Toni Navas (Dorna): “El ‘big data’ se puede y se debe monetizar”

La transformación digital es necesaria. Así lo asegura el Digital Tech & Transformation Director de Dorna Sports, Toni Navas. “Pese a que invertir en transformación digital, actualmente, es un must, las empresas deben definir el timing y los recursos financieros para hacerlo”. El directivo añade que “pese a que el sector entertainment es uno de los aventajados en transformación digital, el referente es el financiero y el industrial”. El directivo considera que “el dato es el oro del siglo XXI y que para monetizar el big data, las compañías deben tener una estructura muy clara de data analytics”.

Pregunta: ¿Qué implica para una compañía deportiva crear un departamento de data?

Respuesta: Es el primer paso serio en el inicio del proceso de transformación digital. Se debe poner en el centro a los clientes y la mejor manera de hacerlo es teniendo todo el conocimiento posible de estos a través de datos. Es esencial crear este departamento porque muchas transformaciones digitales cometen un gran error, que es no tener en cuenta los datos con una cultura data driver. Todas las compañías que se encuentran dentro del sector entertainment están luchando por cada uno de los minutos de los fans, ofreciendo un valor diferencial. El proceso para la creación de un departamento de data es difícil.

P.: ¿El retorno que puede esperar un equipo o una competición deportiva que apueste por implementar estas tecnologías es inmediato? ¿Es más económico o reputacional?

R.: En este tipo de transformaciones, en las que el dato hace que esta tenga cierto margen de éxito, el ROI nunca es inmediato. Se deben sentar las bases de lo que será el sector en medio turno para poder competir por esos clientes que quieren invertir su tiempo con la compañía o el producto. El mercado actual exige que las compañías inviertan en digitalizaciones que ayuden a conocer más al cliente, y ello va a llevar a una monetización del propio consumidor. Los clientes asociamos digitalización a modernización de estructuras, y, como compañía, no nos podemos permitir el lujo de no hacerlo.

“Los clientes asocian digitalización a modernización de estructuras y las compañías no se pueden permitir el lujo de no hacerlo”

P.: ¿Actualmente, la transformación digital es un luxury process?

R.: Independientemente del sector y la compañía, el proceso de transformación digital hoy es un must. Aunque la empresa debe seleccionar la manera de hacerlo, tanto a nivel de timings, como de recursos y financieros. En el contexto de incertidumbre actual, ninguna empresa se puede plantear no transformarse digitalmente, implementando una cultura de transparencia ante la competencia y ofrecer nuevas herramientas a sus clientes. Es un proceso que no tiene fin.

P.: Al contrario que en una empresa, la gestión en las competiciones es más heterogénea e intervienen más actores ¿Esto hace que el proceso para la implementación de innovaciones digitales sea más tedioso?

R.: Cada mercado puede tener sus peculiaridades, pero los retos son los mismos. En el sector del deporte, el reto máximo es el proceso del fan engagement, en el que las competiciones se deben acercar de la forma más sencilla a los aficionados. La implementación de las innovaciones digitales, en un 80%. es similar en cualquier tipo de compañía.

P.: Actualmente, ¿qué tecnologías emergentes o tendencias digitales están teniendo mayor impacto en el sector del deporte?

R.: La inteligencia artificial. La diferencia entre la IA de antes y la actual es que antes era predictiva y hoy está muy orientada a la generación de contenidos. Ahora, la inteligencia artificial genera contenidos y estructuras. La tendencia digital es utilizar esta IA de forma transversal en todos los servicios digitales y no digitales que existan en la compañía. Si el producto es analógico, la utilización de la IA será más complejo, aunque es recomendable. Se deben impregnar de IA todos los procesos de las compañías, aunque adaptados a cada negocio y de forma segura, controlada y privada.

“El aficionado pide personalización de altísimo nivel”

P.: ¿Hay casos de nuevas herramientas que puedan llevar a la próxima disrupción?

R.: El sector entertainment es uno de los aventajados de la aplicación de la transformación digital. Lo hemos tenido que hacer. Aunque sectores como el de finanzas y seguros es una gran referencia, así como el de telecomunicaciones, porque son sectores que necesitan esas transformaciones digitales. El sector industrial también ha hecho un proceso extremadamente rápido y ágil. En entertainment, seguramente, la inversión para esta transformación digital no ha sido tan abultada como en el resto.

P.: ¿El big data se puede monetizar más allá del producto audiovisual?

R.: El aficionado pide personalización de altísimo nivel. Estamos en un momento en el que los productos de servicios digitales son flexibles, cambiantes y ofrecen nuevos servicios de valor añadido dentro del producto en sí. Los contratos son transparentes y sencillos. El big data era uno de los pilares de la transformación digital cuando ésta comenzó, por lo que se puede y se debe monetizar. Sin embargo, el producto actual pasa por tener una estructura muy clara de data analytics. El dato es el oro del siglo XXI.

“La diferencia entre la IA de antes y la actual es que antes era predictiva y hoy está muy orientada a la generación de contenidos”

P.: El sector del motor basa parte de sus retransmisiones en el life data ¿por qué en otros deportes como el fútbol o el tenis esto aún es incipiente?

R.: Las competiciones tienen esos datos y deben tener un plan para explotar esta data. LaLiga, junto a Microsoft, ya ofrece datos. Seguramente estén esperando su momento, aunque estoy convencido de que fútbol o tenis acabará mostrando la información que consideren en el momento adecuado. Los datos de deben mostrar de una forma coherente y que el aficionado los entienda.

P.: ¿Cuáles son los próximos pasos que va a seguir MotoGP en innovación digital?

R.: MotoGP va a potenciar y evolucionar su actual estructura de data analytics con tres puntos: tenemos un repositorio común con todos los datos relevantes de diferentes fuentes en un data lake, y una vez centralizados, enviamos información a diferentes departamentos de la compañía. Evolucionaremos nuestro data lake, ya que a medio plazo nos pueden ayudar a tomar decisiones incluyendo nuevas fuentes de datos; aplicar nuevos modelos de machine learning y predictivos, entrenar estos datos para poder predecirlos, y, utilizar nuestra propia IA para la toma de decisiones en cualquier momento y de cualquier índole.