hay un plan para reponer a esos empleados en el corto plazo? ¿Somos conscientes de lo que una reducción del 50% en las operaciones de Amazon le haría a la economía de los Estados Unidos? Este mismo ejercicio de pensamiento aplica para Walmart, los proveedores de internet, las instituciones de salud o incluso las fuerzas policiales de los distintos países. En los próximos meses veremos a la economía y sociedad doblarse en formas que no creíamos posibles. Necesitamos data sólida y actualizada para prender la luz en el pasillo oscuro que estamos atravesando.

Entonces, ¿Cuál es la solución en el corto plazo? Debemos concentrarnos en ayudar a las grandes compañías a obtener datos en tiempo real de la salud de sus empleados y sus operaciones. Esta data puede usarse para predecir los siguientes colapsos o reducción de productividad. Si los gobiernos tuvieran esta información podrían coordinar esfuerzos a gran escala para sostener a los pilares de sus economías usando los recursos indispensables. Esto sería más eficiente que simplemente dar ayuda económica a la gente desempleada, que solo sirve para sostener el consumo a gran escala. Para que las economías no colapsen, debemos desarrollar modelos predictivos de la salud de las compañías, así como hoy tenemos para la salud de la población.

Gigantes de los datos como Facebook entienden esta necesidad, por lo que Mark Zuckerberg escribió un artículo para el Washington Post explicando el nuevo sistema de encuestas de síntomas de la plataforma. Facebook está compartiendo esta información con expertos médicos para seguir el recorrido del virus estado por estado. Este es un gran esfuerzo, pero continúa siendo muy macro. La data necesita ser aún más individual para nuestras necesidades actuales. Ahora, las compañías dependen del gobierno o de ayudas filantrópicas como las de Facebook o la fundación Bill Gates para tener datos. Esto no es suficiente, cada compañía grande debería tener la capacidad interna de generar y procesar estos datos, de esta manera llegaremos al nivel micro que necesitamos para generar las políticas de contención que marcarán la diferencia. Esta data debería ser compartida directamente con los gobiernos para coordinar esfuerzos de gran escala y navegar los meses difíciles que se avecinan.

En NEORIS, hemos desarrollado una solución para nuestros clientes llamada HealthCheck para hacer precisamente esto, y estamos alentando a las compañías en zonas de riesgo a que lo usen para disminuir el contagio entre sus empleados. Si suficientes compañías pudieran usar aplicaciones como esta, el daño a la economía se reduciría exponencialmente en el futuro cercano. En tiempos de crisis, la gente suele usar lo que ya conoce y tomar decisiones desde la intuición. El problema es que nos enfrentamos a un enemigo nuevo, contra el que nuestra intuición no funciona. La única respuesta segura es la data inteligente y precisa. Los gobiernos saben esto y han puesto la salud de la población en manos de expertos médicos, pero continúan operando en la oscuridad hacia las empresas, con data fraccionada e insuficiente. Marquen mis palabras: Los errores que cometamos en los próximos meses no serán por una falta de esfuerzo o cuidado, sino por una falta de profundidad en nuestros datos. Hoy más que nunca necesitamos una visión clara del camino y una cabeza fría para mantener el curso.

***

Acerca del autor

Nir Kaldero es el autor del best-seller Data Science para ejecutivos, y el actual Líder de Data Science en NEORIS. Antes de unirse a NEORIS, Kaldero fue líder de Data Science & Engineering y vicepresidente en Galvanize Inc.
Tanto en su tiempo en la fuerza de defensa israelí como liderando la ciencia de datos en una renombrada institución educativa, el profundo entendimiento de datos de Nir lo ha vuelto uno de los expertos y capacitadores mejor preparados para transformar cualquier organización en una institución impulsada por modelos de datos.

Además de haber trabajado en algunas de las mayores corporaciones internacionales, Kaldero fue Mentor en Google y IBM Analytics Champion desde 2017, un honor dado a los líderes en el campo de las ciencias, tecnología, ingeniería y matemática.

Para cualquier duda puede contactar a Nir en [email protected]

Artículo original La Data que tenemos no es suficiente para ganarle al coronavirus: Nir Kaldero publicado en comunicae.com.mx

Source: Actualidad

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