Datos, datos y más datos. La fiebre por el "nuevo petróleo" del siglo XXI abre puertas a negocios que antes eran impensados. Con la capacidad de recolectar información y analizar prácticamente cualquier escenario en todas las industrias, el mercado de la información se muestra como una alternativa sumamente atractiva para todos los actores del ecosistema.
Para aprovechar este inmenso caudal de información comenzaron a surgir compañías especializadas en procesar los datos utilizando inteligencia artificial y machine learning.
"Notamos una necesidad creciente en las empresas de América Latina de expertos en datos que los ayuden a crear modelos predictivos para hacer más eficientes sus negocios", comenta a iProUP el CEO y uno de los fundadores de RockingData, Fredi Vivas .
Junto a dos amigos (y ahora socios), se comenzó a gestar el proyecto mientras trabajaban en proyectos de Big Data en una multinacional: "Nos hicimos amigos muy rápido porque los 3 somos músicos, comenzamos a ensayar y tocar. Cuando decidimos formar la empresa, naturalmente las dos cosas que más nos gustan son el rock y los datos. De ahí nuestro nombre, RockingData, con la que creamos algoritmos de inteligencia artificial y machine learning para empresas".
Teniendo experiencia en esta industria y conociendo el potencial del análisis, los fundadores "tuvieron la suerte de implementarlo a gran escala, con volúmenes de datos enormes": "Las compañías tienen en general dificultad para adoptar estas tecnologías con velocidad, formar equipos, entregar resultados de valor y democratizarlos esta nueva información a lo largo de la organización".
Con un foco 100% orientado al negocio, la empresa apunta a encontrar resultados rápido, con la menor fricción posible. En general, los proyectos de datos que llevan adelante buscan 3 cosas: vender más, fidelizar clientes u optimizar costos.
"Nos conectamos a los datos de las organizaciones, los enriquecemos con fuentes de datos externas, entregamos predicciones y visualizaciones de datos que pueden interpretar usuarios no expertos en tecnología, sino que son los tomadores de decisiones, que pueden poner foco en accionar los resultados", suma Vivas.
Fundada a fines de 2017, los tres socios aportaron dinero de sus propios bolsillos (unos $300.000 pesos) para comenzar a trabajar. Además, estuvieron unos 5 meses funcionando sin facturar, invirtieron en tres computadoras, licencias software y el espacio en la nube para poder trabajar.
"No fue una inversión muy grande por eso la pudimos sostener. Lo clave fue el capital de trabajo y tener el esfuerzo de hacer el trabajo de 2 o 3 personas cada uno durante un buen tiempo", comenta Vivas.
Pero el primer cliente no tardó mucho en llegar: "Lo conseguimos luego que di una conferencia. Cuando bajé del escenario, charlé con un referente de una de las principales empresas cerveceras del mundo (sin saberlo) y terminamos creando junto a ellos nuestro primer proyecto.
Hoy, la firma trabaja desarrollando e implementando algoritmos de machine learning como proyectar con precisión las ventas, sistemas de recomendación de productos/servicios, segmentación de clientes, detección automática de fraude y otros casos en empresas líderes de diferentes industrias, como YPF, Metrogas, AbInbev, Natura, Novartis, Mercadolibre, GSK, Itaú y AstraZeneca.
Para el cierre de 2020, la empresa facturó u$s 500.000, y para 2021 apuntan a cerrar el año con u$s 750.000 aproximadamente.
"Vemos cada vez más empresas en búsqueda de ser data driven, es decir, que toma decisiones basadas en datos. En desarrollar la capacidad de crear acciones basadas en datos, para mejorar el rendimiento del negocio", comenta Vivas respecto a lo que se viene en su sector.
Y agrega: "Cuando digo mejorar el rendimiento del negocio, nos referimos por ejemplo a:predecir la demanda de un determinado trámite en la gestión pública, identificar los alumnos con más riesgo de abandonar una universidad, acortar los tiempos de búsqueda de talento en una empresa, o predecir la demanda de pacientes en un sanatorio para optimizar los insumos que se necesitan y poder atenderlos mejor".
Como a casi todas las empresas, la llegada de la pandemia los afectó, ya que muchas empresas frenaron proyectos. Sin embargo, y entendiendo que la innovación y la transformación digital es parte una nueva normalidad que se aceleró en el último año, muchas compañías tomaron conciencia de sus nuevas necesidades y la importancia de incrementar sus niveles de digitalización, de analizar datos para disminuir riesgos y maximizar sus ganancias.
"Optimizar el funcionamiento de las organizaciones tomando decisiones más inteligentes también es un gran motor, que está llevándonos a crear proyectos en nuevas industrias, por ejemplo la de los laboratorios e instituciones de salud", afirma Vivas.
Además, asegura que "crecieron como equipo durante la cuarentena", así como también el hecho de no tener la necesidad de viajar para explorar nuevos mercados les dio la oportunidad de abrir la operación fuera de Argentina, en Perú.
De cara al futuro, el plan de la firma es continuar desarrollando proyectos e invertir la mayor parte de las ganancias en la construcción de una plataforma, que hoy ya están creando para acelerar los tiempos de desarrollo de los proyectos.
"Esto nos va a permitir crear algoritmos muy adaptados a industrias, sectores, países en específico consiguiendo cada vez más precisión y calidad de recomendaciones. Y por supuesto, crecimiento en escala que es lo que estamos buscando", concluye el CEO.