Aprendizaje Profundo, Desorganización y la Jerarquización de los Negocios.

Crédito: https://unsplash.com/collections/399/motion?photo=1Hu3XHj75KA

El mundo de los negocios ha evolucionado en un ambiente mucho más competitivo y difícil. Esta situación ha sido exacerbada por los desorganizados cambios en la economía global. El potencial de competidores más hábiles para desordenar los negocios de líderes nunca ha sido más probable. Peter Diamandis describe esto como las 6 D de la Desorganización de la Tecnología:

El describe las Seis D de los Exponenciales como los siguientes componentes:

Digitalización — Todo lo que pueda ser digitado puede llegar al mismo crecimiento potencial que encontramos en la computación. Todo lo que es digitado, o alternativamente virtualizado, esta absuelto de la ley física y por ende cuesta menos producir en masa y se mueve más rápido en divulgación.

Decepción — Una vez digitalizado o virtualizado, decepcionantemente el crecimiento inicial parece lineal, aunque con el tiempo el crecimiento se vuelve obvio. Para muchos, es demasiado tarde reaccionar una vez que el crecimiento de un competidor llega a su transición.

Desorganización — Los nuevos mercados creados son más efectivos y menos costosos. Los mercados existentes que están atados al mundo físico se extinguen. Hemos visto esto en la música, fotografía y muchas otras áreas.

Desmonetización — A medida que el costo llega a cero, también lo hace la habilidad para solicitar pago por ella. Por ende, un negocio tiene que reinventar su modelo de ganancia o idear una nueva forma de monetización.

Desmaterialización — Productor físicos desaparecen y son reemplazados por más convenientes y accesibles alternativas. Esto es lo que solía ser tu escritorio que ha sido reemplazado totalmente por tu Smartphone:

Crédito: https://www.fastcompany.com/3036134/the-recommender/see-how-far-everything-on-your-desk-has-evolved

Democratización — Ahora más personas tienen acceso a la tecnología a menor precio. Los medios de producción se han vuelto más accesibles para todos. Este acceso ya no está confinado a las grandes corporaciones o a los pudientes. Vemos esta fragmentación en todos lados donde los productores están publicando sus propios libros, música y videos. Esto, por ende, se alimenta de vuelta a sí mismo, donde los pequeños jugadores tienen la posibilidad de entrar en la competencia.

Obviamente, hay una necesidad que mantiene presionado a las empresas para tomar acciones drásticas para re-planificar como llevar sus negocios para que sobrevivan el desorden. John Hagel propone cuatro tipos de plataformas para nivelar los efectos de interconexión como un mecanismo organización para combatir los negocios desordenados. Aquí hay un video de John Hagel explicando las plataformas:

https://www.youtube.com/embed/pRLyRi6GYWA

Las cuatro plataformas que John Hagel propone son las siguientes:

Plataformas de Agregado — Estas son esencialmente mercados que facilitan las transacciones entre los participantes. Pensemos en eBay como un ejemplo o Kaggle en el espacio ML.

Plataformas Sociales — Estas plataformas alientan relaciones largas entre los participantes y también lideran a la información de grupos como mentes, y no un eje o un vocero. Facebook y Twitter son ejemplos de estos.

Plataformas de Movilización — Estas son plataformas que facilitan la acción coordinada de un grupo de personas en cualquier tarea que tome un tiempo considerable para completarse. Hagel usa el término “redes de proceso” donde este tipo de plataformas va más allá de una sencilla transacción o conversación. Hay muchas plataformas que coordinan cadenas de suministro u operaciones de distribución. Hagel propone que Open Source es un ejemplo de este tipo de plataforma donde muchos participantes contribuyen juntos en maneras complejas para construir y mantener un producto.

Plataformas de Aprendizaje — Estos son ambientes más dinámicos y adaptativos donde un grupo de personas se une para, de manera colectiva, aprender cómo llevar un problema más complejo. Este es un lugar donde los participantes pueden conectarse y hacer alguna pregunta, compartir experiencias y proveer consejos. Los proyectos de Open Source que son manejados activamente con control distribuido de fuente, desarrollo por pruebas, seguimiento de problemas, e integración continua son un buen ejemplo de una plataforma de aprendizaje. El ingrediente clave aquí es que hay un mecanismo de aprendizaje que es codificado continuamente. La razón por la cual vemos que este software esta en desarrollo no debería sorprendernos ya que el desarrollo del software es intrínsecamente un proceso de aprendizaje.

El Proceso de re-Planeamiento Efectivo del Negocio requiere que vayamos más allá solo buscando oportunidades de optimización a través de la automatización. Los días de corporaciones que están estructuradas como máquinas están contados. Uno, en su lugar, debería buscar un proceso ágil. Las compañías líderes tienen procesos adaptables y hábiles, y es desde este punto de ventaja que se buscan descubrir oportunidades que puedan llevar a efectos de interconexión. Entonces, en lugar de optimizar los procesos, re-imagínalos como plataformas:

Para el legado de industrias y compañías, el camino más seguro es hacer un proceso clave más robusto, resistente y menos vulnerable al desorden, es plataformizarlas. El futuro de la innovación del proceso es la plataformización; el futuro de las plataformas pertenece al proceso y hace los usuarios de plataformas más valorables.

La tecnología más negativa emergiendo hoy en día es llamada “Aprendizaje Profundo”. Es una tecnología de Inteligencia Artificial. Desafortunadamente, la mayoría de las compañías están ciegas a la existencia del Aprendizaje Profundo. Hasta las compañías que están al tanto, tienen poco entendimiento de como tomar ventaja de esta tecnología. Los negocios necesitan guía, un libro que les de detalles sobre la metodología y estrategia para avanzar.

La manera más efectiva de pensar en la adopción del Aprendizaje Profundo es ver cómo y dónde puede mejorar la plataforma estratégica. Esto es porque queremos nivelar los efectos de la interconexión como los describe la siguiente imagen:

Crédito: http://mattturck.com/2016/09/29/building-an-ai-startup/

Esto es, más usuarios llevan a más datos. Esto lleva a algoritmos más inteligentes de Aprendizaje Profundo y, por ende, a mejores productos. El ciclo se alimenta a sí mismo. En un mundo de desorden constante, los efectos de interconexión son esenciales para cualquier negocio defendible. Sin embargo, toma más tiempo entender porque es importante. Requiere un entendimiento de plataformas que lo permitan tan bien como los tipos de algoritmos de Aprendizaje Profundo que mejoran estas plataformas.

Una de las mas intrigantes es la Plataforma de Aprendizaje.

John Hagel lo dice mejor:

¿Qué pasa si cambiamos la asunción? ¿Qué pasa si cada máquina de fax adquiere más características y funciones cuando se conecta con más máquinas de fax? ¿Qué les pasara a sus características con mayor velocidad a medida que más máquinas de fax se unen a la red? Ahora, tendríamos un segundo nivel de efecto de interconexión — todavía tendríamos los efectos de interconexión que vienen simplemente por incrementar la cantidad de máquinas de fax, pero ahora hay un efecto de interconexión adicional que se acumula con cada máquina de fax que agrega cada vez más y más características como resultado de interactuar con otras máquinas de fax.

Lo que Hagel dice es que los participantes de una red se adaptan para ser más efectivos y capaces como participantes en una interconexión de aprendizaje. En otras palabras, no solo hay un efecto convencional de interconexión, sino otro que entra en marcha.

Entonces, ¿Como hace el Aprendizaje Profundo para mejorar la plataforma de Aprendizaje? La idea, en su más simple concepción, es que la tecnología de Aprendizaje Profundo puede ser empleada para mejorar muchas tareas. Una de las tareas es aumentar la velocidad de la digestión de información del trabajador. En el ambiente lleno de información de hoy en día, estamos constantemente inundados de más y más información. La tecnología de Aprendizaje Profundo puede ayudar a analizar, digerir, curar y presentar esa información de manera que podamos enfocarnos en las actividades de mayor valor agregado. Esto puede mejorarse más ajustando el ciclo de retroalimentación a través del aumento de procesos agiles.

Un ejemplo concreto de esto está en el contexto de la industria minera. Uno de los más grandes problemas con la minería es que la secuencia de equipos esta encadenada como luces de navidad. Si ocurre que falla alguna pieza, toda la producción se detiene por completo. Podemos poner dispositivos de monitoreo de Aprendizaje Profundo en el equipo para poder predecir un fallo futuro, sin embargo, para hacerlo se requiere de datos de diferentes tipos de fallos a través de diferentes tipos de dispositivos. Este problema de falta de datos se puede obtener teniendo una plataforma de aprendizaje donde múltiples compañías de minería se unan para compartir sus datos en el campo. Como resultado, las compañías que no están compartiendo sus datos y no están compartiendo sus aprendizajes, están en desventaja.

De hecho, ha habido investigación de estudios matemáticos sobre organizaciones de aprendizaje y como se relacionan con la innovación. Technology Review describe esta investigación:

https://www.technologyreview.com/s/603366/mathematical-model-reveals-the-patterns-of-how-innovations-arise/

Mientras más datos se comparten, un lenguaje se desarrolla (ej.: el vocabulario colectivo) y se expande; como consecuencia del nuevo vocabulario, una nueva forma de expresión es creada y esto lleva a aun mayor innovación. Esto está basado en la obvia realización de que casi todo el conocimiento del ser humano esta capturado en el lenguaje. En el gran esquema de las cosas, la inteligencia es el lenguaje definitivo. Esto engloba los lenguajes que los humanos usamos hoy, lenguaje matemático complejo y todo diseñado para ser lenguaje de maquinaria. El Aprendizaje Profundo se trata de usar una máquina de creación de lenguaje asistido.

Termino con una muy loca predicción del Foro de Economía Mundial que predice “La Compañía más Grande de Internet en 2030”:

“He estado prediciendo que para el 2030 la más grande compañía de internet más grande va a ser una compañía basada en educación de la que no hemos escuchado todavía,” Frey, futurista senior pensador del DaVinci Institute, le dice a Business Insider.
Dice Frey, que aprender desde una maquina acelerara en una manera similar a la educación espacial. Bots en línea tomaran las fortalezas y debilidades de un estudiante y usara una serie de algoritmos para componer las lecciones apropiadamente. Las investigaciones sugieren que este método personalizado esta entre los más efectivos para la mejora general de los logros de los niños.

Si quieres discutir más sobre este tema, permítenos saber en “Intuition Machine”.

[DIA] Six D’s of Exponentials

[HAGEL]http://www.marketingjournal.org/john-hagel-harnessing-the-full-potential-of-platforms/

[SCH]https://hbr.org/2016/12/instead-of-optimizing-processes-reimagine-them-as-platforms

[EmTech]https://www.technologyreview.com/s/603366/mathematical-model-reveals-the-patterns-of-how-innovations-arise/

[WEL]https://www.weforum.org/agenda/2017/01/the-largest-internet-company-in-2030-this-prediction-will-probably-surprise-you/

[FREY]https://www.davinciinstitute.com/

[RAND]http://www.rand.org/pubs/research_reports/RR1365.html

Original document: https://medium.com/intuitionmachine/deep-learning-and-platforms-of-disruption-66e2216c3cc6#.hr45qu6es

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