Ciencia de datos e Inteligencia Artificial para responder preguntas

¿Cuántos productos va a vender un emprendimiento? ¿Cuáles son los proyectos más rentables de una organización? ¿Cuántas personas con Covid van a ingresar a un sanatorio médico? ¿De qué modo trazar las mejores rutas para los envíos logísticos de materiales? Todas estas preguntas y más pueden ser respondidas con uno de los temas del momento en el mundo IT: la ciencia de datos y la Inteligencia artificial (IA). Sobre estos temas y sobre cómo deben prepararse las empresas para trabajar con IA vino a charlar el especialista Fredi Vivas. Fue en el marco de “Conversaciones que nos inspiran”, espacio que nos reúne para conocer a referentes vinculados en temas que nos apasionan y que se están desarrollando en la industria.

Fredi Vivas es ingeniero en sistemas informáticos especializado en Big data, fue becado en la Singularity University (SU) de la NASA, y es CEO y Fundador de RockingData, startup especializada en la ciencia de datos. También es profesor en la Universidad de San Andrés, y está por sacar su primer libro, Cómo piensan las máquinas: inteligencia artificial para humanos, que, tal como nos contó, surge a partir de un sueño, y mezcla el mundo de ficción con el mundo de tecnología. Para comenzar su charla, Fredi Vivas caracterizó a la ciencia de datos como “una disciplina cuya función principal es responder preguntas”. Explicó que una empresa, un emprendimiento, una institución siempre tiene preguntas de negocio, y ante esto “la ciencia de datos brinda herramientas, método y apoyo cuantitativo para responder a esas preguntas con la mayor precisión posible dado que es la mejor herramienta que existe en el mundo para responder inquietudes”. A partir de la búsqueda de datos y de generar algoritmos que se codifican en determinados lenguajes, el quid de la cuestión, según Fredi, “responder preguntas específicas”. 

Vivas aclaró que siempre se respondieron preguntas, pero la diferencia con la ciencia de datos, es que ahora hay herramientas que no sólo permiten ver qué pasó o qué pasa sino también predecir qué puede pasar. “Se libera potencial de conocimiento que nunca en la historia de la humanidad tuvimos. Eso lo vuelve tan interesante e incluso sexy como algunos proponen”.

La historia de Fredi Vivas es la de un chico que siempre tuvo curiosidad por la tecnología, que dio sus primeros pasos con el sistema DOS y empezó a programar a los 14 años. Cuando estaba en la Facultad cursó una materia que se llamaba “Business intelligence”, que era sobre el uso de datos para tomar mejores decisiones de negocios. Hubo un flechazo: desplegar un conocimiento que ponía en juego la dimensión tecnológica y el uso de herramientas técnicas con una dimensión humana. Trabajó en una organización, donde exploró y desarrolló estos talentos, y luego tuvo la oportunidad de perfeccionarse en la Singularity University (SU), que forma parte del centro de investigación de NASA, donde estudió tecnologías exponenciales (Inteligencia artificial, Big data, robótica), al que sigue vinculado en los chapters (capítulos) que la experiencia tiene en diferentes ciudades del mundo. A su regreso, con dos amigos con quienes lo une la pasión por los datos y también por la música, fundó Rockingdata. Nunca más paró.

La ciencia de datos y la inteligencia artificial son dos de las disciplinas que más van a crecer en los próximos años. Es desafiante porque no hay espejos donde mirar lo que se propone hacer, es invención. Es difícil pero me gusta”, reflexiona Fredi. Respecto de la formación, señala que “están los que escuchan, están los que aprenden haciendo, por eso lo primero es entender cómo uno aprende y después buscar la manera”. Y agrega: “Más allá de las opciones de formación, la ciencia de datos tiene varias aristas. La matemática, la estadística, el software, la tecnología, el entendimiento del negocio”. También destaca el empoderamiento positivo de los jóvenes, en los perfiles de analistas, y los cambios en las organizaciones con las transformaciones en los modos de liderazgo: “Liderar es soltar”.

Continúa Fredi: “Pensemos por ejemplo en una universidad: ¿cuáles son los alumnos con más chances de dejar y cómo se puede hacer para fidelizarlos? ¿Eso lo va a resolver alguien que solo sepa de Python? No creo. La co-creación es a través de expertos en data y expertos en el negocio. Conjugar saberes distintos: el entendimiento del problema, la matemática y la estadística, y los sistemas”. Amplía: “Hay que desarrollar habilidades de comunicación, de pensamiento estratégico, de presupuestación de proyectos. Hay tantas posibilidades en la disciplina que es como en los libros de infancia ‘Elige tu propia aventura’”. Sobre los perfiles profesionales en la industria destaca elperfil híbrido, de mundos distintos. “En la ciencia de datos son equipos multidisciplinarios: ingenieros especializados en sistemas, economistas con saberes técnicos, sociólogos que les interese la estadística”. “La clave es ese espíritu de aprendizaje y el mindset: esta forma de ver”, remata.

Respecto de la Inteligencia artificial, Fredi señala: “Las organizaciones, en especial en América Latina, están aprendiendo a incorporar la inteligencia artificial y están empezando a ver cuál es el camino. Estas tecnologías no son sólo temas de tecnología sino que involucran una reformulación de la visión de negocio, y eso implica un cambio cultural respecto de cómo se hacen las cosas dentro de una empresa”. Comparte que dos de cada diez empresas de la región están empezando a incorporar estos proyectos, pero la cuestión va a ser urgente en los próximos años. “La mejor forma de favorecer esta dinámica es haciendo proyectos, aumentando el nivel de Data literacy, armando equipos híbridos, descentralizando la práctica, es decir, que toda la organización empiece a incorporar los skills o las habilidades, incluso a veces para saber cómo pedir los proyectos”. Y advierte: “Lo que está pasando con la Inteligencia artificial es lo mismo que pasó con el software hace veinte años. En cinco años vamos a mirar para atrás y vamos a decir ‘¿cómo hacíamos todo esto sin tener inteligencia artificial?’. La incorporación va a ser masiva. Al modo de smart features, todo lo que hagamos va a tener una característica inteligente”. 

Fredi también abogó porque las empresas sumen “cultura de la experimentación”, pensar los proyectos en etapas, que los resultados mejoran en cada iteración. Esta intervención podemos vincularla con la mirada del error en Arbusta, donde lo tomamos como posibilidad, como forma de aprender, no como algo que no puede pasar. “Proyectos de aprendizaje”, lo llama Fredi, y se refiera a la paciencia de entrenar los algoritmos, testear los resultados y comparar con el baseline, con lo que se estaba haciendo antes. Y subraya: “El entendimiento de las variables que componen el modelo sirve no sólo para el modelo, sino también para entender mejor la organización”. 

La ciencia de datos permite vender más, fidelizar, optimizar procesos. Un ejemplo que menciona Vivas es cómo gestionar mejor, por ejemplo, la salud, predecir cuántas personas van a ingresar con Covid a un sanatorio para tomar mejores decisiones de gestión. En torno al impacto de la ciencia de datos y la IA, Fredi comparte: “Antes hacíamos la distinción nominal Data for good, pero reflexionamos y ahora todos los proyectos son de impacto. Eso es clave: apoyar el uso positivo para darle más transparencia al proceso, para que aporte valor económico, social y medio ambiental”.

Fredi no sólo compartió un saber sino que compartió un entusiasmo: durante la charla, las personas que asistieron fueron dejando inquietudes y reflexiones, algunos extractos: “Inventar camino todos los días, elegir el propio dentro de una variedad distinta de roles, hacerse buenas preguntas, analizar dificultades y encontrar soluciones”. 

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