¿Puede IBM sustituir a un Moody’s o un Fitch?

La misión de International Business Machines (IBM) es la de desarrollar tecnología y así lo ha hecho desde 1911. En cien años de historia, el gigante azul ha pasado de fabricar fierros a fabricar ideas; de desarrollar básculas y computadoras, hasta inventar nuevas maneras de aprovechar la información de las empresas y convertirlas en proyectos sociales o en dinero.

Y ahora, el descrédito en el que han caído algunas de las calificadoras a raíz de la crisis de 2009, pone a la tecnológica estadounidense en la antesala de un nuevo negocio: en el de convertirse en un potencial nuevo agente que determine el riesgo para un país o una empresa que decida apostar sus inversiones a ciertos proyectos y que le solicite su consejo. Todo con base en las nuevas tecnologías.

A IBM la acompaña además una trayectoria centenaria de éxitos, como el reconocimiento de ser la tercera marca más valiosa del mundo -vale 112,000 millones de dólares-, sólo detrás de otros dos gigantes tecnológicos: Apple y Google. Y también va seguida de un remarcado espíritu de reportar más del 56% de sus ingresos a través de la venta de servicios, de ideas y de predicciones y entre éstas últimas, de predicciones financieras basadas en algoritmos desarrollados por ella misma.

Una de esas ideas productivas es IBM Algorithmics, que desde 2011 aconseja a más de 350 grandes clientes repartidos en todo el mundo en qué proyectos invertir, en cuáles existen riesgos, además de los escenarios potenciales en caso de que el inversor elija tal o cual camino empresarial.

A todo eso se le llama Business Analytics y una de sus fuentes es el aprovechamiento del software de gestión de riesgos y según el sector, es una plataforma dirigida a las instituciones financieras o a los gobiernos para tomar una decisión en materia económica.

Business Analytics hace tiempo que existe y el software de gestión de riesgos también; de hecho, ya en 1989 existían los primeros algoritmos que presentaban a las empresas del sector financiero los escenarios que resultarían luego de elegir una opción en particular.

Sin embargo, a la fecha existen nuevos mecanismos tecnológicos que incrementan la fiabilidad de esta tecnología. Así, IBM explota al máximo tecnologías como el cloud computing, el Big Data, el social business y el marketing digital para ofrecer una valoración como ninguna otra instancia , asegura el director de la división de Software de IBM México, Francisco Mauri Celorio.

No todas las anteriores son las únicas tecnologías en las que IBM se apalanca para determinar sus predicciones, de menos hay otras 20 muy específicas en las que también basa sus investigaciones, algunas con nombres y algoritmos muy técnicos que no son tan necesarios nombrar, pero que son parte del diferencial de IBM , dice muy orgulloso el directivo tras participar en el IBM Business Connect 2013 realizado en esta ciudad.

IBM, LA OTRA INSTANCIA

IBM provee sus predicciones a 25 de los 30 bancos más grandes del mundo. De hecho, Algorithmics perteneció a Fitch Ratings, hasta que en 2011 la empresa compró esa tecnología por alrededor de 380 millones de dólares. Desde entonces potencia su plataforma para hacerla cada vez más exacta.

IBM Algorithmics, se utilice o no para el sector financiero, tiene la capacidad para analizar los 2.5 trillones de bytes de información que diariamente crea la humanidad en su conjunto.

No importa de dónde provengan esos datos o cuál sea su naturaleza; siempre los sensores de IBM recopilan y analizarán imágenes, videos, publicaciones en sitios web noticiosos, corporativos o redes sociales, incluso pueden analizarse transacciones electrónicas realizadas desde un teléfono móvil. A todo eso y más, así como su aprovechamiento se le conoce como el Big Data y es en este campo donde IBM lleva la delantera a sus competidores.

Su nombre es un tanto técnico, pero su resultado sirve para determinar una acción, una toma de decisión en una oficina de gobierno o en una oficina corporativa y es parte de lo que también ofrece IBM Algorithmics , expone Francisco Mauri.

Y está en lo cierto, pues datos de la consultora IDC sostienen que alrededor de 80% de los datos se encuentran no estructurados, es decir, se encuentran en distintas bases datos y plataformas, y en sistemas digitales o físicos.

Imaginemos, explica el experto, que necesitamos información precisa sobre el mercado del petróleo, del refresco o la telefonía y sus escenarios futuros, supongamos que toda la información se encuentra desordenada y en diversas áreas, pero el Big Data permite descubrir esa información y generar parámetros sobre qué pasaría si se opta por cierto camino. Con base en ese supuesto, se puede otorgar un ’rango’ de viabilidad, una especie de calificación , menciona.

La máxima del Big Data para IBM es que los algoritmos de esta tecnología cumplan con cuatro tópicos: volumen, variedad, velocidad y veracidad. Es decir que pueda organizar un variado caudal de información con rapidez, pero sobre todo, que el resultado de certidumbre al cliente en su perspectiva de negocio.

En IBM, asegura Francisco Maure, se cumple con todos ellos y no sólo con el Big Data, también en el uso de otras tecnologías y su complementación, como con el cloud.

Quieres un análisis financiero, usamos el Big Data; quieres un medio -de almacenamiento, por ejemplo-, está el cloud. Una no es restrictiva de la otra y se complementan para establecer valoraciones .

Valoraciones, prospecciones, aprovechamiento de las ideas es lo que al final de cuentas se dedica ahora IBM. Lejos quedaron los tiempos en los que su core business era la fabricación de computadoras. Ahora estamos en otras instancias, pero seguimos fieles al espíritu de innovación tecnológica , destaca el entrevistado.

IBM Algorithmics incluso tiene sus equivalentes de los grados de inversión con las que califican empresas como Moody’s, Fitch o Standard & Poor's, sólo que éstos fueron establecidos en el sentido tecnológico y nada tienen que ver con los primeros. Son entonces una opción más y una estimación en las que gobiernos y compañías bien podrían tener en consideración, mientras que las calificadoras ya no están solas en el monopolio de las calificaciones soberanas o empresariales.

Tenemos la capacidad de decirle al cliente el nivel de riesgo de su inversión. Ayuda a hacer toda la valoración de un portafolio o una inversión. Es una capacidad y los clientes normalmente no siempre toman una, sino más opiniones. Al final del día somos un proveedor de tecnología y nuestros instrumentos sirven para tomar decisiones y no haría la valuación irrestricto a una sola instancia .

Al final del día, algunas casas de bolsa y otras entidades del sector financiero mundial y una de las telefónicas más importantes de México ya comienzan a utilizar esta tecnología de IBM.

nlb