Compraste una cartera. ¿Quieres comprar otra cartera?

Esto que le ocurrió a Rex Rizzo con Amazon nos ha ocurrido a todos los que hemos comprado en la empresa de Jeff Bezos. La […]

Esto que le ocurrió a Rex Rizzo con Amazon nos ha ocurrido a todos los que hemos comprado en la empresa de Jeff Bezos.

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La traducción vendría a ser algo así:

  • Wired : “El aprendizaje de las máquinas CONQUISTARÁ EL MUNDO”
  • Amazon: “Vemos que compraste una cartera. ¿Quieres comprar otra cartera?

Los casi 8.000 retuits pueden significar que hay unas cuantas miles de almas que se han percatado de que algo no funciona del todo bien en las empresas más punteras en tecnología relacionadas con intentar entender el comportamiento del cliente y tratar de atraerle a que compre más y más. Si alguien compra una cartera, normalmente no va a comprar otra inmediatamente. Eso lo sabe cualquiera, bueno, cualquiera menos las heurísticas de Amazon. Sin embargo, no le ocurre solo al bueno de Jeff. Si reservo una habitación en Booking.com para pasar un plácido fin de semana en Copenhague, soy bombardeado tras mi regreso con decenas de correos que me dicen que hay hoteles en la misma zona donde reservé a un precio excelente, supongo que por si quiero volver. Pero, ¿tiene sentido que vuelva a un lugar donde sólo he reservado una vez y que se encuentra a miles de kilómetros de mi residencia habitual? No es lo que suelo hacer, pero las heurísticas de Booking opinan que debería volver.

Es conocida la curva de Gartner que trata de representar las fases por las que pasa cualquier tecnología desde que es descubierta o inventada hasta que es adoptada de forma más o menos masiva o aceptada por el mercado. En el caso del aprendizaje automático o el big data, son temas distintos pero de alguna forma relacionados, nos encontramos en una etapa en la que las empresas más potentes ya han invertido cantidades respetables de su presupuesto para acometer proyectos en esos ámbitos. Creo que es un acierto, es un campo prometedor que hay que recorrer y que llegará a madurar y dará buenos resultados.

Pero meter todos los huevos en esa cesta, como suele ser habitual, creo que es un error. Lo que esperan algunos directivos de estas empresas es que sus sistemas de big data les indiquen el camino que deben seguir, qué cambios deben hacer para maximizar los beneficios y en definitiva, esperan poder extraer conocimiento de patrones que están ocultos en los petabytes de datos que genera la empresa anualmente. Y es ahí donde creo que se equivocan. Veo un riesgo de intentar racionalizar las decisiones y eso, aunque pueda sonar extraño, puede ser perjudicial.

Cuando hay desconocimiento de cómo son las cosas, no siempre el conocimiento se puede extraer del análisis de los datos. Estoy seguro que podemos analizar la composición química del mejor cocido madrileño de la capital o del mejor rabo de toro, pero estudiar la composición química de los ingredientes no hará que cocinemos mejor, de hecho podría empeorar el plato fácilmente. Tener muchos datos no aumenta el conocimiento. Es conocida la diferencia teórica entre datos, información y conocimiento. Un volumen brutal de datos puede no contener la solución de lo que se persigue resolver o encontrar.

¿Por qué le deben pagar a un ingeniero de finanzas de 4 a 100 veces más que a un ingeniero de verdad? Un ingeniero de verdad construye puentes. Un ingeniero de finanzas construye sueños. Y cuando esos sueños se convierten en pesadillas, otros lo pagan.Inside Job documental sobre la crisis financiera de 2008

Nadie apuesta más que yo por la tecnología, como mucho me empatarán. Pero soy consciente de sus limitaciones y sobre todo del enorme potencial del cerebro humano que es muy superior al de las máquinas en muchos aspectos. Lo que creo que es importante decir hoy es que la máquina tiene su lugar y el humano también. No desplazemos tan pronto la capacidad del ser humano en identificar y actuar a partir de una creencia o visión, aunque parezca un disparate.

Según el sociólogo Steve Shapin, durante el tiempo que se dedicó a analizar el comportamiento de inversores de capital riesgo, explicaba que estos inversores tienden a financiar empresarios y no proyectos, personas y no ideas. Apuestan por el jockey y no por el caballo. Las decisiones de capital riesgo más importantes se han tomado sin verdaderos planes comerciales.

Los datos masivos (o big data) son el nuevo oro. Viktor Schönberger

En el ajedrez y en la empresa se dice que no hay nada peor que no tener un plan, pero no es cierto, lo peor es tener un plan malo. Eso es mucho peor que no tener ninguno. No tener plan te permite reaccionar ante los acontecimientos sin estar encorsetado en una planificación que es inútil y sólo sirve para que cada uno defienda lo que está haciendo en cada momento sin atender las necesidades de lo que está pasando realmente. Ocurre en los proyectos de desarrollo de software, con aquellos diabólicos diagramas de Gant que sólo sirven para calmar a directivos nerviosos que sólo desean ver en un papel que la realidad está controlada cuando algo que depende de decenas de factores no cuantificables, nunca lo está.

En resumen, sí a big data. Sí al aprendizaje automático y sobre todo sí a mantener el cerebro activo y no creer que estos sistemas van a decirnos absolutamente todo lo que debemos hacer para mejorar. Nos dirán una parte, probablemente la más fácil de resolver o la imposible. Pero las más importantes, que suelen tener que ver con las relaciones humanas, seguirán ahí esperando a que alguien se atreva a hacer algo que no puede hacer un robot.

Foto: Pixabay

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