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Ciencia de datos: o es ágil o no es nada

Hace ya unos cuantos años, me tocó vivir la irrupción a gran escala del agilismo en la industria del desarrollo de software en España. En poco tiempo, el agilismo pasó del desprecio y la sospecha al más puro mainstream. Tanto es así que, ahora mismo, ya hay un buen número de desarrolladores de software que no han conocido otra manera de llevar a cabo su trabajo.

Después de esa etapa, me acerqué profesionalmente al mundo de las startups. Aquí, conceptos como Lean Startup son imperantes. Aunque no están directamente relacionados, agilismo y Lean Startup comparten un mismo esquema mental, con conceptos subyacentes como:

  • no podemos saberlo/planificarlo/estimarlo todo de antemano
  • cuanto antes empecemos a generar productos reales, aunque parciales, antes podremos validar si son lo que el negocio necesita
  • si vamos a equivocarnos, mejor hacerlo lo antes posible, para poder corregir el rumbo mientras aún haya oportunidad

El agilismo no ha llegado a todos los ámbitos por igual

Con esas dos etapas a mis espaldas, uno corre el riesgo de pensar que ya todo el mundo tiene interiorizada esa forma de afrontar los proyectos… pero nada más lejos de la realidad.

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Machine Learning: no es magia, pero tampoco estadística

En esto de la Inteligencia Artificial, vivimos un momento paradójico provocado por la confluencia de dos corrientes.

Meme sobre Machine Learning y estadísticaTenemos, por un lado, a quienes creen que estas cosas del Machine Learning no son más que “estadística avanzada”. Este meme que ha pululado por las redes en los últimos meses es un ejemplo de esta corriente de pensamiento.

Por otra parte, están (estamos) los que cada vez queremos hablar menos de “Inteligencia Artificial”, porque cada uno entendemos cosas (muy) distintas cuando oímos este concepto, lo que lo hace peligroso. Tú dices “Inteligencia Artificial” queriendo decir Machine Learning y el de enfrente entiende “máquinas inteligentes que nos van a robar el trabajo como paso previo a esclavizarnos y aniquilarnos”. O, en el mejor de los casos, entiende “con esto haces dos clicks y ya está resuelto”, que viene a ser igual de estúpido.

Y es que, amigos, ni una cosa ni la otra.

Ni “la Inteligencia Artificial” va a cobrar conciencia de sí misma y provocar un holocausto nuclear, ni su forma actual (el aprendizaje automático o Machine Learning) es “poco más que estadística avanzada”.

No es una varita mágica, ni un arma nuclear

El término “Inteligencia Artificial” es desafortunado. Hunde sus raíces en un momento en el que la ciencia aspiraba a replicar nuestra inteligencia. La cultura popular abrazó el concepto, echó a volar la imaginación y logró fijarlo en nuestras retinas y mentes como un proceso imparable cuya culminación era sólo cuestión de (poco) tiempo.

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Más sobre la Inteligencia Artificial Explicable (XAI)

El pasado jueves, participé en una mesa redonda en el I Foro Garrigues Digital, organizado por el conocido despacho de abogados.

Aunque se trataron muchos temas muy interesantes, el asunto que generó más comentarios fue, sin duda, todo lo relacionado con la explotación de los datos y la regulación al respecto. No podía ser de otro modo, en estas semanas de resaca tras la plena entrada en vigor del GDPR.

Y entre las cuestiones relacionadas con los datos, me llamó la atención cuánto se habló de un concepto que, hace sólo unos meses, era un tema marcadamente de nicho: la explicabilidad de la inteligencia artificial.

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Hacia una plataforma universal y centralizada de gestión de permisos publicitarios… ahí es nada

Hace unas semanas, Google anunció dos nuevas características en las herramientas que pone a disposición de los usuarios para que puedan (podamos) tomar el control sobre los anuncios que vemos. La más llamativa es, sin duda, la posibilidad de deshabilitar, uno por uno, los anuncios de retargeting que recibimos.

Esto es otro paso más en la guerra semi-silenciosa que vivimos contra la publicidad (principalmente, la irrelevante o molesta, pero en el fondo contra toda la publicidad, como explicaré dentro de unos cuantos párrafos). En esta ocasión, sin embargo, no me ha llamado tanto la atención el avance en sí como algunos de los pensamientos que se han generado alrededor del asunto.

El pensamiento que más me ha impactado lo expresó un tal Ben Clarke en este artículo de AdAge: llegará el día en que los consumidores tendrán acceso a una especie de “CRM virtual de anunciantes” que les permitirá elegir a qué marcas dar permiso para que les envíen impactos publicitarios.

La idea me resulta muy atractiva porque es algo que vengo rumiando desde hace un tiempo y que tiene un encaje clarísimo en el mundo post-GDPR y en el actual entorno de ad-blocking.

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