El pensamiento crítico para liderar los datos

  • 5 de Marzo de 2018
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 “Las empresas del futuro y del presente van a tener que entender lo que es el Machine Learning e incorporar el elemento humano para sacar el máximo partido a los datos…” Yasmeen Ahmad directora de Think Big Analytics en Teradata . El pensamiento crítico, por lo tanto, será un elemento esencial para manejar los negocios del futuro partiendo de la base de que no podemos asumir como válido sin cuestionarnos nada todo lo que nos ofrecen las máquinas y que es fundamental también volcar todo el expertise de un sector en las nuevas herramientas.

 

Las maquinas aprenden primero para ser inteligentes después, requieren un entrenamiento y una alimentación continua, pero no son capaces de discernir la subjetividad de lo bueno y lo malo. Los datos son parciales, reproducen nuestros perjuicios. No son indudables porque no vienen de la nada y debemos cuestionarlos siempre. Todo ello, conduce a la preferencia de algunos expertos del concepto de Inteligencia Extendida frente a la Inteligencia Artificial. Su principal implicación es eliminar la idea de que las maquinas que nos rodean aprenden por sí solas o toman las mejores decisiones. Las maquinas dependen de los humanos y hacen lo que los humanos les enseñan a hacer y reproducen los valores que les transmiten.

 

Sabemos que los datos son importantes, podemos extraerlos y combinarlos mejor que nunca. Pero estos datos, por si solos, no valen para nada y el reto está en encontrar a aquellas personas que sepan manejarlos, distribuirlos e interpretarlos sin perder la visión final de cada empresa. Y sin embargo no es tan sencillo como suena, ya muchas empresas no tienen en su interior el talento que precisan para sacar el máximo partido de la información que recolectan.

 

Las dos barreras que se encuentran que se encuentran las empresas para implementar la Inteligencia Artificial son el hecho de no tener la infraestructura tecnológica necesaria y no tener en el interior de la empresa las habilidades necesarias para saber trabajar con esa información. Lo primero se soluciona buscando partners especializados en el análisis de datos, pero lo segundo depende de un cambio de gestión y de mentalidad interno y una nueva organización funcional a todos los niveles.

 

Managers y data scientist deberán ser capaces de trabajar con un lenguaje natural, adaptado a cada negocio, lo que requiere un cierto grado de entrenamiento pero que permite obtener los mejores resultados para las empresas.

 

Por todo ello las empresas que ya han dado el salto al universo del big data y de la Inteligencia Artificial requieren perfiles de management que no permanezcan ajenos a los últimos avances tecnológicos, no solo para implementarlos en su compañía cuando sea necesario, sino también para atreverse a cuestionar la información a veces falible que proporciona. El objetivo es ser capaces de convertir tecnología y datos en una nueva forma de relación con los clientes que sirva de tracción hacia sus necesidades y sea útil a los objetivos concretos de cada empresa.

Fuente: directoalboss.com

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