“Les dades són el nou or” és una de les sentències més escoltades els últims temps. Amb aquesta idea, Roger Agustín i Eloi Marín, dos joves matemàtics de 30 anys, van crear Prenomics el 2018, una consultoria d’anàlisis de dades i de desenvolupament d’algorismes predictius amb tecnologia pròpia. Una tècnica que l'empresa empra per preveure quan un client es donarà de baixa d'un servei però també ha arribat a donar un cop de mà a la Policia Local de Sabadell per lluitar contra la criminalitat. Al més pur estil Minority Report.
En resum, ofereixen un servei de consultoria per analitzar un negoci i posar de manifest la importància que tenen les dades en les decisions empresarials. A més, són una empresa tecnològica que permet implementar els algorismes i sistemes per fer l'anàlisi de dades a través de la intel·ligència artificial.
“Moltes empreses tenen informació, però pot estar obsoleta i no prenen les decisions de la millor manera”, explica Marín. Així, amb els seus algorismes i la informació que ja té l'empresa ofereixen un coneixement per dissenyar les estratègies empresarials. Prediccions per ser més competitiu, optimitzar processos o detectar el grau de satisfacció dels clients.
Netflix, el millor amic de tothom
Un dels casos més habituals són els recomanadors. Per exemple, en botigues en línia que ofereixen productes adaptats a cada usuaris segons el seu perfil i els seus interessos. “Si un client sempre compra camises de ratlles, quan entri al web li mostrarà aquest tipus de productes”, destaca un dels fundadors de Prenomics.
Marín: "Quant a les recomanacions Netflix no ho fa molt bé, però és el millor amic de tothom i està a l'abast de tots”
Un altre exemple el trobem a Netflix, que fa recomanacions de pel·lícules segons els gustos. Però no sempre encerta. “Et recomana pel·lícules i moltes són terribles, no ho fa molt bé”, assenyala Eloi Marín, que afegeix: “El teu millor amic segur que fa millors recomanacions. Netflix no ho fa molt bé, però és el millor amic de tothom i està a l'abast de tots”. Amb aquest exemple es posa de manifest que la raó humana encara és imprescindible, especialment en àmbits empresarials o mèdics. Els algorismes, en resum, aprenen del coneixement que els traslladen els humans, però no podrà aprendre la intuïció o l'experiència. “La intel·ligència artificial ha de ser una eina de suport”, subratlla Eloi Marín.
Tot i això hi ha casos on pot ser beneficiós deixar tot el pes als algorismes. Un exemple pot ser en una cadena de reciclatge, on un braç robòtic pot classificar els materials a partir de les imatges que se li ha incorporat a un sistema perquè els distingeixi. “Un humà no s'equivocaria tant, però ho faria molt més lent”, destaca Marín.
Quan es donarà de baixa un client?
Des de Prenomics incideixen també en les prediccions que es poden fer a partir de l'anàlisi de dades. Per exemple, un dels seus camps és analitzar si un client està descontent i si és probable que es doni de baixa d'un servei pròximament. “Es pot predir quin client és susceptible a donar-se de baixa en els pròxims trenta dies i, d'aquesta manera, ho pots prevenir fent una trucada de cortesia, oferint millors condicions”.
I no és l'únic cas. En el sector industrial, pot ser crucial fer prediccions de quan una màquina es pot espatllar. Així, es pot fer un manteniment preventiu i reduir les aturades del sistema productiu.
Reduir la delinqüència
Un dels projectes amb els quals està treballant Prenomics és amb la Policia Local de Sabadell. A través d'un concurs de la Generalitat, se'ls hi va obrir la porta a poder portar la seva tecnologia al cos policial sabadellenc.
A través d'un sistema que han creat, han pogut creuar les dades dels delictes i les de presència policial per poder ajudar les patrulles de policia a decidir a quines zones de la ciutat convé tenir més efectius. L'objectiu és “optimitzar les rutes dels agents per reduir la criminalitat”.
A través del sistema, la Policia podrà visualitzar dades de quins delictes es cometen, en quines zones i horaris i en quins punts es trobaven els agents quan van tenir lloc.
Eloi Marín: "No hi havia empreses que oferissin un servei complet de processament de dades"
Roger Agustín és matemàtic i té un màster en emprenedoria, fet que li va aportar coneixement del món empresarial. Els darrers cinc anys havia treballat en una consultora i va detectar una major demanda de les empreses en verificar amb dades les estratègies que havien d'implantar. Al mateix temps, veia com les consultores tradicionals no estaven preparades per oferir aquest servei.
Així es va posar en contacte amb Eloi Marín, també matemàtic i que després de cursar un màster a Anglaterra i dedicar dos anys a la recerca, es va fer càrrec de l'estratègia del negoci familiar, una empresa de software. Des d'allà va començar a utilitzar les dades per millorar els processos i en els darrers quatre anys han experimentat creixements anuals del 50% i la plantilla ha crescut de 5 a 20 treballadors.
“El Roger es va adonar que no hi havia empreses que oferissin un servei complet de processament de dades i em va proposar iniciar Prenomics, una consultora estratègica basada en dades i on creem algoritmes que posem a la seva disposició, generant constantment coneixement útil per l'empresa”, resum Marín.
D'una aplicació per ajudar a decidir el vot en unes eleccions
No és la primera experiència d'emprenedoria conjunta entre el Roger i l'Eloi. El 2015, coincidint amb les eleccions catalanes i espanyoles, van crear un sistema per ajudar els votants a decidir el seu vot. A partir de totes les votacions en el Parlament i el Congrés, van crear una base de dades que visualitzava què havien votat tots els partits i diputats. Volien fugir de promeses i programes i oferir informació a partir del que veritablement havien fet.
A partir de preguntes, recomanaven quin era el partit que més havia defensat els interessos dels electors.
Creixement sostingut
El 2018 Prenomics va assolir una facturació de 100.000 euros i per aquest 2019 la previsió és arribar als 150.000 euros. De fet, estan treballant en una ronda d'inversió de cara a principis de 2020.
Actualment són quatre treballadors en plantilla, a més de dissenyadors i analistes de dades externs que col·laboren en projectes puntuals. Tot i això, estan buscant noves incorporacions, tot i que no és senzill: “És difícil trobar talent, que és la nostra prioritat”.
Mentre les dades són cada vegada més importants, encara costa trobar perfils professionals avesats a l'anàlisi de dades i, encara més, que també tinguin una visió empresarial.