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Este microlibro es un resumen / crítica original basada en el libro:
Disponible para: Lectura online, lectura en nuestras apps para iPhone/Android y envío por PDF/EPUB/MOBI a Amazon Kindle.
ISBN: 8423430804
Editorial: Planeta
Así como los antiguos alquimistas buscaban el elixir de la vida eterna, en la nueva era los científicos de los datos usan diferentes algoritmos para solucionar millones de problemas de tipo social, entre ellos, vencer la propia muerte. ¡En este libro descubrirás los últimos avances sobre la ciencia de datos!
En este libro, los autores describen un mundo que dejó atrás la intuición y el sentimentalismo en la toma de decisiones, un entorno revolucionado por la ciencia del dato, que engloba los aspectos relacionados con la data y la inclusión del método científico para generar cambios significativos.
Los autores comparan los datos con metales que, tras ser transmutados, se convierten en oro, razón por la cual los analistas de datos se convierten en alquimistas que buscan la verdad o la vida eterna.
La historia de los alquimistas modernos data de 1950, cuando la Universidad de Oxford publicó “Computing machinery and intelligence”. El matemático Alan M. Turing, autor del artículo, planteó una incógnita: ¿Pueden las máquinas pensar?
Turing creó un método para descubrirlo. El “Juego de la imitación” es un test con tres participantes donde uno de ellos debe adivinar, mediante preguntas, quién de los restantes es humano o una máquina.
Si la tasa de aciertos del “juez” cae por debajo del 50%, las máquinas pueden pensar.
Con los años, nuevas máquinas y algoritmos fueron creados para probar la capacidad de la inteligencia artificial, aprobando el test de Turing sin inconvenientes.
En el sector de las finanzas, el uso de datos ha impulsado a las compañías a realizar operaciones cada vez más efectivas.
Black Rock, una de las mayores gestoras de fondos de inversión del mundo, se planteó generar retornos absolutos de forma más eficiente. La idea era aumentar el rendimiento de la fusión personas/máquinas.
La compañía creó un equipo al que nombró “Systematic Active Equity” (SAE), el cual se centra en ejecutar estrategias de selección de valores usando “el conocimiento de los fundamentales en un entorno científico y riguroso”.
El sistema que desarrolló este grupo recoge la información de transacciones económicas en diferentes portales web, así como el historial de pago de las tarjetas de crédito, las visitas a webs de marcas principales y las opiniones de usuarios e influencers.
Así generaron millones de registros sobre el comportamiento de los consumidores. Con el aprendizaje de máquina y el análisis de texto, los analistas de la SAE de Black Rock pueden detectar valores interesantes en el mercado.
El sector de las aseguradoras de riesgo está ligado al ámbito de las finanzas y es conservador en cuanto a su exposición a los medios, lo que no ha mermado el uso de la ciencia de datos dentro de la industria.
En un departamento donde la data ahorra dinero y salva vidas, los modelos predictivos lidian con enormes bases de datos y sistemas geográficos, gestionando valores como viento, temperatura, presión, elevación del terreno y cobertura de edificios.
Con el huracán Sandy, los científicos del dato respondieron preguntas como: ¿Impactará zonas pobladas?, ¿cuándo lo hará?, ¿con qué intensidad?, ¿cuáles son los riesgos potenciales?
Gracias a miles de simulaciones y variables, se interpretaron las probabilidades de impacto y se modificaron protocolos de alerta. Las aseguradoras se benefician al recabar información sobre eventos que pudieran afectar a sus asegurados, modificando sus condiciones.
Esta misma incidencia de la data ocurre en los seguros de automóviles, donde empresas como MAPFRE se ahorran millones de euros cada año al conocer quiénes de sus asegurados son más propensos a tener un accidente de tránsito.
Los datos ayudan a que comercios y servicios evolucionen en su forma de vender. Amazon, la tienda online más grande del mundo, es una viva muestra de cómo los algoritmos simplifican procesos y generan millones.
Las dos técnicas de ciencia de datos más aplicadas por la compañía de Jeff Bezos son el análisis de la cesta de compra (market basket analysis) y el filtrado colaborativo.
El análisis de la cesta de compra de Amazon permite escrutar miles de tickets de venta, hallando similitudes entre ellos. Determina la categoría (libros, hogar, electrónica, etc.) y sus correspondientes subcategorías. Incluso recomienda al usuario productos que clientes con su mismo perfil han adquirido.
Otros comercios usan algoritmos similares. Target identifica el posible embarazo de sus compradoras al analizar su historial e intención de compra, Alibaba asume que si un usuario compra una camisa, seguramente querrá un pantalón.
Las firmas de auditorías incorporan técnicas de análisis de datos para mantener un seguimiento de la información en todas las fases del proceso auditor. Esto perfecciona sus servicios y estima sus costes.
Estos servicios usan algoritmos de clasificación como modelos de redes neuronales, árboles de decisión y regresión logística. Este último establece el valor de una variable categórica, que a su vez puede establecer dos valores (binario) o múltiples valores.
La puesta en uso de estos algoritmos permite evidenciar qué empresas manipulan su balance de pérdidas y ganancias.
Para que una empresa sea competitiva, “debe tener en cuenta las nuevas tecnologías para reconducir la eficiencia”.
El perfil de los consumidores ha cambiado, ya no solo se conforman con lo disponible sino que alzan sus voces en las redes sociales, obligando a las corporaciones y entidades a tener total transparencia.
Para los autores, la comunicación directa con usuarios y clientes es una norma. Es con la construcción de relaciones y la obtención de los datos mediante ella que una corporación puede llegar a su público objetivo.
Las principales ventajas de implementar la ciencia de datos en la comunicación corporativa son una mejoría en la satisfacción del cliente, la promoción de relaciones confiables, la eliminación de errores habituales y el descubrimiento de nuevos nichos de mercado.
Dan Wagner, jefe de analítica de la campaña de Obama, se percató de que la mejor forma de asegurar votos era mediante la persuasión, usando el reforzamiento de mensajes positivos. Cambiar el “Obama no es musulman” a “Obama es un cristiano”.
Los mensajes se efectuaron mediante modelos de vectores autorregresivos (VAR), empleados en finanzas para aislar la influencia de factores en el movimiento del mercado.
El VAR fue sumamente efectivo como método propagandista, especialmente en la TV, donde un software enviaba un mensaje adaptado al segmento demográfico del programa en emisión.
El uso de datos por parte de Wagner le garantizó la victoria a Obama con un 51,1% de votos.
El turismo ocupa el tercer lugar en exportaciones globales, con una cifra de aproximadamente 1.500 millones de dólares.
Para mantener ese buen rendimiento, la Organización Mundial del Turismo mantiene dos líneas de actuación preferentes: la innovación y la transformación digital. En esta última, se busca apoyar a los destinos inteligentes e integrar el uso de nuevas tecnologías en turismo.
Uno de los modelos preferidos es el “Next Best Action” (NBA), una metodología que recaba información de clientes para saber qué desean, cuándo lo desean y a qué precio.
La cadena Meliá Hotels International, la más grande de Europa y Sudamérica, usa un algoritmo similar para proporcionarle al visitante la habitación más cómoda, el mejor destino y los servicios que busca en virtud de sus intereses y sus experiencias previas.
Los datos permiten predecir la cantidad de reservas a futuro y el nivel de ocupación, facilitando a los hoteles la toma de acciones para mejorar los procesos.
Internet de las cosas plantea la interconexión de los dispositivos electrónicos y la nube para facilitar la vida. Por ejemplo, conocer el combustible que un auto necesita antes de iniciar la carga, cargarle lo requerido y cobrar el importe directo a la tarjeta sin intervención humana.
Gracias a Internet de las cosas surgió el concepto de las ciudades inteligentes.
Servicios de limpieza dotados de sensores para saber qué bolsas de basura están fuera de los contenedores o qué contenedores están llenos, transporte autónomo con semáforos inteligentes para regular las intersecciones y adaptar los tiempos de espera de los vehículos, entre otros.
Por supuesto, pensar en un futuro totalmente digitalizado y conectado plantea desafíos complejos, como los ciberriesgos.
Existen cuatro tipos de riesgos cibernéticos que afectan a la sociedad:
Los hackers tienen la capacidad de obtener información personal de ciudadanos para explotarla o venderla, suplantar identidades e incluso apagar o hacer inaccesible un sistema.
Se sobreentiende el peligro de los ciberriesgos en un mundo de redes. Sin embargo, a medida que crece la delincuencia electrónica, también lo hacen los softwares y profesionales capaces de detenerla.
El uso de la ciencia de los datos llegó a ámbitos como el deporte y la salud. Con la recopilación de datos, y su compresión y aplicación de forma efectiva, se puede generar un impacto considerable en las disciplinas físicas.
En este libro, los autores reseñan la fascinante historia del Leicester City, de la liga del fútbol inglés, un equipo que siempre ocupaba las últimas posiciones de la tabla y de la nada se consagra campeón. ¿Cómo? En parte, gracias a los datos.
El club desarrolló una metodología científica para conocer el rendimiento de sus jugadores y evitar lesiones. Esto conllevó a un estudio donde las entrevistas a los jugadores, las cámaras y los dispositivos de monitoreo fueron los protagonistas.
El resultado evidenció un mejor desenvolvimiento de la plantilla dentro del campo y fuera de este. Durante la temporada 2015-2016, el Leicester City solo perdió 257 días acumulados por lesiones frente a los 1.137 días que les costaron a otros equipos como el Arsenal.
En la salud, los dispositivos son capaces de almacenar y transmitir datos que ayudan a las personas a mantener sus valores dentro de los parámetros normales. Cualquier eventualidad será alertada a sus usuarios, a los médicos y al sistema de emergencias.
La revolución tecnológica permite que la “adquisición de información relevante para la salud del paciente sea cada vez más amplia” y a bajos costos. Los dispositivos miden la frecuencia cardiaca, los niveles de azúcar en la sangre, el efecto de la quimio en pacientes oncológicos y más.
Los autores aseguran que la ciencia de datos no es una moda, sino el siguiente escalón de la evolución empresarial. Es necesario que se consolide un proyecto de datos dentro de las empresas, “equilibrando la tecnología, las aptitudes técnicas y la imprescindible aproximación ética”.
El departamento de datos debe ser transversal en cualquier empresa y no solo para generar mayores ventas, sino para aportar valor y brindar ayuda a quienes puedan requerir información detallada.
Cada empresa debe contar con un repositorio de datos o data lake, seguro y capaz de dar respuesta en todo momento de forma adecuada, permitiendo escalabilidad cuando sea necesaria.
Aun así, de nada valdrá realizar cambios estructurales para avanzar a una sociedad data-driven si no se forja el pilar fundamental: la ética.
Si bien los datos, algoritmos y la inteligencia artificial son usados para lograr metas que permiten el progreso de la humanidad, también posibilita otras acciones capaces de iniciar un debate moral.
Perspectiva de ello ofrecen los vehículos aéreos bélicos no tripulados de los Estados Unidos para “evitar males mayores”, o el sistema de clasificación chino donde se da una puntuación a cada individuo en virtud de sus cualidades de “buen ciudadano”.
Los desafíos que enfrenta la humanidad frente al dato son enormes y la transición estará llena de fricciones sociales. Pero es indispensable curar enfermedades como el cáncer y enfrentar la propia muerte.
Al respecto, los autores citan la frase del Nobel de Física, Ray Kurzwell: “Nada en la biología indica que la muerte sea inevitable. Esto me sugiere que es solo cuestión de tiempo que los biólogos descubran qué es lo que nos está causando el problema y que esta enfermedad universal sea curada”.
La era de la inteligencia está comenzando y será la que permita a los humanos conectar su mente a supercomputadoras. Dejaremos de ser Homo Sapiens para pasar a Homo Algorithmus.
La tecnología y la ciencia de datos han permitido que los seres humanos avancen en espacios inimaginables desde hace décadas.
Compañías más eficientes, comercios capaces de ofrecer exactamente lo que sus clientes buscan, campañas políticas con la analítica como pilar, un turismo compaginado con la innovación, un sistema para salvar vidas e, incluso, la posible cura de la mayor enfermedad de la humanidad: la muerte.
Juan Manuel López Zafra y Ricardo A. Queralt aseguran que los datos son el elixir de la vida que tanto buscaron los antiguos alquimistas.
Conoce más sobre cómo la data se convierte en parte fundamental de la humanidad en “Homo Deus”, un libro de Yuval Noah Harari, escritor y profesor israelí, citado por los autores de esta obra.
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