{"id":14311,"date":"2020-10-04T21:07:32","date_gmt":"2020-10-04T21:07:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/?p=14311"},"modified":"2024-02-05T10:14:06","modified_gmt":"2024-02-05T10:14:06","slug":"mente-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/mente-maquina\/","title":{"rendered":"Mente + m\u00e1quina"},"content":{"rendered":"
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Mente + m\u00e1quina<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Conceptos clave<\/h2>\n
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  • Las creencias incorrectas sobre la anal\u00edtica y los datos masivos son generalizadas.<\/li>\n
  • Imagine una pir\u00e1mide de datos: empiece con datos brutos en el nivel m\u00e1s bajo, ascienda a trav\u00e9s de niveles m\u00e1s valiosos de percepciones y conocimientos.<\/li>\n
  • El ciclo de conocimientos del procesamiento de datos va de recopilar datos brutos a analizarlos para crear conocimiento y luego empezar otra vez.<\/li>\n
  • En lugar de tratar de recolectar vol\u00famenes de datos, las empresas deben recopilar datos m\u00e1s estrat\u00e9gicos.<\/li>\n
  • La gesti\u00f3n del conocimiento sufre de exageraciones y la mayor\u00eda de la gente subestima sus dificultades.<\/li>\n
  • El c\u00f3mputo m\u00f3vil y en la nube ofrece muchos beneficios en la anal\u00edtica.<\/li>\n
  • La anal\u00edtica se volver\u00e1 m\u00e1s personalizada y la gente la compartir\u00e1 m\u00e1s ampliamente.<\/li>\n
  • Tenga en mente el factor humano cuando planifique, dise\u00f1e y aplique la anal\u00edtica.<\/li>\n
  • Para implementar satisfactoriamente la anal\u00edtica, aplique un enfoque met\u00f3dico, como la metodolog\u00eda de los ejemplos de uso.<\/li>\n
  • El mayor beneficio proviene de utilizar juntas la m\u00e1quina y la mente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n
    \n

    Resumen<\/h2>\n

    Datos masivos: exageraciones, falacias y realidad<\/h3>\n

    Los datos masivos y los campos relacionados, al igual que la anal\u00edtica, padecen de exageraciones. Afirmaciones exageradas sobre los datos masivos a menudo agobian las discusiones \u00fatiles, centradas y racionales sobre la realidad de los datos masivos. La primera falacia es que los datos masivos resuelven todo. No lo hacen. Mucha gente adopta los datos masivos sin las herramientas y contextos necesarios. Se necesitan mejores estructuras para dominar el uso de los datos, as\u00ed como una definici\u00f3n de c\u00f3mo utilizar la anal\u00edtica, los objetivos, la m\u00e9trica y a un personal experto responsable.<\/p>\n

    \u201cLa gesti\u00f3n del conocimiento necesita tener sentido, ser concreta y orientada a la acci\u00f3n para que la carga \u00fatil sea entregada\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    Algunas personas creen falsamente que se requiere un mar de datos y herramientas. Un mar de datos es una enorme colecci\u00f3n de datos. La promesa falaz es que se pueden procesar datos de manera m\u00e1s barata si se recopilan cantidades masivas de ellos. Por desgracia, lo m\u00e1s probable es que los datos se dupliquen, se dejen datos muertos en el mar y exista el riesgo de manejar mal la propiedad intelectual. La gente tambi\u00e9n piensa que m\u00e1s datos significan m\u00e1s percepciones. Esto puede ser cierto\u2026 si se procesan los datos correctos de la manera correcta. Pero m\u00e1s a menudo, esto no es cierto.<\/p>\n

    Una pir\u00e1mide de datos<\/h3>\n

    Consideremos utilizar una pir\u00e1mide de datos con cuatro niveles. El nivel 1\u00a0son los datos brutos, como las fotograf\u00edas de c\u00e1maras de vigilancia. El nivel 2\u00a0es la informaci\u00f3n, los datos que se han analizado parcialmente. En el nivel 3, se extienden los an\u00e1lisis y se alcanza el nivel \u201c\u00bfy qu\u00e9?\u201d. Aqu\u00ed, la comprensi\u00f3n de la informaci\u00f3n se torna lo suficientemente profunda para ayudar a mejorar la toma de decisiones. En el nivel 4, el nivel m\u00e1s alto, se crea conocimiento, lo que permite ofrecer percepciones a otros en diferentes contextos. Los que toman las decisiones buscan conocimientos en los niveles 3\u00a0y 4; a\u00f1adir simplemente m\u00e1s datos llena los niveles 1\u00a0y 2.<\/p>\n

    \u201cPara la gran mayor\u00eda de los ejemplos de uso, los procesos m\u00e1s inteligentes soportados por las herramientas bastante directas lo llevan ah\u00ed en 80%. AI representa 20% de las cerezas del pastel\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    Su procesamiento de datos debe formar un ciclo de conocimiento. Recolecte datos. Estructure y organ\u00edcelos para crear informaci\u00f3n. Utilicemos esa informaci\u00f3n para generar percepci\u00f3n, lo que le permite tomar decisiones y crear conocimientos. Comparta esos conocimientos y recolecte m\u00e1s datos. El simple an\u00e1lisis no basta. Debe proporcionar los resultados de sus an\u00e1lisis a sus responsables de tomar decisiones y considerar cu\u00e1nta anal\u00edtica se adecua a su organizaci\u00f3n. Su fuerza laboral y sus usuarios finales necesitan entender sus papeles y responsabilidades y la manera en que interact\u00faan.<\/p>\n

    Gesti\u00f3n del conocimiento<\/h3>\n

    Aun cuando los l\u00edderes sepan que ciertos conocimientos los ayudar\u00edan, es posible que no sepan c\u00f3mo captarlos. Muchos informes desperdician el tiempo de la gente: los sistemas los generan autom\u00e1ticamente y la gente los llena con datos brutos, en lugar de abstraer percepciones \u00fatiles. La mayor\u00eda de las afirmaciones sobre inteligencia artificial (IA) son exageradas. La anal\u00edtica no traer\u00e1 de manera autom\u00e1tica un mejor retorno sobre la inversi\u00f3n (RSI). Forme los equipos correctos para administrar estos proyectos y trabaje con sus hallazgos. La anal\u00edtica requiere una percepci\u00f3n inteligente y conlleva un componente emocional. La informaci\u00f3n bruta es m\u00e1s f\u00e1cil de administrar que las percepciones de nivel superior. A pesar de ello, la gesti\u00f3n del conocimiento ofrece grandes posibilidades.<\/p>\n

    Objetos de conocimiento<\/h3>\n

    Dise\u00f1emos sus actividades de gesti\u00f3n de conocimiento para que se orienten a la acci\u00f3n y tengan prop\u00f3sitos concretos. Aplicar metodolog\u00edas \u00e1giles y automatizar sus procesos y plataformas multiplicar\u00e1 el efecto de su anal\u00edtica. Esto le ayudar\u00e1 a llevar sus productos al mercado y desarrollar con mayor velocidad sus funcionalidades. Obtendr\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pidamente\u00a0feedback<\/em>\u00a0del usuario, lo cual promueve el dise\u00f1o flexible. Estos m\u00e9todos tambi\u00e9n le permiten ampliar su pr\u00e1ctica de la anal\u00edtica.<\/p>\n

    \u201cLa mente sola es demasiado cara y demasiado lenta. La m\u00e1quina sola no comunica las percepciones o conocimientos reales\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    Mantenga sencillas sus herramientas de gesti\u00f3n de conocimientos e int\u00e9grelas en sus procesos. Establezca criterios organizacionales para la gesti\u00f3n del conocimiento. Enf\u00f3quese en los casos de usuario con el mayor RSI y en percepciones de nivel m\u00e1s alto. Integrar la gesti\u00f3n del conocimiento en toda su organizaci\u00f3n le dar\u00e1 a su anal\u00edtica un mejor RSI. Planifique c\u00f3mo almacenar\u00e1 y comunicar\u00e1 contenido, y tenga un marco claro para organizar sus ejemplos de uso. Siga informaci\u00f3n de metanivel sobre su contenido y mantenga un directorio de conocimientos que le permita saber qu\u00e9 miembros de su organizaci\u00f3n saben qu\u00e9. Responsabilice a administradores de conocimiento espec\u00edficos de activos de conocimiento individuales.<\/p>\n

    Tendencias<\/h3>\n

    Est\u00e9 al tanto de las tendencias actuales en la anal\u00edtica. La primera es el poder creciente de la computaci\u00f3n m\u00f3vil y en la nube. La nube hace que la computaci\u00f3n sea m\u00e1s flexible, barata, r\u00e1pida y f\u00e1cil de escalar. Posibilita que la movilidad de los trabajadores y permite recopilar datos m\u00e1s f\u00e1cilmente. La computaci\u00f3n m\u00f3vil aumenta la eficiencia y satisfacci\u00f3n de los empleados. El\u00a0marketing<\/em>\u00a0personalizado es una tendencia relacionada. Ahora puede dirigirse a los individuos que desea. Las aplicaciones baratas no est\u00e1n disponibles r\u00e1pidamente, pero est\u00e1n evolucionando en paralelo con un cambio a servicios digitales pagados sobre la marcha. Por ahora, 99% de la anal\u00edtica usa precios basados en el insumo.
    \nTermina pagando por analistas, licencias y dem\u00e1s, cuando quiere comprar solo el producto: el an\u00e1lisis final aplicable. Espere que esto se convierta en una opci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan. Ello ofrece inversiones y riesgos finales m\u00e1s bajos y con mayor flexibilidad, agilidad y especializaci\u00f3n.<\/p>\n

    Utiler\u00edas de varios clientes<\/h3>\n

    Las utiler\u00edas de varios clientes conllevan grandes posibilidades. Los activos de datos actuales son como los caminos que conectan directamente dos ciudades, pero que no se cruzan con otros caminos. No son tan funcionales como los caminos que se cruzan para darle varias opciones. Muchas instituciones pagan por recopilar los mismos datos. Las que necesitan los mismos conjuntos de datos podr\u00edan ahorrar mucho tiempo y dinero y crear m\u00e1s valor al establecer un punto central de recolecci\u00f3n.
    \nInternet de las cosas, donde muchos objetos inteligentes est\u00e1n conectados electr\u00f3nicamente, generar\u00e1 m\u00e1s datos y har\u00e1 que el mundo sea m\u00e1s sensible a los deseos humanos. Poner sensores en todas partes har\u00e1 m\u00e1s sencilla la vida cotidiana, generar\u00e1 m\u00e1s datos para los an\u00e1lisis de datos masivos y mejorar\u00e1 las cadenas de abastecimiento y la manufactura. Todos estos dispositivos necesitan compartir normas. Los desarrolladores deben lidiar con problemas de seguridad, derechos y responsabilidad.<\/p>\n

    Nuevas regulaciones<\/h3>\n

    Estos problemas se cruzan con otra tendencia, el raudal de nuevas regulaciones que rigen el uso de los datos. Tras la crisis financiera global del 2008, todas las industrias, especialmente la financiera y los servicios de salud contemplaron m\u00e1s regulaciones. Europa es l\u00edder en las regulaciones que rigen c\u00f3mo pueden las organizaciones utilizar los datos personales. Su Reglamento general sobre protecci\u00f3n de datos, que entrar\u00e1 en vigor en el 2018, est\u00e1 dise\u00f1ado para otorgar a los individuos mayor control sobre su informaci\u00f3n. Espere un impulso que har\u00e1 m\u00e1s sencillo que la gente ejerza sus derechos respecto a cuestiones de datos y las empresas garanticen la seguridad de los datos guardados.<\/p>\n

    Fuentes de ingresos<\/h3>\n

    En lugar de recolectar todos los datos que puedan, las empresas deben buscar maneras m\u00e1s eficientes de utilizar los datos, reusar los datos, crear nuevas fuentes de ingresos y diferenciarse de sus competidores. Las nuevas interfaces mente-m\u00e1quina le permitir\u00e1n usar su anal\u00edtica con menos contratiempos y mayor productividad.<\/p>\n

    \u201cLa combinaci\u00f3n correcta de mentes es fundamental para el \u00e9xito de cualquier ejemplo de uso de mente + m\u00e1quina\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    La econom\u00eda compartida de Airbnb y similares es significativa: una predicci\u00f3n dice que para el 2025\u00a0ser\u00e1 tan grande como el mercado de renta normal. Pronto, modelos de compartici\u00f3n similares moldear\u00e1n la anal\u00edtica. Algunas personas intercambiar\u00e1n datos, otras los negociar\u00e1n y otras los comprar\u00e1n y vender\u00e1n como intermediarios. Sin embargo, compartir percepciones de nivel superior seguir\u00e1 siendo dif\u00edcil y no podr\u00e1 compartir datos protegidos por derechos de propiedad. El n\u00famero de profesionales capacitados en anal\u00edtica crece r\u00e1pidamente. Puede contratar personas por menos dinero fuera de los mercados dominantes. Esto podr\u00eda significar ver hacia otras partes del mundo, pero tambi\u00e9n la contrataci\u00f3n en mercados secundarios.<\/p>\n

    El enfoque mente + m\u00e1quina<\/h3>\n

    Para beneficiarse de estas posibilidades, necesitar\u00e1 implementarlas con un enfoque met\u00f3dico, como la \u201cmetodolog\u00eda de ejemplos de uso\u201d (MEU), que ve la anal\u00edtica mente + m\u00e1quina como un portafolio de ejemplos de uso espec\u00edficos. En un ejemplo de uso de la anal\u00edtica, aplica anal\u00edtica a una sola inquietud de negocios y sigue esa inquietud de principio a fin. Cuando las empresas aplican anal\u00edtica sin concentrarse en un problema, generan poco RSI. Inicie su proceso concentr\u00e1ndose. \u00bfPor qu\u00e9 el usuario desea que otros analicen este problema y qu\u00e9 beneficios puede ofrecer usted al analizarlo?<\/p>\n

    \u201cEl uso incrementado de las m\u00e1quinas para apoyar a las mentes creativas es una caracter\u00edstica com\u00fan de muchos ejemplos alternativos e inteligentes de uso de datos\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    Tenga solo un problema de negocios por caso. Def\u00ednalo en sentido estricto e identifique con la misma claridad al usuario y los beneficios potenciales. Examine c\u00f3mo cambiar\u00e1 el problema con el tiempo y c\u00f3mo se relaciona con su ciclo de conocimientos. Divida el problema en etapas distintas, prior\u00edcelas y monitor\u00e9elas mientras las completa. Para evitar pensar que ser\u00eda mejor tener m\u00e1s datos, empiece con un \u201c\u00e1rbol de problemas\u201d. Divida el problema en niveles. Elabore prototipos de sus soluciones antes de agregar m\u00e1s detalles, y monitoree el uso, los derechos, la conformidad normativa y el RSI de todos los usos de datos. Evite los datos masivos si puede; utilice la menor cantidad de datos posible para resolver el problema. Agregue datos \u00fanicamente en los criterios planeados.<\/p>\n

    Combinar mente y m\u00e1quina<\/h3>\n

    Utilicemos juntas mente y m\u00e1quina. Por el lado de la m\u00e1quina, analice sus procesos. Vea d\u00f3nde puede aplicar la automatizaci\u00f3n m\u00e1s sencilla. Convierta el sistema en comercial, use donde pueda m\u00f3dulos y plataformas disponibles. Mejore el sistema con regularidad y documente procedimientos y cambios. El lado de la mente requiere la mejor mezcla de mentes. El usuario o l\u00edder de la compa\u00f1\u00eda que necesita los resultados debe controlar el proceso, no el personal t\u00e9cnico. Planifique el desarrollo y el proceso de aplicaci\u00f3n con funciones espec\u00edficas para los involucrados.<\/p>\n

    \u201cLa psicolog\u00eda de la anal\u00edtica es probablemente su dimensi\u00f3n m\u00e1s subestimada y menos comprendida\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    Reutilice la experiencia de su compa\u00f1\u00eda, o r\u00e9ntela o c\u00f3mprela. D\u00e9 nombres estandarizados a los modelos que use. Lleve registros de todo lo que haga la gente y espere que las pr\u00e1cticas cambien seg\u00fan madure el proyecto.<\/p>\n

    Flujos de trabajo<\/h3>\n

    La interacci\u00f3n mente + m\u00e1quina funciona mejor si obtiene los flujos de trabajo correctos y si incluye plataformas flexibles. Cuanto m\u00e1s espec\u00edficamente identifique a sus usuarios finales, mejor podr\u00e1 llegar a ellos. Esto significa reflexionar en el \u201c\u00faltimo kil\u00f3metro\u201d al inicio de cualquier proyecto y mapear los flujos espec\u00edficos de datos que necesita. Determine posibles atascos e identifique qu\u00e9 soluciones t\u00e9cnicas brindar\u00e1n el mayor RSI.<\/p>\n

    Experiencia del usuario<\/h3>\n

    Al planificar la experiencia del usuario, preste atenci\u00f3n al lado humano de la interacci\u00f3n mente + m\u00e1quina. Es importante que no abrume a sus usuarios. Ofrezca representaciones visuales y d\u00e9\u00a0feedback<\/em>\u00a0con regularidad. Desarrolle su interface usando prototipos r\u00e1pidos y haga que sus usuarios los prueben. Cuando tenga un dise\u00f1o que funcione, estandar\u00edcelo en toda su empresa.<\/p>\n

    Metodolog\u00eda de ejemplos de uso<\/h3>\n

    Utilicemos un vocabulario y un enfoque compartidos como la metodolog\u00eda de ejemplos de uso. Defina funciones, responsabilidades y objetivos. Revise su portafolio en cuanto a conformidad normativa, riesgos y responsabilidades provenientes o lideradas por otras partes de su cadena de abastecimiento. Aseg\u00farese de que todos sepan que el propietario toma las decisiones finales y que la compa\u00f1\u00eda en general es quien posee todos los activos de conocimientos. Re\u00fana a todos los involucrados en el desarrollo y asegur\u00e9monos de que los t\u00e9cnicos empiecen a hablar con usuarios finales reales en una fase temprana del proceso.<\/p>\n

    \u201cCuando la vida cambia, nuestras mentes tambi\u00e9n deben hacerlo\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    Capte las necesidades del usuario final de una manera que permita soluciones de bajo costo. Establezca un conjunto unificado de pautas para administrar su portafolio de ejemplos de uso. Sepa cu\u00e1les son los casos prioritarios. Est\u00e9 dispuesto a acabar con los ejemplos de uso que no funcionen. Sus iniciativas mente + m\u00e1quina deben mejorar la productividad para que se paguen solas.<\/p>\n<\/div>\n

    Sobre el autor<\/h2>\n

    Marc\u00a0Vollenweider<\/b><\/a>\u00a0es cofundador y director ejecutivo de Evaluserve, una compa\u00f1\u00eda que se especializa en anal\u00edtica y gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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