Por Nir Kaldero *
La reciente caída de los precios del crudo ha dejado a los expertos atónitos, por primera vez en la historia de Estados Unidos los Crude Oil Futures adquirieron un valor negativo cayendo a US$-37,63. Sin embargo, este comportamiento no solo es latente en el WTI, el petróleo Brent, la cotización con la que está indexada la industria de petróleo colombiana, también evidenció una caída de 8,90%, para entrega en junio.
Por un momento, fue como si una ley inmutable de la economía se hubiera roto. Nadie podría haber predicho esto, ¿Verdad? O al menos ningún humano.
La verdad es que la data para predecir este resultado estuvo disponible durante semanas. A nivel mundial, tanto el transporte y como las otras industrias estaban cerradas, incluyendo la manufactura china, la de mayor demanda de energía a nivel mundial.
Asimismo, los estragos de la crisis petrolera ya se sentían en el país también, según cifras entregadas por la Cámara de Bienes y Servicios Petroleros (CAMPETROL), en Colombia el número de taladros destinados a la producción bajó de 82 en febrero a 56 en marzo de este año, y la producción de barriles cayó entre 40.000 y 50.000 unidades por día.
Teníamos toda esta información anunciando que este desplome se avecinaba, pero no teníamos un modelo para interpretarla. Actualmente los gobiernos alrededor del mundo están haciendo un gran trabajo usando modelos predictivos para el beneficio de salud de la población en general. ¿Cuándo antes hemos estados tan ávidos por mirar gráficos de curvas? Sin embargo, el mismo esfuerzo hace falta para el destino de nuestras empresas colombianas. ¿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, ahora nos falta una sistematización y unificación de esta data; de lo contrario, nos esperan sorpresas mucho peores que esta.
Tomemos el ejemplo de Grupo Éxito ¿Acaso el Grupo Éxito sabe cuántos de sus empleados están infectados hoy? ¿Lo sabe el gobierno? ¿Pueden estimar cuantos se infectarán el próximo mes? ¿Hay un plan para reponer a esos empleados en el corto plazo? ¿Somos conscientes de lo que una reducción en las operaciones del Grupo Éxito, que registró ingresos operacionales por 15,2 billones de pesos para el 2019, le haría a la economía colombiana? Y este mismo ejercicio de pensamiento aplica para Ecopetrol o Grupo EPM, para proveedores de internet, para instituciones de salud e incluso, las mismas fuerzas públicas, que de hecho ya han registrado casos positivos en bases militares como la de Ipiales. Para los próximos meses veremos a la economía y sociedad doblarse en formas que no creíamos posibles, por eso necesitamos data sólida y actualizada para prender la luz en este pasillo oscuro que estamos atravesando.
Entonces… ¿Cuál es la solución en el corto plazo? Concentrarnos en ayudar a las grandes compañías a obtener datos en tiempo real de la salud de sus empleados y sus operaciones, que pueden ser usados para predecir los siguientes colapsos o las reducciones de productividad que va a atravesar el país.
Del mismo modo, si el gobierno tuviera esta información a la mano, podría coordinar los esfuerzos de gran escala para sostener los pilares de sus economías con base en data centralizada y veraz, permitiéndole gestionar los recursos indispensables, a simplemente dar ayuda económica a la gente desempleada, que al final solo sirve para sostener el consumo a gran escala. Es necesario que para que la economía no colapse, se desarrollen modelos predictivos de la salud de las compañías, así como hoy ya los tenemos para la salud de los colombianos.
Gigantes de los datos como Facebook entienden esta necesidad, por lo que Mark Zuckerberg escribió un artículo para el Washington Post donde explica el nuevo sistema de encuestas de síntomas de la plataforma, que se comparte con expertos médicos con el fin de seguir el recorrido del virus estado por estado. Aunque es un gran esfuerzo, sigue siendo muy macro, la data necesita ser más individual para poder responder a las necesidades actuales.
En la actualidad las compañías dependen del gobierno o de ayudas filantrópicas como las de Facebook o la fundación Bill Gates para la gestión datos, y no es suficiente. Cada compañía grande debería tener la capacidad interna de generar y procesar estos datos, para de esta manera llegar al nivel micro que necesitamos y poder generar las políticas de contención que marcarán la diferencia, coordinar los 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.
* Sobre el 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 Vice Presidente 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. Miembro del Forbes Technology Council, Kaldero es frecuentemente invitado como orador a distintas conferencias de alto impacto en la industria de los datos y el mundo Tech.