Machine learning: la importancia de plataformas y desarrolladores

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Todo indica que Google esta empezando a promover activamente en el comercio chino su plataforma de machine learning, TensorFlow, en un comercio del que salió huyendo hace algún tiempo con su motor de búsqueda, sin embargo que cumple todas las funciones para ser uno de los entornos mas decisivos del futuro. Varios eventos privados, trabajo en universidades y con líderes de opinion en ese entorno parecen enviados a cambiar TensorFlow en la plataforma de desarrollo elegida por mas y mas estudiantes, académicos y trabajadores, en un entorno en el que el desarrollo de todo lo vinculado con machine learning parece haberse transformado en una prioridad nacional, y en el que la generación de documentos parece contar con varios menos límites en terminos de privacidad que los existentes en otros entornos.

La interés dedicada por Google® deja clara la importancia del comercio que esta empezando a desarrollarse en torno a las plataformas de machine learning, en un comercio que esta empezando a definirse segun hablamos. La importancia que Google® otorga al tema es elevadísima: la compañia insiste en que se intenta del siguiente enorme factor competitivo, en que esta redefiniendo la mayoria de sus tareas en torno al tema, y en que esta dotando de competencia y cualidades en machine learning a todo su personal, a practicamente todos los niveles. Adquisiciones, plataformas, presencia en plataformas de terceros, y una tarea de permanente apostolado para una tool que varios programadores que usan de forma usual critican fuertemente, sin embargo que parece constituir la apuesta de la compañia por sacar un liderazgo en el desarrollo de soluciones basadas en machine learning. Para los desarrolladores, es muy factible que TensorFlow suponga una alternativa importante, con la factible mejoría de contar con una compañia puntera detrás, y con la oportunidad de optimizar inmediatamente sus problemas principales, sin embargo ahora mismo, tiene claramente sus detractores.

¿Dónde radica la importancia de estos movimientos? Una parte muy significativo del futuro de la disciplina podría venir definido por la elección de los desarrolladores, de las individuos que trabajan en la adaptación de sus programas de todo tipo para crear uso del machine learning. Compañías como Facebook y otras han reaccionado liberando sus plataformas en open source para sacar una fama mayor, otras como IBM aplican su fuerza comercial para multiplicar su venida al comercio corporativo tradicional, mientras otras mas pequeñas como BigML – de la que soy asesor estratégico – presumen de una enorme usabilidad, una amplia variedad de soluciones, una enorme preferencia entre los programadores que lo utilizan, y una progresivo suma de instalaciones en compañías de todas las industrias. En ese escenario, el comercio chino simboliza probablemente el de mayor aumento en numero de desarrolladores, el que mas compañías parecen estar afrontando con un mayor nivel de prioridad, y un entorno en el que varios conceptos difíciles de plantear en otros paises podrían convertirse en realidad.

Machine learning ya es mucho mas que un concepto o una tendencia: esta definiendo los entornos del futuro, y las compañías lo saben. Si aprender o entender machine learning no esta en tu agenda como directivo, sin desconfianza hay algo que te estás perdiendo, y es muy relevante: que las decisiones que en enorme medida colaboran a dar forma a tus productos y beneficios en el futuro no las vas a tomar tú ni directivos como tú, sino tus desarrolladores, un talento escaso que en varias compañías ya ocupa los puestos preferible pagados, y al que se viene con argumentos totalmente diferentes a los que se plantean para convencer al directorio tradicional. La lucha por la hegemonía en las tools del futuro se juega en otros terrenos.

 


Enrique Dans



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