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Data Literacy: el nuevo skill

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Hace algo más de veinte años yo dejaba mi doctorado en Física e ingresaba a Telefónica. En el grupo ingresante de 40 ingenieros había dos «raros» que veníamos de Ciencias Exactas (UBA). Vi algo que me asombró del management: no eran muy afectos a manejar el MS Office ni a enviar emails, cosa que sí hacíamos en Exactas. Muchos de estos directores todavía utilizaban fax y memos. Recuerdo en particular una gerente que imprimía todos sus emails y subrayaba prolijamente los párrafos esenciales. La toma de decisiones en reuniones pasaba por leer en voz alta larguísimos enunciados. Por suerte, la nueva camada cambió esas prácticas. La información ya fluía de otra forma, y solo los directores y gerentes que supieron aprender a tiempo disfrutaron todo lo que vino después.

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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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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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Volver a codear

knot

Estoy en el aula con los otros. Mi pantalla muestra líneas de código sobre un fondo azul. El R-Studio me indica paternalmente que me volví a confundir un vector con un data-stream. Miro alrededor: soy el más grande y el más lento. El profesor merodea mi Mac, acercándose en vueltas cíclicas hacia su tortura: ver qué le voy a preguntar  ahora.  Tras 25 años estoy intentando volver a programar en algo que se llama “R”. Para qué? Ya llegaremos a eso.

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Los i-gen y las nuevas alarmas

i-gen

El hecho no sorprende -lo vemos en cada casa- pero las estadísticas, sí. Existe algo nuevo llamado generación i-Gen que es la que le sigue a los millennials, que coincide con la aparición del smartphone de manera ubicua en la sociedad. Los millennials habían nacido con contacto casi continuo con web -y el «casi» marca la diferencia- y se los ve como faltos de compromiso, erráticos, vanos, etc. Los i-Gen nacieron con el smarphone en la mano, y fueron bombardeados con apps y redes sociales como soluciones básicas y gratuitas para todo.

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«Person as a Service» y la Gig Economy

Captura de pantalla 2017-07-12 a las 5.00.11 p.m.

La sigla PaaS ya está identificada con la «P» de plataformas, pero me gusta igual el concepto de «Person as a Service«. Esto de PaaS está sucediendo aún en esta remota aldea del sur que es Buenos Aires. Lo que ya ocurrió con la hotelería (Airbnb), con los taxis (Uber) y con cientos de ejemplos más, pasa con el mercado laboral, sobre todo en ámbitos muy especializados. Y en cierta forma es un regreso a formas más simples: dame tu laburo por tanto tiempo, y vale tanto.

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