Javier Beltrán (Kaira): «Hay que ‘alfabetizar’ en el uso de los datos»

Eugenio Mallol.-Cómo describes el momento actual en la cadena de suministro.

Javier Beltrán.-El entorno actual es de incertidumbre. Todo lo que rodea a las cadenas de suministro hoy en día intenta evitarla. Suelen ser complejas ya de por sí y, cuando se trata de motivos geopolíticos, climatológicos, como se ha visto desgraciadamente en los últimos días, u otras causas externas a nuestros clientes y conjunto del tejido industrial, evidentemente escapa muchas veces de nuestro control. Incertidumbre sería esa palabra que deberíamos sacar fuera de lo que es la definición de las cadenas.

Eugenio Mallol.-Llevamos ya un tiempo hablando de la incertidumbre, de convertir el cambio en lo normal. Cuáles son las principales fuentes de inseguridad ahora mismo.

Javier Beltrán.-Todo cliente fabricante industrial lleva a cabo una predicción de la demanda, esa es la incertidumbre número uno: saber dónde, cuándo y cómo va a vender. Una empresa puede controlar a sus transportistas, a sus centros de producción o distribución, pero cuando sucede un impacto externo aparece la incertidumbre. Por eso, intentamos conectarnos no sólo a las fuentes propias de la cadena de suministro de nuestros clientes, sino también a las externas, para intentar predecir qué va a pasar.

Eugenio Mallol.-Recientemente se paralizó una pista del aeropuerto de El Prat porque una tortuga la estaba cruzando. Desde el punto de vista tecnológico, esta incertidumbre se traduce en que quizás no nos podemos fiar tanto de los datos de los que disponemos.

Javier Beltrán.-Cuantos más datos tienes sobre un evento concreto, mejores decisiones tomas y menos incertidumbres tienes. Lo que intentamos y estamos consiguiendo en ciertas cadenas controladas es conectarnos a todas las fuentes de datos posibles. Si tenemos una previsión en el sector marítimo de congestión de un puerto, vamos a ser capaces de tomar una decisión adecuada. El cliente de por sí no lo sabe o lo tiene que consultar en fuentes concretas de datos, Kaira la integra directamente en la plataforma.

Eugenio Mallol.-Y cómo de fiables son ahora mismo las predicciones.

Javier Beltrán.-Los algoritmos de predicción son una tecnología existente desde hace pucho tiempo. Hemos definido un algoritmo con la Universidad de Zaragoza que nos permite predecir sí vamos a tener una congestión por tráfico y estamos leyendo también X, el antiguo Twitter, para saber si se habla de un elemento en concreto, como puede ser una huelga, en una zona geográfica determinada. Estamos vinculando esos algoritmos de predicción con plataformas ya existentes, como Waze, Google Maps o MarineTraffic, que indica la ruta del barco basada en la experiencia de los últimos 30 años. La clave en este último caso es que el capitán del barco pueda tomar decisiones completamente conscientes para evitar riesgos futuros.

Eugenio Mallol.-Un especialista en usar información para predecir el futuro como tú qué lecciones extrae de una experiencia catastrófica como la vivida a raíz de la dana de Valencia. No valoremos el papel de la Administración, pero está claro que hay momentos en los que o no sabemos qué datos necesitamos, o no sabemos interpretarlos.

Javier Beltrán.-Sin entrar en este tema tan complejo, que desgraciadamente ha causado tanto daño, si nos centramos en el dato puramente industrial, si no se controla la predicción de la demanda, el flujo de importación, el flujo inbound y outbound, el proceso productivo, si no se dispone de una serie de controles que ayudan a conocer la situación, por los ERPS o por la manera de gestionar, se puede llegar a una situación en la que, como hablábamos en el Collaborate de Santander, el dato no esté bien gobernado o estructurado, o en la que caigas sobre un silo de datos que realmente no consultas nunca. En esos casos, basándonos en algoritmos, intentamos que los datos puedan ser legibles, interpretables y que, con base en ellos, se pueda tomar una decisión. Hemos creado también una inteligencia artificial generativa conversacional para que el cliente pregunte a su cadena de suministro y para que, de modo, se facilite el acceso al dato desde la experiencia de usuario. Un modelo así alerta sobre cosas que quizá no se ven, porque hay que ir a buscarlas a multitud de fuentes diferentes. Cuando todo está en un mismo sitio, simplemente por tenerlo gobernado de manera lógica, se pueden tomar decisiones mucho más eficientes.

Eugenio Mallol.-Poner toda la información en un mismo sitio es uno de vuestros grandes hallazgos . El siguiente paso es la alfabetización en torno a los datos, saber interpretarlos será una habilidad básica para cualquier profesional.

Javier Beltrán.-Es cierto que hay que alfabetizar en el uso de los datos, hay que entenderlos en su contexto. Un dato por sí mismo no representa nada, pero en una situación específica puede resultar diferencial a la hora de tomar una decisión.

Eugenio Mallol.-¿Qué es más difícil: disponer de buenos datos o que, una vez reunidos, la gente sea capaz de entenderlos?

Javier Beltrán.-Al final se puede tener el mejor sistema del mundo, pero si no se cuenta con la persona que lo sepa gestionar, hay un problema. Ahora mismo, somos conscientes de esa limitación e intentamos que la experiencia de usuario sea cada vez más sencilla. Los datos todo el mundo los tiene, sabemos la cuenta del banco, cuánto gastamos en cada cosa. La clave es cómo los intérpretamos o cómo los gestionamos. A nivel empresa, los datos crecen de manera exponencial, se necesita inteligencia profesional que sepa interpretarlos. Para eso, hay que ir a buscarlos y facilitar el acceso en una única plataforma, y ver cómo se relacionan entre sí, puede generar el efecto mariposa que, en un momento determinado, provoque una disrupción en un evento futuro.

Eugenio Mallol.-Cuando hablas de una sola fuente de datos se me cortocircuita el cerebro: que una organización sea capaz de unificar la información de sus diferentes áreas y niveles ya es un desafío, pero integrar además los de otras organizaciones…

Javier Beltrán.-La single source of truth, esa única fuente fiable de datos, es algo que Kaira busca desde su fundación. ¿Cómo se hace? Se puede consultar fuentes diferentes de datos y elegir aquella que sea, dependiendo del cliente, más conservadora o más agresiva, con lo cual todo el mundo interpretará ese dato igual y hablará de lo mismo durante todo el proceso. Una de las debilidades de las cadenas de suministro se da cuando varios actores hablan sobre el mismo evento con diferentes datos y en momentos distintos. Armonizar, trabajar el dato y ser capaz de que todos hablen del mismo concepto y al mismo tiempo es una ventaja importante. Hay que generar puntos de control para asegurarse de que un dato entra de una manera determinada en un sistema en concreto. Esa armonización es crucial y, una vez que la tienes, viene la siguiente derivada: que todo el mundo utilice para comunicar una incidencia la misma foto de ese dato.

Eugenio Mallol.-Es una de las cosas más eficaces, pero también más difíciles. Ni siquiera es sencillo ponerse de acuerdo sobre los formatos.

Javier Beltrán.-En un flujo marítimo ahora mismo estamos consultando cuatro fuentes diferentes de información y, si existe un alto porcentaje de correlación entre ellas, se entiende que el dato es correcto. Si hay discrepancias, empiezas simplemente levantando la alerta al cliente. A partir de ahí vamos aprendiendo con el cliente cuál es la fuente más fiable.

Eugenio Mallol.-Habéis apostado por Amazon Web Services (AWS) para ubicar los servicios de Kaira. Ahora que crece el volumen de datos exponencialmente, todo el mundo está dándole vueltas al tema de dónde almacenarlos, dónde procesarlos, qué partes quedarse y cuáles compartir, qué subir a la nube…

Javier Beltrán.-Incidimos desde el principio en ser una plataforma nativa en AWS. Los criterios que marqué desde el principio, cuando describimos el modelo y el plan de negocio de Kaira, fueron escalabilidad y modulabilidad al cliente. Tienes que montar una infraestructura tecnológica escalable en todos los aspectos, a nivel de capacidad, velocidad y gestión de datos. Todo eso lo ofrecía en su día AWS. Además, la arquitectura del software de Kaira es como un gran Lego y AWS permite trabajar en microservicios, en un entorno supermodulable y adaptable a las necesidades del cliente.

Eugenio Mallol.-Cada dos meses aparece un LLM nuevo, ya podemos hacer balance del impacto que está teniendo la IA generativa y prever qué decisiones nos obliga a tomar en el corto plazo.

Javier Beltrán.-En nuestro caso, el próximo año tenemos que ser capaces de hablar con la cadena de suministro. Eso queda muy marketiniano, pero hemos desarrollado una IA generativa que interpreta los datos y a la que, en todo momento, a través de un chatbot, se le puede preguntar en qué situación se encuentra un pedido y cuánto va a tardar en llegar. Estamos dedicando ahora mucho esfuerzo al desarrollo. La IA no sólo responderá a una pregunta concreta, sino que entablará una conversación contigo. El diferenciador en nuestro caso es el tiempo real, es decir, no se trata de conversaciones sobre bases de datos establecidas, sino acerca de cosas que están sucediendo en el mismo momento. Estamos desarrollando una capa que va a ser capaz de generar informes, preparar un email y enviárselo en húngaro a un cliente.

Eugenio Mallol.-En España, muchas empresas, desde luego todas las grandes, y la Administración están cacharreando con la IA generativa, desarrollando proyectos piloto. La clave será distinguir lo esencial de lo accesorio de esta tecnología.

Javier Beltrán.-En el AWS Summit de Madrid me quedé con una frase de un colega: “hay mucha gente hablando de IA, pero poca que entienda qué es exactamente. Que esa inteligencia interprete los datos de tu negocio como los tienes que interpretar tú es el verdadero reto. Para eso necesitas entender qué es lo que haces para luego poder aplicar y integrar esa IA. No es un simple chatbot con el que puedas hablar y que te dé una receta, no, tiene que entender tu negocio, la casuística del entorno en cada momento.