—¿Cómo definirías vos la llamada Economía del Conocimiento? ¿Cuál es el rol de los productos y servicios vinculados con software y datos en la economía de hoy?

—El mundo de hoy ya no valora tanto la producción industrial. Antes, el país que tenía más fábricas y que generaba bienes físicos era el importante y el que podía concentrar riqueza. Eso se fue descentralizando con los años, básicamente se fue como commoditizando y cualquier país podía armar su propia fábrica. Hoy en día vemos que muchos países con las fábricas más grandes del mundo no son los que se apropian con la mayor cantidad de valor. Es decir, los márgenes de producir algo físico bajan y vemos mucha tercerización. 

Por ejemplo, Apple produce celulares en China. ¿China gana plata produciendo los celulares de Apple? Sí, obviamente, pero la mayor cantidad de plata se queda en Estados Unidos que es donde está la sede. Entonces, ¿si los iPhone se producen en otro lado qué es lo que vale? Las mentes que diseñan el teléfono, hacen marketing alrededor, etc. En definitiva, las que piensan los productos. Genera mucho más valor pensar productos innovadores y generar el marketing alrededor de eso que, en definitiva, producirlos. Después, Apple produce en la fábrica que le de los mejores precios pero ahí ya valen otro tipo de cosas como las patentes, etc. 

La economía del conocimiento tiene que ver con eso. Hoy, en el mundo digital, vale mucho más los cerebros que la producción física. Antes era todo un tema sobre volumen, hoy es mucho más sobre ideas. Si uno tiene gente formada y la estructura de manera correcta puede generar muchísimo más valor que las cosas físicas. Un kilo de soja vale muchísimo menos que un kilo de iPhone y ahí está la cuestión más importante de lo que significa para mí la economía del conocimiento. Y se potencia en base a que la gente pueda contar con ese conocimiento y formar un ecosistema correcto en el cual el conocimiento no sólo esté sino que genere valor. 

—¿Qué es un data scientist y por qué es una de las profesiones más cotizadas del momento?

—En la actualidad, visto que todo se vuelca a lo digital y que hay mucha más información disponible, cambia mucho la manera y la escala de quién puede operar qué con respecto a datos. Hace 30 años también era importante tener datos de la gente y poder entenderlos, el tema es que no eran tan fáciles de conseguir y no eran tan baratos de computar. Conseguir una base de las miles de personas que entran a tu negocio físico hace 30 años, poder hacer cálculos, sacar conclusiones y operarlas en tiempo real era casi imposible. Muy pocas marcas podían darse el lujo de tener alguna de esa data y hacer algunas inferencias.

Hoy en día la velocidad de cómputo y almacenamiento creció tanto que es muy barato computar millones de datos y, con la llegada de internet, es muy fácil recolectarlos. Está al alcance de cualquier empresa. Para poner un ejemplo comercial: una vez que uno recolecta y combina los datos de los clientes sobre qué hacen, de dónde vienen, qué compraron, etc, puede sacar muchas conclusiones que pueden mejorar la inversión. Hay una frase muy conocida en el marketing: «la mitad de la plata que invierto en marketing la tiro a la basura, el problema es que nunca sé cuál es esa mitad». Ahora se puede medir el rendimiento real de marketing y eso genera una rentabilidad mucho más alta. Con la llegada del machine learning se puede tratar de predecir muchas cosas y tomar decisiones con muchísima más rentabilidad que antes. Obviamente también esto se usa en muchas otras áreas, no sólo marketing.

Para poder operar todo eso no sirve solamente con tener una computadora capaz y tener los datos almacenados, sino que tienen que estar estructurados de determinada manera y tiene que poder ser analizados. Ahí se necesitan perfiles formados en el análisis de datos. Gente que le guste y se especialice en poder tomar decisiones, en generar algoritmos que hagan los análisis de manera automática, etc. Ahí surge la ciencia de datos. Gente muy especializada en estadística, a veces también en matemáticas, economía, sociología. Es un perfil muy mixto que tiene que ver con ayudar a tomar decisiones y es muy específico. Es uno de los perfiles mejores pagos de Estados Unidos, tiene mucho futuro y, en definitiva, genera un valor enorme. Hay muchos menos científicos de datos que lo que las empresas y las organizaciones necesitan.

—Se suele hablar muy bien acerca del talento de las y los profesionales argentinos en este sector, ¿cuál es tu opinión? ¿por qué pensas que esto es así?

—No es fácil para cualquier persona ponerse a estudiar ciencia de datos. Mucha de la bibliografía es en inglés así que tienen que saber mucho inglés. Tienen que haber tenido una educación primaria y secundaria de calidad. Requiere mucha especialización y estar avanzando todo el tiempo. En los países más desarrollados como Estados Unidos o Japón hay carreras ya armadas pero en los países «en vías de desarrollo» es difícil que se generen todas las condiciones necesarias. En países como México, la tasa de alfabetización, la escolarización y la tasa de penetración de internet es mucho más baja que, por ejemplo, en Argentina, lo que hace que las bases para construir un equipo de ciencia de datos sean más complicadas.

Argentina está muy bien parada. Tenemos un alto porcentaje de gente que sabe inglés en comparación con la región, tenemos un huso horario igual que Estados Unidos. Es un lugar en donde podemos generar profesionales que pueden competir en los mercados más importantes del mundo y formar parte de este tipo de proyectos. Ya sea formando empresas propias o ya sea trabajando para empresas de todo el mundo como puede ser Google, que desde Argentina exporta un tercio de su talento todos los años a otras oficinas. La ciencia de datos también está muy relacionada a tener un ecosistema de software y de profesionales dedicados a eso. Argentina tiene varios de los unicornios de América Latina hispana: Mercado Libre, Despegar, Globant, Auth0. Todo eso genera un ecosistema que hace que el resto de las empresas también tenga mejores profesionales. Además hay muchas academias locales digitales que tiene la sede en Buenos Aires y están en América Latina, como Acamica. Todo ese ecosistema genera un estilo de tormenta perfecta en la que en Buenos Aires se pueden formar mejores científicos de datos que en otros lados del mundo.

—Bueno, justo hace poco también se creó la Lic. en Ciencia de Datos en la Universidad de Buenos Aires.

—Sí, Exactas de la UBA ya tiene una Licenciatura. El ITBA y Digital House y otras también tienen cursos alrededor de esto. Lo que está bueno de la de UBA es que lo vuelve mucho más accesible porque muchas veces son carreras caras. Otra tema es que como es una disciplina tan nueva no vas a encontrar docentes que tengan 30 años de experiencia específicamente en Ciencia de Datos, sino que vienen de otras áreas como Estadística, pero la experiencia también es clave. Cuando yo empecé con esto hace 6 años no había un lugar tan claro para estudiarlo, por lo menos en Argentina. Pero ahora sí se está formando acá un ecosistema propio de educación.

—Digodat, la empresa de Data Science que fundaste, fue adquirida este año por uno de los grupos de publicidad y marketing digital más grandes del mundo, ¿Por qué pensás que decidieron expandirse hacia Latinoamérica y en particular Argentina? ¿Cómo fue esa experiencia?

—En el mundo de la publicidad digital hay un cambio de paradigma muy grande. Hay un grupo de las empresas más grandes de publicidad que se llama las «big six», son las que hace 40 años dominaron la industria. Estas empresas están acostumbradas a un mundo  analógico, crecieron adquiriendo muchísimas empresas en todo el mundo y se formaron en base a un modelo que no medía tanto, un modelo más creativo. Necesitaban hacer publicidad para la tele, para la radio, etc; está el ejemplo de Mad Men si queres ver un poco cómo funcionaban antes. Entonces era cuestión de tener acuerdos con muchos medios para poder llegar a todos lados y tener capacidad de distribuir masivamente. Los clientes buscaban a estas empresas por su creatividad y por su capacidad de llegada, no por mostrar tantos datos. Muchas veces las empresas tienen incentivos no para que publicites en lugares donde te va mejor sino en los lugares que más plata les devuelven por haber hecho publicidad ahí, lo que se conoce como un rebate.

En publicidad digital la capacidad de distribución muchas veces queda a mano de Google o Facebook, es muy fácil para cualquiera hacer uso de esa capacidad y empezar a medir. Eso no es atractivo para una empresa tradicional porque no genera la misma cantidad de retorno, Google y Facebook no te pasan plata por debajo de la mesa por invertir ahí. Esto genera una crisis en aquellos modelos a los que ser transparentes no les sirve. En esa crisis, nacen empresas que piensan que esto no puede seguir siendo poco transparente para siempre, que no se estaba maximizando el valor de los que invierten y que, tarde o temprano, ese modelo viejo va a caer. Dentro de esos outsiders, con un estilo de publicidad muy basado en datos, nace S4 Capital que lo arma Martin Sorrell. Él había armado, de hecho, la empresa más grande del mundo de publicidad que es WPP. Él se va de ahí casi que negando el modelo antiguo diciendo «voy a empezar de nuevo y armar desde cero la empresa del futuro, recolectando no a todas las empresas sino a las que sean las mejores en lo que hacen y que estén acostumbradas a un modelo 100% basado en digital».

Junta tres disciplinas: los datos, la creatividad y los medios. Con los datos en el corazón de la estrategia, es la base con la que se piensan las creatividades, las publicidades, en qué medio se producen, cómo puede ser un plan de medios, etc. Todo en base a ser medido. Lo que hace Sorrell es empezar a buscar empresas que quieran fusionarse con este modelo y que compren la idea del futuro. Una parte importante del deal es tener acciones de la empresa madre y que todas las marcas unificadas tiren para el mismo lado. Sorrell tiene un historial de mirar con muy buenos ojos a la Argentina, por su experiencia como inversor en Globant sobre todo. Sabe que en Argentina hay talento súper importante. Nosotros nos unimos en base a este modelo que nos gustó y tuvimos la suerte, al ser el partner más importante de Google en cuanto lo que es analytics en América Latina, de poder elegir con quién fusionarnos dentro de todo esto. La idea acá es que el hub crezca muchísimo. Solamente hace un par de meses que entramos y ya estamos dando servicios a proyectos que ocurren en Australia, Japón, UK, Estados Unidos, Canadá, en todos lados, porque están convencidos de que el talento argentino da para eso.

—¿Qué objetivos puede ponerse Argentina de cara a este sector? ¿Qué papel debería jugar el Estado?

—Argentina tiene tiene una oportunidad y un riesgo al mismo tiempo. La oportunidad ya hablamos un poco, por lo bien preparada que está para un montón de cosas. El gran riesgo de la Argentina es que, como se dice a veces, caliente la pava para que el mate se lo termine tomando otro. Sería una lástima que todo el talento de altísimo nivel que se genera se vaya a trabajar al exterior para una empresa grande. Está buenísimo a nivel personal para la gente, pero lo mejor que podría pasarle al país es que se generen oportunidades locales atractivas para poder tener sus propias empresas y que Argentina misma sea una potencia. Ahí el Estado tiene un rol. Por un lado está la Ley de Economía del Conocimiento, que está buena porque potencia y fomenta mucho el sector. Pero en un país como Argentina el rol del estado es clave, por un lado en no poner palos en la rueda al que quiera innovar y crear su empresa acá y, por otro lado, en cuanto a decidir y tomar políticas alrededor de esto de manera estratégica. Si Argentina se vuelve un talento y una referencia en el área con perfiles super demandados a nivel global no tendríamos nada que envidiarle a otros países si lo hacemos bien.

—Teniendo en cuenta que Argentina es un país periférico, con problemas de restricción externa y altos niveles de desigualdad social, ¿pensás que se puede apostar al desarrollo de este sector fomentando la soberanía, la inclusión social y enfrentando los problemas que tenemos?

—La economía del conocimiento lo que tiene de bueno es que no requiere grandes fábricas y, más aún, una gran fábrica de autos no requiere tanta mano de obra calificada como la economía del conocimiento. Cuanto más escolarización haya en Argentina, cuanto más calidad tenga la secundaria, cuanto más programas públicos y gratuitos haya para estudiar estas cosas, eso automáticamente saca a la gente de una condición inicial de clase baja a algo mucho superior. Es decir, tiene una oportunidad de ascenso social muy interesante y únicamente basada en el conocimiento. Igualmente, como dije antes, necesitas tener bases sólidas, pero el estado tiene un rol central en fomentar todo ese tipo de cuestiones.

Por otro lado, es una industria que, si empieza a dar servicios a nivel global, automáticamente trae dólares. La economía del conocimiento ya es el tercer o cuarto sector exportador más importante de Argentina y eso significa el ingreso de muchos dólares al país, que es lo que el país históricamente y naturalmente necesita para que esto avance. Obviamente que esto no ocurre sólo. Hoy en términos económicos un problema importante es el doblamiento cambiario. Hoy en día, la empresa que trae dólares al país los tiene que liquidar al tipo de cambio oficial más una retención del 5%. Entonces, si hay un dólar contado con liqui que está alrededor de $160 y un dólar oficial que está alrededor de $60 hay un problema. Eso es una traba muy importante que cambia decisiones a la hora de apostar o no por el país más allá de los profesionales. Esa situación sumada a la inestabilidad histórica muchas veces asusta a empresas para invertir en el país. De alguna manera hace falta solucionar el desdoblamiento actual, aunque no es una situación fácil. Estamos en la mitad de una pandemia, venimos de una crisis acumulada de muchos años muy importante. Pero es un factor que realmente cambia la manera en que las empresas toman decisiones sobre si invertir o no en el país.

—Una discusión que está cada vez más presente es sobre cuál es el uso que se le da a los datos que los usuarios proveen a las plataformas y aplicaciones que utilizan. ¿Pensás que el país se debe un debate al respecto como se dio en la Unión Europea con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)? ¿Qué ejes debería contemplar ese debate?

—El mundo está discutiendo mucho sobre datos y privacidad, básicamente porque tener datos es tener poder. Uno puede ver la discusión de Estados Unidos, promotor internacional del libre mercado y de Internet como la manera libre de competencia, vetar a TikTok y amenazar con prohibirlo si no ponen sus servidores directamente en Estados Unidos. Entienden muchísimo el poder de los datos a nivel de Estado y el poder de quién es el dueño de los servidores y los datos. A nivel individuos hay una discusión, muy avanzada en Europa, sobre tratar de limitar la manera en que las empresas almacenan y procesan nuestros datos sin nuestro conocimiento. No puede ser que haya empresas que venden bases de datos personales y que nuestros datos sean operados por un montón de gente sin tener conocimiento.

Se requiere un cambio de paradigma en cómo funciona la publicidad porque es la manera de generar ingresos. En términos legislativos el mundo está avanzando y el reglamento que fijó Europa es la referencia, pero Argentina todavía no está tan avanzada. Hay cuestiones como el derecho al olvido en las que Europa está muy avanzado. Uno le puede pedir a cualquier empresas todos los datos que tiene sobre uno mismo y pedir que los borre, bajo la idea de que los datos dejen de ser de las empresas y pasen a ser del usuario.

Los datos que recolectan las empresas son los que usan para hacer publicidad, pero ese modelo está en crisis. La crisis principal lo viven los diarios o los medios de comunicación que quizás no ganan tanto de publicidad y están empezando a generar estos paywalls en los cuales si uno no paga puede ver una cantidad limitada de contenido, los diarios del mundo están yendo hacia ese lado. Las empresas que no sepan reconvertirse a un sistema en el que ganen plata sin tomar datos de los usuarios sin su consentimiento explícito van a tener un problema.

Apple está valorando mucho la privacidad y lo interesante es que deja de ser una discusión de nicho. Apple hace publicidades a nivel global diciendo «compra un iPhone porque nosotros no te usamos como producto, valoramos la privacidad». Hoy si vos tenés una app en tu celular de Apple es muy difícil trackearla y obtener datos que se puedan usar para publicidad. Se está generando un cambio de paradigma, Google y Facebook también están invirtiendo muy fuerte en cambiar hacia un modelo que ponga la privacidad en primer lugar.

—De cara a los próximos cinco a diez años, ¿cuáles pensás que van a ser las principales transformaciones que vamos a ver en las industrias vinculadas a la economía del conocimiento?

—Por un lado, como ya dijimos está la privacidad, que va a cambiar todo. Por otro lado, está la Inteligencia artificial y el cómputo en la nube. Todavía hay muchas empresas del mundo que tienen servidores propios pero hoy está migrando todo a la nube, lo que va a generar que casi todo el cómputo va a ser hecho por un puñado de empresas.Amazon es el más grande con Amazon Web Services, seguido por Microsoft y por Google. Todo eso también genera que la Inteligencia Artificial no va a ser que cada uno tenga un servidor en el cual procesar datos sino que uno va a usar servidores globales. Sería como una sola computadora global que se usa de manera descentralizada para todo. Ya muchas cosas funcionan sobre esto, pero se van a sumar nuevas industrias.

Yo me imagino semáforos de ciudades funcionando directamente por inteligencia artificial, autos también con la llegada del 5G, etc. Un mundo en el cual vas a entrar a cualquier lado y todo va estar conectado a la nube. Imaginate una ciudad que decida su consumo de energía en base a un algoritmo que se procesa en Google o en Amazon que, más allá de la privacidad de los datos, es algo que tiene sentido en términos económicos. Que haya pocas empresas muy grandes con procesadores muy conectados a nivel global y que todos usemos ese procesamiento. Tener cada uno nuestra computadora es super ineficiente y hasta en computación personal eso está cambiando. Hoy en día se ve en el mundo de gaming, pero también en lo cotidiano. Cada uno de nosotros va a necesitar mucha menos velocidad de cómputo y procesamiento tanto a nivel personal como empresa. Todo se alquila en la nube y ahí se están peleando los gigantes.