Machine learning y transformación empresarial

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Mi segunda participación para el blogger corporativo de LUCA, la unidad de Big Data e Inteligencia Artificial de Telefonica (aquí la primera) se titula “Los documentos y la fe” (pdf), e trata ahondar en el concepto de innovacion frente a evolución que cree el machine learning y la idea de tratar a una maquina que se localiza introducida en nuestra rutina periodica desde hace décadas, el ordenador, no tanto como una simple automatización de tareas, sino como algo apto de captar documentos y derivar sus propias normas de funcionamiento a partir de ellos. 

Lograr extraer una mejoría competitiva de una innovacion como el machine learning, con efectos comparables a lo que en su instante supuso el desarrollo y adopción extensiva de internet, solicita por un lado directivos con el perfil apropiado convencidos del papel de la ciencia en el management de las compañías – un aspecto en el que incidí en mi 1° capítulo de la lista – y, por otro, de un convencimiento pleno de la obligación de dotar a esas compañías de una cultura de documentos que permita reorientar la mayoria de los productos y beneficios de la compañia hacia ellos, como anteriormente lo hicimos con respecto a internet. Las mismas compañías que en los años ’90 creían que internet(www) no supondría un cambio en su forma de crear las cosas están ahora, un par de décadas después, totalmente orientadas a la red, o si no llevaron a cabo ese cambio de mentalidad, muy posiblemente hayan desaparecido. Ahora, las compañías deben tomar la decisión de formar a la mayoria de su personal en una tecnología que va a suponer un cambio fortísimo en la forma de comprender el planeta en las próximas décadas, la que marcará la próxima enorme discontinuidad entre los que la entienden y la saben aplicar y los que no.

Estamos aún, obviamente, en etapas experimentales. Aún observaremos en varias situaciones algoritmos capaces de estudiar de los documentos de formas erróneas, de heredar sesgos o de crearlos en función de patrones que no sabíamos que estaban ahí. Si históricamente hemos incorporado menos mujeres que hombres a nuestras compañías, es factible que un algoritmo esquematizado para mejorar procesos de reclutamiento alimentado con vuestro histórico de documentos tienda, sin la vigilancia adecuada, a discriminar a las mujeres en esos procesos, con todo lo que ello podría conllevar de pérdida de oportunidades para la atracción de talento. La adopción tecnológica tiene este comportamiento que solicita de procesos de experimento y error, del desarrollo de una cultura que posibilite comprender los mecanismos que conforman el aprendizaje de una máquina, la generación de algoritmos a partir de los datos, mediante procesos relativamente toscos al principio, sin embargo que pueden evolucionar hasta exponer patrones intrínsecamente superiores a los exhibidos por los tomadores de decisiones humanos.

No contamos simplemente de crear o plantear Machine Learning: contamos de automatizarlo, de convertirlo en una parte participante de nuestros procesos empresariales. Entender ese tipo de procesos no es simplemente el fruto de un proceso de reflexión o de aprendizaje individual: solicita la fe necesaria para trasformar las compañías y sus procesos de negocio – que en varias situaciones no mostraban signos fundamentalmente preocupantes de ningun tipo de dilema – para adaptarlos a las oportunidades que promete el machine learning. Las resistencias serán importantes, y van a requerir no solo argumentos, sino la capacidad de rodearse de individuos que comprendan ese cambio, que hacen en él, y que estén dispuestos a invertir en el proselitismo imprescindible para convencer a otros. Decididamente, no una labor sencilla.

 


Enrique Dans



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