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.
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.
Resumo en este post mi experiencia y la de algunos colegas. Trato en especial de ser objetivo y de recordar para quién escribo esto: mis interlocutores de HHRR. Ellos son quienes están a mitad de camino entre un presupuesto a cumplir y un cambio (de actitud o de know-how) que quieren realizar en un grupo de gente. No la tienen fácil, trabajan con un presupuesto acotado y cambiante, reciben pedidos disímiles de las unidades de negocio, y mantienen la exigencia de lograr trainings fuera de lo común.
Estamos a unos diez años del inicio del supuesto boom de las redes sociales. Todo lo que es Web 2.0 se puede resumir en cuatro o cinco cambios coincidentes que provocaron un impacto cultural:
Quedan miles de detalles, pero esta lista fue solo un resumen. Hubo pocos ganadores (Facebook, Twitter) y muchas otras redes sociales quedaron olvidadas. Parecido a las “dotcom” en los noventa? Por supuesto. Tara Hunt hace un resumen más completo.
Se dice que a fines del Siglo XIX en Gran Bretaña la gente veía como algo demoníaco el hecho de que los trenes sobrepasaran la velocidad de 70 km por hora. Desde entonces la física atómica, los viajes espaciales, los avances en salud, la informática y la comunicación de masas -por citar cinco «breakthroughs»- producen un rechazo similar… pero no a todo el mundo. Y no de la misma manera. Es algo que parece producirse por edades y según algunas pautas culturales.
La empresa israelí Infinity difunde el concepto de una realidad aumentada (AR) superior a la de los anteojos Google Glass a través de el siguiente video:
Más allá de que Melissa merezca el intento, el protagonista no deja de caerme mal. Creía que era solo mi opinión, hasta que mostré el video en un entrenamiento en Telefónica. El auditorio se bancó a la Ferrari y al juego de billar, pero las opiniones cambiaron cuando la el protagonista tuvo acceso no solo a los datos online de Melissa, sino a cuestiones más futuristas: registrar emociones a través de la voz, por ejemplo.
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