El CIO y director de Ciencia de Datos del equipo Alpine F1, Nathan Sykes, ha logrado cambiar su puesto en el equipo de carreras de Fórmula Uno, ya que busca demostrar el ROI de la ciencia de datos y desafiar las percepciones que hay en torno al área de TI.
Con sus legiones de fanáticos en todo el mundo y una serie dramatizada de Netflix, la Fórmula Uno está disfrutando de un auge en popularidad, que culminó con la duplicación de sus ingresos del grupo de F1 para alcanzar los 360 millones de dólares en el primer trimestre de 2022, con una ganancia de 19 millones, que contrasta con los 47 millones de dólares que obtuvo en el primer trimestre de 2021.
A raíz de la pandemia de COVID-19, que provocó el retraso de la temporada 2020-21 y las carreras de autos sin fanáticos, la Fórmula Uno ha tenido un calendario de carreras cada vez más ocupado, una combinación saludable de fabricantes de automóviles y equipos independientes que compiten por los campeonatos de pilotos y constructores. y con países que luchan por añadir su pista al calendario de carreras.
Mientras tanto, en la pista, los cambios en las regulaciones han hecho que los autos 2022 se diseñaran de forma aerodinámica para permitir carreras más reñidas, mientras que se ha introducido un límite presupuestario para reducir la brecha entre los líderes de carrera y el resto del grupo.
Para Nathan Sykes, CIO y director de Ciencia de Datos en el equipo de Alpine, lograr un alto rendimiento en la pista se reduce a demostrar el retorno de la inversión (ROI) de la ciencia de datos, adoptar código bajo para mejorar la eficiencia y restablecer el valor de ESO.
Reimaginando el departamento de TI como sistemas de negocios
El título oficial de Sykes en Alpine F1 es Director de Ciencia de Datos y Sistemas Comerciales de TI, un cargo que asumió desde que era el equipo Renault Sport Racing, y que conservó al convertirse Alpine en el brazo de los deportes motorizados de Renault para la temporada 2021. Sykes explica que él eligió conscientemente el título de Sistemas Comerciales porque ofrecían una mayor variedad de responsabilidades, acorde con su propia experiencia.
“He trabajado 16 años [en F1], como aerodinámico construyendo mi camino desde una posición de ingeniero, hasta prácticamente administrar y reunir todos los datos”, recuerda Sykes.
La ciencia de datos se ha convertido en su propio diferenciador. En Renault Sport Racing, inicialmente se unió como jefe de ciencia de datos antes de ser ascendido a CDO, y luego cambiaría los títulos nuevamente a Director de Ciencia de Datos y Sistemas Comerciales de TI.
Sin embargo, al hacerlo surgieron “grietas”: Los datos del equipo estaban en mal estado, los costos subían vertiginosamente con la intervención de terceros y su labor en el área de TI parecía ser una función más administrativa con un compromiso mínimo que una organización que ofrece servicios que van desde carreras de autos hasta autos de calle y ropa.
“El área de TI no estaba en una muy buena posición”, admite Sykes. “Tratábamos de ayudar al negocio, pero eso no estaba sucediendo. Trabajamos con muchos contratistas externos, que son costosos”.
“Teníamos el negocio, que no nos estaba dando los procesos de cómo querían trabajar. Realmente nunca tuvimos la idea completa de cómo querían trabajar. Por lo tanto, en el fondo de todo, el departamento de TI estaba tratando de hacer todo lo posible para brindar las soluciones que querían, y realmente luchaba por estar al tanto de todo”.
Entonces Sykes buscó cambiar la cultura, capacitando a los miembros del equipo para trabajar en colaboración con diferentes departamentos y poner los sistemas comerciales en primer plano.
Con esto, los sistemas comerciales cambiaron el enfoque de la definición comercial de lo que querían de TI a una visión imparcial más basada en datos de los requisitos actuales y futuros. En resumen, cualquier proyecto alinearía los requisitos definidos y el alcance del proyecto con los procesos comerciales y estos, a su vez, informarían al modelo de datos.
“Hoy sabemos cuáles son los requisitos y cuáles son los procesos que debemos realizar, hasta llegar al punto en que, antes de comenzar a desarrollar algo, lo podemos estructurar”, afirma Sykes.
Creación de Power Apps de bajo código para mejores flujos de trabajo
Desde la simulación y producción de carreras hasta la visualización de datos y la colaboración, Alpine F1 aprovecha la tecnología de Microsoft para mejorar el rendimiento de sus autos de carrera y de sus equipos. El equipo de deportes de motor utiliza Dynamics 365 y Power Platform para tomar decisiones más rápidas en la planta de producción y Azure para la infraestructura en la nube y la consolidación y el análisis de datos.
Con los paneles de Dynamics 365 y Power BI, así como las pantallas grandes de Surface Studio, el equipo está tratando de obtener una visión holística de su ciclo de producción, pero las Power Apps de bajo código de Microsoft están demostrando ser un área de crecimiento real.
Sykes señala que el equipo ahora tiene 10 desarrolladores de PowerApp, más que los dos del año pasado, y los flujos de trabajo de PowerApp se han desarrollado para mejorar una variedad de procesos, más notablemente quizás para los informes de no conformidad en las piezas.
La compilación de dichos informes suele ser una tarea que “la gente no quiere hacer”, según Sykes. El personal de Alpine F1 toma fotografías de los componentes y envía esta información a los diseñadores para ver si son correctos y adecuados para su propósito. Ahora ese proceso está optimizado gracias a una combinación de PowerApps, Office 365 y Microsoft Teams.
Límite de costos y desafíos de ROI de datos
Los autos de carreras de F1 de Alpine tienen unos 200 sensores que recopilan más de 50 mil millones de puntos de datos y son estos datos los que pueden ayudar al personal técnico a mejorar la aerodinámica, el manejo y el rendimiento del automóvil. Hoy, los modelos de datos avanzados de Alpine ayudan al equipo a obtener una ventaja en la pista de carreras. Al respecto, Sykes pone, como ejemplo, la degradación de los neumáticos.
Mientras que históricamente, Alpine F1 se basaba en el análisis histórico de cómo se comportaba un neumático en una sola vuelta de calificación, Sykes dice que los modelos de datos avanzados del equipo ahora se pueden usar para llenar los vacíos donde no tienen toda la información, de manera crucial sobre la degradación del neumático. La regulación dicta que el fabricante Pirelli sólo puede compartir información limitada con los 10 equipos de carreras.
Probar el ROI en la ciencia de datos sigue siendo un desafío formidable.
En la era del límite de costos, en la que los equipos no deben gastar más de 140 millones de dólares en una sola temporada (cayendo otros $4 millones en la temporada 2023), Sykes asegura que el gasto debe estar relacionado con la eficiencia del personal, incluso los tiempos por vuelta de los autos. obtener.
Defender la ciencia de datos puede ser un desafío, sobre todo en una industria en la que no todos los directores de equipo entienden su valor.
“Creo que algunas personas no entienden tanto como otras”, advierte Sykes. “Definitivamente hay algunos que lo hacen y otros que no”.
Asimismo, agrega, el límite de costos sigue siendo una prioridad clave, a pesar de muchos elogios de equipos más grandes que intentan equilibrar la competencia en una serie global, con menos dinero y recursos restringidos.
“No sólo estamos tratando de hacer que los autos vayan lo más rápido posible, también estamos controlando los costos. Además, tratamos de ser lo más eficientes posible… tienes que sentarte allí y no solo ver qué hace que el auto vaya más rápido, sino qué hace que el auto vaya más rápido de manera más eficiente”, concluye.
Doug Drinkwater, CIO Reino Unido
