«Las empresas que no se preocupan de sacar valor a sus datos están perdiendo oportunidades»

Hacer más eficiente la producción industrial, detectar fallos en los procesos de fabricación antes de que sea demasiado tarde, mejorar la gestión logística, radiografiar con exactitud las preferencias de los clientes… Recoger datos y saber cómo utilizarlos permite a las empresas adquirir una ventaja competitiva respecto a las que no se preocupan de ello. Estas últimas «están perdiendo muchas oportunidades», advierte Aitor Bediaga, coordinador del grado en Business Data Analytics de Mondragon Unibertsitatea.

Los datos son, hoy en día, «la savia que circula por las venas de las empresas». Por eso cada vez son más las que buscan trabajadores capaces de analizar toda esa ingente información que se genera a cada minuto. Sin embargo, había un hueco en la formación académica que los posgrados y máster existentes no cubrían en su totalidad. No en vano, el 68% de los datos que generan las empresas no se aprovechan de forma adecuada, según una encuesta a 1.500 líderes empresariales de todo el mundo elaborada por Seagate Technology.

Ese 'gap' lo supieron detectar los responsables de Mondragon Unbertsitatea hace ya cuatro años. Y en 2019 pusieron en marcha el primer grado de una universidad vasca especializado en la analítica avanzada de datos en el negocio. «Las empresas percibían que los alumnos que cursaban los máster o posgrados estaban verdes. Creímos necesario ofrecer un grado de cuatro años, tal y como hacen desde hace tiempo en países como Estados Unidos o Reino Unido», explica Bediaga.

Actualmente son 48 los estudiantes inscritos en los dos cursos del grado (primero y segundo). El aporte diferencial de esta carrera respecto a otras relacionadas con los datos es «su orientación al negocio, no tecnológica. Normalmente las facultades de ingeniería lanzan posgrados en inteligencia artificial especializados en desarrollar la tecnología necesaria para el análisis de datos. En cambio nuestro grado pone el foco en mejorar negocios a través las tecnologías que ya existen. No diseñamos nuevos algoritmos». Sobre esa base se enseña cómo sacar el máximo rendimiento a los datos en diferentes sectores de la economía, fundamentalmente en la industria, las finanzas, la salud y el 'retail' (enfocado al cliente).

El análisis de datos en el ámbito industrial sirve, por ejemplo, para optimizar los procesos fabriles desde que la materia prima entra a una empresa hasta que sale la pieza final. También para hacer un mantenimiento predictivo que detecte posibles fallos como la rotura de una máquina. O gestionar de forma más eficiente la logística de llevar el producto hasta el cliente.

Mondragon Unbertsitatea cuenta con el impagable 'feedback' de las empresas de la corporación, las primeras y más cercanas a la hora de transmitir sus necesidades de mano de obra. «Pero quisimos ir más allá, y contrastar lo que vemos en las cooperativas del grupo con empresas a nivel estatal, para atraer a Euskadi a los mejores estudiantes», dice Bediaga. Por eso mantuvieron frecuentes contactos con empresas como Orange o Mutua Madrileña, «ajenas al ámbito industrial, porque este ya lo conocemos muy bien. De hecho, colaboramos con más empresas de fuera que de dentro de Mondragon».

El coordinador del grado advierte de que «no hay informe de captación de talento o de recursos humanos que no señale como formación más demandada el ámbito de los datos». Así que muchas empresas tocan a la puerta de Mondragon Unibertsitatea «para incorporar a trabajadores jóvenes que entiendan el negocio y luego hacerles fijos. Antes éramos nosotros los que nos acercábamos a ellas».

Bediaga es consciente de que «nadie nace con una vocación de análisis de datos o inteligencia artificial, como pasa por ejemplo con otras pofesiones, como la de médico o abogado». De ahí la importancia que cobra la labor pedagógica en los centros educativos. Visitas a aulas de bachillerato, o incluso de la ESO, que incluyen talleres prácticos para acercar la ciencia de datos a los estudiantes. «Les explicamos en su idioma para qué sirve: por ejemplo, que con los datos de Spotify puedo generar una radio personalizada, o recomendar determinadas series en Netflix: cómo funcionan las tarjetas de fidelización de los comercios… Despertar ese interés».