Tres tucumanos veinteañeros promueven la toma de decisiones sabias con la ciencia de datos

Los cofundadores de Wais se asociaron en 2020 con la convicción de que en el corto o mediano plazo ninguna organización podrá prescindir de las ventajas que aporta la ciencia de datos. A los 26 años ellos manifiestan estar dispuestos a pagar el precio de abrir el camino en la provincia para el análisis tecnológico de información con herramientas como la inteligencia artificial a los fines de tomar decisiones sabias.

A ese costo lo llaman “evangelizar”. La estrategia de Wais está funcionando con rapidez: pasaron de ser tres a un equipo de nueve en expansión y en noviembre la Fundación del Tucumán distinguió a la compañía por su perfil innovador.

En el origen del emprendimiento hay tres amigos y compañeros de la secundaria que se fueron enganchando con la ciencia de datos, una de las dimensiones más fascinantes de la revolución digital. Ese mundo reunió a Ignacio Schuttemberger, Franco Tralice y Diego Zimmerman luego de que los tres eligieran carreras universitarias distintas (el primero es licenciado en Administración; el segundo estudió Economía Empresarial, y el tercero, Ingeniería Electrónica). Tralice introdujo el tema al inscribirse en un máster en Ciencia de Datos.

Schuttemberger por su parte entró en crisis con su profesión y se dispuso, por consejo de un hermano, a darle una oportunidad a la tecnología, algo que originariamente rechazaba. “En ese momento renuncié a mi trabajo y me tomé un año para capacitarme en forma autodidacta. Estudiaba día y noche. Diego también estaba empezando a meterse en lo mismo y, entre broma y broma, hablábamos sobre poner una empresa juntos. En junio de 2020 nos reunimos a tomar un café y decidimos avanzar”, explica Schuttemberger, máximo ejecutivo de Wais, en una entrevista virtual.

Los cofundadores tenían 24 años y carecían de experiencia. “Empezamos como cualquier emprendedor que no se cuestiona demasiado las cosas porque está aferrado a una visión. Dijimos ‘vamos para adelante’ y construyamos en el camino”, añade Schuttemberger.

}El nombre de la empresa expresa la determinación de sus dueños. “Wais” se pronuncia como se lee, aunque la mitad de la gente se “pone en modo anglosajón” y la llama “Weis”. Pero la lengua de Shakespeare sí tiene algo que ver con “Wais” porque este nombre propio se inspira en la fonética de la palabra “sabio” en inglés, “wise”, donde la “ai” de “Wais” corresponde a “artificial intelligence”.

Seis veces más

¿Qué implica impulsar organizaciones con la fuerza de la ciencia de datos y de la inteligencia artificial? Hay muchas respuestas posibles, pero a Schuttemberger le gusta quedarse con la noción básica. “Yo defino la ciencia de datos como la metodología de tomar información, y aplicar tecnología y estadística para resolver problemas tanto en la faceta de los negocios como de la vida cotidiana. El campo de trabajo es gigantesco”, advierte.

Wais trabaja con empresas de seguros, comercios, consultoras, metalúrgicas, medios de comunicación, proveedores de marketing… “También se aplica bastante en el deporte. Nos agrada que haya muchas alternativas porque nos lleva a aprender sobre diferentes temas y áreas”, dice.

El primer cliente llegó en octubre de 2020, mientras los socios desarrollaban la marca y la propuesta de valor de Wais. Era una empresa de “Go to Market” (G2M) de Tucumán. Al año siguiente tomaron proyectos para una academia de programación y una aseguradora muy grandes, y una farmacia. La demanda los llevó pronto a contratar personal, primero por referencias, y, después, mediante búsquedas abiertas.

Wais funciona por proyecto, que es una forma de competir con los salarios que ganan los desarrolladores y científicos de datos que trabajan para el extranjero. Según Schuttemberger, tratan de captar talento a partir de dar muchas libertades. “Decidimos abrazar la rotación de personal como una característica de nuestra generación antes que tratar de retener”, afirma.

Las dos áreas principales de servicios de la empresa consisten en la consultoría de ciencia de datos y en los sistemas de reposición de stock con inteligencia artificial para comercios. En el supuesto de la empresa de seguros, por ejemplo, calculan la propensión a contratar distintas pólizas mediante un análisis histórico y estadístico. “Se hace un estudio y un análisis y, mediante algoritmos, se asigna probabilidades de compra. De este modo se segmenta a quién destinar una campaña y a quién no para hacer un mejor uso de los recursos”, detalla el cofundador.

El equipo de Wais exprime las bases de datos existentes que muchas veces no tienen ninguna utilidad concreta o a las que no se les saca todo el partido. Schuttemberger dice que la idea es detectar en los datos patrones que se repitieron en el pasado y que probablemente lo hagan en el futuro también.

Con esas líneas, las ofertas se dirigen a un público más pequeño, pero más efectivo: “el objetivo es ir a buscar a los interesados potenciales. Es valioso detectar los segmentos intermedios porque los que compran siempre, al igual que los que no van a comprar nunca, quizá no necesiten una campaña: compran solos”.

Las posibilidades que ofrece la ciencia de datos son incalculables, según Schuttemberger. En el supuesto de la academia de programación, Wais pronostica qué alumnos están entre los que probablemente abandonarán los estudios. Esa predicción se hace a partir de un seguimiento del comportamiento de los estudiantes: analizan qué calificaciones obtuvieron en los exámenes, cuánto se demoraron en entregar los proyectos, etcétera. El licenciado en Administración matiza que cumplir los plazos puede significar varias cosas: que la consigna resultó fácil o que se trata de alguien responsable.

“A veces entregar un trabajo en el último minuto implica no que se hizo todo a las apuradas, sino que se procuró la máxima dedicación y calidad. En definitiva, es necesario analizar varios datos juntos para obtener una foto precisa y eso es muy difícil cuando hay miles de casos. Ahí es cuando aparece el poder de la tecnología”, comenta.

El trabajo requiere el testeo del algoritmo para determinar posibles fallas de funcionamiento. También se compara la predicción con lo que realmente pasó y se evalúa el procedimiento llevado adelante porque alguien puede ser propenso a comprar en función del modelo, pero, si después la oferta es presentada de una forma poco amigable o antipática, o se comunica de una manera inconveniente, se pierde la oportunidad detectada “en el laboratorio”. “La realidad es que demostramos que nuestro trabajo incrementa seis veces la tasa de conversión respecto de un abordaje aleatorio. Es decir, con la ciencia de datos se concretan seis veces más transacciones”, garantiza Schuttemberger.

Dos tesituras éticas

En cuanto a la reposición de stocks, lo que hacen en Wais es predecir el movimiento de la demanda entre miles de productos. ¿Cómo lo logran? Estiman las ventas futuras a partir de las pasadas. Es decir, toman un período de tiempo, por ejemplo, la próxima semana o el próximo mes, y sugieren una compra a partir de la proyección desarrollada y las existencias en stock.

Esto supone automatizar una acción, que ejecutada en forma manual deviene tediosa y repetitiva, con un impacto directo en la reducción de costos y tiempo. “También proponemos que los datos y las estadísticas mitiguen las desviaciones arbitrarias y las subjetividades a la hora de tomar decisiones”, opina Schuttemberger, quien considera que las personas deben enfocarse en las tareas que no pueden ser practicadas por las máquinas.

En Tucumán, Wais proyecta la demanda de arándanos; colabora en el diseño de campañas de marketing, y trabaja en una estimación de la huella de carbono a partir de las boletas de servicios de luz y de las tendencias de consumo. “Este es un momento en el que recién se están conociendo los beneficios de la ciencia de datos. Para mí hoy es un componente diferencial o ventaja competitiva más que algo súper necesario para sobrevivir, como sería una página web”, evalúa Schuttemberger.

Y añade: “somos la única empresa que brindamos en forma exclusiva este servicio en la provincia, entonces, tenemos claro que nos toca evangelizar. Tratamos de vincularnos con compañías con una mentalidad abierta. Ahora bien, el potencial de la ciencia de datos es descomunal y me parece que el día de mañana todos tendrán que invertir en ella”.

La posición ética constituye uno de los puntos cruciales del manejo de los datos. Al respecto, Schuttemberger apunta que lo que hace la diferencia son los valores de los dueños. “Nosotros ponemos énfasis en la definición de qué proyectos aceptar y cuáles no. Nos preocupamos por entender quiénes son los clientes y qué quieren hacer con la ciencia de datos. Esta es nuestra responsabilidad y ya desde el vamos nos hacemos esta pregunta. Si el ‘porqué’ no nos convence o va en contra de nuestros valores, no tomamos el proyecto aunque sea favorable económicamente”, dice.

Y agrega que se puede usar la ciencia de datos para manipular a la gente o con el fin electoral de inducir el voto: “eso a nosotros no nos gusta. Ya recibimos ofertas de este tipo y las rechazamos. Preferimos decir ‘no’, y aceptar trabajos que nos hagan sentir orgullosos y que podamos exponer. ¿Cuántas empresas de ciencias de datos hay en el mundo? No muchas. Pero el campo de aplicación alcanza a cualquier organización de cualquier sector de cualquier país. Entonces, ¿por qué deberíamos entrar en un proyecto que no nos satisfaga o nos haga sentir incómodos? Esta es nuestra postura”.

Más allá del objetivo, la utilización de los datos también exige una ética. Schuttemberger ejemplifica el problema de este modo: “cuando se toman datos de personas hay que dejar de lado la variable del sexo para evitar sesgos machistas hacia el futuro. Antes, el ‘scoring’ crediticio se decidía en función del historial y de ciertas ideas preconcebidas que terminaban beneficiando a los hombres. Si nosotros utilizamos esos datos históricos, el algoritmo aprenderá que a las mujeres no se les daban créditos o que, por ser mujeres, merecían menos crédito que los hombres. Por eso decidimos sacar esa información, y que el algoritmo discrimine por razones más racionales u objetivas, como edad, profesión, ingresos, reputación de pago, etcétera. Entonces, nos preocupamos por un lado por decidir qué tipo de proyectos se aceptan y cuáles no, y, por el otro, por trabajar con parámetros éticos para evitar que intervengan variables que arrojen resultados sesgados”.

En el horizonte de Wais existe el interés de trabajar con clientes extranjeros y exportar servicios, un crecimiento que sus creadores entienden compatible con la motivación de empujar en casa la cultura de la evidencia científica.

Schuttemberger expresa que eso es algo muy satisfactorio y determinante para la personalidad de su emprendimiento: “queremos hacer de Tucumán y del país un lugar mejor. Y aplicar los conocimientos donde vivimos resulta muy gratificante. En otros sitios la ciencia de datos ya es algo establecido, pero nos moviliza aportar valor aquí”.

La receta de Wais

Tomar datos, y aplicar tecnología y estadística para resolver problemas.

Predecir comportamientos futuros con base en los pasados.

Procurar acciones inteligentes, que redunden en ahorros de dinero y tiempo.

Automatizar las tareas repetitivas y rutinarias de las organizaciones.

Impulsar la ciencia de datos en proyectos que puedan exhibirse con orgullo.

La empresa en la web: waisdata.com