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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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Otra sigla que debes conocer: XAI (Explainable Artificial Intelligence)

No dejes de leer este artículo muy didáctico publicado en el New York Times sobre Explainable AI (XAI), o “inteligencia artificial explicable”.

¿De qué va esto de la XAI? Es habitual que los sistemas de inteligencia artificial se comporten como cajas negras: no es nada fácil entender por qué llegan a las conclusiones que llegan.

Al mismo tiempo, hay muchos escenarios en los que eso resulta inaceptable, como en decisiones que afectan a la vida de las personas (medicina, defensa, justicia…).

Así que hay que avanzar en las capacidades para que los algoritmos de inteligencia artificial devuelvan suficiente información sobre por qué generan sus resultados, para detectar posibles errores, sesgos indebidos y documentar los procesos de decisión.

Apasionante.

Este artículo apareció primero en mi newsletter semanal sobre marketing, tecnología y MarTech. Puedes darte de alta aquí.

En marketing, hasta para estar parado hay que correr un montón

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Vamos al lío:

Los marketeros no entienden su pila tecnológica

(Sé que no hay que dejarse guiar por las encuestas y estudios publicados por consultoras, pero cuando alguna confirma todos mis prejuicios, mi mente se pone a salivar. Qué le voy a hacer: soy humano.)

En AdAge nos cuentan que sólo un 15% de los marketeros entrevistados por una consultora en el Reino Unido creen estar usando su tecnología de marketing de forma eficaz. El 41% reconoce que la usan de forma “ineficaz” o “completamente ineficaz”.

En mi experiencia, lo único que no me creo es que el 41% reconozca estarse equivocando: hay pocos profesionales tan valientes como para contestar eso. Si todos lo fuéramos, el porcentaje sería mucho mayor.

Más, en AdAge: http://adage.com/article/agencies/report-advertisers…

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De chatbots, IA, contenido orgánico, APIs de pagos y más

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Vamos al lío:

No, el contenido orgánico no ha muerto

En Adweek, hacen un repaso por todos los factores que definen el estado actual del contenido orgánico. Principalmente, su reducidísimo alcance, gracias a los esfuerzos de las grandes plataformas como Facebook por ocultarlo y obligar a las marcas a invertir en publicidad. Yo tampoco creo que el contenido orgánico haya muerto, pero sí creo que toda marca debe revisar el retorno que está consiguiendo con su estrategia de contenido (orgánico)… porque seguramente es menor del que imaginan.

Más: http://www.adweek.com/digital/jill-sherman-digitaslb…

“El director de marketing ya no puede ser el sobrino tonto del consejero delegado”

Así de contundente se expresaba Javier G. Recuenco, CMO de drive&win, en la entrevista a la que le sometimos para inaugurar el podcast de Leads Origins. Es media hora de oro puro si te interesa entender bien el entorno actual en el que nos movemos los profesionales del marketing.

Más: https://www.leadsorigins.com/blog/entrevista…

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Lo que todo CEO debería saber REALMENTE sobre Inteligencia Artificial

En las últimas semanas, alrededor del tema de la conferencia que di en Argentina  sobre Inteligencia Artificial y Big Data, en varias ocasiones me han pedido recomendaciones sobre cómo incorporar la Inteligencia Artificial a las empresas.

Voy a intentar contar aquí lo que creo al respecto, de forma más calmada que cuando me preguntan a quemarropa en una conversación informal. Está dirigido a CEOs y CMOs o, en general, personas al cargo de organizaciones o de parte de ellas desde una perspectiva de negocio.

Si eres más del lado de la tecnología, probablemente deberías leer esto pero, quizás, también tendrás otras preguntas que aquí no voy a tratar (y algunas que, seguramente, no soy capaz de contestar).

Empecemos por el principio

Lo primero de todo: no sé qué es eso de “adoptar la Inteligencia Artificial“. En serio, no lo sé. Me lo habéis preguntado, pero no sé qué contestar. Me suena tan difuso como “adoptar las matemáticas en mi empresa”.

En primer lugar, no lo entiendo porque la IA engloba multitud de métodos distintos pero, principalmente, no lo entiendo porque no tiene sentido adoptar algo con el único objetivo de adoptarlo: si lo haces, tendrás que hacerlo para resolver algún problema de tu negocio. Que para eso eres CEO.

Así que la pregunta correcta no es “¿cómo puedo adoptar la IA en mi empresa?” sino “tengo el problema X, ¿puedo resolverlo mejor aplicando algún método de Inteligencia Artificial?”. Eso ya tiene más sentido de negocio y se aleja del hype que existe alrededor de este concepto.

Vale, pero, ¿cómo lo hago?

Si ya tienes claro qué problema de negocio quieres resolver, lo siguiente que tienes que hacer es comprender qué NO es la Inteligencia Artificial: no es un método mágico que va a resolver tu problema de un plumazo.

Incluso aunque leas a diario artículos sobre cómo la IA va a cambiar el mundo, nos va a hacer inmortales o va a provocar el fin de la Humanidad, nada de eso es cierto. O, como mínimo, no lo va a ser en un plazo razonable (hay una discusión filosófica y teórica válida sobre estos temas, pero excede el alcance de este texto). Seguir leyendo