¿Por qué los datos son el nuevo petróleo? ¿Cómo aprovecharlos en tu empresa?

Existe una "moneda secreta" que ha ayudado a muchas de las Organizaciones Exponenciales (ExO, por sus siglas en inglés) más grandes del mundo a crecer de forma desproporcionada. Esta "moneda secreta" es utilizada por las principales compañías tecnológicas del mundo no solo para alcanzar el éxito, sino para construir "dinastías" duraderas y volverse legendarias.

Compañías como Facebook, Google y Netflix son solo algunas de las muchas compañías que aprovechan esta "moneda secreta" (y no, no estoy hablando de criptomonedas)...

La moneda secreta de la que estoy hablando es DATA (datos). Hoy, los datos se han convertido en el nuevo petróleo. Podría decirse que es el recurso más valioso del mundo. Si bien las tecnologías como los teléfonos inteligentes y el Internet han hecho que los datos sean abundantes y ubicuos, aquellos que tengan éxito serán los que sepan aprovechar los datos a los que tienen acceso.

Aquí es donde los algoritmos, uno de los 11 atributos de las ExOs, entran para ayudar a las organizaciones a dar sentido a grandes cantidades de datos y aplicarlos para escalar sus operaciones y ganancias. Y la mejor parte es que no debes tener una empresa técnica para aprovechar los algoritmos, ya que está al alcance de cualquier ejecutivo o empresario.

Algoritmos: la clave del éxito y las ganancias extraordinarias

Los ExO que aprovechan los datos y dominan los algoritmos están ganando el juego de los negocios por mucho, esto porque los algoritmos han permitido a las organizaciones escalar de formas que no eran posibles incluso hace 5 o 10 años. Aquí están algunos ejemplos.

Cincuenta y cinco mil camiones en la flota estadounidense de UPS realizan 16 millones de entregas diarias por lo que el potencial de un enrutamiento ineficiente es enorme. Al aplicar telemática y algoritmos, UPS ahorra a sus conductores 85 millones de millas al año, lo que resulta en ahorros anuales de $2.55 mil millones de dólares.

Google es otra organización que ha dominado los datos y algoritmos. En 2002, su algoritmo de búsqueda les valió medio billón de dólares al año. Eso ya es demasiado dinero según cualquier estándar, pero sus inversiones en algoritmos están dando realmente sus frutos en estos momentos. La última versión de su algoritmo de búsqueda genera 500 millones de dólares en solo 3 días. En otras palabras, están recaudando la misma cantidad de ingresos en menos del 1% por ciento del tiempo que les solía tomar.

La aplicación de algoritmos para aprovechar los datos que se pueden utilizar para optimizar procesos o crear flujos de ingresos está muy generalizado en muchas industrias. Desde el frenado antibloqueo automotriz hasta las recomendaciones de Amazon; desde precios dinámicos para aerolíneas hasta predecir el éxito de los próximos éxitos de taquilla de Hollywood; desde la detección de fraudes con tarjetas de crédito hasta el 2% por ciento de las publicaciones que Facebook muestra a un usuario típico y la forma en que Uber reúne a conductores con pasajeros: los algoritmos están en todas partes en la vida moderna.

Los algoritmos son, por lo tanto, un componente crítico para el futuro de cada negocio. Casi todas las ideas y decisiones comerciales del mañana estarán basadas en datos. Sin duda, invertir en algoritmos vale la pena para cualquier organización que quiera escalar rápidamente sus productos y servicios. Dado que los algoritmos son mucho más objetivos, escalables y flexibles que los seres humanos, esto también lo hace crítico para las organizaciones comprometidas con impulsar el crecimiento exponencial.

Para garantizar que tu organización no se quede atrás, es importante comprender cómo los diferentes tipos de algoritmos pueden ayudarte a aprovechar los datos que tu organización recopila de acuerdo con su naturaleza o giro.

Cómo la evolución de los algoritmos está cambiando los negocios

Cuando las computadoras avanzaron a un nivel de rendimiento en el que podían calcular algoritmos más complejos, surgieron dos campos emocionantes en la frontera de este nuevo mundo: el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Ambos se han convertido en la puerta de entrada a una nueva era de Inteligencia Artificial (IA) que ahora está cambiando el juego para el éxito empresarial.

El nuevo juego de supervivencia es simple: las organizaciones que se adaptan a la evolución estarán a la cabeza. Aquellos que no lo hagan, se encontrarán rápidamente rezagados con respecto a la competencia. Veamos de qué se trata el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo y la Inteligencia Artificial, además de cómo las ExO se están adaptando y aplicando los algoritmos en estos campos para mantenerse por delante de la competencia.

El Aprendizaje Automático es la capacidad de realizar con precisión tareas nuevas o desapercibidas, basadas en propiedades conocidas, aprendidas a través de la capacitación y  basadas en predicciones. O en términos más simples, el Aprendizaje Automático es cuando los algoritmos analizan datos, aprenden de esos datos y luego aplican sus aprendizajes para tomar decisiones informadas.

Puedes pensarlo como una computadora que esencialmente puede aprender a mejorar continuamente al realizar una tarea automatizada basada en el análisis de los resultados de intentos anteriores. Dado que las computadoras pueden procesar grandes cantidades de información a alta velocidad, pueden aprender muy rápido.

Para ilustrar un ejemplo simple de Aprendizaje Automático en acción, volvamos a su origen. En 1956, cuando Arthur Lee Samuel no quería escribir un programa de computadora largo y muy detallado que pudiera vencerlo en un juego de damas, creó un algoritmo.

Este algoritmo permitió que la computadora jugara contra sí misma una y otra vez. El algoritmo podría entonces aprender de los datos históricos y esencialmente aprender a actuar contra un oponente. La eficacia del algoritmo se demostró cuando, en 1962, la computadora venció al campeón del estado de Connecticut en un juego de damas.

Avancemos al día de hoy y verás cómo el Aprendizaje Automático se puede utilizar para ayudar a las organizaciones a atender eficazmente a sus clientes. Un gran ejemplo de esto es Netflix, que utilizó algoritmos para mejorar sus recomendaciones de contenido.

El Aprendizaje Profundo, por otro lado, es un nuevo y emocionante subconjunto de aprendizajes automáticos basado en la tecnología de redes neuronales. A través de un complejo conjunto de algoritmos, permite que una máquina descubra nuevos patrones sin exponerse a ningún dato histórico o de entrenamiento.

Las nuevas empresas líderes en este espacio son DeepMind, adquirida por Google a principios de 2014 por $500 millones, cuando DeepMind tenía solo 13 empleados. Otra startup líder en este espacio es Vicarious, fundada con inversiones de Elon Musk, Jeff Bezos y Mark Zuckerberg.

Twitter, Baidu, Microsoft y Facebook también invierten mucho en esta área. Los algoritmos de Aprendizaje Profundo se basan en el descubrimiento y la autoindexación, y funcionan de la misma manera que un bebé aprende primero los sonidos, y luego las palabras, oraciones e incluso idiomas.

Como ejemplo: en junio de 2012, un equipo de Google X construyó una red neuronal de 16,000 procesadores de computadora con mil millones de conexiones. Después de permitirle navegar por 10 millones de miniaturas de videos de YouTube seleccionados al azar durante tres días, la red comenzó a reconocer a los gatos, sin conocer realmente el concepto de "gatos". Es importante destacar que esto fue sin intervención o intervención humana.

Desde entonces, las capacidades de Aprendizaje Profundo han mejorado considerablemente. Los algoritmos de aprendizaje profundo ahora pueden detectar episodios particulares en videos e incluso describirlos en texto, todo sin intervención humana. Los algoritmos de Aprendizaje profundo pueden incluso jugar videojuegos descubriendo las reglas del juego y luego optimizando el rendimiento.

Las implicaciones de este avance revolucionario son asombrosas. Esta tecnología hará que la mayoría de los productos y servicios sean más efectivos, personalizados y eficientes de una manera que pueda ser totalmente escalable a un ritmo rápido.

El Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo están impulsando la explosión actual de Inteligencia Artificial (I.A). Los sistemas informáticos ahora pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas.

Ya estamos viendo una serie de ExO que aplican I.A. para abrirnos a nuevos mundos que antes solo se veían en la ciencia ficción.

Tesla ha aplicado I.A para desarrollar automóviles autónomos (sin conductor) que pueden ingresar al mercado antes de que termine la década. Biotricity está desarrollando comentarios personalizados y predictivos para cada paciente a través de I.A que aprende cómo los pacientes reaccionan de manera diferente según los datos en tiempo real. Esto cambiará la industria de la salud hacia la atención preventiva.

Las solicitudes de I.A en las empresas abarca todos los campos, desde la detección de fraudes hasta las recomendaciones de productos; y desde el diagnóstico de enfermedades hasta la optimización de la cobertura de la fuerza de ventas.

Cómo los algoritmos pueden reducir las tasas de error

Sorprendentemente, y a menudo trágicamente, la mayoría de las empresas de hoy en día todavía se basan casi exclusivamente en las conjeturas intuitivas de sus líderes, que tienen la misma probabilidad de ser víctimas de una larga lista de autoengaños y prejuicios cognitivos.

Sin embargo, al incorporar algoritmos, las organizaciones pueden estabilizar el crecimiento al ayudar a reducir las tasas de error a menudo causadas por sesgos de la cognición humana.

4 pasos para implementar algoritmos en tu organización
Dado que se pueden usar algoritmos de muchas áreas, primero debes determinar qué problemas o procesos en tu organización pueden beneficiarse de los algoritmos y el Aprendizaje Automático.

Una vez identificado, la siguiente fase es implementar algoritmos; un proceso que se puede dividir en los siguientes cuatro pasos:

1. Recopilar: el proceso algorítmico comienza con el aprovechamiento de los datos, que se recopilan a través de sensores o humanos, o importados por conjuntos de datos públicos.

2. Organizar: el siguiente paso es organizar los datos, un proceso conocido como ETL: Extraer, Transformar y Cargar (por sus siglas en inglés).

3. Aplicar: una vez que los datos estén accesibles, las herramientas de Aprendizaje Automático como Hadoop y Pivotal, o incluso algoritmos de Aprendizaje Profundo (código abierto) como DeepMind, Vicarious y SkyMind, extraen información, identifican tendencias y ajustan nuevos algoritmos.

4. Exponer: el paso final es exponer los datos, como si fuera una plataforma abierta. Los datos abiertos y las API se pueden utilizar para permitir que la comunidad de ExO desarrolle servicios valiosos, nuevas funcionalidades e innovación en  la parte superior de la plataforma al mezclar los datos de la ExO con los tuyos. Los ejemplos aquí incluyen Ford Motor Company, Uber, Rabobank, the Port of Rotterdam, IBM Watson, Wolfram Alpha, Twitter y Facebook.

Los algoritmos son el futuro de los negocios
Una razón del éxito de Google es que se basa más en los datos de forma más indiscriminada que la mayoría de las compañías, hasta sus prácticas de contratación. Con el rápido desarrollo de tecnología y sensores que resulta en una explosión de datos que se pueden extraer, los algoritmos se convertirán en un componente futuro crítico de cada negocio exitoso.

La mejor parte de los algoritmos es que no necesitan ser Google o Facebook para aprovechar los datos para obtener grandes resultados. Cualquier persona puede acceder a los datos, y los algoritmos pueden funcionar igual de bien para una startup, una empresa mediana o empresas de alta tecnología. No olvides que el costo de los sistemas de inteligencia artificial se ha reducido en los últimos años, por lo que ahora está al alcance de casi cualquier empresa en el mundo.

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