{"id":93137,"date":"2018-09-14T11:37:10","date_gmt":"2018-09-14T09:37:10","guid":{"rendered":"http:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=93137"},"modified":"2018-09-14T11:37:10","modified_gmt":"2018-09-14T09:37:10","slug":"entrevista-francisco-martin-bigml-eoi-empresas-conseguiran-nivel-optimizacion-increible-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/93137\/entrevista-francisco-martin-bigml-eoi-empresas-conseguiran-nivel-optimizacion-increible-machine-learning\/","title":{"rendered":"&#8220;Las empresas conseguir\u00e1n un nivel de optimizaci\u00f3n incre\u00edble con Machine Learning&#8221;"},"content":{"rendered":"<p><strong>\u00bfEntendemos hoy d\u00eda todo lo que engloba el Machine Learning?<\/strong><\/p>\n<p>Creo que no, que todav\u00eda estamos en esa fase un poco de desconcierto. Se ha generado much\u00edsimo ruido alrededor del Machine Learning sobre todo cuando se han generalizado los resultados que se han tenido con Machine Learning a lo que se conoce como Inteligencia Artificial. El Machine Learning es una sub\u00e1rea de la Inteligencia Artificial y por unas razones u otras, desde el \u00e1nimo de atenci\u00f3n de determinados investigadores o la falta de exigencia en la prensa a la hora de filtrar las noticias y dem\u00e1s, y el hecho de que en las pel\u00edculas de Hollywood lo han hecho muy bien con los robots y ciencia ficci\u00f3n, todos pensamos que la Inteligencia Artificial est\u00e1 a la vuelta de la esquina y est\u00e1 much\u00edsimo m\u00e1s lejos de lo que nos parece. Cada vez que haces un sistema de Machine Learning, s\u00ed que hay una parte en la que un ordenador, mucho m\u00e1s r\u00e1pido, va a hacer toda la computaci\u00f3n estad\u00edstica para encontrar patrones en los datos de forma autom\u00e1tica muy f\u00e1cil, en comparaci\u00f3n en como se hac\u00eda hace cinco o diez a\u00f1os. Pero lo que es preparar los datos, analizarlos luego a posteriori, todav\u00eda requiere much\u00edsima cantidad de intervenci\u00f3n humana y estamos muy muy lejos de ver algo m\u00ednimamente inteligente. Estamos pasando un proceso donde, en los pr\u00f3ximos meses, la gente va a sentirse muy desilusionada con el tema de la Inteligencia Artificial, y va a aprender mucho m\u00e1s sobre el \u00e1mbito de la practicidad que tiene el Machine Learning y para qu\u00e9 sirve y para qu\u00e9 no sirve.<\/p>\n<p><strong>\u00bfPara qu\u00e9 no sirve?<\/strong><\/p>\n<p>Para programas que se pueden generar ya con experiencia. Si yo quiero hacer un programa, por ejemplo, para distinguir entre perros y gatos, y escribo las reglas para hacer un programa que diga esto es un perro o un gato, dir\u00eda, por ejemplo, animal con cuatro patas, o con cola, elementos que tienen en com\u00fan ambos. Por ello, el n\u00famero de reglas es muy complejo, y es muy dif\u00edcil para un programador escribir esas reglas, y muy dif\u00edcil de mantener luego ese programa. La otra forma de hacerlo es darle im\u00e1genes de perros y de gatos al ordenador, y el sistema de Machine Learning del ordenador es capaz de aprender las reglas de forma autom\u00e1tica.<\/p>\n<p><strong><img loading=\"lazy\" class=\"alignright wp-image-93139\" src=\"http:\/\/www.agendaempresa.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Entrevista-fco-Martin-439x659.jpg\" alt=\"\" width=\"265\" height=\"398\" srcset=\"https:\/\/www.agendaempresa.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Entrevista-fco-Martin-439x659.jpg 439w, https:\/\/www.agendaempresa.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Entrevista-fco-Martin-133x200.jpg 133w, https:\/\/www.agendaempresa.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Entrevista-fco-Martin.jpg 650w\" sizes=\"(max-width: 265px) 100vw, 265px\" \/>\u00bfLa base de todo entonces es el dato?<\/strong><\/p>\n<p>Efectivamente. Hay una necesidad de ingenieros de datos, de gente que sepa preparar bien los datos para que los sistemas de aprendizaje de Machine Learning sean capaces de funcionar. El dato es la moneda de cambio, es lo que compa\u00f1\u00edas como Google, Microsoft, Facebook est\u00e1n apostando mucho. Si calculas el valor de las cinco empresas de tecnolog\u00eda mas grandes del mundo, es de 3,7 trillones de d\u00f3lares americanos. \u00bfSabes cu\u00e1nto valen el Ibex 35, las 35 compa\u00f1\u00edas mas grandes de Espa\u00f1a? 900 billones de d\u00f3lares. Si no hay una conciencia de que el dato es importante y de que me tengo que centrar en eso, que tengo que aprender a utilizar Machine Learning, la separaci\u00f3n, la simetr\u00eda que se crea entre las compa\u00f1\u00edas de tecnolog\u00eda, -todas concentradas en Estados unidos y no hay ninguna en Europa ni tampoco en Espa\u00f1a-, va a provocar un cataclismo, por lo que necesitamos hacer algo para tener algo de valor en el futuro.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 podr\u00edamos hacer?<\/strong><\/p>\n<p>Creo que parte esencial es la educaci\u00f3n, tanto a nivel individual, de universidad, como a nivel Estado. Deber\u00eda haber una especie de programa general, por ejemplo: \u201chemos decidido que de aqu\u00ed a 10 a\u00f1os estos van a ser los cuatro pilares de educaci\u00f3n y aqu\u00ed todo el mundo va a aprender el Machine Learning cuando est\u00e1 en la guarder\u00eda y va a seguir haci\u00e9ndolo en 10 a\u00f1os, y cuando salga la gente del instituto va a ser incre\u00edblemente eficaz en este tipo de cosas\u201d. Puede ser eso, o biotecnolog\u00eda\u2026 \u00e1reas en las que la gente realmente se especialice ya desde muy peque\u00f1os y trascienda luego a m\u00e1s empresas que sean capaces de crear tecnolog\u00edas alrededor. Eso va a traer m\u00e1s empresas internacionales que quieran tener sus sedes aqu\u00ed, porque hay mucha buena gente formada en esas cosas, y va a haber gente que cree aplicaciones que permitan en otras partes del mundo aprovecharlas&#8230;<\/p>\n<p><strong>Si todos son datos, la m\u00e1quina aprende, \u00bfd\u00f3nde quedamos nosotros?<\/strong><\/p>\n<p>Nosotros somos incre\u00edblemente inteligentes, mucho mas de lo que pensamos. Un ordenador solo va a aprender, por ejemplo, qu\u00e9 es una grabadora, cuando ha visto millones de ellas. Los humanos somos capaces de generalizar muy bien y de resolver problemas de forma general muy muy bien. Las m\u00e1quinas, de momento, porque en el futuro no sabremos c\u00f3mo ser\u00e1n, saben resolver problemas de forma espec\u00edfica muy bien, pueden hacer en milisegundos cosas que a nosotros nos cuestan horas y de forma m\u00e1s eficiente, pero no son capaces de generalizar. Para una tarea espec\u00edfica muy bien, pero para una tarea general, est\u00e1n todav\u00eda muy lejos de ello.<\/p>\n<p><strong>\u00bfAlguna desventaja del Machine Learning?<\/strong><\/p>\n<p>Como comentaba antes, hay problemas que no son necesariamente resolubles con Machine Learning. Luego hay problemas que requieren grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n, y el Machine Learning aprende de los datos tal y como est\u00e1n: si no tienen la calidad adecuada, o se han creado por humanos que han tenido cierto nivel de discriminaci\u00f3n, va a aprender a discriminar tal y como lo hacen las personas. Todav\u00eda se necesitan t\u00e9cnicas para evitar que se produzca esa discriminaci\u00f3n porque no sabe distinguir, y se tiene que trabajar mucho para estar seguros de que no se producen determinados tipos de sesgos.<\/p>\n<p><strong>\u00bfHay un gap de profesionales del dato?<\/strong><\/p>\n<p>Creo que en Espa\u00f1a hay un gap en el sentido de que es m\u00e1s f\u00e1cil el tema de ponerte al d\u00eda en el Machine Learning, pero en lo que es la parte m\u00e1s interna somos muy generalistas en Espa\u00f1a en la educaci\u00f3nn y en la parte de posgrado. EE. UU. es mucho m\u00e1s especialista: en los \u00faltimos a\u00f1os, ha formado a mucha gente especialista en Machine Learning mientras que en Espa\u00f1a se ha hecho de forma m\u00e1s generalista. Haberlos haylos, pero hay muy pocos especialistas, y llevo algunos a\u00f1os se\u00f1alando que alguna universidad espa\u00f1ola deber\u00eda plantearse en hacer un m\u00e1ster muy muy serio de Machine Learning. Desde Big ML hacemos lo que podemos: hacemos una escuela en Valencia, en Praga\u2026<\/p>\n<p><strong>\u00bfLa futura supervivencia de las empresas pasa por el Machine Learning?<\/strong><\/p>\n<p>Sin lugar a dudas, porque conseguir\u00e1n un nivel de optimizaci\u00f3n incre\u00edble. Las empresas no tendr\u00e1n m\u00e1s obligaci\u00f3n que utilizarlo para poder ser competitivas, es como el email. Recuerdo muchas empresas que se planteaban que para qu\u00e9 iban a dar el email, o que lo daban inicialmente a cinco empleados, y ahora no te planteas que no te lo den al entrar en una compa\u00f1\u00eda, o que no te den acceso a Internet -que tambi\u00e9n se plante\u00f3 en su momento-. Ahora mucha gente se pregunta, \u00bftengo que darle acceso a Machine Learning? Pues claro, porque va a ser m\u00e1s inteligente, va a poder procesar m\u00e1s datos para ti y si vas a poder optimizar va a ser mejor para tu negocio.<\/p>\n<p><strong>\u00bfCu\u00e1l el primer paso que debe dar una empresa que quiera empezar a emplear Machine Learning?<\/strong><\/p>\n<p>Encontrar, dentro de la propia empresa, a la persona que esto le llame la atenci\u00f3n, el innovador. Este se lo va explicando a los dem\u00e1s y se crea esa conciencia colectiva sobre la importancia que tiene el dato y c\u00f3mo le puedo sacar partido, y claro, te vas a equivocar la primera vez, pero pasas esa curva de aprendizaje y la empresa empieza a optimizarse. Una vez sabes c\u00f3mo funciona, optimizar tu empresa en base al an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\"><strong>Inma S\u00e1nchez<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfEntendemos hoy d\u00eda todo lo que engloba el Machine Learning? 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