A solo unas semanas de la Copa Mundial de Fútbol, es un momento para recordar como el universo deportivo se ha transformado de manera paralela al avance de la tecnología. Tras el fracaso del mundial de 2006 como local, la selección alemana decidió reinventarse de una manera diferente. Los dirigidos por Joachim Löw entrenaron en el 2014 con un software especial que permitía administrar grandes volúmenes de datos en tiempo real y con base en ellos, tomar decisiones sobre el juego. El resto es historia.
De acuerdo al informe publicado por Jaime Rodrigo López en el Newsletter de Charles Taylor InsureTech durante la última década, el Big Data se ha convertido en una herramienta fundamental para la toma de decisiones. Su implementación de manera masiva ha impulsado un cambio cultural en la sociedad, que cada vez se apoya más en este tipo de tecnología de recolección y procesamiento de datos para orientar la administración de sus recursos, el correcto enfoque de sus transformaciones y la consecución de logros que puedan impactar de manera positiva a su entorno.
Sin embargo, y por irónico que fuera, la proliferación de este tipo de sistemas recopilatorios también ha generado una nueva problemática: ahora se tiene mucha información. El software usado por los alemanes permitió identificar, recolectar y obtener información de relevancia para la planificación estratégica del juego. En su momento, se estimó que, durante los 90 minutos de un partido, la herramienta era capaz de analizar y comparar más de 60 millones de cifras. Esta es una gran cantidad de data que, sin el correcto análisis, puede desembocar en un fracaso.
En la actualidad, son varios los conjuntos o seleccionados que ya confían en la tecnología para apalancar su juego. Como un ejemplo, solo en La Liga, equipos como el FC Barcelona, Sevilla FC, Real Sociedad, Osasuna o Mallorca, entre otros, utilizan esta herramienta, dotados con un departamento propio y con parte, en mayor o menor medida, del presupuesto de cada uno de los clubes. La diferencia ya no se encuentra en la capacidad de recolección sino en la correcta organización de la información que pueda brindar un norte para su adecuada interpretación.
Esto no solo aplica en el fútbol, el sector asegurador también es un ejemplo. Las aseguradoras creían contar con los datos suficientes para estipular de manera adecuada sus servicios. Sin embargo, en los últimos años, en Charles Taylor hemos evidenciado como la correcta implementación de sistemas cada vez más inteligentes basados en Machine Learning, brinda los insights adecuados para que las compañías del sector puedan aprovechar mejor la data recopilada, permitiéndoles definir y diversificar su cartera de productos; llevándolos a una mejor toma de decisiones a corto, mediano y largo plazo.
Hoy no basta con saber si el delantero se mueve mejor en la banda izquierda o la derecha, o en el caso de los seguros, si el carro es de color rojo o azul. El análisis va más a fondo. Con solo 24 años, Kanté pasaba inadvertido para los técnicos y fanáticos del fútbol; sin superar el promedio de 1 contra 1 en la segunda división de la liga inglesa. No obstante, el Leicester de Inglaterra se percató, al analizar los datos de miles de jugadores, que el pequeño volante tenía una impresionante combinación de velocidad, resistencia y anticipación. Con una correcta toma de decisiones que permitieran maximizar sus capacidades, convirtieron a quien parecía un jugador corriente, en uno de los mejores centrocampistas de Europa.
De manera similar, ocurre con el sector asegurador. La correcta combinación de información histórica, como la frecuencia de uso del auto, el barrio en donde se ubica el asegurado y el tipo de uso que se le da al inmueble, son datos que, organizados de manera correcta, se convierten en una mezcla que les permite brindar una mayor competitividad y eficiencia a las compañías aseguradoras.
En una sociedad cada vez más hiperconectada, son muchas más las variables y herramientas que existen a la mano. La tecnología solo es exitosa si se usa de la manera correcta. Es necesario promover una mayor sinergia entre los sistemas que se tienen, mezclándolo con la perspicacia e inteligencia de quien los analiza para simplificar los procesos de entendimiento y, por consiguiente, la toma decisiones. Al final, el campeón siempre será quien mejor tiene la capacidad de leer el campo de juego, dentro y fuera de la cancha.
