Conversación con Macarena Estévez Muñoz

Macarena es Socia de Deloitte y está encargada del área Analytics & Cognitive. A lo largo de su trayectoria profesional ha desarrollado modelos matemáticos y creado soluciones en base a las matemáticas para empresas de todo tipo. En 2020 ha sido nombrada Top Voice Linkedin, así como una de las 10 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..

Empecemos con un pequeño viaje en el tiempo ¿en qué momento de tu carrera profesional te diste cuenta del potencial de Analytics y del dato? ¿Fue amor a primera vista?  

Cuando empecé a trabajar en mi primera empresa y me di cuenta de cuánto podía aportar.

No sé si recuerdas la primera vez que hablamos. Tú estabas al frente de Conento y yo era responsable de Analytics en Desigual. Año 2014 o 2015, creo. En aquella reunión hablamos de la optimización de la inversión publicitaria: modelos econométricos, modelos de marketing mix y modelos de atribución -que en aquel momento vivían un auténtico boom-. Ahora, año 2021, las circunstancias son muy distintas: el apocalipsis de las cookies, las políticas de privacidad de Apple, etc ¿Cuál crees que es el mejor enfoque para que una empresa pueda valorar la eficiencia de su actividad publicitaria? Y me refiero tanto a la inversión online como a la inversión en medios “tradicionales" como la televisión o las vallas publicitarias.

Pues no te lo vas a creer, pero aquellos modelos econométricos de hace años se han mejorado enormemente con nuevas metodologías estadísticas y modelos de Machine Learning, y vuelven a ser la mejor recomendación para poder entender cómo funcionan la multitud de acciones diferentes que pueden hacer los anunciantes.

Salgamos ahora del mundo de la inversión publicitaria y hablamos del mundo de Analytics y el dato en sentido amplio. ¿Qué grandes cambios ha sufrido el sector en los últimos 12 meses? Me refiero a aquellos que has vivido más directamente

Ya todo el mundo tiene claro que hay que estar en Cloud y que hay que formarse en las metodologías analíticas en Cloud. También la necesidad de trabajar la adaptación de la cultura y la motivación del talento. Todo el tema de la implementación en tiempo real de los prototipos, con sus complicaciones añadidas. Por último, que merece la pena dedicar más tiempo a trabajar los datos para sacar los mejor de ellos.

Y si miramos al futuro ¿qué grandes cambios o retos vivirá el mundo de Analytics en los próximos 2-3 años?

La democratización de Analytics y poder trabajar con perfiles de todo tipo. La especialización de los perfiles de analítica avanzada. Y veremos nacer todo tipo de nuevos puestos y perfiles en el campo de Analytics.  

Por tu trayectoria profesional, has visto la realidad “analítica” de muchas empresas. Imagino que habrás observado grandes casos de éxitos pero también casos no tan exitosos. ¿Qué factores crees que marcan la diferencia entre las empresas que sacan partido al dato y las que no?

Es muy importante conocer bien la industria o el área que se trabaja. Si no tienes los perfiles, tienes que trabajar muy de la mano de las personas de negocio. Hay que garantizar el rigor de la algoritmia, y para eso lo mejor es procedimentar bien las metodologías y establecer métricas de calidad de la algoritmia. Saber reconocer errores y aprender a decir que algo no sale, y entender por qué.

Una pregunta un poco personal. Igual estoy equivocado, pero creo que en el mundo de Analytics las mujeres lo habéis tenido más difícil que los hombres. ¿Estás de acuerdo?  ¿Has vivido situaciones injustas por el hecho de ser mujer?

Nunca he vivido situaciones injustas, pero es verdad que en la última etapa de mi carrera estoy rodeada de “demasiados” hombres y su estilo de hacer las cosas es claramente dominante. Por otra parte, en mi equipo tengo más chicos que chicas y me esfuerzo porque no sea así pero es que ¡las chicas no me mandan CVs!

De hecho, sigue habiendo menos mujeres no solo en el mundo de Analytics sino en general en el sector STEM. ¿Qué deberíamos hacer para revertir esta situación?

Lo que ya hacemos: ir a los colegios, dar conferencias, crear asociaciones, llevarlo a los medios de comunicación… todo es poco.

Hace unos cuantos años, el término de moda era Big Data. Después llegó la ola Machine Learning y en los últimos años parece que no eres nadie si no incluyes la expresión Artificial Intelligence en tus reflexiones. ¿Cuál es tu punto de vista sobre la Inteligencia Artificial?

Un pequeño proceso, que eres capaz de automatizar y que funcione solo, es AI. Por ejemplo, una App con la que juegues en tu móvil. Ese es mi punto de partida y creo que es sencillo de entender. Después, puedes tener procesos grandes donde tienes parte de sub-procesos automatizados y parte no, que no será IA. Le doy la bienvenida a la IA en la medida en que nos ayude en el avance del mundo y también que agilice tareas interminables en las que a veces los humanos invertimos mucho tiempo.

Imagina que te invitan a ir a una clase de niños y niñas de 9 años. ¿Cómo les explicarías en qué consiste tu trabajo? ¿Y cómo les explicarías qué es la Inteligencia Artificial?

Sin lugar a dudas me pondría a jugar con ellos. Los niños lo entienden todo jugando.  

¿Qué perfiles de Analytics son los más complicados de encontrar ahora mismo? (¿Data Scientists? ¿Data Engineers? ¿Expertos en BI? ¿Data Stewards? ¿Otros?

Más que ser difícil encontrar perfiles, es difícil definir qué va a tener que hacer un perfil determinado. Por ejemplo, si hablas de un Data Scientist, ¿cuáles serán sus funciones? Ahora mismo hay mucha confusión en este punto.

Pregunta trampa ¿el equipo de Analytics debe depender de Negocio? ¿O ha de ser independiente?

Para mí sería mejor que dependiera de negocio, pero dejándoles libertad. El problema viene cuando el equipo de negocio te dice el resultado que “necesita obtener”.

¿Cómo te mantienes al tanto de las grandes tendencias y cambios en nuestro campo?

Cada día leo al menos una hora sobre temas de nuestro campo. Además, hace 3 años que cumplo mi reto de sacar dos post cada día.

Bonus track: Recientemente entrevisté a Pier Paolo Rossi y le pedí que lanzara una pregunta para la siguiente persona a entrevistar. Su pregunta fue: ¿Alguna vez te ha pasado que tus proyectos de Analytics entran en conflictos con tus valores y ética personal? ¿En caso afirmativo, cómo los has resuelto? 

 Alguna vez. Y mi respuesta fue clara: NO.

Bonus track 2. ¿Qué pregunta le harías a la próxima persona entrevistada? 

¿Crees que es mejor tener perfiles jóvenes en el equipo o más sénior? ¿Por qué?