[Música] [Aplausos] 1 2 3 1 2 3 no se preocupen no voy a hacer ningún truco de magia no va a caer confeti del techo Solo estoy generando por lo menos mil puntos de información cada 3 segundos y todos los que estamos acá conscientes o no estamos haciendo lo mismo Cómo bueno sus celulares son capaces de capturar información a una frecuencia de 60 veces cada segundo por lo menos tienen sensores que son capaces de captar información como la aceleración el ángulo el posicionamiento que tiene increíble no Esta es una de las muchísimas razones por la
cual analizar interpretar información en la actualidad es sumamente importante jamás en la historia había sido tan fácil generar almacenar analizar y compartir datos como lo es En este preciso momento esto obviamente ha dado paso a la creación de nuevas carreras nuevos roles como el que según Harvard business review será el más sexy del siglo XXI el del científico de datos yo iba julietti soy científico de datos Y no es por conveniencia pero le Quiero crear a Harvard cuando dice que va a ser sexy el rol hay muchas empresas entonces y organizaciones que están queriendo montarse
en esta nueva tendencia de los datos las universidades por ejemplo tienen nuevas carreras nuevos cursos nuevas especializaciones las empresas están contratando nuevos roles científicos analistas ingenieros de datos Y nosotros estamos tratando de mantenernos siempre a la vanguardia con las nuevas tecnologías los nuevos Marcos de acción los nuevos lenguajes y las nuevas técnicas parece que todo va perfecto pero qué pasaría si yo les digo que muchas veces el enfoque que estamos teniendo está equivocado Por qué Porque la ciencia de datos tiene que ver más con personas que con datos por tres motivos principales el primer motivo
es porque muchas veces atrás de los datos Hay personas ya vieron lo fácil que es generar cientos miles millones de puntos de información solo con quinientas personas habríamos estado generando por lo menos medio millón de datos cada tres segundos ahora imagínense toda la información que está siendo generada En este preciso momento a nivel mundial es muy fácil perdernos solo ver filas y columnas y olvidarnos que la mayoría de estos datos están siendo creados por personas la segunda razón es con los objetivos que tenemos la mayoría de análisis predictivo lo que está tratando de hacer actualmente
es tratar de predecir o comprender el comportamiento humano no máquinas predecibles humanos y el último punto y para mí el más importante es que los que siguen tomando decisiones en cualquier organización son humanos y lo seguirán siendo antes de entrar en materia demos dos pasos hacia atrás para comprender un poco más sobre lo que es ciencia de datos medio millón de datos en tres segundos por quinientas personas en 2010 ya generábamos muchísima información teníamos redes sociales internet chats sin embargo la corporación internacional de datos estima que para 2025 solamente dentro de tres años vamos a
estar generando casi nueve mil por ciento más volumen de datos anualmente en todo el mundo nueve mil por ciento ya empiezan a ver porque hay tanto entusiasmo por la ciencia de datos estamos todos entusiasmados por tratar de hacer que toda esta información que antes no teníamos y que jamás habíamos tenido haga sentido todos los nuevos formatos las fuentes de datos las estructuras tanto así que según IBM en 2013 estimaba que de toda la Data que existía en el mundo el 90% había sido generada almacenada y replicada solamente en los últimos dos años en 2013 es
por eso que esto este tema es sumamente nuevo todos estamos demasiado entusiasmados y es sumamente fácil perdernos en este maremoto de datos ahogarnos y no ser capaces de sacar la cabeza para ver que atrás de la información siguen habiendo personas para 2025 la misma idc está prediciendo que el 80% de toda la información que vamos a estar generando serán no estructurada Qué es información no estructurada bueno chats mensajes correos comentarios audios videos fotos información generada por personas por lo tanto el contexto importa jamás vamos a poder ver solamente los datos y comprender el contexto y
jamás vamos a poder generar un impacto real si solo nos enfocamos en ellos eso me lleva al segundo punto y es lo nuevo que estamos haciendo en la ciencia de datos es predecir el comportamiento humano y cuando hablamos de científicos de datos no estamos hablando de un laboratorio que es ajeno a todos nosotros cada uno de ustedes ve los resultados de la ciencia de datos todos los días en su celular cuando las redes sociales nos recomiendan a esa persona que no hemos visto en diez años cuando saben qué personas están en nuestras imágenes antes de
etiquetarlas cuando estamos comprando productos en línea y descubrimos una nueva recomendación de algo que ni nosotros habíamos que necesitábamos y ahora no podemos vivir sin él cuando hemos estado un mes viendo un producto y no nos decidimos cuando no sabemos si comprarlo o no comprarlo y justamente luego de cierto tiempo vemos que para nosotros hay una rebaja un cupón algo que ocasiona Que obviamente para qué trabajo me voy a dar el gusto y lo voy a comprar el doctor Erick sigo sacó una muestra de más de 180 usos prácticos que las empresas les están dando
los a los datos y a la ciencia de datos los modelos predictivos que están ocupando las corporaciones mundiales más del 70% de estos modelos buscaba predecir predecir lo que los humanos seres irracionales emocionales muchas veces impredecibles y vamos a hacer qué nos motivaba que nos enojaba Cómo reaccionábamos que nos hace hacer o no hacer una acción por lo tanto no podemos ignorar a las personas en este tema y eso me lleva al último punto y que en mi experiencia trabajando con distintas corporaciones ha sido el más importante como les dije antes todos están contratando nuevos
roles están creando nuevos grupos tienen equipos enteros destinados a tratar de hacer que los datos les digan algo están automatizando todas la ciencia de datos se trata de automatizar muchas cosas en parte eso fue lo que a mí me encantó porque yo detesto hacer cosas repetitivas de verdad yo digo que me quita segundos de vida por lo tanto yo dije Esto me interesa y lo voy a hacer sí todas las empresas están ahorrando ese tiempo están ahorrando horas pero también algo muy común es que esa tierra prometida que le dijeron de los datos todavía no
les ha llegado no están viendo ese potencial o esa trascendencia que la analítica les iba a dar y que se les había prometido y un punto en común en todas las empresas es que nos enfocamos demasiado en las habilidades técnicas nos enfocamos demasiado en tener al mejor matemático Al mejor estadístico al mejor economista a la persona que mejor sepa usar una herramienta y no nos enfocamos en que cualquier hallazgo que se haga en estos equipos finalmente tiene que ser comunicado para esto con el equipo descargamos más de cinco mil puestos de trabajo de Reino Unido
que tenían que ver con datos de científicos analistas ingenieros de datos para analizar qué es lo que las empresas estaban solicitando con sus habilidades analizamos las descripciones solo el uno por ciento de todos los puestos de trabajo mencionaba algo de habilidades blandas veinticinco por ciento mencionaba algo de habilidades de comunicación pero el 75% quería que las personas supieran generar reportes y que fueran capaces de reportar cuál es el problema reportar no es lo mismo que comunicar un reporte yo lo puedo automatizar todos los días a las ocho de la mañana me va a caer un
reporte con los datos que yo quiero pero no me garantiza que el mensaje que quiero transmitir lo reciba la persona que está interesada se nos olvida que para tener una trascendencia con los datos para que las empresas sepan tomar decisiones se requieren habilidades que no pueden ser automatizadas las habilidades técnicas son importantísimas la estadística la econometría la matemática como se lo has hecho muchas veces estas ciencias exactas son fundamentales pero no nos van a ser trascender es muy fácil ahogarnos en este maremoto de datos muy muy fácil no poder sacar la cabeza y entender que
los datos son un medio y un fin los científicos de datos no estamos tratando de descubrir cosas que otras ciencias no han estudiado antes la psicología la sociología la filosofía han tratado de comprender el comportamiento humano por siglos nosotros nada más en este momento lo que tenemos una herramientas que antes no teníamos tenemos datos pero solo nos van a ayudar a Nuestro objetivo final que es comprender el comportamiento humano por lo tanto el día de ahora como alguien que le encanta automatizar todo como un científico de datos yo lo que quisiera solicitarles a ustedes es
que no se enfoquen en la automatizable enfóquense en lo que no se puede automatizar el pensamiento crítico las habilidades interpersonales no tenemos que temer con todos estos temas de Inteligencia artificial ciencia de datos Machine learning Porque con el enfoque correcto y comprendiendo que la ciencia de datos tiene que ver más con personas que con datos la automatización nos puede hacer más humanos enfocándonos en lo que nos hace personas y en lo que no se puede automatizar gracias
