Data Ethics: flechas que vuelan para siempre

Quisiera hacer un resumen de pensamientos en torno a Data Ethics, en sintonía con el ultimo meetup que tuvimos en Buenos Aires, dentro del ciclo de meetups de Alphazetta.

Lo primero, como las nociones de ética y ley son distintas y la tecnología cambia rápido, nadie va a poder imponer ideas eficaces en el corto plazo. Me gustaría pensar que es un proceso “grassroots” de abajo para arriba, pero nada hay seguro en eso. Incluyo en esta categoría de intentos la excelente conferencia “The festival of AI and emerging technologies” (ver #CogX19 en Twitter, genial) y  las charlas algo apocalípticas de Cathy O’Neil y sus armas de destrucción matemática. Hay mucho debate y pocas certezas.

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Coexistencia y visualización

“Coexistencia y visualización”. Parece una consigna política en día de huelga (en Argentina hoy tenemos otro de esos clásicos días donde el derecho de unos les brinda, paradójicamente, tiempo de pensar a otros). Y yo tengo tiempo hoy de pensar en las dos charlas que más me gustaron del reciente GASC 2019 de Alphazetta, y de escribir algo sobre ellas.

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Razones para leer a Kurt Vonnegut

Como chicos que juegan en el jardín

black hole 4

Ocurrió en estos días un hecho científico significativo: ver algo nuevo en el cielo.

Siendo chicos jugando en el jardín, nos hubiera gustado verlo antes, llamar la atención.

Descubrir el agujero negro. Enorme, real, ígneo, devorando materia y luz.

Qué hubiéramos hecho? Correr donde fuere, llegar primero, señalar al cielo, darle un codazo a nuestros compañeros.

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Culturas centradas en los datos

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Las empresas deben entrenar a su gente en la sana disciplina de entender los Datos. Con el rótulo que sea (Big Data, Analytics, AI, Data Science…) este intento debe a) contemplar el trabajo cotidiano b) provocar curiosidad para ir más allá c) fomentar una cultura donde el dato ocupe el centro de la escena.

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La fantástica ilusión de usar datos incorrectos

analytics vs data governance

Hace unos cuantos meses acepté el ofrecimiento de diseñar y dictar cursos sobre Data Science y Analytics para una gran consultora global. La audiencia no estaba definida -desde técnicos informáticos hasta gerentes de negocios, pasando por data scientists-. Esta amplitud me provocó dudas sobre el contenido. Tenía mucha información recopilada en varias vidas pasadas como Físico, profesional de Telcos, Consultor y Presales para varias empresas del exterior, Director de Ventas, y “generador de trainings” en los últimos tiempos. Tras alguna reflexión y consultas me decidí por no codear en “R”, contar algo de historia (Bayes, Hollerith, Galileo, Turing, Vonnegut, incluso algo de Ciencia Ficción), explicar los algoritmos y modelos más usados, abrir el juego y estimular la capacidad de dar respuestas basadas en data con los Problemas de Fermi. Sobre todo incluí muchos casos de uso de unas diez industrias: contar qué es lo que funciona y qué no. La vuelta de tuerca es que diseñar estos cursos me hizo pensar acerca de lo que realmente funciona en la transformación digital de las empresas.

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