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Ideas y debates |

Para entender una compleja realidad
¿Qué se dijo en 2018 sobre innovación y tecnología?

Los mejores libros del año pasado sobre estos temas se ocupan de los tres motores del cambio en la economía actual: IA, blockchain y big data. La reseña de los libros presentados aquí la realizó James Surowiecki, periodista y autor de The Wisdom of Crowds.

lun 18 de febrero de 2019
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2019 Febrero

Tensiones geolpolíticas /económica en 2019
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Muchos de los libros sobre IA o anuncian utopías o un mundo donde los robots trabajan y las personas se divierten.
En AIQ: How People and Machines Are Smarter Together, Nick Polson y James Scott, en cambio, hacen una explicación rigurosa y clara de cómo funciona IA, con sus fortalezas y debilidades.
Polson y Scott, especialistas en estadística que enseñan respectivamente en la Universidad de Chicago y en la Universidad de Texas, deliberadamente esquivan los números y abundan en las historias. Cada capítulo está dedicado a analizar un proceso de la inteligencia artificial –probabilidad condicional, reconocimiento de patrones, inferencia bayesiana, detección de anomalías, y demás– contando la historia de un episodio histórico en el cual ese proceso fue especialmente útil.
Entonces, explican la probabilidad condicional, el corazón de cosas como el motor de recomendaciones de Netflix, mirando cómo el matemático Abraham Wald ayudó a encontrar la mejor forma de acorazar los bombarderos militares. La extraordinaria historia de un marino llamado John Craven que encontró un submarino perdido en el medio del Océano Atlántico explica la inferencia bayesiana, una tecnología que utilizan los autos autónomos para circular.
Las dificultades que encontró Isaac Newton como director de la Royal Mint para detectar monedas falsificadas es usada para explicar cómo las computadoras se han vuelto tan eficientes detectando anomalías, que a su vez les permiten identificar tarjetas de crédito robadas, fallas de cíberseguridad y fraude de seguros.
En lugar de marcar un corte abrupto con el pasado, dicen los autores, IA es el último capítulo en una larga saga que usa la ciencia y los datos para explicar el mundo. Y aunque parezca algo complejísimo, la matemática de IA es "notablemente simple", escriben los autores. "No es más que probabilidad con big data".
¿Por qué esto habría de ser importante para los negocios? Porque ocurre que la confusión con que se la rodea –esta idea de que splo es entendible para unos pocos elegidos– ha hecho que sea más difícil para las empresas pensar con claridad sobre cómo aprovecharla. Y para eso las organizaciones deben reformular sus negocios para maximizar la colaboración entre máquinas y seres humanos, para que las máquinas amplifiquen las habilidades humanas en lugar de sustituirlas. Muy pocas organizaciones lo están haciendo.

Despejar temores
La desmitificación de IA también puede ayudar a despejar algunos de los temores y angustias que surgen alrededor del tema. Polson y Scott muestran cómo ya hay algunos algoritmos que están ayudando a transformar campos tan disímiles como la agricultura y la vigilancia. No creen que eso significa que los seres humanos terminen siendo redundantes ni tampoco que se vea en el horizonte una inteligencia a nivel humano.
A pesar de todo lo que se dice acerca de que los robots van a tomar los empleos, el desempleo fue descendiendo durante los diez últimos años, incluso mientras las empresas aumentaban sus inversiones en inteligencia artificial.
Es cierto que IA amenaza algunos empleos, pero no está nada claro que amenace a los empleos en general, al menos no por ahora.
AIQ es un impecable manual para entender la inteligencia artificial pues puede hace comprensible un tema complicado. A la vez que ofrece una imagen de cómo IA puede hacer bien las cosas, también explica cómo las cosas pueden salir mal. "Los algoritmos", dicen, "hacen exactamente lo que les dicen. No son capaces de entender cuándo es que sus resultados no se ajustan a la realidad y no tienen capacidad para reconocer cuándo los supuestos sobre los que se los programa están profundamente equivocados o son prejuiciosos". Y además, curiosamente, se deterioran; si no se los actualiza y mejora regularmente, su modelo del mundo se vuelve menos fiel y pierden eficacia.
Estos son problemas que cualquier negocio que dependa de IA debe vigilar constantemente. Si bien son problemas que crean los seres humanos también son problemas que sólo los humanos pueden arreglar. "Parecería que dependemos de máquinas inteligentes para todo en estos días. Pero en realidad ellas dependen de nosotros mucho más".

Diseños con inteligencia artificial
En los últimos años la fascinación con IA rivalizó con el interés generado por la tecnología blockchain. Y ese interés fue despertado porque se trata de la tecnología que sostiene las criptomonedas, la primera de las cuales fue el bitcoin. Pero aunque el interés por las criptomonedas se ha desinflado un tanto el entusiasmo por blockchain sigue creciendo. En una encuesta reciente de PwC entre 600 ejecutivos top, 84% declaró que sus organizaciones tenían por lo menos algo relacionado con blockchain. Compañías como JPMorgan Chase y Walmart la han incorporado. Y los defensores más fervientes sugieren que ofrece la posibilidad de revolucionar no sólo los negocios sino la sociedad misma. Sin embargo, a la mayoría de la gente, incluidos muchos ejecutivos de empresas, le costaría mucho explicar qué es exactamente blockchain.

The Truth Machine: The Blockchain and the Future of Everything, de Michael J. Casey y Paul Vigna, fue escrito para explicarlo. Los autores son periodistas financieros cuyo trabajo anterior se tituló The Age of Cryptocurrencies, donde queda claro que creen fervientemente en las criptomonedas. Pero más allá de los elogios que presentan hay una muy útil investigación de qué es blockchain y qué es lo que razonablemente podríamos esperar que haga.
Blockchain es un libro de contabilidad distribuido y criptográficamente seguro, que puede registrar transacciones de todo tipo, desde intercambios de monedas hasta contratos para el movimiento de productos a través de la cadena de suministro. En lugar de residir en un servidor centralizado existen copias de ese libro en todas las computadoras con acceso.
Cada transacción es visible en forma instantánea y es irreversible. Y cada transacción debe ser verificada y validada por el sistema en general antes de que pueda formar parte de esa blockchain (cadena de bloques). Todo lo que ocurre en esa cadena es, por lo tanto, transparente, seguro e indeleble, no se puede ir para atrás y reescribir la historia después que ocurrió algo. Por eso es que los autores la llaman la máquina de la verdad.
Según ellos, la gran promesa de blockchain es que en principio se puede aplicar a una cantidad de problemas importantes en el mundo real. Por ejemplo, en países donde el registro de la propiedad son antiguos y los gobiernos poco confiables, un registro de la propiedad con blockchain permitiría a la gente demostrar fácilmente la propiedad de sus hogares, autos y otros activos. Los sistemas de pago punto a punto organizados en blockchain permitirían a la gente intercambiar dinero sin necesidad de intermediarios como una compañía de tarjeta de crédito. La compraventa de acciones y los pagos interbancarios se procesarían en tiempo real en lugar de tomar entre dos y siete días como ocurre ahora.
Lo que más interesa a Casey y Vigna son los modos en que blockchain podría contribuir a reformular la sociedad toda. Por eso dedican gran parte del libro analizando lo que llaman libros blockchain "permissionless" (sin permiso). Son libros abiertos, como el bitcoin, donde teóricamente cualquiera puede participar conectando una computadora y formando parte de la red. Aunque estos sistemas sin permiso son los que atraen más atención, el mayor impacto de la tecnología, al menos en el futuro cercano, podría venir a través de lo que se llama sistemas con permiso que operan dentro y entre corporaciones. (Por lo general los sistemas blockchain corporativos son con permiso por problemas de privacidad y ventaja competitiva.)
Walmart está implementando un programa piloto que usa blockchain para rastrear sus productos alimenticios desde las granjas de sus proveedores hasta sus locales. Cuando la compañía instaló una blockchain experimental para proveedores, donde cada paso quedaba registrado en un libro distribuido (y por lo tanto instantáneamente actualizado en todas las computadoras de la red), la compañía pudo tener el cuadro completo del camino de cada fruta en cuestión de segundos. Un sistema como ese sería valiosísimo durante un brote de enfermedad provocada por un alimento. Pero se podrían imaginar aplicaciones parecidas con productos de consumo que permitirían a las compañías dar fe de los orígenes y la seguridad de sus productos y de las condiciones en que se hacen. La tecnología blockchain también podría transformar los reportes financieros externos, haciendo más difícil para la gente adulterar el sistema y facilitando el reporte financiero al minuto.

Minas de datos
Tanto IA como blockchain implican datos: cómo registrarlos, manejarlos y aprender de ellos. Los datos son hoy el centro de la manera en que funcionan las compañías. El encumbramiento de los datos representa un giro de 180 grados en la naturaleza de los negocios, dicen Viktor Mayer-Schönberger y Thomas Ramge en Reinventing Capitalism in the Age of Big Data, el mejor libro del año en tecnología e innovación. Ellos dicen que lo que estamos viendo es el advenimiento de una economía donde los datos importan más que el capital y que este cambio representa "una reorganización fundamental de la economía".
Lo que esto significa en la práctica, explican, es que hasta este momento usábamos el precio como el gran determinante para decidir la distribución de los recursos: qué hacemos, cuánto de eso hacemos, en qué invertimos y demás. Y lo hacíamos porque los precios dan información sobre oferta y demanda –cuánta gente quiere comprar y vender cosas– en una forma condensada y fácil de entender. Pero, aunque eficaz, el precio es un instrumento burdo.
No puede reflejar plenamente la intensidad de las preferencias de la gente. No permite que las empresas sepan qué cosa podrían querer los consumidores en lugar de lo que les está vendiendo o cuánto estarían dispuestos a pagar por las cosas que quieren comprar.
Con el advenimiento de big data todo esto cambia. Ahora es más fácil tener una imagen más clara de lo que la gente quiere. Es posible entender la demanda individual y personalizar las respuestas para atender esa demanda. Y todo eso se puede hacer, muchas veces, sin siquiera preguntar directamente a los individuos lo que quieren. Simplemente siguiendo los rastros que dejan a medida que se mueven en el mundo digital: las cosas donde cliquean, las cosas donde no, las cantidad de tiempo que pasan en un sitio y no en otro.

Importancia de los mercados
Es más fácil que nunca entrar en sociedades y tercerizar, incluso funciones centrales de las empresas. Los intermediarios y los brokers son menos importantes. Por eso están cayendo los costos de transacción de hacer negocios fuera de las paredes de la empresa. Esto significa, dicen, que la gran empresa tradicional se está debilitando. Y también que los mercados están adquiriendo más importancia que las firmas y que la empresa tradicional corre el riesgo de volverse obsoleta.
Esto parecería una conclusión absurda en un momento histórico en que las grandes corporaciones son más rentables que nunca y en que cada vez más industrias son dominadas por un pequeño número de jugadores. Pero Reinventing Capitalism in the Age of Big Data sugiere que el futuro va a ver firmas más pequeñas, de nicho, haciendo productos customizados y coordinando la producción entre sí a través del mercado y con la misma eficiencia de las grandes.
Aunque el advenimiento de big data allana el camino para que brillen las compañías pequeñas algunos grandes jugadores igualmente continuarán disfrutando de ventajas: las compañías que son los guardianes de todos esos datos. Hay un círculo virtuoso en las economías de los datos. Cuantos más datos tenemos, más IA puede aprender a hacer mejores algoritmos. Cuanto mejores sean los algoritmos más probabilidades hay de que podamos dar a los clientes lo que buscan. Compañías ricas en datos como Google, Amazon y Facebook serán más ricas todavía.
Esta es la gran paradoja de la visión del futuro de Mayer-Schönberger y Ramge. Por un lado dicen que el "capitalismo de datos" empodera al consumidor, erosiona el poder de la corporación tradicional y eleva el mercado por encima de la firma. Por el otro, el capitalismo de datos da a unas pocas corporaciones un extraordinario poder. Los autores lo admiten y hablan de lo que llaman un mandato de compartir datos, mediante el cual las compañías están obligadas a compartir sus datos con sus competidores. Eso debilitaría su fortaleza competitiva, estiman.

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