Revista internacional de minería de datos biomédicos
Acceso abierto

abstracto

De competir en análisis a competir en modelos

Esteve Almirall

En mayo de 2005, Davenport Cohen y Jacobson publicaron un documento de trabajo que unos meses después apareció en HBR: Competiting on analytics, un año después the libro fue lanzado. Esta investigación fue a la vez crónica y detonante de lo que se ha dado en llamar la revolución de la analítica o la revolución de los datos. Se han inventado nuevos puestos, como científico de datos e ingenieros de datos, y se ha iniciado un nuevo ciclo de exageraciones en torno al aprendizaje automático en particular y la IA en general. Analytics se presenta ahora como la fuente moderna de ventaja competitiva, ¿es así? Los modelos nos permitieron entender el mundo a través del uso de la estilización y la abstracción, de esa manera pudimos delinear con precisión ideas y sistemas complejos que luego se implementaron en el mundo real. El Santo Grial siempre ha sido poder traducir estos modelos en sistemas totalmente automatizados con poca necesidad de intervención humana y lo suficientemente plásticos como para permitir la experimentación y el cambio rápido. Los avances en la nube, la IA y la TI están haciendo realidad este sueño. Plataformas como Amazon, Uber, Facebook, Instagram o WhatsApp son ejemplos de ello, modelos totalmente automatizados. Las implicaciones son numerosas, escalabilidad prácticamente infinita, costo marginal cero y rendimientos no decrecientes a escala junto con el uso extensivo de efectos de red y bucles de retroalimentación, entre otros. La competencia pasó primero de la ejecución al análisis y ahora a la implementación del modelo. Con él, las competencias necesarias en las empresas para competir con éxito en este nuevo entorno junto con el significado de I+D y experimentación cambiaron drásticamente. La innovación siempre ha sido un motor clave de progreso y crecimiento, pero ahora, en entornos con total plasticidad y perfecta ejecución, la innovación es más relevante que nunca. Sin embargo, este nuevo mundo está lleno de desafíos, fallas de código, efectos secundarios, comportamientos emergentes extraños son algunas de las consecuencias no deseadas de los sistemas que actúan y deciden por sí mismos con lógicas no humanas.