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Roberto Rigobón, Profesor de MIT y cofundador de la empresa PriceStats: “LA no debe perder el tren del Big Data”

Radicado hace 24 años en Boston, Estados Unidos, este ingeniero electrónico especializado en grandes computadores vive de lejos la situación por la que atraviesa Venezuela, su país de origen, en el que sólo le queda un hermano.

A fines de mayo, este economista vino a Chile para dictar una de las conferencias principales en el seminario Business Analytics in Finance and Industry, BAFI (“The Future of Economic Statistics: From Small Data to Big Data”). En esta actividad, organizada por el Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) y patrocinada por Ingeniería Industrial, Rigobón habló sobre cómo la data alternativa y las metodologías estadísticas y de ingeniería miden diferentes aspectos de la vida. Entre ellos, la inflación diaria de los países, qué ocurre con su demanda (también en forma diaria) y el tipo de cambio real para saber si un país está caro o no.

“Calculamos en más de 20 países medidas de inflación complementarias a la información que entregan las oficinas estadísticas, Chile entre ellos y segundo en el cual comenzamos a medir esto. Bajamos data de 105 países del mundo y manejamos información de casi mil millones de productos al día”.

-¿De acuerdo a la data que procesan, está caro Chile?
-Para el estándar, sí. Esto siempre es relativo a los años anteriores y está bastante más caro ahora que hace tres años.

-¿Y cómo andan los cálculos de PriceStats en relación a los oficiales de Venezuela? ¿Son muy distintos?
-El dato oficial es inexistente en Venezuela. El Banco Central no ha entregado cifras sobre la inflación desde hace por lo menos un año y, según nuestros cálculos, ésta llega a casi 800% (considerando un año de inflación). Esto obviamente fluctúa, porque todos los días calculamos una cesta, pero diría que va entre 670% y 790%.

Agrega:
“En los años 2015 y 2016, de acuerdo a nuestra data, la inflación llegó a estar en 1.200%. O sea, está mejor que el año pasado, pero ya ni siquiera calculamos los decimales porque son números tan grandes que entre 1.210% y 1.215% no hay diferencia”.

-¿Algún otro caso que llame su atención en Latinoamérica?
-Es muy interesante lo que ocurrió en Argentina, donde por muchísimos años el gobierno de Kirchner manipuló la data de la inflación. Cuando ellos decían que la inflación estaba -en promedio- entre un 8% y 10%, nosotros siempre la encontramos entre un 24% y 30%. Ahora bien, desde el año pasado la inflación que nosotros calculamos y la que calcula la oficina de estadística de Argentina son muy similares (cerca del 30% producto de la devaluación que tuvo un efecto muy grande durante el año 2016).

El tren del Big Data
Después de la revolución industrial, la revolución de las computadoras, la revolución de la manufactura y la revolución de las telecomunicaciones, todas perdidas por Latinoamérica, señala Rigobón, ahora vivimos la revolución del Big Data; un tren que, a juicio de este experto, no debemos perder.

“A fines del siglo XIX, Latinoamérica no sólo era una de las regiones más ricas del mundo sino que uno de los lugares donde había gran nivel de educación y creación de ideas. Argentina fue el primer país del mundo en erradicar el analfabetismo y muchos de los logros sociales que hoy existen en los países desarrollados fueron inventados en esta región. Buenas y malas ideas, pero creamos muchas”, ríe.

Complementa:
“El sigo XX lo pasamos aislados. Fueron, lo que llamo, nuestros 100 años de soledad durante los cuales no participamos en el diseño de las nuevas ideas, sino que las adoptamos”.

De aquí que Rigobón llama a tomar acción y ser protagonistas de la nueva gran revolución del Big Data, a partir de cuatro ingredientes principales: problemas importantes por resolver, que los tenemos; economistas e ingenieros que sepan de Data Science, “las universidades de ingeniería y economía en Chile son extraordinarias”,  pequeñas empresas que hagan que esta revolución ocurra y creatividad.

“A los latinoamericanos nos sobra creatividad, pero está muy mal guiada. La tenemos destinada a ver cómo no pagamos impuestos en vez de pensar cómo diseñamos nuevos productos”, asegura.

De los otros tres ingredientes, el que más le preocupa a este economista es el de las pequeñas empresas, sometidas a trabas burocráticas y costos regulatorios con la exigencia de múltiples reportes que las distancian a años luz con la experiencia de la creación en siete horas de su empresa en Estados Unidos, la cual, al igual que otras empresas de similar tamaño, tiene la opción de contar con servicios de contabilidad externos.

“El país que está mejor preparado en este sentido es Uruguay, el tiempo de espera para crear una empresa allá es de dos días”, constata.

-En este escenario, ¿cuáles, diría, son los principales desafíos del Data Science?
-Mucho de Data Science es aplicado y creo que el gran reto es justamente esto, su aplicación. La parte teórica la gente más o menos la entiende y los ingenieros están más o menos bien entrenados, el problema es que las empresas no encuentran valor o desconfían de esto.

-¿Porque no la comprenden o porque lo encuentran caro?
-No puede ser que la encuentren caro, ya que todas las aplicaciones de Data Science que veo se pagan por sí solas. La ganancia en eficiencia y en diseñar mejores productos para los clientes es notoria. Por otra parte, no he visto salir a ninguna empresa que entre en Data Science. El problema es que tienen miedo de abrir la data a los académicos, o sea, el acceso es una limitación. Y si tienen acceso, por lo general, la data está muy mal organizada lo que amerita dos proyectos de Data Science: el primero para ordenarla y el segundo para entenderla. Creo que las empresas latinoamericanas no han visto aún el beneficio de esta disciplina.

-¿Y qué se puede hacer para que las empresas de la región tomen conciencia de su importancia?
-Creo que el problema es que en economías mucho más competitivas, donde el grado de competencia es más agresivo, las empresas tienen incentivos para buscar reducciones en costos y ganancia de eficiencia. En Latinoamérica las economías son menos competitivas y hay menos urgencia. Y en un mundo en que esta revolución depende de las pequeñas empresas, países que no estén preparados para apoyar su creación van a perder el tren.