Cecilia Raimundo, Directora de Data & IA en Aeropuertos Argentina de Aeropuertos Argentina, explica cómo la analítica, la inteligencia artificial y la cultura de datos están transformando la experiencia del pasajero.
Cecilia Raimundo construyó su carrera en el cruce entre sociología, estadística y tecnología, mucho antes de que la ciencia de datos se volviera un área estratégica en las organizaciones. Su recorrido en el sector público y el mundo corporativo la llevó a liderar equipos regionales y a impulsar transformaciones profundas en industrias muy distintas entre sí. En plena pandemia, cuando la operación aeroportuaria estaba prácticamente detenida, llegó a Aeropuertos Argentina para asumir un desafío inédito: ordenar, centralizar y potenciar el uso de datos en un ecosistema complejo, regulado y con miles de puntos de contacto diarios con los pasajeros.
Hoy, como CEO de Data Science & Customer Experience, lidera una estrategia que combina analítica avanzada, ingeniería de datos, gobierno del dato e inteligencia artificial (IA) generativa para mejorar la eficiencia operativa y, sobre todo, la experiencia del cliente. Desde la predicción de flujos de pasajeros hasta la creación de perfiles de viaje, pasando por agentes conversacionales y modelos que anticipan eventos críticos, su enfoque demuestra cómo los datos pueden transformar la manera en que se vive un aeropuerto. En esta entrevista, repasa su trayectoria, explica cómo se construye una cultura de datos en una organización de 2800 personas y detalla los proyectos que están redefiniendo la relación entre tecnología y experiencia del pasajero.
¿Cómo fue tu formación y tu recorrido hasta llegar a Aeropuertos Argentina?
Soy licenciada en Sociología de la Universidad de Buenos Aires (UBA) e hice una maestría en Ciencia de Datos en la Universidad Austral. Me recibí a los 23 años, en 1999. Sociología tiene mucho de estadística. Yo me especialicé en demografía social, y en los últimos dos años de carrera trabajé en el instituto Gino Germani de la UBA e hice pasantías en el Instituto Nacional de Estadística y Censos (Indec). Me empezaron a gustar los números y la estadística, y la explicación a través de la sociología. Entonces empecé a hacer cursos de programación, lo que me abrió a otros círculos: actuarios, programadores. La ciencia de datos recién empezaba, estaba en algunas consultoras que trabajaban para bancos. En el 2000 entré en el mundo corporativo (en AIS -Empresa de Aplicaciones de Inteligencia artificial-) y nunca más me fui de ahí. Estuve cinco años en esa consultora. Uno de nuestros principales clientes era el Banco Hipotecario –le desarrollábamos los algoritmos de mora–, así que me fui a trabajar ahí, donde permanecí ocho años en los que hice la maestría y tuve a mis dos hijos. Después, ya había explotado la ciencia de datos en los ámbitos de finanzas, seguros, retails, farma. Esas empresas buscaban armar equipos internos de data, no a través de consultoría, así que la oferta laboral era inmensa. En 2012 fui a MetLife, compañía de seguros norteamericana, a armar un equipo de ciencia de datos a nivel regional. Dentro de la pirámide corporativa di el salto de Programadora de algoritmos a Gerente Senior a cargo de seis países. Trabajé cinco años ahí, y como me gusta pasar por todas las industrias, a los 40 quise cambiar e ir a una start up, estar al lado del CEO. Era de agro, Indigo Agricultura, que logró ser unicornio. Allí estuve casi tres años a cargo de Data e implementaciones tecnológicas, viajando mucho. Después vino esta oportunidad. Yo nunca había estado en la industria aeroportuaria. El perfil de Data te da un panóptico de lo que sale bien o mal y todo se puede aplicar a otras industrias. Me animé ya hace cuatro años, entré en plena pandemia.
¿Cómo fue tu carrera dentro de Aeropuertos Argentina?
Entré como Gerenta de Data Science, todavía no se hablaba de inteligencia artificial generativa. Hablábamos de armar un equipo de datos cuando la industria estaba frenada a cero por la pandemia. Se empezó a ver que los datos eran un activo de la empresa y que no había un equipo consolidado. Hasta el momento eran una rama de Sistemas que hacía dashboards para ciertas áreas de la empresa, pero decidieron tener un equipo de datos centralizado. A los dos años, entré como Directora de Data Science y Customer Experience.
“Hoy los equipos de datos tienen que estar junto al negocio. No tiene sentido estar aislados, hay que entender qué necesita el negocio y cómo les podés dar un mejor servicio para que tomen mejores decisiones”
¿Cómo se organiza tu equipo hoy?
Data se divide en cuatro verticales: los Ingenieros de Datos, que ingestan datos y hacen BI; Analítica Avanzada, que son los que desarrollan los modelos predictivos (cuántos pasajeros va a haber de acá a determinada fecha, cuántos tickets de parking, etc.) en función de una base histórica. Después, Gobierno de Datos, que dice quién es el dueño del dato, de dónde sale, si tiene calidad, para que, cuando hagas un tablero, una predicción o un agente, estés seguro de que la data de entrada tiene buena información. Y el cuarto es IA Generativo, el desarrollo de agentes. Mi equipo está a cargo de todos los aeropuertos de todos los países: Argentina, Armenia, Italia, Brasil, Uruguay y Ecuador.
¿Qué tipo de datos miden para mejorar la experiencia de los pasajeros?
Se mide todo. Hacemos todo el journey del pasajero desde que va a viajar. Tratamos de entender qué servicios va a requerir. Todos los aeropuertos tienen un montón de datos, hay que saber si esos datos tienen información para impactar en el cliente final, que es el pasajero.
Una de las cosas que decidimos hacer es entender qué perfiles de pasajeros teníamos, y para eso necesitábamos datos. Uno tiene un perfil de pasajero diferente en función del viaje que va a hacer. Yo soy una si viajo con esposo e hijos, otra si viajo con amigas y otra si viajo por trabajo. Recolectamos la información con datos y descubrimos que tenemos seis perfiles de pasajeros diferentes que requieren distintos servicios. Hay quienes necesitan llegar y preguntar por más que sepan la información, para validarla, y quienes no lo requieren. Conocer a nuestros pasajeros nos permite brindarles mejor información y mejor servicio, y también crear servicio, porque nosotros tenemos una tienda on-line donde podés, por ejemplo, reservar el parking si te vas dos semanas de vacaciones. Llegás, dejás el auto, te lo recibe una persona, te lo lleva y cuando volvés de tu viaje, lo retirás.
Por otro lado, contamos con un chat, ADA (Asistente de Aeropuerto), donde es posible consultar, por ejemplo, cuánto tiempo de espera hay entre el check-in y Migraciones.
Todo eso se hace gracias a la información. Trabajamos mucho con el negocio para ver qué beneficio puede tener, cómo va a mejorar la experiencia a través de mejorar eficiencia, tiempos, generar más ingresos (por ejemplo, dónde puedo comer, con gluten, sin gluten, etc.). A partir de eso, damos servicios, como descuentos. Es decir que los datos sirven para mejorar la experiencia de los pasajeros y para tener indicadores reales de qué estamos mejorando: eficiencia, ingresos, tiempo.
Mi equipo es el encargado de tener los datos en un lugar, en donde está la información y, según las necesidades del negocio, esos datos se cruzan.
¿Cómo se integra el trabajo del equipo de datos con las distintas áreas del negocio?
Hoy los equipos de datos tienen que estar junto al negocio. No tiene sentido estar aislados, hay que entender qué necesita el negocio y cómo les podés dar un mejor servicio para que tomen mejores decisiones. Antes primaba la regla de experto, o el conocimiento del negocio o la intuición. Hoy hay datos que validan el conocimiento del negocio, del experto.
Te doy un ejemplo: en ocho aeropuertos, tenemos el operativo nieve. Uno de los conocimientos de experto es la persona que recorre la pista todos los días y dice cuándo nevará o habrá aguanieve. En esas circunstancias, hay que utilizar productos especializados para que la pista no se congele, y se arma un operativo fuerte. Hemos tomado como input para modelo de IA lo que nos confirma este experto, es un dato más. Con toda la tecnología y la data, presentamos un proyecto con un partner, que ganó una competencia en Latinoamérica, se llama SNOW, es un acrónimo. Los datos que traemos del servicio meteorológico, de la recorrida en pista que hace el especialista, de los vuelos de drones y de la información tecnológica que hay en pista van a un centro de datos y, a través de un agente, en función de alertas (si determinadas alertas se disparan más allá de un rango), se generan acciones: un nuevo recorrido en pista, una orden de compra para pasar un producto en la pista, etc. Antes, eso lo hacía una persona o el servicio meteorológico y a veces se actuaba, pero luego no nevaba. Ahora es asertivo. En función de un modelo de negocios, la tecnología, los datos, los modelos predictivos y la IA pudieron hacer que ese operativo mejorara y que se redujeran costos en productos.
El equipo de Data es habilitador de una idea del negocio, que es el dueño del dato y es el que lo mide, además. Nosotros tratamos de tener business partners en algunas áreas. Contamos con uno adentro del negocio, para que nos transfieran su necesidad, y si tienen una persona que la pueda desarrollar, nosotros la guiamos, pero dentro de la unidad. Somos facilitadores para que consigan mejores resultados.
Que Data reporte a un CEO es algo que no pasaba antes, hoy el dato es un activo superimportante. Esto se logró en Aeropuertos Argentina antes de que viniera la IA generativa. Estar al lado del CEO ordena la estrategia de datos.
“Que la empresa tome el dato como un activo habla de la visión a futuro en un camino responsable”
¿Qué es el mindset digital y por qué es clave en el mercado laboral hoy?
El mindset digital es la mentalidad digital, la cultura de datos. Esta cultura de datos no puede estar solo en el equipo de Data, es un pilar más. En Aeropuertos Argentina se analiza a las personas, se las capacita, se trabaja en planes de adopción. No todos necesitan el mismo nivel de cultura de datos: en Finanzas tiene que haber una capacitación más profunda que en Atención al Cliente, pero todos deben saber hoy en día cuál es el beneficio de trabajar con datos, que esté filtrado en todos los colaboradores.
Nosotros tenemos un plan, un programa de capacitación y audiencias de desarrolladores que seguimos capacitando para que esa persona pueda autónomamente desarrollar un agente, que es un asistente que te mejora tu tarea diaria, que toma notas de reunión, que redacta un mail, que lo envía.
Contamos con una academia interna, con profesores de afuera y con gente de nuestro equipo, y trabajamos con nuestro partner principal, que es Microsoft. Cuando creamos la estrategia de IA, necesitábamos un ambiente cuidado. La información es confidencial, por esto tenemos herramientas validadas.
Hay diferentes niveles de audiencia y nosotros queremos motivar a que la gente lo use, porque la IA no va a reemplazar a las personas, no va a haber autonomía completa. La diferencia estará entre la gente que use IA y quien no la use. Uno espera que alguien traiga cinco opciones diferentes de propuestas gracias a la IA, cosa que antes no se podía por limitaciones obvias. Un análisis de investigación que te hubiera llevado una semana hoy se hace en cinco minutos. Hay que saber usarla, hay que perder el miedo de pensar que la IA va a sacar trabajo.
¿Cómo evalúan el impacto y la viabilidad de los proyectos de inteligencia artificial antes de desarrollarlos?
Hay que aprender a medir el retorno de lo que hacés con IA, porque sale plata, no es gratuita. En una empresa de 2800 empleados, eso implica plata. Hay que saber para qué la querés: si es para solucionar algo y en ese tiempo te vas a dedicar a otra cosa que antes no podías, perfecto.
Este año nos enfocamos en objetivos estratégicos de IA. Antes de desarrollar, hablamos con el negocio y vemos qué impacto va a tener, qué va a lograr. Nosotros, junto con Sistemas y Ciberseguridad, decimos cuánto nos va a salir, cuántas horas de desarrollo va a tener una persona para hacer esto, cuánto le va a costar y ahí vemos si es viable. No podemos decir a todo que sí.
¿Qué consejos les darías a los jóvenes que están comenzando su primer empleo?
Hoy se vuelven a valorar las soft skills, esta actitud humana de curiosidad, de investigación. Me interesa tener una persona proactiva, que use 20 herramientas de IA si quiere; yo le preguntaré para qué las usa. Hace poco tuvimos una entrevista con cinco chicos que están estudiando Ingeniería en IA en la Universidad del Salvador, les falta un año para recibirse. Están estudiando la carrera del futuro, pero yo quería saber si todo lo que estudiaban lo habían aplicado en algo, aunque fuera en lo personal. En otra ocasión, uno me dijo que tenía que hacer un viaje con su familia y había organizado una página web para mandarle a cada uno de los miembros con lo que iban a hacer durante diez días. Se valora el espíritu de investigación, de escucha, de colaboración. Lo duro se aprende; la curiosidad se valora más.
¿Cómo se utiliza la IA para potenciar las iniciativas de sustentabilidad en la compañía?
Te hablo a largo plazo. Cuando surgió la IA generativa, armamos una misión, que es cuando un equipo multidisciplinario ataca un tema de manera rápida. Había gente de Sistemas, de Data, éramos los sponsors. Después había áreas especializadas: Recursos Humanos, Normas y Procedimientos, Compliance. El objetivo era decir cuál iba a ser nuestro límite como empresa. Una de las fuertes consignas era crear una gobernanza, una ética en el uso de la IA, que supieran que tiene determinado impacto.
Por otro lado, en nuestro equipo ayudamos a que tomen más y mejores datos en todas las áreas. Recopilamos información para los reportes de sustentabilidad. Que la empresa tome el dato como un activo habla de la visión a futuro en un camino responsable.
¿Cuáles son los planes para lo que queda del año y para 2027?
Nosotros contamos con un plan de proyecto. Este año ya tenemos 25 agentes desarrollados. A fin de año nos juntamos con el área de negocio y, en función de los objetivos estratégicos del año de la empresa, vamos eligiendo: de 50 proyectos de este año, con prioridad vamos a desarrollar 15. El resto, vamos viendo, no significa que no los hagamos. También aparecen cosas por la ventana y se ve, pero el presupuesto se hace una vez por año y hay que planificar en función de eso.
¿Querés agregar algo más?
Sí, quiero destacar la importancia de formar a los jóvenes, que son los que vienen, y llevar a interactuar a la gente más grande. La IA vino para quedarse, no es una moda, pero el cambio no es tecnológico, sino cultural. Si una empresa acompaña ese desarrollo, va a tener buenos resultados aplicando IA. Hay una frase que siempre digo que escuché en una capacitación de IA en 2023. Una persona de Silicon Valley afirmó: “No tengo dudas de que la inteligencia será artificial, pero la transformación será humana”. El humano siempre va a estar.
