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Cassandra Bohatí

Originaria de Senegal, me mudé a Hawai siendo una niña. Desde entonces he ido recorriendo el mundo adquiriendo gran experiencia en dispositivos tecnológicos.

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¿Qué no podemos hacer?


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  • 28
    Noviembre
    2015

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    Data Scientist Machine

    La figura del Data Scientist Machine

    La figura del Data Scientist Machine

    El Big Data no deja de sorprenderme por lo mucho que se ha pronosticado su aparición desde hace años. Casi parece imposible que ya esté entre nosotros, pero aquí lo tenemos. Un registro de datos masivos sobre los usuarios, ciudadanos y clientes que, junto a otros desarrollos aún incipientes como el Internet de las Cosas (IoT), nos acercan más a futuros vistos en películas del tipo Minority Report, Blade Runner, ¿The Matrix?

    Dejando los pies bien firmes en el suelo todavía, es agradable ver cómo surgen nuevas figuras profesionales que puedan gestionar y analizar esta tecnología como el Data Scientist, una especie de “hechicero de tribu” que dice qué va a pasar en el futuro. No es más que un experto en análisis estadístico (algo que por otra parte no es fácil de hacer), que se encarga de analizar los datos obtenidos por la estrategia de Big Data aplicada, sugerir nuevas estrategias y, en base a los resultados y sus conclusiones, elabora una estrategia comercial de la empresa.

    Un ejemplo práctico es el análisis por algún método de registro (audiovisual, térmico, táctil) de cómo los usuarios reaccionan ante la disposición de productos en una tienda. Una franquicia podría conocer la arquitectura óptima para vender el mayor número de productos y crear todas sus tiendas con los mismos planos, para obtener el mayor beneficio posible.

    Algo de esta envergadura es innegablemente ventajoso para la empresa, sin embargo me topo hoy con la noticia de la figura del Data Scientist Machine, que es la misma figura descrita por el profesional, pero llevada a cabo de forma absolutamente automática.

    En pruebas realizadas en el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) han visto que este software puede analizar y establecer conclusiones más rápidamente que la mayoría de profesionales. En teoría este software analítico y predictivo debería complementar el trabajo de la persona profesional, agilizando su trabajo. El problema surge cuando el empresario considere que más que complementario puede ser sustitutivo, algo que personalmente considero inabarcable, por el “simple” concepto del libre albedrío de la mente humana.

    Si bien los patrones generales de comportamiento son los mismos o casi están preestablecidos, el comportamiento de una persona es totalmente imprevisible. Sacar conclusiones teniendo en cuenta otros factores de este tipo sólo crea estrategias automáticas que pueden funcionar en la mayoría de los casos, pero no siempre. Debe ser un “Data Scientist Human” (como a lo mejor debemos comenzar a distinguir) quien pueda identificar esos comportamientos imprevistos y bien descartarlos como valores útiles o aprovecharlos para estrategias que una máquina difícilmente podría identificar.

     

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