María López de BitBrain: «La tecnología te proporciona los datos, pero los datos sin interpretación no valen nada»

María se licenció en Matemáticas y posteriormente realizó una tesis en el departamento de informática. Allí tuvo la suerte de conocer a Javier Mínguez, su socio en Bitbrain, que en aquel entonces lideraba el equipo de investigación en neurotecnología de la Universidad.

Sin darse cuenta se vió envuelta en proyectos de investigación pioneros en el mundo como, por ejemplo, el primer robot teleoperado con el pensamiento o el primer brazo robótico que aprendía gracias a la información que obtenía directamente del cerebro humano. Lo cierto es que estos proyectos tuvieron repercusión mediática internacional, apareciendo en revistas como Wired o NewScientist, y todos los periodistas acababan preguntándonos lo mismo: ¿Cuándo llegará la neurotecnología a la sociedad? Ella siempre ha sido muy emprendedora, así que respondió: ¿por qué no?

Convenció a Javier, hizo un MBA en el IE Business School y se lanzaron a la aventura. A día de hoy, Bitbrain vende tecnología en más de 35 países, tecnología que se aplica en cosas tan distintas como combatir el deterioro cognitivo en las personas mayores; conseguir que un coche frene cuando detecta en tu cerebro que lo quieres hacer; entrenar la concentración de jugadores de deportes de élite; o ayudar a las marcas a entender qué es lo que realmente pasa por la cabeza de sus consumidores. Y trabaja con todo tipo de empresas, desde grandes multinacionales como Nissan, L’Oreal, Jonhson & Jonhson, Coca-Cola, Kantar, a pequeñas empresas que quieren usar nuestras soluciones neurotecnológicas para diferenciarse.

¿Cómo crees que podemos acercar la neurociencia y la neurotecnología a los usuarios?

Es pronto a día de hoy para que a nivel de gran consumo la gente use la neurotecnología, sin embargo es algo que llegará. De momento, nosotros nos centramos en aplicaciones que van dirigidas a otras empresas pero, aun así, lo que es clave en cualquier contexto es que la tecnología se adapte al perfil del usuario y no al revés. Creo que esto ha sido lo que realmente ha permitido que Bitbrain llame la atención a nivel internacional: desarrollamos tecnología pensada para cada tipo de aplicación y centrada en el usuario, simplificando al máximo el uso de la misma, integrando en el software todo el conocimiento neurocientífico necesario para que nuestros clientes se centren en lo que saben hacer usando nuestra tecnología como apoyo.

Las empresas de investigación de mercado que adquieren nuestros laboratorios de neuromarketing no tienen que aprender a diseñar protocolos experimentales o a decodificar las señales cerebrales. Esto lo realiza el software y ellos sólo tienen que centrarse en sacar conclusiones a partir de los datos emocionales y cognitivos obtenidos con el laboratorio.

¿Cómo podemos medir las emociones de nuestros usuarios?

Nosotros las medimos directamente del cerebro con neurotecnología y complementamos esa información con técnicas declarativas. Gracias a esto obtenemos información 360 sobre los usuarios, tanto de la emoción no consciente y como del sentimiento de emoción consciente.

En cuanto a poder obtener las emociones del cerebro, la realidad es que no es tan fácil. Es cierto que a nivel de divulgación se oye mucho eso de “se activó la zona del cerebro relacionada con el placer”, pero es bastante más complicado. Por un lado, todas las áreas del cerebro se usan para más de una cosa, por lo tanto, las causas de que cierta área se active o no son muy variadas. Por otro lado, el cerebro de cada persona es diferente, y para hacerlo más difícil todavía, el cerebro de una misma persona se puede comportar de forma distinta de un día a otro. Así que, para hacerlo bien, no queda otro remedio que calibrar a los participantes en el momento del estudio para generar un modelo computacional de su cerebro.

Bajo tu punto de vista ¿Cuáles son las claves del neuromarketing?

Para hacer una buena investigación en neuromarketing, desde mi punto de vista las claves son 3:

1. Entender muy bien los objetivos del estudio y diseñar la metodología acorde a esos objetivos.
2. Contar con una tecnología de buena calidad.
3. Ser capaz de interpretar las métricas emocionales y cognitivas para responder a los objetivos del estudio.

En cuanto al primer punto, muchas personas tienen la idea errónea que con neuromarketing nos “metemos” en la cabeza del consumidor y vemos lo que está pensando, así que sólo hay que mostrarle lo que queremos evaluar y ver que piensa el consumidor. Esto no es así. El neuromarketing nos da una serie de métricas emocionales y cognitivas, y sólo entendiendo los objetivos y diseñando un buen estudio, estas métricas tendrán valor.

En cuanto al segundo punto, para realizar un buen trabajo de campo y obtener unas buenas métricas la clave es utilizar una buena tecnología. Lo cierto es que el trabajo de campo es quizá una de las cosas más espectaculares de un estudio (ver la tecnología, el cerebro del consumidor iluminándose, etc.), pero también es una de las más fáciles si se cuenta con buena tecnología. En cuanto a traducir los datos del cerebro en métricas emocionales y cognitivas, de nuevo, si la tecnología es buena, hará la decodificación. Ahora bien, si no se cuenta con buena tecnología es imposible que los resultados de un estudio sean fiables. Por un lado, la señal cerebral será ruidosa e intratable y por otro lado, la decodificación de datos cerebrales requiere de personal altamente especializado. 

En cuanto al último punto, muchas personas se olvidan de él, pero es probablemente el más complejo y lo que diferencia a un buen investigador en neuromarketing. A muchos clientes les preocupa cuántos competidores tienen nuestra tecnología en su país porque piensan que es la tecnología lo que les diferencia, pero esto no es así. La tecnología te proporciona los datos, pero los datos sin interpretación no valen nada. Así que lo correcto es ver la tecnología como una herramienta para conseguir una capa extra de información, y basar la diferenciación en proporcionar buenas recomendaciones a partir de toda la información obtenida con neuromarketing y otras técnicas.