Último día de Insight y el plato fuerte de la jornada en ciernes. IBM nos había avanzado que Kevin Spacey y el capitán Philips, héroe nacional gracias a las decisiones que tomó tras el secuestro de su carguero, intervendrían como colofón final a un certamen realmente impresionante en torno a Watson y su potencial. Nos sentamos en torno a la mesa y la responsable de área de IBM nos susurra que habrá un anuncio importante en la presentación matinal.
Era un movimiento lógico: para mejorar el manejo de datos masivos, IBM se alía con Twitter.
Y tras la brillante intervención de Phillips llega la sorpresa. Como sabes, IBM es la firma con más músculo del sector para manejar cantidades ingentes de datos y de hecho estos días en Las Vegas han servido para mostrar todo el potencial de Watson que te hemos ido cubriendo en directo en los diferentes ámbitos, sobre todo en el mundo empresarial. Al hablar de datos uno tiende a pensar en ingentes servidores moviendo información más o menos estática, pero lo cierto es que en la actualidad, si alguien quiere recabar información en tiempo real sobre cualquier tema, ¿sabes dónde recurre? Sí, no te has equivocado: a Twitter.
La red social del pajarito azul se ha convertido en un hervidero de información sin descanso que recoge los sentimientos, anuncios, quejas o ideas de millones de personas a lo largo y ancho de todo el globo. Si alguien busca información relativa a un asunto que le pueda interesar, es posible que se maneje más o menos analizando hashtags y sacando sus propias conclusiones. Pero... ¿y si se trata de una empresa que quiere conocer la opinión real de sus productos en las redes sociales? Podemos estar hablando de millones de tuits que se escapan puesto que no hay una manera humana de tamizar esa información. Humana no, pero...
IBM-Twitter transformará la toma de decisiones en la empresa
Y es aquí donde entra el gigante azul, y sobre todo, su poderoso cerebro Watson. Desde Twitter detectaron pronto la necesidad por parte de los fabricantes de conocer qué se estaba hablando sobre ellos en la red social, y de hecho, han puesto como ejemplo un fabricante de freidoras que contactó con los responsables de Twitter para que de alguna manera les facilitaran datos sobre lo que se estaba hablando de ellos. Y lo hicieron. Esta primera experiencia sirvió para el cliente conocer puntos débiles de sus productos o aspectos que mejorar, y para Twitter una nueva vía de poder facturar la gestión de la ingente información que se mueve por su red.
Pero es tal el volumen que hacía falta un big brother que no sólo fuera capaz de filtrar el contenido a analizar en Twitter, sino además contextualizarlo y ofrecerlo al cliente de una forma coherente. Este gran cerebro es Watson Analytics y ambas firmas han destacado dos claves fundamentales del acuerdo:
- Las decisiones en el mundo de la empresa ya no serán iguales tras esta alianza
- Las marcas podrán anticiparse a sus clientes en la toma de decisiones
¿Trivial? Ni mucho menos. Aunque no han trascendido detalles concretos sobre cuál será la operativa, sabemos que ambos gigantes ofrecerán una serie de aplicaciones a sus clientes de forma que puedan gestionar ellos mismos la información, pero al tiempo realizarán labores de consultoría de forma que puedan conocer a fondo lo que está sucediendo en la red social acerca de sus productos. Todo esto suena muy ambicioso y sobre el papel, de una gran trascendencia, pero ¿cómo se aplicaría en un caso real?
Imagina que una empresa desea lanzar al mercado una versión mejorada de un producto existente y decide emplear toda la maquinaria de Watson que ahora además 'bebe' datos en tiempo real de Twitter. Pues bien, la potente herramienta de IBM permitirá clasificar las opiniones vertidas en la red social por grupos, combinando variables como la ubicación geográfica del mensaje, la hora del día, el tipo de comentario y cualquier otro tipo de parámetro que tenga relevancia en el análisis. Con todo este mix, Watson ofrece un escenario de posibles opciones, nuevamente ponderadas numéricamente, y así la empresa podrá tomar una decisión empírica, pudiendo además, anticiparse a la voluntad del cliente.
