Cada día está más claro: a medida que las soluciones de machine learning y su aprendizaje rebajan sus barreras de entrada, su manejo a cierto nivel se convierte en la nueva línea imprescindible en el curriculum, en el nuevo talento escaso por el que las compañías están dispuestas a pagar salarios cada vez más elevados. En pleno 2017, poder plantear modelos de machine learning para una gama cada vez más elevada de situaciones está pasando a ser lo que, en su momento, pudo ser poder poner en tu curriculum que utilizabas «informática a nivel de usuario» o que tenías «soltura en el manejo de hojas de cálculo», un elemento cada día más imprescindible.
Robots que fabrican otros robots, máquinas que se programan a sí mismas, automóviles que cuesta menos asegurar porque tienen prestaciones de conducción semi-autónoma que da lugar a una accidentalidad menor, enormes librerías de vídeos para enseñar conceptos a las máquinas, todo tipo de propuestas para entender y aprender machine learning sin necesidad de programar… no, esto ya no es una cuestión de movimientos propagandísticos y de cuál es el siguiente reto que una máquina consigue hacer mejor que un humano. Esto es la revolución que viene, el gran game changer, con un nivel de impacto sobre nuestras vidas similar al que tuvo en su momento el desarrollo de internet. Lo puedes leer en todas partes.
Cuando todo a tu alrededor, hasta tu smartphone, empieza a incorporar prestaciones basadas en machine learning y es capaz de reconocer tu cara aunque te hayas dejado barba o lleves unas gafas puestas, o de proponerte usos basados en la información que recibes o en los hábitos que muestras habitualmente, lo que nos está diciendo es que hablamos de la próxima frontera, de lo que hay que tener para que los productos y servicios sean competitivos. Hablemos de fabricación, de operaciones, de marketing, de distribución, de servicio al cliente, de marketing o de lo que sea, tenemos que acostumbrarnos a pensar que nos vamos a encontrar con esto en una gama creciente de productos y servicios, y que alguien va a tener que gestionarlos, que saber cómo convertir esas posibilidades en ventajas competitivas. La nueva generación de directivos tendrá necesariamente que pasar por ese desarrollo de habilidades, o bien volver a formarse para adquirirlas. Hablar simplemente de oídas o quedarse con mitos manoseados y lugares comunes no va a ser suficiente.
¿Burbuja? Como en todas las cosas y como en todas las tecnologías anteriores, una parte sí. Pero sin duda, es el momento de asentar conceptos y de amueblar bien nuestro futuro en torno a un tema que va a jugar un importantísimo papel en su definición.
This post is also available in English in my Medium page, “If understanding machine learning is not part of your career plan… you have a problem»
De uno de los artículos enlazados (enlace «Robots que fabrican otros robots»):
According to Fanuc, Field has already yielded advancements for tasks such as robotic bin-picking. Previously, the selection of a single part from a bin full of similar parts arranged in random orientations required skilled programmers to “teach” the robots how to perform the task. Now, Fanuc’s robots are teaching themselves. “After 1,000 attempts, the robot has a success rate of 60%,” a company release said. “After 5,000 attempts it can already pick up 90% of all parts—without a single line of program code having to be written.”
Lo cual entronca con el artículo anterior sobre AlphaGo Zero y sus millones de partidas jugadas contra sí mismo. Si con 5.000 intentos tiene una efectividad del 90%, imagínense tras un millón de intentos.
Estamos hablando de una tarea, la del picker (algo tan sencillo para un humano como coger una cosa de entre varias), que es de las que más se le resisten a la programación tradicional, y que además es una cosa necesaria en infinidad de procesos, la base del trabajo que hacen un gran número de personas.
Que no hombre, que las maquinas podran ganar facilmente a al campeon ajedrecista mundial o de Go … hasta un vulgar portatil … piratear y quitarle el pan a los musicos escritores periodistas … pero mientras no veas un robot jugando al futbol, da pena ver andar a un robot todavia hoy dia, y menos ganarle a Ronaldo … cuando veas a un robot vistiendo y desvistiendo a un discapacitado … o el otro dia cambiaron toda la instalacion electrica de mi casa, el electricista habria regolas en la pared, sacando cable viejo y metinedo nuevo, cambio todo el cuadro electrico, se subia en la escalera para comprbar punto por punto etc …
En fin, a la mayoria de trabajos manuales y penosos le queda para rato sin ser sustituidos, viendo como esta la cosa lo menos para el siglo XXIV queda …
La Humanidad todavia ha avanzado poco en comodidad real, tecnologia escasa
Hace poco más de 2 siglos se hilaba y se tejía a mano, y lo mismo el desmotado del algodón. En cuanto a los campesinos (el 90% de la población por entonces), araban, sembraban, cosechaban (con hoces), trillaban, y aventaban, todas ellas tareas muy laboriosas. En cuanto a las faenas domésticas, la ropa y los platos se lavaban también a mano.
Las tareas manuales que se hacen ahora son un pequeño residuo de lo que eran antes, son lo que (hasta ahora) no pudieron hacer las máquinas. Y lo que en pocos años veremos (lo estamos empezando a ver ya) es que ese pequeño residuo va a desaparecer en su mayor parte.
Hasta los baratísimos obreros chinos están siendo reemplazados por máquinas, pero no pasa solo en las fábricas. En las minas, en las granjas (los tractores ya se conducen solos), en el comercio minorista (Amazon y similares cada vez venden más, sin vendedores), en toda clase de servicios (ya no vamos a la sucursal, usamos la app del banco), etc, etc, etc.
Da lo mismo si hablamos de faenas manuales u otras que no lo son tanto. La automatización avanza imparable en todos los frentes. El cartero ya no llama a mi puerta, ahora uso el correo electrónico. Ya ni siquiera las postales navideñas, ahora son imágenes o vídeos que mandamos por guasap.
Más de 10 años siguiendote y leyendote y en las grandes cosas jamás te has equivocado, asi que tomo nota.
Lo tengo claro…
Aunque hoy día es complicado encontrar un buen programa que se adecue a la disponibilidad de trabajadores no residentes en ciudades como Madrid, Barcelona, etc…
Alguna sugerencia sobre cursos- másteres online enfocados al área de Marketing , Ventas, Internacionalización…?.
Gracias y un saludo
Yo hice hace unos años el curso de ML de Stanford impartido por Andrew Ng y ahora estoy con el de Deep Learning del mismo, pero no sé muy bien para qué me van a servir a mi edad ya. El saber no ocupa lugar, jaja.
Ya se ha discutido sobre los beneficios del machine learning en empresas privadas ¿Pero en el sector publico ?
Me gustaría una maquina expendedora que por medio de machine learning y huella dactilar, escáner de retina o Adn, identifique quien soy soy para imprimir desde documentos de identidad, actas de nacimientos, pasaportes,etc, perfectamente legales y así nos ahorramos colosales estructuras burocráticas sólo para hacer tal menester. Pero esto funciona con demasiada eficacia que la tolerada por nuestras «democracias»
Hola Enrique, hay alguna lectura sobre Machine Learning o IA que recomiendes? Gracias!