La nueva estrategia de la inteligencia artificial (IA)

Usted ¿ya comenzó a actualizarse? México ¿Ya comenzó a actualizarse? ¿Qué pasaría si el Presidente usara las nuevas tecnologías para tener esos otros datos de los que habla para saber si temas como la refinería, el tren maya y las políticas sociales actuales son factibles en el contexto actual? La Iglesia ¿ya comenzó a actualizarse? ¿Qué pasaría si la Iglesia usara las nuevas tecnologías para tener esos otros datos diferentes a los convencionales, para conocer las cosas más increíbles de todos sus cuerpo cardenalicio, ataques a la Iglesia por grupos bien dirigidos en todo el mudo, etc, y las políticas sociales actuales son factibles en el contexto actual?

Bueno, me dirá usted que tiene que ver la Iglesia con la Inteligencia artificial (IA) y con el análisis de datos (AD), algunos especialistas señalan que si México no está muy avanzado en este terreno, a pesar del crecimiento del mercado IT en general, pues la iglesia ni se ha dado cuenta de la Irrupción tecnológica que está ocurriendo y que en la lucha para defenderse de los ataques que hace la Ingeniería Social Programada y sinagoga de satanás, como programa de destrucción metódica de la iglesia., la destrucción de la familia, la destrucción de la vida al apoyar el aborto, la educación sesgada que destruye la inocencia de nuestros pequeños, etc.

Entonces ¿Qué pasa con usted? ¿Qué pasa con México? ¿Qué pasa con la Iglesia? ¿Qué pasa con esta nueva mega tendencia de la tecnología originada por la disrupción tecnológica actual… ¡Está difícil! Armar un buen equipo de profesionales para tomar ventaja de la analítica de datos e inteligencia artificial (AI) no es tarea fácil. Para entrar en materia necesitamos conocer que es eso de las Ciencias de los datos.

Mira, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) difundió un boletín, el pasado mes de mayo del presente año, donde anunciaba la creación la Licenciatura en Ciencias de Datos, añadió que esta nueva licenciatura iba a depender del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), con lo que la UNAM se convierte en la única institución pública en ofrecerla a nivel centro y norte del país.

La UNAM; comunica que esta Licenciatura en Ciencias de datos será de acceso indirecto. Podrán cursarla alumnos que acrediten los primeros cuatro semestres en carreras afines en la Universidad como Actuaría, Ciencias de la Computación, Ingeniería en Computación, Matemáticas Aplicadas y Computación. El acceso al plan de estudios será a partir del quinto semestre para cubrir un total de ocho semestres durante los que estudiarán 24 asignaturas –20 obligatorias y cuatro optativas–, constituyendo un total de 186 créditos.

Con esta estrategia México comienza tardíamente, la gestación de los primeros profesionales en Ciencias de datos. Pregunta curiosa, los proyectos de inteligencia artificial (IA) ¿Pueden esperar? Mónica Mistretta, fundadora, presidenta y directora general de Netmedia en inteligencia artificial (AI) & machine learning (ML) menciona, si usted y yo sabemos que el dato se ha convertido en el nuevo activo de la economía digital y su explotación inteligente es el reto de todo tipo de organizaciones.

Proyectos reales en productivo hay muy pocos, escasez de talento es una de las principales razones, se desconoce la demanda potencial de este tipo de profesionistas en México, pues la propia UNAM cita un estudio del Business Higher Education Forum y PWC con datos solo para Estados Unidos, donde en 2015 las ofertas de trabajo ascendían a 2.3 millones para gente con habilidades de analítica de datos.

También del vecino país del norte, un estudio de Indeed encontró que la demanda ha crecido en 334% de 2013 a la fecha, mientras que en términos de déficit de habilidades, big data y analítica son la número uno en la lista, de acuerdo con la encuesta Harvey Nash/KMPG CIO Survey 2019. Casi la mitad de los CIO encuestados dijeron que hay escasez de esas competencias en la fuerza laboral, además de un déficit en habilidades en inteligencia artificial (AI).

¿Cómo hacen analítica de datos entonces? IDC estima que el mercado de inteligencia artificial (AI) y machine learning (ML) crecerá a la friolera de $57,600 millones de dólares para el 2020 a nivel mundial. Por su parte, un estudio de Univa reportó a finales de 2018 que 98% de los proyectos de machine learning ML estarían en producción para el 2020. Entre las aplicaciones más populares de la analítica de datos y la inteligencia artificial AI está el análisis del consumo del cliente, la detección de fraudes y la predicción de pérdida de usuarios.

Sin embargo, algunos especialistas señalan que México no está muy avanzado en este terreno, a pesar del crecimiento del mercado IT en general, por lo que la demanda de profesionistas todavía no es tan importante como, digamos, en Brasil. Entonces ¿Qué pasa con México? ¡Está difícil! Armar un buen equipo de profesionales para tomar ventaja de la analítica de datos e inteligencia artificial (AI) no es tarea fácil.

Más de la mitad de las organizaciones están construyendo sus propias plataformas de datos o están evaluando herramientas de ciencias de datos pre-configuradas. Además de estar a la caza de talento en este campo, los IT Masters tienen claro que deben planear inversiones en analítica y herramientas de automatización de inteligencia artificial (AI). En cuanto a la escasez de talento, no pretendo que espere cuatro años a los graduados de la UNAM. Existen ya varias maestrías en Ciencias de datos en universidades privadas del país.

No es raro que, debido a la complejidad del reto, en Estados Unidos 88% de los graduados tengan una maestría y 46% un doctorado. La forma de mitigar la falta de talento disponible es a través de las nuevas tecnologías para automatizar y acelerar los proyectos de ciencia de datos. Una vez resuelto lo anterior, la siguiente recomendación es acelerar la prueba de las hipótesis generadas y su valor para el negocio. Es decir, generar múltiples iteraciones de prueba y error, con la cooperación de las unidades de negocio.

A propósito del negocio, la transparencia y la comunicación son fundamentales para generar confianza en proyectos de inteligencia artificial (AI), mismos que requerirán de continuas revisiones y ajustes una vez entrados en producción. Competir en la nueva economía de la inteligencia artificial requiere superar todos esos obstáculos. Usted ¿ya comenzó?

Usted ¿Ya Comenzó? México ¿Ya comenzó? la Iglesia ¿Ya Comenzó? Paul Lara dice que no hay duda, cuando habla de la nueva economía que amenaza la sociedad, la inteligencia artificial (IA) y la automatización marcarán el comienzo de una nueva era de productos de bajo costo, personalización sin esfuerzo y libertad frente al tedio. Las fábricas producirán más y vendrá un cambio social y económico, para el cual países como México no se están preparando.

Bajo la superficie de la innovación, una corriente de privación económica amenaza con arrasar a la sociedad. Imagine que se encuentra en uno de los centros de la compañía Lockheed Martin, que utiliza la realidad aumentada en la construcción de una nueva nave espacial llamada Orión.

Los técnicos se ponen el Microsoft Hololens y ven una superposición que detalla qué pieza, de entre miles, se va a colocar en un lugar específico. Como resultado, hay un avance en la construcción de esta aeronave que, en vez de tardar dos años en promedio, se rebaja a uno.

Sin embrago, también hay una reducción de más de 90% en la mano de obra táctil. Las mejoras en la eficiencia, la automatización y los cambios hacia mercados laborales de menor precio deben ser aceptados por los países que buscan una ventaja competitiva. Pero deben ir de la mano con mecanismos que apoyen a los trabajadores desplazados y preparar mejor a los que vienen. ¿Entienden por qué digo que México no está preparado para ello?

La semana pasada, líderes empresariales, políticos e investigadores se reunieron en el Laboratorio de Medios del MIT para la EmTech Next, con el fin de discutir cómo enfrentar los cambios tecnológicos exponenciales sin romper la economía como la conocemos. Se señaló que más de 2% de los estadunidenses, siete millones de personas para ser exactos, perdieron sus empleos en despidos masivos entre 2004-2009.

Los trabajadores sin un título universitario están en riesgo. A medida que la producción se adaptaba a la automatización y se trasladaba al extranjero, la ciudadanía disfrutaba de productos más baratos, mientras que grandes sectores de la fuerza laboral perdían su sustento.

Susan Winterberg, miembro de Harvard Fellow en Tecnología y Propósito Público, compartió que los trabajadores despedidos suelen ver una reducción permanente de 17-30% en los salarios cuando regresan a la fuerza laboral. Si no vuelven a ingresar al mercado laboral dentro de dos meses, las devoluciones de llamada de los currículums disminuyen y muchos no tienen más remedio que unirse a la economía informal.

Están predispuestos a sufrir de una gran cantidad de males, de la depresión a los problemas matrimoniales. Sus hijos tienen incluso un 15% más de probabilidades de repetir un grado en la escuela. Y eso es EU, imagine el problema en México. ¿Qué hacer? Los expertos que se reunieron en Massachussets sugieren una política de “notificación temprana obligatoria a los trabajadores”.

Es decir, las empresas deben informar los cambios planificados en la fuerza laboral a un observatorio de automatización global, así, los trabajadores tienen tiempo para buscar un empleo antes de quedar fuera y los gobiernos tienen tiempo para planificar su futuro específico, la previsión de ingresos fiscales y la contratación de nuevas empresas. Sin él, no sabremos realmente cómo la automatización y la inteligencia artificial (IA) están cambiando nuestra sociedad.

Inclusive, desde mi perspectiva, por qué no crear escuelas comunitarias para capacitar a los trabajadores desplazados, y a los ya egresados, en las nuevas tecnologías, antes de que sea demasiado tarde, En vez de regalar dinero como lo hace el gobierno de López Obrador que lo único que origina es dependientes de los recursos públicos y no profesionistas listos para el futuro. Industrias enteras se han evaporado ante los avances tecnológicos que los dejan pasar sin entenderlos, y esto va a suceder en los próximos años.

En lugar de luchar contra la tecnología, se debe adoptar y preparar a los trabajadores. Cada uno de los trabajadores y futuros profesionales merece la oportunidad de aprender habilidades que lo llevarán a conseguir empleo en el corto plazo, no hacerlo socavará a los miembros desfavorecidos de nuestra sociedad, construyendo un futuro disfrutado por unos pocos a expensas de muchos.

Tanto el gobierno como los empleadores pueden y deben hacerlo mejor, o la nueva economía destruirá nuestra sociedad como actualmente la conocemos. La advertencia está dada. Ahora imagina por un momento la cantidad de matrimonios desvinculados a partir de estos recortes de personal masivos, eso es también acabar con las familias, etc.

Paul Lara dice además en su reflexión de Gobernando con inteligencia… artificial (IA) El gobierno mexicano ha tomado decisiones que los analistas y el gabinete no han visto bien, desde los negocios, las finanzas y la economía. No por nada ha habido fuertes renuncias. ¿Qué pasaría si el Presidente usara las nuevas tecnologías para tener esos otros datos de los que habla para saber si temas como la refinería, el tren maya y las políticas sociales actuales son factibles en el contexto actual?

La inteligencia artificial (IA), a medida que cobra fuerza, muchos gobiernos inclusive los de la Iglesia pueden empezar a usarla para mejorar la toma de decisiones. Algunas aplicaciones convincentes identifican patrones de evasión de impuestos, clasifican los datos de infraestructura para identificar inspecciones de edificaciones o filtran datos de servicios sociales y de salud para priorizar los casos de asistencia y bienestar social.

Permiten que los gobiernos se desempeñen más eficientemente, mejoran los resultados y mantienen los costos bajos, ya que tanto se habla de austeridad. Con algoritmos, el gobierno mexicano podría medir el desempeño respecto una mejor toma de decisiones. Como existen muchas medidas posibles y resultados probabilísticos, es poco factible que un algoritmo pronostique cada una con precisión.

El Presidente podría identificar los de mayor probabilidad para conducir a mejores decisiones en cada situación. Pensemos en decidir qué individuos reciben tratamiento de rehabilitación rápida y oportuna para cáncer o SIDA. Determinar dónde enfocar las auditorías fiscales es otra tarea importante que puede resolverse con la inteligencia artificial (IA). Los funcionarios tributarios pueden optimizar para enfocarse sólo en los evasores de impuestos más probables,

Dados las consecuencias de etiquetar falsamente a alguien como un alto riesgo de evasión, de usar estas tecnologías, con el programa Jóvenes Construyendo el Futuro se podría decidir qué estudiantes participan en función de la probabilidad de cumplir con la meta de capacitarse. Cuando el orden de clasificación de los estudiantes determina los montos de becas escalados, la jerarquía en la que los alumnos clasifican podría importar más que la calificación probabilística absoluta que el alumno individual recibe del modelo.

En este caso, la probabilidad de aprender y capacitarse para una profesión del futuro. Desde que la inteligencia artificial (IA) se usa en diversos sectores, la experiencia ha mostrado que el aprendizaje automático puede mejorar significativamente la precisión en relación con la mayoría de los procesos tradicionales de toma de decisiones. Su valor puede provenir de mejor asignación de recursos, pero también puede ser valioso para mejorar la eficiencia.

Puede ser valioso para ayudar a los trabajadores de casos de salud pública a priorizar los casos correctos, así como a la efectividad, como saber qué programas escolares minimizan más los abandonos y preparan a la gente para las profesiones del futuro. He aprendido que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático son más valiosos cuando se usan para respaldar y no sustituir la toma de decisiones humanas. Permiten que la gente comprenda la razón detrás de las recomendaciones del algoritmo.

A los directivos de empresas de tecnología en México que usan estas nuevas tecnologías se les ha preguntado por qué no ofrecerlas a los gobiernos del país para mejorar temas de transparencia, corrupción y toma de decisiones, y su respuesta es porque al transparentar, se acaba la corrupción, se evidencian errores comunes en la forma de destinar recursos y hasta el nepotismo, y que las autoridades, textual, dicen que así no funciona la política.

La inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático son rechazados por las mismas razones por las que ofrecen resultados, quiere decir, que pueden generar información precisa, pero contraintuitiva debido a la cantidad de variables y datos que usan. Van contra el grano de las políticas tradicionales. Desafían las formas en que se han hecho las cosas. Y requieren que la gente renuncie a herramientas y métodos conocidos

Si bien es importante la adopción donde luchan los equipos de análisis típicos, la inteligencia artificial (IA) adecuada requiere experiencia de extremo a extremo, desde la articulación de casos de uso hasta el desarrollo de modelos, el desarrollo de herramientas (entrega de conocimientos) y, en última instancia, la gestión de cambios y la implementación operativa.

Sin embargo, es una gran herramienta que el gobierno mexicano y la Iglesia debería estar pensando en adoptar para ofrecer realmente esos otros datos que hacen falta en la toma correcta de decisiones, y gobernar con Inteligencia, aunque sea Artificial.

ENTRE GRIEGOS Y TROYANOS
Mtro. QFB. Fernando De la Fuente García
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