Tres multinacionales que han disparado sus beneficios gracias al big data

Llevamos varios años hablando de un sinfín de tecnologías que están llamadas a ser disruptivas y a cambiar gran parte de los sectores económicos: big data, inteligencia artificial, machine learning, robótica, Internet of Things... Sin embargo, los que nos dedicamos a trabajar con estas tecnologías sufrimos una sensación frecuente entre algunas empresas: el escepticismo. Nadie niega que todas estas tendencias puedan ser interesantes, pero la pregunta que muchos se hacen es: ¿de verdad van a cambiar mi negocio? ¿No serán flores de un día que se vayan tan pronto como vinieron?

Lo cierto es que, en el caso del big data, nos encontramos con una tecnología más que interesante que, más pronto que tarde, será esencial en muchos sectores. No es que el big data pueda cambiar los negocios de las empresas, es que ya lo está haciendo. Y me gustaría contar tres ejemplos que demuestran este hecho.

1. Google y las epidemias de gripe

Es una de las enfermedades más frecuentes en todo el mundo y, sin embargo, también inevitable. La gripe llega todos los inviernos a nuestras calles y casas sin demasiado aviso y acaba provocando un sinfín de molestias tanto para los pacientes como para su entorno laboral e incluso profesional, y eso era una verdadera preocupación para el Center for Disease Control and Prevention (CDC), el centro de control de enfermedades de Estados Unidos.

El CDC andaba investigando de qué manera podría prevenir la llegada del virus de la gripe, y fue ahí donde apareció Google. Ambas entidades crearon Google Fu Trends, una herramienta online que, sirviéndose del big data, analiza las búsquedas que los usuarios hacen en Google sobre los síntomas de la gripe (tos, fiebre, mareos, malestar general...).

Con big data, Google analiza las búsquedas que los usuarios hacen sobre los síntomas de la gripe y anticipa la llegada del virus

En función de dichas búsquedas, la compañía consiguió mejorar la predicción de la llegada de los virus de la gripe, haciendo que los usuarios de cualquier país y los organismos sanitarios gubernamentales sepan actuar ante la llegada de nuevos brotes, alertando a los ciudadanos e implantando las vacunas necesarias para las personas en situación de riesgo.

Los avances no se han quedado ahí. El mexicano Mauricio Santillana, como parte de un equipo de investigación de la Universidad de Harvard y del Boston Children’s Hospital, empezó a utilizar la tecnología de Google para mejorar los diagnósticos. A día de hoy, su proyecto ARGO es capaz de predecir la llegada del virus de la gripe con una semana de antelación.

2. Axa y la prevención de riesgos

La prevención de riesgos, tanto laborales como personales, es uno de los temas que más preocupan al ciudadano medio. Porque una persona puede tener en mente a qué tipo de percances puede enfrentarse en una zona o condiciones determinadas, pero siempre estará condicionado por su impresión personal y sus sesgos particulares, que no tienen por qué coincidir con la realidad.

Aplicar un método científico a este tipo de conflictos es, por tanto, una meta cada vez más presente en todo tipo de compañías, y eso es lo que se propuso Axa cuando se marcó un reto: saber medir, de manera automática, la probabilidad de sufrir un percance en función de las condiciones de cada individuo.

Give Data Back analiza los accidentes más frecuentes en cada zona y ayuda a prevenirlos

La compañía aseguradora reunión durante varios meses a decenas de investigadores, cuya labor principal era la misma: encontrar la forma de predecir (y posteriormente prevenir) los accidentes, tanto en el ámbito laboral como puramente doméstico.

Dichos investigadores alcanzaron su meta con Give Data Back, una web que ayuda a los usuarios a evitar conflictos. Basta con entrar en la web y poner la dirección de su trabajo o domicilio: de manera instantánea, la plataforma le dirá no solo los accidentes más comunes en esa zona, sino también la forma de evitarlos.

3. IBM y las incidencias del tiempo

Las condiciones climatológicas afectan a todos los usuarios por igual y pueden desembocar de distinta manera en compañías de todo tipo: ante un temporal adverso, por ejemplo, los supermercados deberán gestionar mejor su stock, las empresas de reparto deberán aumentar sus servicios de logística, las de seguridad reforzar su presencia en las calles, etc.

Sin embargo, la climatología no siempre avisa... a menos que alguien sepa predecirla. Eso es lo que se propuso IBM hace unos años, cuando se fijó como meta analizar las circunstancias en que se producen los temporales, las 'pistas' que dan antes de llegar y la manera en que eso afecta a compañías de todos los sectores.

IBM ayuda a las empresas a predecir los temporales adversos para reforzar su catálogo de servicios

Para ello, el gigante tecnológico se asoció con The Weather Company, con quien se puso a analizar los temporales acontecidos en Estados Unidos en las últimas décadas y las circunstancias que se dieron de manera previa: las posibles bajadas de temperatura, la erosión del terreno, los vientos previos, etc. Ambas compañías buscaban lo mismo: la fórmula que les ayudase a predecir este tipo de contratiempos. Y lo consiguieron.

A día de hoy, IBM pone a disposición de los clientes sus previsiones, de modo que compañías de todo tipo pueden saber si en un futuro cercano se enfrentarán a condiciones climatológicas lo suficientemente adversas como para reforzar su núcleo de servicios.

Por qué invertir en big data

Como hemos visto, el big data no solo es una tecnología innovadora y disruptiva, sino que ya ha demostrado, con ejemplos más que claros, que puede ayudar a las empresas a disparar sus beneficios. No parece, por tanto, que en Nike, John Deere ni Walmart haya un solo directivo que dude de su utilidad.

Además, debemos tener en cuenta otras ventajas que ofrece el big data, como, por ejemplo, la posibilidad de reducir riesgos empresariales (ya que las decisiones no se tomarán desde la intuición, sino con los datos en la mano), la ventaja competitiva frente al resto de 'players' o los nuevos servicios y modelos de negocio que puede ofrecer la compañía que recurra a esta tecnología.

Desde su lanzamiento, el fondo EdRF Big Data arroja una rentabilidad del 42% frente al 29,2% del MSCI World NR

En Edmond de Rothschild Asset Management contamos con EdR Fund Big Data, un fondo que busca aprovechar la revolución del big data invirtiendo en compañías que están directamente involucradas en el tema o que probablemente verán transformado su modelo de negocio. Partimos de un enfoque de inversión basado en la investigación fundamental de las empresas que han adoptado las ideas del big data, elaborando una inversión activa que se dirige al crecimiento del capital durante un ciclo económico completo a cambio de un riesgo de pérdida de capital.

Desde su lanzamiento, el fondo EdRF Big Data arroja una rentabilidad del 42% frente al 29,2% del MSCI World NR, es decir, un promedio de rentabilidad anual del 12%. Estamos, por tanto, convencidos de que invertir en big data es apostar por una inversión en una tecnología que más pronto que tarde va a ser esencial.

* Jacques-Aurélien Marcireau es lead portfolio manager de Edmond de Rothschild Asset Management