Matemáticas para tomar mejores decisiones

¿Definir los rangos salariales de la cantera de la Real Sociedad recurriendo a las matemáticas? ¿Qué?

¿Definir los rangos salariales de la cantera de la Real Sociedad recurriendo a las matemáticas? ¿Qué? “A través de una herramienta se clasifica a los jugadores a partir de factores objetivos (edad, altura, pie bueno, etc.), técnicos (número de partidos, goles marcados, minutos en primera), médicos (número de lesiones, características de las lesiones, etc), subjetivos (liderazgo, trabajo en grupo impacto en la afición o en medios, etc). De igual modo, los algoritmos consideran la posición en el campo del deportista y permite al cuadro técnico definir los pesos que tendrán los factores estratégicos del club”, explica Lionel Nattes, director financiero de Mathlan, nacida bajo el paraguas de las universidades de Cambridge y Deusto. “A partir de esta escala de clasificación, la herramienta permite generar rangos económicos ideales para mantener una estructura financiera estable, reduciendo el riesgo de las decisiones tomadas de forma rápida o puntual por los directivos”. Vale.

Ésta es sólo la parte más llamativa –para un periodista, claro– de Mathlan, pero hay mucho negocio detrás. “Nuestra sociedad genera, cada día, más información, más datos. ¿Qué haces para darle sentido cuando tienes muchos datos?”, plantea Nattes.

“Además de la mejora de procesos industriales, tomando la información que ofrecen los sensores instalados en las líneas de producción, también se puede aplicar a la gestión de horarios y turnos laborales [tienen un paquete específico para universidades]. Una problemática que, a priori, parece sencilla: diseñar un planning, es algo muy complicado, sobre todo cuando se quiere respetar convenios, leyes laborales”.

Pero hay más. “Las matemáticas ayudan a analizar los datos de las redes sociales, y monetizarlos”, asegura el director financiero de Mathlan.

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