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'La nueva normalidad': ¿qué sigue después de la COVID-19?

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Published on 12 Feb 2021 / In News and Politics

En su segunda participación para el ciclo Practia Talks, nuestro director de aceleración digital de negocios (ADN) analiza el rol de los datos en la coyuntura del coronavirus: desde los riesgos asociados a las fake news y la infodemia hasta la oportunidad de construir nuevos modelos pensando en la nueva normalidad.

“Hay otra epidemia: la de fake news, es decir, la información errónea, inventada o falsa que circula por internet alrededor del coronavirus”. Daniel Yankelevich, socio fundador de Practia, se refirió a la infodemia en la primera parte de su segunda charla para el ciclo Practia Talks, denominada “Uso de datos en la post pandemia”. Como anécdota de apertura, el experto compartió un tweet oficial publicado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) el 14 de enero que indicaba que aún no había evidencia de que la COVID-19 se transmitiera de humano a humano. “Es un dato oficial publicado en un canal oficial que, aún así, refleja que el manejo de la información puede ser particular o selectivo”, indicó.

Yankelevich enfatizó sobre uno de los fenómenos del escenario de coronavirus: el exceso de datos. Desde “el tablero más consultado de la historia de la humanidad”, el John Hopkins que consolidó datos sobre contagiados de todo el mundo y que fue tomado como referencia válida por medios de comunicación y empresas, hasta gráficos para que la gente pueda familiarizarse con la escala logarítmica y pueda comprender el notable crecimiento de la enfermedad o infografías animadas con comparaciones entre países día por día. “Hay gráficos cuyos análisis resultan más sofisticados que los propios datos de los que se dispone para poder dar respuesta en un momento de altísima incertidumbre”, advirtió.

También resaltó los gráficos con fuentes de datos alternativas, como el COVID-19 Community Mobility Report de Google, que toma las localizaciones activadas en los teléfonos móviles para evaluar movimientos en diferentes lugares. En Buenos Aires, por ejemplo, detectó una merma del 90% en negocios y sitios de recreación, del 91% en parques y del 82% en terminales de transporte. “No se trata de datos abstractos ni tomados de terceros, sino concretos y reales de lo que pasa”, afirmó. Un segundo ejemplo que dio es el mapa armado por Kinsa, un termómetro digital inteligente muy difundido en Estados Unidos que saca reportes por región de temperaturas promedio y que muestra anomalías tanto en Nueva York como en Florida. “Hay que pensar si el gráfico me muestra dónde hay más despliegue de COVID-19 o los sitios donde se vendieron más termómetros”, analizó Yankelevich.

“Estamos en un mundo nuevo, en el que los datos también son nuevos, por lo que hay que aprender a leerlo y en el que los modelos que teníamos para guiar la acción o definir políticas ya no sirven”, apuntó el experto. Para ejemplificar la importancia de un buen modelado, trajo a colación la historia de Arthur Laffer, un estadístico que allá por los ’80, café mediante, explicó a funcionarios del gabinete del entonces presidente norteamericano Ronald Reagan un gráfico con dos variables: en un eje, la carga impositiva; en el otro, la recaudación. Luego de explicar los extremos obvios (a carga cero no se cobra impuestos, a carga del 100% tampoco porque las personas no tendrían estímulos para cobrar), indicó que hay algún punto óptimo en el centro de forma que, si uno se ubica apenas a la derecha, una baja de impuestos podría significar una mejora notable en la recaudación. La teoría fue base de la política económica de ese gobierno (la reagonomics), aunque investigaciones posteriores con contribuyentes de diferentes países demostraron que la Curva de Laffer no funcionaba. “Todos los modelos están mal, algunos modelos son útiles”, contó Yankelevich que decía el estadístico George Box.

“Los modelos son una abstracción y como tal son siempre imperfectos, por lo que el desafío es buscar cuáles sirven y para qué, leerlos, cuestionarlos y hasta entender en qué pueden fallar”, enumeró el socio de Practia. “Es una habilidad semiblanda: hay que mirar los números, pero también un poco más allá”. En la actualidad, buena parte de la sociedad pone su atención en un modelo con la potencia de la Curva de Laffer: el de achatar la curva de la epidemia. “No sabemos si está bien o no, si realmente va a haber un pico único o si el virus se mantendrá justo debajo de la capacidad del sistema de salud como si conociera ese dato, pero ayudó a tomar decisiones a nivel social y a implantar políticas que nos alinearon en un buen camino: esa es la fuerza de un modelo”, explicó Yankelevich.

En términos de negocios, Yankelevich explicó que el cambio en las formas de consumo es brutal. “Dejamos de ir a restaurantes de un día para el otro, compramos cosas en internet que ni hubiéramos pensado y hasta las organizaciones que tenían dudas sobre el teletrabajo tienen a todos sus empleados colaborando desde sus casas”, enumeró. “Esto va a continuar así durante muchos meses y algunos efectos, incluso, serán permanentes”, agregó.

Con esto en mente, las empresas deben volver a conocer a sus clientes, analizar sus hábitos y comportamientos, segmentar de nuevo. El experto identificó algunas oportunidades en el contexto. La primera, considerar nuevos modelos descartables, que puedan construirse muy rápido y a costos bajos, que ayuden a entender y aprender, y que puedan tirarse apenas cambien las condiciones y haga falta implementar nuevos modelos. “Si la realidad es cambiante, los modelos también deben serlo, y nunca deben resultar más sofisticados que esa misma realidad o que los datos disponibles”, recomendó. También destacó el incremento de las interacciones online. “Son el alimento para el análisis: contamos con muchos buenos datos, algo que todos aquellos que trabajamos en esto sabemos que es difícil de conseguir”.

Aconsejó luego evitar las trampas de los datos. “La correlación no es causalidad: se puede armar un gráfico con datos 100% verídicos que indique que en los países donde se emitió Betty, la fea doblada hubo más contagios que donde se la pasó subtitulada: eso no significa que cambiar la versión pueda mermar el número de infectados”, ejemplificó. “La alfabetización en datos, o data literacy, es fundamental para los tiempos que vienen”, aportó.

Por último, destacó el rol de la inteligencia artificial (IA), a la que considera “de enorme ayuda” tanto en el durante como en el después de la pandemia. “En el partido contra el coronavirus parece ir perdiendo 6-0, pero logró algunas buenas jugadas”, bromeó Yankelevich. Entre los ejemplos que destacó están el proyecto de investigación público-privado en Estados Unidos en base a la supercomputadora Blue Waters, el seguimiento de casos para advertir a un potencial contagiado si estuvo cerca de alguien enfermo llevado adelante por We-Yun y los análisis de proteínas para acelerar la investigación en el uso de remedios y tratamientos de AlphaFold, apoyado en la herramienta DeepMind de Google. También se refirió a dos experiencia realizadas en Practia de análisis de video para entender cómo recorren las personas un espacio físico y así establecer medidas para respetar el distanciamiento social y para reconocer si una persona está usando barbijo o no.

“Entramos en una era en que los datos jugarán un rol fundamental: en medio de la incertidumbre, es más importante que nunca antes entender el negocio y dónde está el valor”, concluyó Yankelevich.

Practia Talks es una serie de conferencias gratuitas en formato de webinar de aproximadamente una hora cada una, sobre temáticas de interés para los líderes. Es parte de las propuestas de difusión del conocimiento de Practia en tiempos de pandemia, que incluyen también la disponibilidad entre marzo y mayo del programa Practia Academy, con charlas sin costo sobre nuevas tecnologías, iniciativa que sumó más de 1.000 inscriptos.

INSCRIPCIONES: http://www.practia.global/practia-talks/

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