El Chief Data Officer, conocido como CDO o Director de Datos, es un rol corporativo en evolución, relativamente nuevo y cada vez más demandado por las organizaciones. Una de sus mayores aptitudes consiste en poder adaptarse a las expectativas cambiantes del liderazgo y de la cultura de datos en la industria. Para conocer más sobre los desafíos de este puesto, 7Puentes conversó en la nueva temporada de su podcast “Big Data Radio Show” con dos referentes de la industria Fintech: Pablo Guzzi (CDO de Ualá) y Pablo Mlynkiewicz (CDO de Naranja X).
En una época de transformación digital y big data, las empresas necesitan cada vez más de líderes formados. Y no es novedad que, entre estos puestos, el CDO se haya convertido en un agente de cambio fundamental. Es el responsable de todos los datos que maneja una organización al más alto nivel, un perfil directivo clave que analiza y gestiona grandes volúmenes de datos para integrarlos en la estrategia de negocio de la compañía.
Pero el trabajo del Director de Datos aún continúa en plena evolución -ya que fue creado en 2002 y sólo tiene apenas unos veinte años de vida. Y cualquier persona que sea candidato a ese título debería poder adaptarse a las expectativas cambiantes del liderazgo y la cultura data-driven de la empresa.
Durante los últimos veinte años, ha habido una tendencia creciente entre las grandes corporaciones a incorporar el puesto de CDO en sus estructuras organizativas. Esto se refleja en la «Encuesta ejecutiva anual sobre liderazgo en datos y análisis» de empresas Fortune 500 realizada por Wavestone. «En nuestra encuesta de 2023, el 82,6% de las organizaciones informan haber designado un CDO o CDAO», dijo Randy Bean, investigador de innovación de Wavestone. «Este es un aumento dramático con respecto al 12,0% que obtuvimos cuando se realizó la primera encuesta en 2012».
El rol de liderazgo del CDO
7Puentes inauguró en su podcast una nueva temporada llamada «Conversaciones con gente que lee lo mismo y subraya distinto». En este capítulo Ernesto Mislej, socio de 7Puentes y conductor del ciclo, abrió la discusión acerca del rol del CDO y diferentes visiones de innovación, con la participación especial de Pablo Guzzi (CDO de Ualá) y Pablo Mlynkiewicz (CDO de Naranja X).
¿Qué sería ser un buen CDO? ¿No es necesario contar con un director de datos que se centre en las personas y sus aprendizajes? ¿Cómo se desarrolla una cultura basada en datos transversalmente a la organización -tanto en las áreas de datos como en las de negocio?
Guzzi: Desde nuestro rol, somos este ‘bridge business data’, potenciadores que mezclan las culturas de la empresa 100% y crear productos de datos como un valor para la organización. Lograr hacer accesible y útil la información en toda la organización.
Mlynkiewicz: Creo que el mejor CDO es el que, al final, no es necesario. Siento que los CDO somos como médicos en empresas que tienen algunos ‘dolores’. Una vez que definís una estrategia, si pensás que un CDO tiene que estar diez años en una empresa es porque ese CDO no es bueno. En realidad tiene que estar durante un tiempo acotado e impulsar una práctica duradera, con un impacto mucho más en el mindset que en la tecnología.
Desafíos actuales en un contexto dinámico
En relación con los principales desafíos del CDO, ambos entrevistados expusieron distintas visiones en función de las prácticas que desarrollan y del contexto actual que atraviesa este rol:
En el puesto de CDO les toca a hablar con gente de distintas áreas, técnicas, infraestructura, de datos y negocios. Y uno de estos desafíos es no ser encasillados en un lugar de proveedores de servicios para pasar a ser realmente socios de un negocio en plena transformación digital y de todo lo que sucede día a día en la gestión de la empresa. ¿Cómo se hace para gobernar los datos, con estos desafíos en mente, e inundar de una cultura data-driven a toda la compañía?
Mlynkiewicz: El desafío está en las empresas que transicionaron de un producto analógico exitoso hacia un producto netamente digital, donde hay perfiles que tienen culturas que no son las digitales.
Guzzi: Creo que esto no es más fácil ni más difícil en empresas digitales o en las que no lo son, el desafío no está en convencer que el dato es un activo estratégico sino en la profundidad de la disciplina y en las habilidades.
¿Hay reglas de oro que deban cumplirse antes de lanzar un producto, qué pautas tienen en cuenta ustedes a la hora de desarrollar un producto concreto de datos?
Mlynkiewicz: Hoy hay empresas que fijan en su ADN ciertas reglas de oro a cumplir antes que el producto de datos salga al mercado, mientras que otras no están tan maduras y solo miran el mercado objetivo, al producto como algo transaccional y no tanto el resultado y las mediciones posteriores a ese producto.
Guzzi: Comparto. Pero conozco casos de empresas digitales que incluso siendo digitales no tienen esas Golden Rules antes de salir. El dato se va a trackear igual porque la empresa es una nativa digital, pero la Golden Rule no apunta a que el dato se trackee bien con la calidad que amerita y no pasa en todos los casos.
Generalmente a la hora de gestionar los datos existe una tensión entre la centralización y la gobernanza de los datos. Surgen posturas distintas, una vinculada a gestión de riesgos, una estrategia muy centralizada para que los datos estén listos, estructurados y sean seguros para el análisis y otra relacionada con la innovación, arriesgarse a tomar decisiones que vayan más allá del ordenamiento y la estrategia estructurada, para transformar el negocio. ¿Qué posturas suelen adoptar ustedes?
Mlynkiewicz: Creo que siempre debe haber un rol de gobernanza de datos, de herramientas de gestión de datos desde un punto de vista analítico (y no transaccional). En el caso de Naranja X, estamos recién ahora en el proceso de descentralización para que otras áreas puedan hacer sus propios modelos. Cuando eso crezca y evolucione, habrá un equipo de gobierno en base a ese proceso.
Guzzi: En esta gobernanza está la propuesta ofensiva y defensiva. La ofensiva en general es que se genere caos, y yo lo ordeno después. Y la defensiva es avanzar sin que se genere ningún tipo de caos, con una estrategia muy predefinida. Particularmente, y en el caso de Ualá, prefiero que se genere un poco de caos, que haya varias opciones, y en algún momento terminen convergiendo naturalmente las soluciones, porque cada organización tiene particularidades y necesidades muy distintas, y cuando terminás convergiendo orgánicamente en una solución, de alguna manera esa solución está captando esas necesidades.
Más allá de esta idea de permear la cultura y gobernanza de los datos transversalmente en la organización, al momento de crear modelos eficientes existe una tentación y un riesgo de confiar demasiado en el modelo, sin ver los sesgos de la automatización y creer que se puede hacer un modelo con dos clicks. Nosotros lo estudiamos en profundidad, construimos los modelos analíticos y sabemos que no es simplemente apretar dos botones. ¿Cómo podemos generar modelos más simples para democratizarlos en la organización y ser éticamente responsables al mismo tiempo?
Guzzi: Considero que la toma de decisiones la estamos delegando cada vez más en una máquina, sin un control atrás, la generación actual es consciente y sigue en esta bisagra pero con las generaciones futuras no va a pasar. Va a ser 100% delegado en la tecnología, por esta tentación de hacer modelos con dos clicks. Yo alentaría que se pongan al día y que investiguen más profundamente como plantea Ernesto.
Mlynkiewicz: En mi opinión, quienes impulsamos este cambio cultural basado en datos tenemos que invertir mucho tiempo y recursos con los líderes de la organización, en el impacto de lo que se está leyendo, en sus expectativas, en la pregunta que están haciéndose, y en las respuestas que están obteniendo de la computadora. En el caso particular de lo que estamos impulsando nosotros en la empresa, la idea es que todos puedan participar y hacer el modelo. Pero, por una cuestión de costos, el pase a producción de los resultados del modelo y la industrialización sigue estando en un lugar centralizado.
Por último, ¿cómo hacemos para lidiar con problemas donde los datos están “sucios” y cómo hacemos para refinar nuestros modelos y herramientas cada vez mejor?
Guzzi: Qué inteligencia se puede hacer cuando los datos están “sucios”, depende mucho del objetivo que tengamos y de la expectativa a alcanzar. Si es aportarle inteligencia a algo que va a dar determinado valor, y no estamos sobreponiendo expectativas ahí, me parece que funciona y la tecnología anda bárbara. El tema es cuando querés profesionalizar un poquito más o llegar a extralimitar el límite básico de sacar buen valor agregado, y ahí vas a tener que limpiar los datos quieras o no.
Mlynkiewicz: El diferencial está en el caso de uso. Nosotros tenemos la idea de hacer modelos de detección de fraude. Si el modelo me mejora una tasa pequeña en comparación con nada, me viene bárbaro. Esa pequeñez en fraude es muchísima plata. Ahora si yo lo que estoy considerando es hacer un modelo en un hospital para definir la precisión de una cirugía, ahí sí como usuario o como cliente, espero que sea una perfección del 99,99%. Creo que, en definitiva, el ‘garbage in garbage out’ tiene que ver con el caso de uso.
El futuro del sector: hacia dónde va el CDO
De acuerdo a los entrevistados, el rol del CDO no está del todo desarrollado ni formalizado, por lo que irá evolucionando con el tiempo y la experiencia concreta. Y esa evolución va a ser mucho más rápida si se comparten experiencias, prácticas y una base de conocimientos públicos (insights) que si no se lo hace. Ya que está en la misión esencial del CDO ser ese “puente” de conocimientos de big data en la organización.
Por último, consideran que la tarea irá variando de acuerdo a la evolución de la tecnología, el uso y gestión de los datos; pero que no será reemplazada ni sustituida por ninguna inteligencia artificial. Y no sólo la IA va a potenciar el puesto de CDO, con la experiencia alcanzada en modelos automatizados, sino también potenciará la manera de gestionar, dirigir y liderar el cambio en el resto de la organización.
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