Conversación con Marta Cano

Marta Cano es Directora de Inteligencia de Negocio en Caja Ingenieros, donde lidera el proyecto transversal “Data Driven e Inteligencia Artificial.” 

Apasionada por la transformación del dato en valor estratégico para las organizaciones, combina una sólida formación en Ingeniería Informática, Análisis Financiero y disciplinas complementarias, con más de 25 años de experiencia en roles clave relacionados con la estrategia, el análisis y la gestión de datos.

Antes de iniciar el repaso a tu trayectoria, y dado que llevas ya unos años trabajando en Caja de Ingenieros, quería pedirte que me explicaras primero la misión y las particularidades de Caja de Ingenieros 

Caja Ingenieros (“perdió” el ‘de’ hace algo más de un año en su consolidación como una entidad abierta a todos los colectivos, aunque siempre manteniendo sus orígenes en el ámbito de la ingeniería), es una cooperativa de crédito. Eso es, ni caja de ahorros ni banco, aunque se encuentra regulada de la misma forma y por los mismos organismos, ofrece productos financieros y aseguradores con otra mirada y unos valores propios.

Las cooperativas tienen la particularidad de que no tienen una propiedad privada, y que la toma de decisiones se toma a través del Consejo y la Asamblea donde tienen voz y voto todos los socios (no tiene clientes, puesto que cada persona que forma parte de la cooperativa es propietaria de una parte de la entidad). Esto que puede parecer una cuestión menor, realmente lo cambia todo. En la forma de diseñar y ofrecer los productos y servicios, la visión con la que se hacen las cosas.

Me siento muy alineada con la visión y los valores, y me genera orgullo que se planteen en los Comités en la toma de las decisiones preguntas del tipo ‘¿este producto lo venderías a tu familia?’, ¿cómo estamos afectando a los socios?, ¿a qué colectivo?, ¿podemos hacer diferente el producto para que siendo rentable ofrezca más beneficios a nuestros socios? Evidentemente uno de los objetivos de la cooperativa tiene que ser su pervivencia y protección y que no sea usada únicamente, pero resulta diferencial esta mirada. Para mí lo cambia todo y me hace sentir muy orgullosa formar parte de ella.

Y no le ha ido nada mal, este año ha cumplido su 57 aniversario, tiene 33 oficinas en todo el territorio nacional, alrededor de 213mil socios, sigue creciendo y expandiéndose cuando el sector se retrae. En cuanto a los productos y servicios, los socios le siguen otorgando unas puntuaciones de satisfacción y NPS (la recomendación) estratosféricos, al nivel de ciertas líneas de Apple por ejemplo, y sin entrar en las guerras de tipos, sigue teniendo unos números de cuenta de resultados espectaculares.

Los socios cooperativos de esta entidad lo conforman personas que buscan algo más allá de una cuenta bancaria, una tarjeta, crédito o un producto de inversión, una forma diferente de hacer, más próxima, con productos sostenibles (ahora que está de moda, la entidad es referente y pionera en Inversión Socialmente Responsable (ISR) y hace más de 18 años que promueve las finanzas sostenibles como filosofía de inversión).

Al final es una forma de hacer diferente donde se tiene en cuenta el impacto real en la sociedad, doy fe. El año pasado hicimos una revisión profunda de nuestro sentido y valores, y entre todos escogimos nuestro lema y objetivo: ‘humanizamos tus finanzas’. No encuentro una frase mejor para concretar lo que nos mueve.

Después volveremos a hablar de tu trabajo en Caja Ingenieros, pero antes vamos a dar un pequeño salto en el tiempo. Viajemos a los años 90, que es cuando iniciaste tus estudios en Ingeniería Informática. ¿Tenías clara tu vocación? 

Hace poco pude reflexionar sobre esta cuestión, con motivo de un acto de visibilización de las mujeres del Col.legi Oficial d’Enginyeria Tècnica de Catalunya (COETIC), del que soy miembro. Se trataba de escoger una frase para fomentar el interés por los estudios en Ingeniería Informática en el colectivo de mujeres, que como sabéis son de los estudios STEM con menor diversidad de género. La frase que envié decía así: “Siempre me ha atraído la parte creativa de la informática, y me parecía mágico programar y que el sistema me entendiera. Hoy sé que, además, puede aportar a todas las personas, es muy gratificante y sirve para mejorar la vida de las personas”.

Recuerdo que sí tenía clara mi elección por los estudios de informática desde hacía tiempo y pensando, creo que se fue configurando especialmente a partir de la parte visionaria de mi madre, que aun sin haber podido estudiar, tenía claro por dónde iba a ir el mundo y me animaba a explorar este ámbito. Recuerdo que la primera vez que cogí un ordenador fue un Spectrum prestado de mi vecino, en el apartamento de verano en un pueblo del Prepirineo, ciudad natal de mi padre. Mi primer ‘hola mundo’ en una pantalla de fósforo verde fue una experiencia mágica y reveladora en los años 80.

También recuerdo grabar programas en cintas, a través de código binario que emitía un programa de radio, creo que era en Radio 3, que luego permitía cargarlos en el ordenador y se transformaban en juegos u otros programas interactivos. Me fascinaba. En la selectividad tuve claro que era mi primera opción, seguida de Telecomunicaciones.

En los primeros años de carrera profesional trabajaste con roles de IT tanto en la Generalitat como en Accenture. ¿Qué tipo de proyectos llevaste a cabo? 

Mi primer trabajo en la Generalitat, en el Departament d’Informàtica Judicial, llegó a través de la bolsa de trabajo de la Facultad de Informática de Barcelona donde estudiaba, FIB para los amigos, cuando finalicé primero de carrera y compaginé hasta finalizarla.

El primer proyecto fue ni más ni menos que la informatización de los juzgados de Catalunya, cuando se cambiaron máquinas de escribir por ordenadores, y mi función se ubicaba en el ámbito de sistemas. Inicialmente como responsable de instalación, era la persona técnica para coordinar actualizaciones de los equipos o los servidores, las incidencias o las copias de seguridad (inicialmente en cintas magnéticas, de las que se atascaban en el momento más inoportuno y ¡tenías que cortar y reparar!). Más adelante, dentro del equipo de administración de bases de datos, realizábamos el mantenimiento de la base de datos, su seguimiento y tuning para que respondiera en perfectas condiciones. Comenzamos en diferentes juzgados de Barcelona, a los que se añadieron Lleida, Vic o Tarragona, y nos encargábamos del acompañamiento a las personas funcionarias de justicia en el proceso de digitalización, de Unix y toda la familia de aplicaciones Oracle. Aprendí y lo disfruté muchísimo.

Después de 5 años, surgió la oportunidad de formar parte del Centro de Cálculo de Catalunya Caixa. Mi experiencia en sistemas Unix me llevó con 25 años al departamento de Informática Departamental y Ofimática. Inicialmente para resolver múltiples problemas que tenían sobre todo en las empresas filiales, con los sistemas ‘extraños’ para un banco donde la mayor fuerza estaba depositada en los grandes sistemas core de la entidad. A ello se unieron el desarrollo de aplicaciones departamentales en SAS. El primer MIS/EIS con Control de Gestión (tema que me encantaba, mi TFM fue un sistema de información para la toma de decisiones) o la aplicación de distribución de objetivos con los usuarios del ámbito comercial. El momento de las aplicaciones SAS y Oracle.  Fue un período muy enriquecedor, donde trabajé con un equipo excepcional, aprendí de grandes profesionales y crecí bajo el liderazgo de una figura inspiradora. Con el outsorcing de servicios informáticos, tuve la oportunidad de formar parte de la empresa Informació i Tecnología de Catalunya – ITC, resultante de la joint venture con Accenture.

En aquellos tiempos, tanto en la Universidad como en el ámbito empresarial, imagino que serías una de las pocas mujeres. ¿Cómo lo viviste?

Inicialmente no me di mucha cuenta en la Universidad, aunque recuerdo en algunas clases optativas por la tarde, porque trabajaba a jornada completa, en las que era la única chica.

En el ámbito empresarial, en el centro de cálculo en que el 85% eran hombres, se vivían las dificultades que puede enfrentar un grupo minoritario y en un sector y rol asociado socialmente a un hombre. Ello, junto a mi juventud, sí que me llevó a un fortalecimiento en mi carácter en el entorno laboral. Creo, por ejemplo, que me volví más seria en el trato, sin un resquicio fuera de la profesionalidad o cambié mi manera de vestir para sentirme más integrada en el grupo. Supongo que se podría decir que en cierta manera me masculinicé para que el factor género pasara más desapercibido.

Inicialmente sentí que tenía que demostrar de forma extra en comparación con compañeros y hacer valer mi experiencia y formación técnica. Me marcaron comentarios que identifiqué como fuera de lugar en reuniones técnicas en las que era la única chica, del tipo ‘que bien acompañados vamos a estar hoy’, o lo que alguien consideraría halagos sobre mi aspecto físico. En retrospectiva, esta experiencia fortaleció mi carácter y me impulsó a demostrar excelencia profesional, aunque requirió un gran compromiso y dedicación personal.

Y a partir de 2001, aún en Accenture, empezaste a trabajar proyectos relacionados con el mundo de los Data Warehouse. ¿En qué momento empezó tu idilio con el dato?

Realmente el dato y su análisis siempre han estado presentes. Por ejemplo, en los inicios recuerdo preparar en Pro*C reports y cuadros de mando que ayudaban en la administración de los sistemas y la automatización de algunos procesos a partir de datos.  Pero es cierto que en esta época ya me puse de lleno en el mundo del Business Intelligence, primero desde el punto de vista IT. Junto con las aplicaciones SAS, en el centro de cálculo del banco, rápidamente llegaron otros proyectos en el ámbito del equipo Datawarehouse y mi función evolucionó al data engineering, poniendo los datos a disposición de todos los departamentos del banco y administrando toda la capa física y lógica informacional. El turno de complementar SAS y Oracle, con Business Objects.

Me encantaba el trato con los departamentos usuarios de toda la entidad, y ver cómo los datos que les preparaba se transformaban en conocimiento útil para la toma de decisiones. O cómo a partir de un requerimiento se desarrollaban los ETL y se ponía a disposición los datos necesarios para cubrirlo.

Por aquel entonces, claro, el mundo de los datos era muy diferente al actual. Si comparamos con la actualidad ¿qué grandes cambios hemos vivido? 

En estos años el mundo de los datos ha vivido una verdadera revolución, un cambio apasionante: en diversidad y volumen de datos, capacidad de tratamiento y gestión, escalabilidad, acercamiento a negocio y facilidad de acceso e integración, y también en cuanto a la preocupación por la privacidad y el uso de los datos personales. Sin ir más allá, ¡pensemos que era un mundo sin Google hasta finales de los 90!, ¿te lo imaginas?, y que realmente se consolidó en la primera década de 2000.

Ha evolucionado la tipología de datos en los sistemas, inicialmente solo eran datos estructurados, y ahora se dispone de información no estructurada.  Por supuesto la gestión de grandes volúmenes, que más adelante llevó al Big Data. En cuanto a los ETL, antes eran procesos que se ejecutaban en batch, y ahora este proceso puede ser en streaming, y muchos procesos ya son en tiempo real. La computación en la nube ha revolucionado la escalabilidad de los sistemas de datos. Antes un crecimiento importante en la base de datos te podía tirar un sistema, o representaba tener que renovar los equipos, lo cual era muy costoso en dinero, pero sobre todo en tiempo, migraciones de sistemas, etc.

Y sobre todo la visión: inicialmente el dato se entendía como una cuestión de equipos de IT, pero el foco ha cambiado y se ha democratizado con las herramientas low code o no code, y las grandes plataformas de analítica como Power BI, Tableau o Looker. Ahora nadie discute que la estrategia se ha de marcar con visión de negocio. En cuanto a la analítica avanzada o IA, inicialmente los modelos estadísticos estaban principalmente reservados a matemáticos y estadísticos, muy alejados de las personas de negocio y muy centrados en el análisis del pasado. Ahora son mucho más cercanos y fáciles de entrenar, y el foco está en el análisis predictivo y prescriptivo. Recuerdo que se tenía que dedicar muchos esfuerzos a demostrar su efectividad, hoy se tiene claro que bien entrenados y con datos de calidad, los modelos funcionan y tienen impacto real.

Todo ello ha hecho que la toma de decisiones a partir de los datos ya no esté reservada para unos pocos departamentos, sino que ha impregnado a toda la organización, integrando la cultura del dato. Y con ello la evolución de la preocupación por la privacidad de los datos, que en los años 2000 era mínima en comparación con el momento actual.

En el año 2006 empezaste a trabajar en Catalunya Caixa. Me gustaría que me contarás los grandes proyectos de Data que llevaste a cabo durante tus 8 años allí

En esa época trabajé 3 años como analista de riesgo de mercado, en la supervisión de las operaciones de los brokers de la sala de tesorería del banco. Aparte de todas las cuestiones analíticas, en las que desarrollé varios proyectos de optimización de los sistemas de control y seguimiento, uno de los proyectos más relevantes fue cumplir con los requerimientos del Banco de España de la identificación y medición del riesgo operacional del ámbito, para la homologación del modelo de riesgo. Durante esta etapa también empecé a conocer el ámbito de la modelización estadística, que desarrollaban los compañeros matemáticos en el departamento.

Después de ese tiempo, surgió la oportunidad de ocupar una plaza en el departamento de Conocimiento de Cliente y Mercado, y recordando mis tiempos con los ámbitos del área de Marketing, me lancé a por ello. Aparte de las cuestiones relativas al research de mercado, se abrió la oportunidad de liderar la Calidad de Servicio a Cliente, poco a poco se fue poniendo foco en este ámbito al identificar su potencial impacto tangible. Combiné el diseño de estudios de mercado para conocer la satisfacción de los clientes e identificar acciones de mejora, con la utilización de analítica, como por ejemplo los modelos de clustering, para concretar las acciones que tendrían mayor impacto. En esta etapa tuve la oportunidad de trabajar y presentar mis conclusiones y propuestas a la cúpula directiva del ámbito Comercial del banco. Además, aquí ya entré a hacer mis primeros pinitos en el ámbito de la modelización, con las herramientas SPSS Modeler – Clementine.

Por cierto, me ha llamado la atención que en el año 2006, también empezaste a cursar un grado de Marketing en la UOC. ¿Qué te llevó a ello?

Pues que soy una curiosa incansable y me motiva aprender nuevas cosas de forma continuada. En ese momento mi cliente interno principal era el ámbito de marketing y me empecé a adentrar en este mundo. Me gustó y quise saber más para poder entender mejor sus necesidades. Ya entonces tuve claro que era necesario tener una visión transversal y complementar los conocimientos técnicos con otras disciplinas y me lancé a una formación reglada, quizá echaba de menos también los tiempos en los que simultaneaba una carrera universitaria con un trabajo a jornada completa, lo finalicé después de 5 años, en 2011. ¡Si es que hemos venido a este mundo a aprender!

Y después de tu etapa en Catalunya Caixa, fuiste CTO de Trendditude.

Trendditude era una startup del sector de turismo. Fue una etapa muy interesante y enriquecedora, en la que pude acompañar al CEO en su camino de optimización de los recursos tecnológicos, estrategia e innovación, pero también en las ruedas de financiación, captación de nuevos clientes a puerta fría y venta de proyectos. Me dio un aire fresco y una visión de otros sectores y pude adquirir nuevas habilidades de las llamadas ‘blandas’, además desde un tipo de empresa muy diferente de las grandes empresas en las que había trabajado hasta ahora.

Y si no lo he entendido mal, simultaneaste tu rol en Trendittude con un proyecto personal, CreixEment. ¿Qué me puedes contar de ese proyecto? 

Exactamente, coincidió con el momento en que dejé Catalunya Caixa. Con la perspectiva del primer ERE que se planteó, vi claro que la etapa en el banco estaba finalizada y preferí iniciar un nuevo camino lo antes posible y explorar nuevas oportunidades.

Sin darme cuenta, me encontraba trabajando como freelance con la que fue mi socia, Mireia Soro, con quien había trabajado en Catalunya Caixa y nos surgieron proyectos a través de un antiguo proveedor que quería complementar su visión con personas que conocieran profundamente el sector bancario y el ámbito de la calidad del servicio. Por ejemplo, hicimos un proyecto sobre la reformulación del sistema de medición de calidad de Caixabank y la identificación de acciones concretas de mejora para la red bancaria. Recuerdo esa época con mucho cariño, trabajar con mi socia fue una nueva experiencia súper gratificante, es una profesional espectacular, lo disfrutamos mucho. Ella aportaba el enfoque en las personas con su formación en el acompañamiento para el cambio, el coaching por valores, solución de conflictos o el lego serious play. Me abrió un nuevo mundo. Por mi parte yo aportaba la visión analítica aplicada a la mejora de la calidad de servicio e identificación de los principales aspectos de mejora, así como la experiencia bancaria en diferentes ámbitos complementarios. Hicimos un tándem que me ayudó a crecer mucho.

Hablemos, ahora sí, de tu trayectoria dentro de Caja Ingenieros

Inicié mi andadura en Caja Ingenieros en el verano de 2015, en el departamento de Planificación Comercial, con 2 personas, en dependencia del Subdirector General del ámbito Comercial. La idea era empezar con este ámbito para introducir el Business Intelligence en la entidad. Realmente había muchísimo trabajo por hacer y me siento orgullosa de haber dado la vuelta al departamento que inicialmente tenía un bajo impacto y no se encontraba digitalizado, a acompañar en el crecimiento a las personas y su transformación de personas con conocimientos comerciales o de empresa, a adquirir conocimientos técnicos.

Fue muy duro inicialmente, porque había mucho por demostrar y la transformación cultural y manera de hacer de las personas requiere tiempo. Tiempo para la gestión de los miedos, la formación técnica del equipo desde cero, la orientación y visión de los ‘para que’ se realiza todo, que entendieran y confiaran en que era un proceso de transformación y no de suplantación y cambio por otras personas. Todo ello mientras se cubría el servicio que originalmente daba el departamento e incluyendo proyectos de más valor y requerimientos técnicos.

¡Pero lo conseguimos! Estoy muy orgullosa por el crecimiento tan brutal que han tenido las personas del equipo y que sigan confiando en mí. En cuestión de poco menos de 2 años, en 2017 el departamento se posicionó aportando insights clave para la dirección comercial, entró a formar parte de los Comités de Negocio como miembro permanente y ya se vio claro que era algo más y señal de ello es que se cambió al departamento de Inteligencia de Negocio y Planificación Comercial.

Y el camino prosiguió, ya en 2021 se vio claro que era importante aprovechar el expertise en poner foco en la estrategia y pasé a ser Directora de Inteligencia de Negocio, en dependencia directa del CEO.

¿Qué grandes proyectos de Data habéis realizado?

Inicialmente nos centramos en modelos comerciales de propensión, para ayudar a la red comercial a personalizar su asesoramiento, lo que además repercute en una mayor satisfacción de los socios. Uno de los grandes proyectos ha sido además el acercamiento y tangibilidad de esos scorings más otras cuestiones analíticas en la ‘Ficha del Socio’, que muestra una visión integrada global de la trayectoria del socio, y a través de los modelos se configura la sugerencia de la cesta ideal personalizada para cada socio. Ha sido un mínimo producto viable desarrollado íntegramente por el equipo, en tiempo récord, sin robar tiempo de IT que tenía los recursos ocupados en cuestiones regulatorias, etc.  Pero con todas las garantías de seguridad y solidez. Además de ayudar a consolidar los conceptos con el área comercial, ha sido el primer paso que ahora ha escalado añadiendo otras mejoras.

En paralelo lo hemos acompañado con la definición y desarrollo de las bases de gobierno del dato, consolidando por ejemplo toda la información del Data Catalog y definiendo y normalizando los principales términos de negocio en el Business Glossary para unificar el lenguaje y la interpretación analítica de forma global.

¿Qué perfiles tienes en el equipo? 

El equipo lo conformamos actualmente 5 personas, 3 mujeres y 2 hombres. Se trata de un equipo multidisciplinar con formación en ingeniería informática, econometría, estadística, ADE o empresariales.

En cuanto a los roles, tengo principalmente Business Analysts y Data Scientists. Entre todos acumulamos experiencia en el ámbito comercial, consultoría, analítica & IA, contabilidad y riesgo de mercado, lo que nos aporta un valor añadido y una visión muy transversal y de negocio a la hora de abordar los proyectos, más allá del puramente técnico.

El otro día, cuando nos conocimos, explicaste la metodología que estáis siguiendo para gestionar proyectos de Inteligencia Artificial. ¿Podrías resumir el enfoque que estáis siguiendo y los grandes aprendizajes?

Una de las primeras cosas que hicimos fue crear un comité transversal, con el primer foco en la catalogación de los sistemas de IA de la entidad y en especial a desarrollar un marco para asegurar el uso ético y responsable de los datos y los sistemas de IA. Es importante tener claro las aplicaciones que utilizan IA, y su catalogación según la clasificación de riesgo de la AI Act. En cuanto a los proyectos nuevos, es muy importante no dejarse llevar por las modas y tener muy claro cuál es el objetivo de negocio que se quiere conseguir. Estamos trabajando mucho en recoger estos casos de uso a nivel transversal, tener un catálogo lo más completo posible que nos ayude a tener una visión global, una catalogación del riesgo, y un sistema consensuado para priorizar los que más interesan.

Los grandes aprendizajes pues, son: tener muy en cuenta el uso ético y responsable y la regulación, abordar los proyectos siempre con una visión transversal e implicar a negocio desde el principio. Por supuesto tener en cuenta en su priorización la visión global lo más completa de los casos de uso, y aplicar como mínimo criterios de valor de negocio esperado, así como de facilidad de implantación, tanto en lo que se refiere a los recursos necesarios como a la madurez de la compañía, y por supuesto la disponibilidad de datos de calidad para llevarla a cabo. Por último, tener claro los criterios para considerar que el proyecto es un éxito y cumple objetivos, por lo que es importante su monitorización, tanto para asegurar su buen funcionamiento, como para seguir el retorno que genera.

Y cuáles serían los Do’s and Don’ts a la hora de abordar un proyecto de IA

Creo que es clave la implicación de negocio en todas las fases del proyecto, desde su sistema de priorización hasta su puesta en marcha y seguimiento. No se trata de proyectos de tecnología. Son proyectos que suelen tener un coste relevante y se ha de tener muy claro el objetivo final. Un proyecto que finalmente no genera valor en un entorno productivo, no sirve de nada.

En cuanto a las cuestiones a evitar, mi recomendación es no empezar por proyectos de demasiada envergadura y gestionar las expectativas concretando claramente lo que se va a obtener, pros y contras, y consensuar cuáles serán los kpis de medición del éxito. Empezar en pequeño, de forma realista, pero con visión a futuro y poder escalar.

Otra cuestión muy importante es el acompañamiento de los usuarios. Suelen ser proyectos muy transformadores, con una base que puede ser compleja. Los usuarios han de tener formación tanto ética como técnica, y conocer los puntos fuertes y debilidades del sistema. Y por supuesto, elegir bien el proyecto y tener clara su viabilidad y encaje en la cultura y momento de la compañía, a parte de su ajuste regulatorio. En este punto se hace necesario tener definido un marco de evaluación normalizado de las iniciativas a abordar para elegir la más prioritaria en términos de aporte al negocio vs coste y que tenga en cuenta todo el resto de variables.

En estos tiempos es inevitable hablar de IA Generativa. Es sin duda un campo fascinante, y que brinda grandes oportunidades pero también he observado que en muchas empresas los pilotos de IA Generativa se quedan en piloto o bien sus resultados están muy lejos de las expectativas generadas. ¿Qué opinas al respecto?

Efectivamente, estamos en un momento de FOMO (Fear of Missing Out), en el que cada día hay noticias alrededor de la IA Generativa y parece que si pestañeas ya estás desactualizado. Indudablemente la IA Generativa ha venido para quedarse y fruto de esa lucha para no quedar descolgado, las grandes empresas están acelerando motores para seguir el ritmo, lo que crea un ciclo de innovaciones trepidante. Creo que hay que estar atento, por supuesto, de todo lo que se mueve tanto en el ámbito científico como en el empresarial, pero no perder el foco. No dejarse llevar por la moda del momento, pero empezar a experimentar con un pequeño caso identificado, e ir trabajando a partir de los resultados en tu entorno y tu empresa. Ver que es lo más interesante para los intereses y momento de tu empresa en particular. Es difícil, pero hay que tener la cabeza fría, ser práctico e ir muy orientado.

Una opción que recomendaría es ir bien acompañado en este camino a través de colaboraciones con asociaciones, entidades o empresas del ecosistema de IA. Por ejemplo, nosotros optamos por ser miembros del CIDAI – Center of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence, AEC-Asociación Española para la Calidad donde somos vocales del grupo de trabajo de Inteligencia Artificial, Qorus, o socio empresa de ANBAN-Asociación Nacional de Big Data y Analytics, por poner algunos ejemplos. Por supuesto también explorar proyectos de la mano de proveedores con alta experiencia.

¿Qué papel juega la IA responsable en vuestros proyectos de Data?

En Caja Ingenieros, la ética y el uso responsable de los datos y los sistemas de IA, ocupan un lugar central a la hora de abordarlos. La esencia de la entidad, con sus valores cooperativos impulsa un enfoque en el uso de la tecnología y los datos, alineados con el propósito de mejorar la vida de las personas.

Ya sé que suena muy idílico, pero puedo decir que aparte de que para mí personalmente es un aspecto importante, lo veo aterrizado en acciones concretas en la entidad día a día. Este compromiso, por ejemplo, nos ha llevado al establecimiento del comité transversal que comentaba, el desarrollo de los contenidos formativos que deben acompañar a cualquier empleado que utiliza herramientas con IA, o a la realización de la autoevaluación de nuestros sistemas siguiendo el modelo PIO-Principios Indicadores Observables del OEIAC-Observatorio de ética e Inteligencia Artificial de Catalunya. Creo que es un ejercicio importante que cualquier profesional o empresa realice este ejercicio de autoevaluación para detectar los puntos fuertes o de mejora de este tipo de sistemas. Este enfoque nos permite no solo cumplir con las regulaciones, sino también reforzar la confianza con nuestros socios, alineándonos con nuestra misión de ‘humanizar las finanzas’.

¿Y cuál es tu visión de la IA Act?

Creo que es necesaria una regulación para la IA, para ordenar sus finalidades y asegurar el respeto a los derechos universales y que su uso genere un retorno positivo a la sociedad. La IA Act es un marco absolutamente necesario para garantizar que la inteligencia artificial se desarrolle y utilice de tal forma que beneficie a la sociedad en su conjunto.

Sin embargo, para que sea efectiva y no se convierta en un obstáculo, ha de permitir a las empresas innovar mientras cumplen con los principios éticos, buscando un equilibrio entre regulación e innovación, manteniendo un diálogo continuo entre reguladores, empresas y la sociedad para ajustar la normativa conforme avanza la tecnología, apoyando a startups y pymes para que puedan implementar sus requisitos, o fomentando sandboxes o espacios de prueba regulatoria.

En definitiva, la IA Act debe evolucionar con la tecnología, asegurando que Europa no solo lidere en ética y responsabilidad, sino también en competitividad y avance tecnológico.

Y volviendo a uno de los temas que han surgido al comienzo de la conversación, me gustaría preguntarte por la brecha de género en el mundo STEM. ¿Qué crees que deben hacer las empresas y los gobiernos para mejorar la situación actual?

Es un tema por el que me siento muy comprometida y creo que el enfoque es: qué debemos hacer todos para cambiar esta situación en la que se está perdiendo la visión y talento de una gran parte de la población. Por ejemplo, colaboro con la Asociación Nacional de Big Data y Analytics - ANBAN, o la fundación Friquifund para apoyar y realizar acciones para fomentar la diversidad en las STEM.

Realmente creo que todas las personas podemos hacer cosas para mejorar la situación actual. Puede ser que se piense que estamos en un momento en el que cada persona ya elige el camino de estudios que desea, pero no se puede obviar que el entorno y la sociedad todavía ejercen un impacto para asociar ciertas carreras a uno u otro género, y es responsabilidad de todos trabajar para que los ámbitos científicos y en especial aquellos asociados a la IA sean lo más diversos posibles. Solo así se puede asegurar un impacto global positivo, más inclusivo, justo y equitativo en la sociedad.

En 2022 organicé una mesa de debate dentro de las iniciativas ‘Hablemos del Dato’ de ANBAN con varias personas expertas sobre esta cuestión como por ejemplo la Dra. Lucía Benítez Eyzaguirre y lanzamos el reto RisingWomanTech que fue secundado por varias personas relevantes del ámbito de la analítica & IA, como Carme Artigas, la entonces Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial. En aquel momento preparamos una ‘cheat sheet’ a nivel interno, con ideas inspiradoras para poner nuestro granito de arena, con más de 20 acciones concretas que podíamos desarrollar. Por ejemplo, a nivel empresarial transmitir la importancia a nuestros proveedores, interesándonos por conocer qué diversidad existe en las empresas con las que trabajamos. Simplemente preguntando por ello, como una variable más para tomar nuestras decisiones, transmitimos lo que nos resulta importante y podemos mover la rueda del cambio. Como individuales, los profesionales del dato podemos contribuir por ejemplo en el momento del reclutamiento redactando las ofertas de empleo de forma inclusiva, o a realizar entrevistas en un número equitativo entre ambos géneros, ya que tal y como sustentan diversos estudios, la decisión de postularse para una posición puede tener diferencias de género en cuanto al número de requisitos que cada uno considera que debe cumplir.

Puedo compartir contigo la cheat sheet, sería genial poder mejorarla y hacerla crecer con nuevas ideas que puedan aportar otras personas de la comunidad alrededor del dato y su análisis.

Pues, sí, pásame este la cheat sheet. Seguro que aprendo mucho. Y ya para cerrar la entrevista, ¿cuáles crees que serán los grandes cambios que viviremos en el mundo de Data Analytics en los próximos 3-5 años?

Estamos en un momento apasionante. ¡Ahora entiendo a mi madre cuando decía que había nacido demasiado pronto! , … yo ahora me siento igual. Según el referente en tendencias tecnológicas Gartner, el futuro a medio plazo estará marcado por el auge de los vehículos autónomos, las aplicaciones low code y no code, y la consolidación de la IA generativa, que estará presente muchas veces a modo de copiloto en aplicaciones que ya tenemos, para convertirlas en ‘intelligent applications’ y acercarán todavía más el mundo de la analítica a donde esté el conocimiento de negocio y al público en general.

Señoras y Señores de negocio, chicos y chicas: vayan abriendo su cartera de conocimientos a la analítica, las fortalezas y debilidades de las nuevas tecnologías, el uso ético y responsable de los sistemas de IA, el pensamiento crítico, formación continuada y la flexibilidad en su manera de hacer, porque viene una era que va a ir de esto, estés en el sector que estés.