Machine Learning

29

ÍNDICE CAPÍTULO

01_

PÁGINA

Presentación

4

02_ 01— Estadística, Data Mining, Analytics 03_ 04_

y Machine Learning: un poco de historia

5

01.1— ¿En qué consiste el Machine Learning?

6

01.2—

¿Por qué funcionan los algoritmos

de Machine Learning?

05_ 02 Machine Learning & Big Data: 06_— más allá de la moda

8

10

07_ 03— ¿Cómo asegurar que la inversión en Machine Learning y Big Data sea altamente rentable?

08_ 04 Requisitos para obtener valor diferencial 09_— 05— Los nuevos profesionales 10_ Conclusiones 06—

14 17 20 21

07— Glosario 11_

23

08— Bibliografía 12_

25

09— Sobre los autores 13_

26

14_ 3

PRESENTACIÓN La irrupción de nuevas tecnologías aplica-

Seguidamente, los autores explican me-

das al análisis de datos puede arrastrar a

diante experiencias reales las fórmulas

las empresas a una sensación de vértigo.

más acertadas para que la organización

No hay motivo real para que ello ocurra.

haga un uso eficiente de la tecnología Big

Las empresas vienen usando información

Data y el Machine Learning. También se

para optimizar sus resultados desde mu-

advierte que la acumulación masiva de

chas décadas atrás, si bien es cierto que

datos no proporciona, por sí misma, nin-

los procesos están ganando en compleji-

gún beneficio para la empresa: el directivo

dad: es posible recoger muchos más datos

debe decidir qué datos interesan realmen-

y más variados en un espacio de tiempo

te y descartar aquellos que no aportan

sensiblemente menor. Esta dinámica obli-

valor. Con esta finalidad, el presente

gará a los directivos a tomar decisiones en

informe recopila también algunas reco-

tiempo real y predecir un nuevo escenario

mendaciones para llevar a cabo una apli-

al que ningún profesional podrá permane-

cación eficiente del sistema Big Data y del

cer ajeno.

Machine Learning, así como los requisitos que se precisan para que la implantación

Nuestro propósito es que este informe sea

de ambas tecnologías sea exitosa y aporte

un instrumento útil para los directivos a la

valor añadido al negocio.

hora de enfrentarse a los retos que plantea la Inteligencia Artificial y que puedan

Los perfiles -técnicos y directivos- que se

obtener el máximo valor para el negocio a

necesitan para desarrollar una solución de

partir de las herramientas que esta nueva

Machine Learning constituyen, igualmente,

tecnología nos proporciona. También pre-

un aspecto fundamental para garantizar el

tende indicar, a través de una serie de re-

éxito del sistema. El documento recoge las

comendaciones y consejos, cómo hacer un

skills más importantes que deben tener

uso eficiente de las mismas, consiguiendo

ambos perfiles para un buen uso de esta

un rendimiento óptimo desde el punto de

tecnología.

vista de la gestión del negocio. El cierre del informe “Machine Learning, El primer capítulo de este documento hace

Inteligencia Artificial y Big Data. Lo que

un repaso a cómo las empresas, histó-

todo directivo debe saber” lo protagonizan

ricamente y en los años recientes, han

las conclusiones que pueden extraerse del

utilizado información y datos para mejorar

documento, evidenciando que la aplicación

sus objetivos comerciales. Asimismo, hace

de una solución de Big Data y Machine

referencia a la evolución de la aplicación

Learning es completamente necesaria

de estos datos: cómo pasaron de ser

para el negocio.

meros registros, a utilizarse para mejorar el negocio.

4

Xavier Gangonells Director general de AED

Como expertos en minería de datos y aprendizaje automático, hemos tenido que explicar a profesionales de otras disciplinas, en numerosas situaciones, en qué consisten estos conceptos y cómo podrían incorporarlos en sus compañías. Con este artículo esperamos haberlo logrado: conectar con el negocio y hablar su mismo idioma es nuestra especialidad. Nuestro objetivo es acercar la experiencia que atesoramos a los responsables de áreas de negocio con inquietudes similares; ayudarles ante la difícil tesitura de tener que decidir cómo llevar a cabo la transformación digital de sus compañías en la que se ha vuelto indispensable incorporar el aprendizaje automático en sus procesos y decisiones.

1. ESTADÍSTICA, DATA MINING, ANALYTICS Y MACHINE LEARNING: UN POCO DE HISTORIA Al principio eran datos y, después, su

transaccional. Ya no se trata solo de los

Después, en el menor tiempo posible,

análisis e interpretación. Un ordenador

reportes de las ventas del último mes

querrá medir el impacto y la respuesta de

de mesa, herramientas estadísticas,

por tienda y SKU (código de artículo),

los consumidores.

reportes básicos y un grupo de expertos

sino que es indispensable conocer las

era suficiente para tomar decisiones

ventas de ayer por SKU, tienda y cliente.

La conjunción tiempo, información y ex-

operativas. Los directores de Marketing y

Y no solo eso: quién es mi cliente, con

pectativas de los clientes exige un enfo-

planificadores de la demanda, para anti-

qué frecuencia compra, qué anuncios le

que más allá de un grupo de expertos que

cipar el volumen de ventas del siguiente

agradan, dónde vive y cuántos hijos tiene.

toman decisiones en base a su experien-

trimestre o el impacto que tendría una

Y aún más: qué tiempo hacía cuando

cia e intuición. Ya no alcanza la potencia

nueva promoción, únicamente se valían

realizó la compra y cómo circulaba el

de un ordenador de mesa y ni siquiera la

de informes mensuales que confirmasen

tráfico por las carreteras. Y también:

de un servidor para procesar los grandes

su intuición.

a qué precio vendían los competidores

volúmenes de información. Ya no solo

un producto similar y qué promociones

gestionamos datos estructurados como

estaban disponibles.

nombres, volúmenes de venta y fechas;

Así, el uso de los datos se circunscribía únicamente al ámbito en el que eran

la información se captura en comentarios

creados: las ventas históricas explicaban

En definitiva, los datos dejan de ser un

de texto por parte de clientes o perfiles

las futuras, el tiempo previsto determi-

puro registro y reflejo de las activida-

técnicos, mediante mensajes grabados,

naba si era conveniente abrigarse o salir

des de negocio para interrelacionarse

imágenes y vídeos que es indispensable

con paraguas y las reclamaciones de

e interconectarse; mientras, el tiempo

interpretar. En dos palabras: Big Data.

garantías se utilizaban para reembolsar

adquiere una nueva dimensión: prima

a los agentes responsables de la repara-

la inmediatez en la toma de decisiones.

La definición de Big Data no puede

ción de productos.

El director de Ventas ya no solicita un

limitarse a su simple traducción literal

informe mensual. Quiere saber qué pro-

como “grandes datos”. Tiene un alcance

Con el tiempo, los datos capturados se

moción lanzar y sobre qué producto, qué

superior y podríamos sintetizarlo en las 3

multiplican y el fin deja de ser puramente

estrategia usar y durante cuánto tiempo.

V que los definen.

5

“Los datos dejan de ser un puro registro y reflejo de las actividades de negocio para interrelacionarse e interconectarse; mientras, el tiempo adquiere una nueva dimensión: prima la inmediatez en la toma de decisiones”

1.1 ¿En qué consiste el Machine Learning?

Las 3 V del Big Data • Velocidad: rapidez en el almace-

El Machine Learning es una rama de

Ventas de una empresa retail del país

la Inteligencia Artificial enfocada al

sabe que, durante las primeras semanas

desarrollo de técnicas que permitan

del periodo estival, el volumen de venta

el aprendizaje de las máquinas. Para

de las camisetas de manga corta supone

saber cómo funciona y qué utilidad tiene

el 40% del total. Conoce el impacto que

esta disciplina, a continuación, ilustra-

tiene el clima, también el del precio y el

namiento, transmisión y procesa-

mos, a través de algunos ejemplos, la

de los productos de la competencia. Por

miento.

importancia del Machine Learning en la

eso, decide enviar más mercancía a las

productividad de las empresas.

tiendas.

• Variedad: tipos (estructurados, sonido, imagen, texto) y fuentes

El año anterior ocurrió precisamente

(internas, externas). • Volumen: cantidad masiva de datos.

El comportamiento automático

lo contrario: la temporada de verano se inició con temperaturas bajas, por lo que las ventas de un producto similar a las camisetas de manga cortan se atrasaron.

Es acompañado de soluciones de

Caso 1: Empresa retail japonesa

El director de Ventas decidió potenciar la

Machine Learning cuando Big Data

La temporada de verano en Japón se ha

venta de camisetas de manga larga con

adquiere todo su valor.

adelantado unos 10 días. El director de

una promoción, de modo que consiguió

6

mejorar sus resultados un 20% a la vez

Los modelos matemáticos

que se incrementó la actividad de los clientes en redes sociales con relación a

De la misma manera que los expertos

estas prendas.

aprenden de manera intuitiva y toman la decisión que consideran más adecuada, los modelos matemáticos son capaces

“El comportamiento automático consiste en utilizar la información histórica almacenada internamente o procedente de fuentes externas y aprender, con el fin de tomar decisiones inteligentes”

Caso 2: Planta de fabricación de maqui-

de proveer información útil. La simu-

naria agrícola

lación de toma de decisiones con datos

El ingeniero de una planta de fabricación

históricos nos dará el nivel de confianza

de maquinaria agrícola reconoce que los

esperado; de modo que la intuición de los

nuevos componentes incorporados en

expertos se transforma en datos cuanti-

el último modelo de uno de sus produc-

ficados.

tos no se comportan de acuerdo con las expectativas de la compañía.

En el caso de la empresa retail japonesa, los modelos matemáticos podrían ayu-

Cuenta con datos históricos que indican

darnos a estimar el volumen de ventas

el nivel de fallo de nuevos componentes

al inicio de la temporada o a ajustar los

durante las primeras semanas por tiem-

pronósticos en función del grado de sa-

po de uso (horas/kilómetros), por piezas

tisfacción reflejado por los clientes en las

de repuesto, clima y geografía. A su vez,

redes sociales.

conoce las tendencias en términos de costes por máquina y fallos por máquina

En el caso del fabricante de maquinaria

durante el período de garantía. Desde

agrícola, podrían contribuir a despejar los

su experiencia, el nivel de fallos supera

factores vinculados con el fallo. Podrían

el volumen esperado según el tiempo de

estimar si los nuevos componentes

uso, lo que le lleva a pensar en que está

superan la ratio de fallos históricos o

frente a un fallo epidémico emergente.

la magnitud esperada en términos de coste y volumen, teniendo en cuenta los

En ambos casos, tanto el director de Ven-

equipos expuestos al riesgo y sus horas

tas como el ingeniero, nuestros expertos,

de uso. Conociendo las causas, sería más

contaban con conocimientos generados

factible encontrar las soluciones.

en base a su experiencia. Ambos han desarrollado lo que se conoce como

Ambos son ejemplos de aprendizaje

“comportamiento automático”: utilizar

automático sin necesidad de intervención

la información histórica almacenada

humana: búsqueda de patrones de com-

internamente o procedente de fuentes

portamiento basados en datos históricos

externas y aprender con el fin de tomar

para aplicarlos en nuevas situaciones

decisiones inteligentes.

desconocidas.

7

1.2 ¿Por qué funcionan los algoritmos de Machine Learning? En cualquier proceso analítico, el objetivo

En definitiva, los algoritmos de Machine

bastante relativa-, sino de su correcta

principal es extraer información

Learning resultan en gran medida efica-

estratificación. Y, muy especialmente, de

accionable del conjunto de datos. Es

ces para abordar problemas de segmen-

la correcta identificación de las fuentes

decir, información objetiva y operacio-

tación, clasificación e incluso predicción.

de variación, así como de los respectivos

nalmente válida, ya sea para la toma de

Un ejemplo de ello, en una de las áreas

factores de ponderación.

decisiones o para el control de procesos

en las que, probablemente, vamos a ser

en tiempo real.

testigos de grandes avances, es en la

En este sentido, los algoritmos de

comunicación: tales como los sistemas

Machine Learning son capaces de extraer

La característica fundamental de los

de recomendación que muchos de noso-

patrones de variación de manera mucho

algoritmos de Machine Learning es su

tros utilizamos habitualmente en tiendas

más eficiente que los considerados

extraordinaria capacidad para extraer

online, apps de agregación de noticias u

“métodos clásicos”, basados en la

patrones que se escapan a la mayoría

otras aplicaciones.

estadística paramétrica. Los algoritmos no asumen ningún tipo de prerrequisito

de métodos aplicados históricamente. Además, destaca su versatilidad para

Por otro lado, Machine Learning puede

previo, ya sea normalidad o potencia de la

trabajar con información gráfica, soni-

contrarrestar de manera eficiente uno de

muestra.

dos o lenguaje natural, entre otros, y de

los principales problemas no resueltos

generar resultados de la misma natura-

en Big Data: el sesgo. Como bien saben

En sectores maduros en los que la ope-

leza. Son altamente eficientes

los analistas encargados de realizar

rativa empresarial o industrial depende

con series de datos complejas y con

encuestas electorales, su acierto no solo

directamente o está estrechamente

múltiples escalas o factores de varia-

depende del tamaño de la muestra -de

vinculada con el resultado de algún tipo

ción.

hecho, este suele tener una importancia

de modelo predictivo, una mejora signifi-

8

cativa en dicho resultado en términos de alcance o precisión representa igualmen-

Recomendaciones para directivos:

te un impacto económico que hay que valorar. En muchos casos, la aplicación

• La adopción del Machine Lear-

de modelos de Machine Learning consti-

ning en ningún caso implica romper

tuye una ventaja competitiva relevante a

con el pasado y empezar de cero,

considerar.

sino que combina toda la experiencia y el conocimiento previo del negocio

Sin embargo, a pesar del inmenso aba-

con los nuevos datos recogidos para

nico de aplicaciones que ofrece esta tec-

que, una vez tratados con los proce-

nología y del avance que supone con res-

dimientos adecuados, aporten nueva

pecto al pasado más reciente, estamos

información más completa y útil.

todavía lejos de poder confiar ciegamente en ella. Para crear y alimentar las variables que formarán parte de los algorit-

“La característica fundamental de los algoritmos de Machine Learning es su extraordinaria capacidad para extraer patrones que se escapan a la mayoría de métodos aplicados históricamente. Además, destaca su versatilidad para trabajar con información diversa”

mos y poder ponderarlas adecuadamente durante el proceso de entrenamiento, aún resulta imprescindible contar con un conocimiento previo del contexto y de las dinámicas de los procesos de negocio. Y no solo eso, sino que, además, algunas de las principales áreas de investigación que se desarrollan en la actualidad son precisamente en el ámbito de los algoritmos semi-supervisados y del Aprendizaje

por Refuerzo (Reinforcement Learning), basado en funciones de recompensa.

“Para crear y alimentar las variables que formarán parte de los algoritmos y poder ponderarlas adecuadamente durante el proceso de entrenamiento, aún resulta imprescindible contar con un conocimiento previo del contexto y de las dinámicas de los procesos de negocio.”

En resumen, sigue siendo necesario contar con el suficiente conocimiento del negocio, casi tanto como conocimiento y experiencia en el campo de la analítica, para poder identificar qué tipo de algoritmos son los más apropiados en cada caso, en términos de eficiencia, tiempo de cálculo y requerimientos.

9

2. MACHINE LEARNING & BIG DATA: MÁS ALLÁ DE LA MODA ¿Por dónde empezar? Estudiar casos

semejante con MCT (Microsoft Cognitive

de empresas que ya han recorrido un

Toolkit, conocido anteriormente como

primer trecho del camino puede ayudar a

CNTK); Amazon difundió los últimos

orientar la aplicación de esta tecnología

avances en MXNet1 y Facebook presentó

en una empresa. Por suerte, varios gi-

no uno sino dos proyectos: Torch y Caffe.

gantes tecnológicos han compartido sus

Por otro lado, la propia comunidad OS,

primeras experiencias y conclusiones con

bajo el paraguas de la Apache Software

el resto de la comunidad.

Foundation, da cobertura a un gran número de iniciativas independientes, tanto

Si bien es cierto que la evolución del

a nivel de tecnologías Big Data como en

conocimiento y el desarrollo tecnológico

Inteligencia Artificial.

no suelen seguir procesos lineales, sino

1. Vogels, W. (2016). MXNet - Deep

Learning Framework of Choice at AWS.

que alternan periodos de efervescencia

El hecho de liberar el código, aunque sea

y rápido desarrollo con otros de imple-

bajo diferentes tipos de licencia, no hace

mentación y despliegue tecnológico,

más que favorecer y alimentar a escala

estos años bien podrían considerarse

global la investigación por parte de los

los del Aprendizaje Automático (Machine

diferentes grupos de desarrolladores

Learning). Años en los que esta disciplina

alrededor del mundo, ya pertenezcan

se incorporó en los planes de desarrollo

a grandes corporaciones o se trate de

tecnológico de muchas compañías.

genios solitarios.

En los últimos tiempos, hemos conoci-

Tampoco resulta excepcional que algunos

do (y seguiremos conociendo) un gran

desarrolladores afiliados a grandes

número de noticias relacionadas con la

empresas tecnológicas den rienda suelta

Inteligencia Artificial y, en concreto con

a su creatividad en su tiempo libre,

el Machine Learning. Distintas empresas

liderando o, cuanto menos, aportando su

líderes han aprovechado para liberar

granito de arena a algunos de estos pro-

en la comunidad Open Source (OS) sus

yectos. Sea el caso que sea, la mayoría

respectivos avances en este área.

de licencias OS obligan a los desarrolladores a difundir, asimismo, sus avances y

2018, de All Things Distributed Sitio web: https://www.allthingsdistributed.

Sin ir más lejos, Google presentó Ten-

modificaciones, por lo que la masa crítica

com/2016/11/mxnet- default-framework-

sorFlow; Microsoft, siempre amante

aumenta exponencialmente acelerando

deep-learning-aws.html

de los cambios de nombre, realizó algo

todavía más el proceso.

10

Learning requieren grandes volúmenes de datos para entrenar y calibrar los algoritmos, volúmenes mayores en varios órdenes de magnitud que los requeridos

¿Por qué ahora? Una de las preguntas que surgen ante

Machine Learning tienen su origen varias

para satisfacer los criterios estadísticos y

décadas atrás (algunos, incluso, en los

niveles de confianza habituales.

años sesenta del siglo pasado)? Por otro lado, las herramientas y tecno-

este aluvión de noticias relacionadas con Machine Learning es: ¿por qué

A diferencia de los métodos clásicos

logías necesarias para manejar actual-

su desarrollo y aplicación despuntan

basados en la estadística multi-paramé-

mente los ingentes volúmenes de datos y

precisamente ahora, a pesar de que los

trica, aquella en la que los datos reales

la mayoría de los algoritmos de Machine

fundamentos teóricos de la mayoría de

responden a distribuciones conocidas,

Learning son computacionalmente tan

los algoritmos de Inteligencia Artificial y

la mayoría de algoritmos de Machine

exigentes, tanto, que requieren de uni-

Análisis de Temas de 1.000 tweets sobre Machine Learning A través de los siguientes gráficos (bajo estas líneas y en la página siguiente) se muestra la relevancia del interés de estos temas objeto del informe, medidos a través de las búsquedas o menciones en diferentes redes sociales

Selected Topic 1

Previous Topic

Next Topic

Clear Topic

A=1

Intertopic Distance Map (via multidimensional scalingh)

3

5

PC1

4

Marginal topic distribution

2% 5%

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Top-30 Most Relevant Terms for Topic 1 (26.8% of tokens) 0

PC2

2

=

Slide to adjust relevance metric:2

1

100

200

300

400

500

drone robot use these mind machinelearnin student autonom control trend deepleam algorithm data insurtech releas rute latest top human bigdat way editor bigdata guest drive ht will big health finserv Overall term frecuency Estimated term frecuency winthin the selected topic 1. saliency (term w) = frecuency (w) [sum_t p(t|w)*log(p(t|w/p(t))]for topics t, see Chuang et.al (2012) 2. relevance (term w|topic t)= A*p(w|t)+(1-A)*p(w|t/p(w); see Sievent & Shirley (2014)

10%

Tema 1: drones / robótica / Deep Learning. Fuente: Elaboración propia 11

dades de procesamiento especializadas

Por tanto, los factores desencadenantes

En los últimos años se han registra-

con altísimos niveles de paralelización

del rápido ascenso de las técnicas de

do grandes avances; pero, como cabía

(GPUs).

Machine Learning son fundamental-

esperar, no todo han sido éxitos. Algunos

mente dos. Por un lado, el desarrollo

de los fracasos más sonados tienen su

Así, las GPUs hace tiempo que dejaron de

tecnológico y el acceso a grandes

origen en un exceso de confianza y, por

ser exclusivas de las consolas de video-

recursos computacionales a un coste

ende, de falta de supervisión en la aplica-

juegos, de donde provienen, para formar

asumible, no solo por parte de grandes

ción automática de algoritmos.

parte no tan solo de las grandes infraes-

empresas. En segundo lugar, la disponi-

tructuras de cálculo y servicios cloud,

bilidad de grandes volúmenes de datos,

Sin duda, el desarrollo y aplicación de las

sino también de la mayoría de tarjetas

necesarios para entrenar adecuada-

técnicas de Inteligencia Artificial seguirán

gráficas de altas prestaciones.

mente los algoritmos.

imparables durante los próximos años.

Selected Topic 4

Previous Topic

Next Topic

Clear Topic

A=1

0

PC2

3

5 1

PC1

4

Marginal topic distribution

2% 5%

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

50

100

150

200

tech next where fintech whi bigdata blockchain innovat announc healthtech ar machineleam ai time just miagent version now import learn thrill toolkit quartz project amp guid requir drown abou develop Overall term frecuency Estimated term frecuency winthin the selected topic 1. saliency (term w) = frecuency (w) [sum_t p(t|w)*log(p(t|w/p(t))]for topics t, see Chuang et.al (2012) 2. relevance (term w|topic t)= A*p(w|t)+(1-A)*p(w|t/p(w); see Sievent & Shirley (2014)

10%

Tema 2: Big Data / blockchain / innovación. Fuente: Elaboración propia 12

0.0

Top-30 Most Relevant Terms for Topic 1 (14.6% of tokens)

Intertopic Distance Map (via multidimensional scalingh)

2

=

Slide to adjust relevance metric:2

“Los factores desencadenantes del rápido ascenso de las técnicas de Machine Learning son fundamentalmente dos: el desarrollo tecnológico y el acceso a grandes recursos computacionales a un coste asumible, así como la disponibilidad de grandes volúmenes de datos, necesarios para entrenar adecuadamente los algoritmos”

Principalmente, en áreas más especializadas y quizás alejadas de los grandes titulares, áreas en las que los algoritmos puedan resolver problemas de manera realmente efectiva y con un alto grado de precisión. Solo por nombrar algunos ejemplos conocidos: ciberseguridad, seguridad personal, comercio financiero, cuidado

Recomendaciones para directivos:

de la salud, marketing personalizado, recomendaciones y búsquedas on line. Estos son algunos pocos ejemplos reales,

• El desarrollo y la aplicación de las

técnicas de IA seguirá imparable duran-

pero hay muchos casos más donde su

te los próximos años. No dejes que tu

aplicación con resultados positivos ya es

empresa se quede atrás.

una realidad.

13

3. ¿CÓMO ASEGURAR QUE LA INVERSIÓN EN MACHINE LEARNING Y BIG DATA SEA ALTAMENTE RENTABLE? Algunas empresas tienden a pensar que,

un superordenador, “Pensamiento Pro-

a mayor cantidad de datos, o resultados

fundo”, capaz de responder a la eterna

que proporcionan algoritmos, mayor

cuestión: “¿cuál es el sentido de la vida?”

valor añadido. Sin embargo, no se trata de una cuestión de cantidad, sino de la

Tras años procesando la información,

relevancia de los datos disponibles para

la máquina da una respuesta: “42”. La

los objetivos de negocio.

sorpresa de sus creadores es grande, así que deciden preguntarle qué significado

Preguntas, no solo datos (La importancia de un problema de negocio bien definido)

tiene ese número. “Pensamiento Profundo” asegura que “42” es la respuesta correcta, pero que el problema reside en la pregunta: ¿cuál es la pregunta correcta? Esta divertida historia se vuelve anec-

14

En su famoso libro “La Guía del Autoesto-

dótica cuando se traslada al mundo de

pista Galáctico”, Douglas Adams imagina

Machine Learning y Big Data y, más en

que una civilización muy avanzada crea

general, de Analytics.

Es un error común pensar que contar con

(asumamos, por un momento, que el fa-

muchos datos y una o más herramientas

bricante tiene acceso a datos detallados

que implementan algoritmos de Machine

de tickets y al consumo de cerveza de

Learning aportan, por sí mismos, valor al

presión a través de sensores). Además,

negocio.

se hace con las mejores aplicaciones de Machine Learning y, simplemente, las

Pero no hay mayor equivocación: datos

conectas a los datos.

y algoritmos tienen valor para el ne-

“Datos y algoritmos tienen valor para el negocio solo en la medida en la cual pueden dar respuestas diferenciales (es decir, de alto valor añadido) a problemas de negocio. Las respuestas son útiles si las preguntas están bien formuladas”

gocio solo en la medida en que pueden

Pero ¿qué consideraciones hay que tener

dar respuestas diferenciales (es decir,

en cuenta para la implantación exitosa

de alto valor añadido) a problemas de

de un sistema de Machine Learning y Big

negocio. Como en el caso de “Pen-

Data?”.

samiento Profundo”, las respuestas son útiles si las preguntas están bien formuladas.

1. Verificar la calidad de los datos: como norma general, antes de usar cualquier tipo de información, hay que

Un ejemplo esclarecedor: imaginemos

verificar la calidad de los datos, así como

el caso de un fabricante de cerveza

su consistencia y fiabilidad. Si las rele-

que quiere descubrir si la información

vaciones atmosféricas son imprecisas,

relativa al tiempo atmosférico puede

los resultados de los algoritmos serán

ayudarle a mejorar su negocio. Decide

falaces (“Garbage In – Garbage Out”).

comprar una plataforma de Big Data para almacenar relevaciones de indi-

2. El Machine Learning no sabe juntar

cadores atmosféricos a nivel de hora y

fuentes de información: para la aplica-

sección censal y, a la vez, información de

ción, todo serán datos sin ninguna con-

consumo de unidades en punto de venta

notación semántica. Aparecerán, por un

15

lado, los datos atmosféricos (coordena-

b. Una vez entendido cómo todos estos

das geográficas, fechas y horas, números

factores influencian el consumo de

decimales que representan mililitros

cerveza, ¿cómo se pueden utilizar

de lluvia, etc.) y, por otro, los relativos

para mejorar el negocio? ¿Anticipando

al producto (códigos, ventas, consumo,

el consumo esperado y sugiriendo el

etc.). El Machine Learning podría llegar a

pedido de reposición al Local, basán-

sugerir a través de qué campos relacio-

dose en las predicciones del tiempo?

nar las diferentes fuentes de información,

¿Identificando patrones de consumo

pero, en general, le faltará contexto para

conjunto de productos en función

desempatar entre dos o más opciones

del tiempo atmosférico, de la franja

que son plausibles.

horaria, del precio (real o percibido) que permitan añadir al pedido de

3. Los algoritmos de Machine Learning

reposición productos en promoción

clasifican o predicen variables que, por

que tienen alta probabilidad de ser

sí mismas, no existen en la información

comprados?

base, sino que tienen que ser creadas.

Recomendaciones para directivos: Como se puede observar, las preguntas

4. Estas variables irán en función del

planteadas son concretas y, aun así, no

• Por sí solos, los datos y algorit-

problema de negocio que se quiere re-

llegan a reflejar todo lo que se podría ha-

mos no representan un valor añadido

solver. En el caso de nuestro ejemplo, hay

cer con semejante información. Al mismo

al negocio. Únicamente lo tendrán

probablemente dos grupos de preguntas

tiempo, también queda patente que, sin

si son capaces de dar respuestas di-

clave:

una buena pregunta (o más de una), la

ferenciales a problemas de negocio.

“Máquina” no puede contestar, porque

Y, para que estas respuestas cum-

a. ¿Hay algún tipo de relación entre

le falta todo el contexto del negocio que

plan con su objetivo, resulta impres-

el tiempo atmosférico y el consumo

nosotros damos por sentado.

cindible que las preguntas estén bien

de cerveza que planteábamos en

formuladas.

el ejemplo del apartado anterior?

5. Por último, cabe plantearse las si-

¿Cuáles son las variables que más

guientes preguntas para que el éxito sea

influyen (intensidad de precipitaciones,

total: sea cual sea el output generado por

Machine Learning & Big Data, no

temperatura, intensidad del viento…)?

la “Máquina”, ¿será el fabricante capaz

solo es importante tener claros

¿Tienen siempre la misma relevancia

de diseñar e implementar acciones que lo

objetivos de negocio, sino también la

o ésta puede variar en función de las

aprovechen? ¿Cuánto costará el cambio

capacidad de llevar a cabo de forma

características del local, de la geogra-

de modelo de trabajo comparado con los

rentable las soluciones sugeridas.

fía, del perfil de cliente…?

beneficios incrementales?

16

• Para el éxito de una iniciativa de

4. REQUISITOS PARA OBTENER VALOR DIFERENCIAL Llegados a este punto, cabe preguntarse: ¿qué requisitos tienen que cumplirse para que el Machine Learning y el Big Data aporten un valor realmente diferencial? Antes de arrancar una iniciativa de Machine Learning & Big Data, es imprescindible detenerse a evaluar una serie de requisitos que aseguren el éxito de la iniciativa:

Requisitos

Descripción

Siguiendo el ejemplo de la cervecera…

Disponibilidad de

Accesibilidad: Los datos tienen que ser accesibles para

Si la generación de recomendaciones de pedi-

los Datos

garantizar fluidez en su procesamiento y generación del

do de reposición está pensada para ser diaria

input para los procesos de negocio afectados.

o incluso intra-diaria, el flujo de información de tiempo atmosférico tiene que tener una frecuencia al menos igual o superior.

Calidad: los datos tienen que ser fiables, es decir, repro-

Dado que los datos de tiempo atmosféricos

ducir fielmente y de forma consistente en el tiempo lo

son, normalmente, interpolados, hay un sesgo

que se pretende cuantificar.

inherente al proceso analítico que los use. No obstante, la interpolación puede ser suficientemente buena como para garantizar valores coherentes y en línea con las variables de negocio que se quieren explicar.

Información estructurada vs no estructurada: hay esencialmente dos tipos de información: • Estructurada, es decir, almacenada en un formato estandarizado y fácilmente manipulable y accesible, como las Bases de Datos tradicionales. Puede ser utilizada de forma casi inmediata, donde el “casi” depende del formato de almacenamiento. • No estructurada: textos libres, información extraída de redes sociales, imágenes, vídeos, etc. Tiene un potencial enorme, pero requiere un esfuerzo inicial mucho mayor, comparado con el caso de la información estructurada, para poder ser utilizada eficazmente. Es importante, por lo tanto, saber valorar y estimar el valor añadido representado por cada tipo de información en comparación con los costes que supone su utilización de forma eficaz.

17

Requisitos

Descripción

Siguiendo el ejemplo de la cervecera…

Precio: según el problema que se quiera resolver, es po-

En el caso de la cervecera, por ejemplo, infor-

sible adquirir información externa, la cual, obviamente,

mación meteorológica.

suele tener un precio proporcional a su calidad o al nivel de granularidad exigido. Dado que los proveedores de datos ofrecen diferentes planes de precios en función de las opciones de adquisición de la información, será siempre necesario analizar qué tipo de información externa se precisa, con qué calidad y granularidad y qué precisión adicional se espera, antes de realizar la inversión. Los beneficios

Las técnicas avanzadas de Machine Learning suelen

de una mayor

proporcionar mejoras sustanciales con respecto a las

previsión en la

técnicas analíticas más tradicionales cuando se puede

predicción supe-

realmente trabajar en un entorno de Big Data o cuando

ran el esfuerzo de

el problema de negocio es, por su propia naturaleza, im-

implementación

posible de ser tratado eficazmente sin Machine Learning (por ejemplo: reconocimiento de imágenes). Hay muchos casos, típicamente cuando la información es información transaccional estructurada – a menudo, incompleta o no suficiente para explicar el problema de negocio – donde la precisión incremental aportada por el Machine Learning es residual si la comparamos con la inversión necesaria para llevarla a cabo. Un Data Scientist experto sabrá valorar en cada momento cuándo vale la pena dar el salto al Machine Learning.

18

Requisitos

Descripción

Siguiendo el ejemplo de la cervecera…

Resultados de los

Aunque parezca obvio, el resultado de un modelo analíti-

Los sensores instalados en los surtidores de

modelos integra-

co debe poderse utilizar dentro de un proceso de negocio.

los locales permitirían:

dos en los proce-

Menos obvio es cómo será posible:

sos de negocio

• Proyectar el consumo de las siguientes

• ¿Cómo viajarán, de forma automática y recurrente,

horas/días

los datos que alimentarán el modelo al sistema donde

• Comparando con los niveles de stock,

reside el Motor Analítico?

detectar alertas de ruptura

• ¿Cómo serán devueltos los resultados a los siste-

• Calcular un pedido óptimo de reaprovisio-

mas origen o a los sistemas de soporte a la toma de

namiento

decisiones?

• Lanzar una notificación al responsable del

• ¿Qué reglas/acciones deberán ser implementadas

local con la recomendación de pedido

en los sistemas para que el uso de los resultados del

• Re-planificar la logística para poder entre-

Machine Learning sea fluido y requiera de la mínima

gar a tiempo el pedido extra de reaprovisio-

intervención humana?

namiento

Las condiciones para todo lo anterior son: • Automatización de la transferencia de datos en tiempo real, de los locales a la cervecera. • Un Motor Analítico capaz de procesar rápidamente y con alta frecuencia la previsión del consumo y recalcular los pedidos de reaprovisionamiento. • Integración completa entre el Motor Analítico y los sistemas de CRM, para lanzar las notificaciones a los responsables de los locales. • Integración completa con los sistemas de logística, para adaptar el plan de entregas. • Un sistema ágil de interacción con el local (por ejemplo: una aplicación móvil) que permita enviar notificación y recibir respuestas en tiempos muy cortos. De no ser posibles los puntos anteriores, un modelo de Machine Learning, por sofisticado que sea, no podría proporcionar el salto de calidad esperado, debido a las limitaciones del entorno y de los procesos existentes. Por lo tanto, hay que tener en cuenta que una solución de Machine Learning & Big Data puede implicar una transformación completa hacia la digitalización, para poder realmente aprovechar todo el potencial.

19

Para introducir Data Science en una organización, es necesario incorporar perfiles que dominen el análisis de datos y los algoritmos de Machine Learning, que cuenten con conocimiento tecnológico y con la visión de negocio necesaria para diseñar e implementar una solución de Machine Learning & Big Data. Asimismo, un buen Data Scientist ha de contar

5. LOS NUEVOS PROFESIONALES

con años de experiencia (más allá de la propia formación). Sin duda, perfiles escasos por la cre-

Uno de los errores más comunes a la

ciente demanda de la que disfrutan en el

hora de emprender la implementación

mercado. Si bien es cierto que la oferta

de una plataforma de Machine Learning

ha crecido acorde a la demanda y que

& Big Data es creer que es una cuestión

seguirá haciéndolo, tanto en número

de seleccionar la tecnología o el software

de profesionales como en experiencia

adecuado; o el asumir que, una vez los

aportada.

datos empiecen a fluir a la plataforma,

“La Inteligencia Artificial más avanzada aún no es capaz de reemplazar al hombre”

ésta sea capaz de aprender sola (“¿No

Ante la complejidad de encontrar a profe-

era aprendizaje automático?”) y generar

sionales que aglutinen todas estas capa-

valor.

cidades, más común es poder contar con perfiles de Data Scientists que cubran

Desafortunadamente, no suele ser el

las necesidades en cuanto a análisis de

caso porque, como ya hemos menciona-

datos, algoritmos de Machine Learning y

do anteriormente:

conocimiento tecnológico. También con

• Los problemas de negocio tienen

perfiles de Negocio, pero con capacida-

que ser traducidos en problemas analíti-

des y conocimientos destacables en el

cos.

ámbito analítico, que actúen de punto de • La información disponible tiene que

unión entre Data Science y Negocio.

ser analizada e interpretada, y su nivel de completitud es evaluado. • Lo algoritmos más avanzados tienen que ser entrenados y testados. • La solución que se implemente necesitará mantenimiento, ya que la

Por tanto, se puede afirmar que no puede existir Machine Learning & Big Data sin una seria apuesta por este tipo de profesionales, tanto en plantilla como a través de servicios profesionales.

realidad del negocio es cambiante. Tanto los algoritmos como la definición misma del problema analítico tienen que ser actualizados constantemente. Hoy en día, la Inteligencia Artificial más

• Para obtener el máximo

avanzada no es capaz de reemplazar al

provecho, es necesario conjugar

hombre en las tareas anteriores. Es solo

una buena solución de Inteligencia

con la conjunción de las capacidades de

Artificial con un equipo de expertos

las máquinas y los conocimientos de las

en Data Science, que además domine

personas cuando las compañías pueden

el funcionamiento del negocio.

alcanzar todo su potencial.

20

Recomendaciones para directivos:

6. CONCLUSIONES El ser humano procesa un número muy

Aun así, nos seguimos preguntando, ¿es el

limitado de variables para tomar una

aprendizaje automático adecuado para mí?

decisión racional. Cuando nos enfrenta-

“Machine Learning & Big Data e Inteligencia Artificial ya no son un Nice-to-Have sino un Must-Have” “La pregunta no es ya si es necesario implementar una solución de Machine Learning & Big Data, sino cuándo”

mos a un problema complejo que excede

Desde esta perspectiva, la respuesta es,

nuestra capacidad de razonamiento,

claramente, sí. Porque la transformación

las mejores decisiones son, a menudo,

ya ha empezado y no se parará: para

inconscientes y se toman guiadas por la

poder sobrevivir en un mercado cada vez

intuición.

más competitivo, las claves serán conseguir mayor eficiencia (en forma de auto-

Con el aprendizaje automático esta

matización inteligente de los procesos) y

limitación desaparece: las decisiones

mayor eficacia (en forma de decisiones

óptimas vuelven a ser las decisiones

más acuñadas y de mayor impacto).

racionales. El aprendizaje automático ya está aquí. Los humanos tenemos toda la vida para

Las máquinas seguirán su carrera impa-

aprender; las máquinas no tienen tanta

rable de aprendizaje, la automatización

paciencia. Una de las disciplinas de

reemplazará al ser humano en los tra-

aprendizaje automático es el aprendizaje

bajos repetitivos, los vehículos circularán

reforzado, en el que las máquinas ad-

con conducción autónoma, el diagnóstico

quieren conocimiento solas, simplemente

médico se hará de forma remota, los equi-

captando información sobre las reglas

pos y los objetos estarán interconectados

del entorno.

-internet de las cosas- y será en torno a 2040. Aunque nos quede tiempo para vivir

Años de aprendizaje y conocimiento acu-

esta realidad, es hoy cuando tenemos que

mulado del ser humano se transforman

rotar hacia lo nuevo y convertir en realidad

en minutos para una máquina: pasa de

nuestras decisiones inteligentes: operati-

saber únicamente cómo se mueven las

vas, tácticas y estratégicas.

piezas en un tablero de ajedrez a convertirse en un experto y vencer al campeón

Machine Learning & Big Data e Inteligen-

del mundo en tan solo unas horas de

cia Artificial ya no son un Nice-to-Have

práctica.

sino un Must-Have.

21

Recomendaciones para directivos: El no reunir los requisitos necesarios debería leerse como una campana de

• La transformación digital y la

alerta: ya representa una desventaja

aplicación de nuevas tecnologías en

competitiva que cuestiona la superviven-

lo ordinario ya está aquí. Tendrás

cia en el medio y largo plazo.

que ponerte en marcha si no quieres verte superado por un mercado muy

La pregunta no es ya si es necesario

disruptivo donde la competitividad

implementar soluciones de Machine

será cada vez más extrema. La digi-

Learning & Big Data, sino cuándo. Y,

talización no es una opción.

cuanto antes, mejor.

22

7. GLOSARIO

• Algoritmos: conjunto de instruccio-

fenómeno históricamente observado y

nes o reglas bien definidas, ordenadas y

registrado. Por ejemplo, un modelo su-

que permiten llevar a cabo una actividad

pervisado de detección de fraude intenta

mediante una serie de pasos sucesivos. A

clasificar automáticamente los casos que

partir de un dato inicial, se llevan a cabo

históricamente has sido considerados

esta serie de pasos para obtener un re-

fraudulentos.

sultado final. En lo que se refiere a algoritmos de aprendizaje automáticos, estos

• Aprendizaje reforzado (o aprendizaje

reciben una entrada (los datos disponi-

por refuerzo): estos algoritmos aprenden

bles y tratados), de manera que puedan

interactuando con el mundo que los ro-

ser utilizados por el algoritmo. Se realiza

dea, es decir, se retroalimentan del mun-

la ejecución de los pasos necesarios, ya

do exterior. Su aprendizaje está basado

sea una clasificación, una previsión o una

en recompensas que obtienen cuando

segmentación, y se produce una salida

toman decisiones que permiten maximi-

que corresponde al objetivo buscado.

zar el objetivo deseado. Un algoritmo que juega al ajedrez tan solo conociendo las

• Algoritmos no supervisados: son

reglas del juego es un ejemplo de ello. El

aquellos algoritmos que intentan prede-

algoritmo aprenderá simulando partidas

cir un fenómeno que históricamente no

en las que, en cada situación, tomará una

ha podido ser observado. Por ejemplo, un

decisión posible, y recibirá una recom-

modelo no supervisado de detección de

pensa cuando su decisión lo conduzca a

fraude intenta agrupar casos que, debido

ganar la partida.

a sus características diferenciadas del resto de casos, podrían considerarse sos-

• Comportamiento automático: son

pechosos, pero no hay ninguna evidencia

aquellas decisiones que los modelos y

histórica de que lo hayan sido.

algoritmos de aprendizaje automático pueden tomar sin necesidad de la inter-

• Algoritmos semi-supervisados:

vención de los humanos.

combinación de algoritmos supervisados y no supervisados.

• Data Scientist: es la denominación que reciben actualmente los profesiona-

• Algoritmos supervisados: son aque-

les dedicados al análisis y manipulación

llos algoritmos que intentan predecir un

de datos. Utilizan metodologías estadís-

23

ticas avanzadas y tienen la capacidad de

analíticos y que nos permite tomar deci-

desarrollar algoritmos y modelos analíti-

siones que impactan en el negocio.

cos utilizando herramientas estadísticas de programación.

• Paralelización: en el contexto de este artículo, se refiere a la capacidad de eje-

• Datos estructurados y no estruc-

cutar algoritmos de aprendizaje automá-

turados: los datos estructurados son

tico utilizando varios CPU/ordenadores

aquellos que se encuentran organizados

simultáneamente logrando, así, mucha

en un repositorio de datos con un formato

rapidez en la ejecución.

específico; por ejemplo, códigos de identificación de clientes, importes o fechas.

• Patrones: en el contexto de este

Cada uno se corresponde con una co-

artículo, se refiere a perfiles de compor-

lumna en una base de datos. En cambio,

tamiento.

los datos no estructurados no tienen una estructura definida. Son, por ejemplo, los ficheros de texto, datos de redes sociales, fotos o vídeos, entre otros. • Estadística paramétrica: son análisis basados en distribuciones conocidas. Por ejemplo, en el análisis de supervivencia de ciertos productos, se asume que su ciclo de vida sigue una distribución de Weibull o distribución Exponencial que estima qué probabilidad tiene un producto de fallar en un momento determinado. • Granularidad: se refiere al nivel jerárquico o nivel de detalle de los datos. Por ejemplo, en el caso de una prenda de vestir, el análisis requerido podría ser a nivel de categoría de producto o producto / talla /color. • Información accionable: es el tipo de información que generan los modelos

24

Nube de palabras: representación de las palabras más destacadas en el presente informe.

8. BIBLIOGRAFÍA • Russell, Stuart and Norvig, Peter (2009, 3rd ed.). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall. • Barrat, James (2013). Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era. Thomas Dunne Books. • Sigman, Mariano (2015). La vida secreta de la mente. Debate. • Sutton, Richard S. & Barto, Andrew G. (2015). Reinforcement Learning: An Introduction. The MIT Press. • Tegmark, Max (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf. • Alphago (2017). IMDB: https://www. imdb.com/title/tt6700846/.

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9. SOBRE LOS AUTORES Javier Kuperman

Franz Naselli

Jesús E. Gabaldón

Ingeniero en Sistemas por la Uni-

Licenciado en Matemáticas por la

Doctor en Ciencias Físicas por la

versidad Tecnológica Nacional de

“Università degli Studi di Milano” y

Universitat Politècnica de Catalunya y

Buenos Aires, Argentina.

Post-Grado en “Matemàtiques pels

licenciado (MSc) en Bioquímica por la

Instruments Financers” por la “Uni-

Universidad de Barcelona.

Senior Manager en el grupo de

versitat Autònoma de Barcelona”. Senior Manager en el grupo de

Inteligencia Aplicada de Accenture y miembro del Centro de Innovación de

Ha trabajado en Consultoría TIC

Inteligencia Aplicada de Accenture,

Analytics. Más de 20 años de expe-

(Soluziona TI, ahora Indra), Con-

miembro del Centro de Innovación

riencia en el desarrollo y liderazgo

sultoría de Estrategia de Marketing

de Analytics y responsable del área

de soluciones basadas en analítica

y Ventas (Daemon Quest, ahora

de Mantenimiento Predictivo para el

avanzada, inteligencia artificial y

Deloitte) y, actualmente, es Senior

mercado europeo.

aprendizaje automático, principal-

Manager en el grupo de Inteligencia

mente en áreas vinculadas con la

Aplicada de Accenture y miembro del

Después de 12 años en investigación

cadena de suministro y operaciones.

Centro de Innovación de Analytics,

fundamental en simulación numéri-

donde es responsable del área de

ca, sistemas dinámicos y dinámica de

“Forecasting”.

fluidos en España, Alemania y Francia, a su vuelta a España emprende

Lleva más de 13 años trabajando en

su carrera profesional en el ámbito

la creación de soluciones analíticas

privado en ingeniería de software y

avanzadas, inteligencia artificial y

analítica, acumulando un total de

aprendizaje automático, tanto en las

más de 20 años de experiencia en

áreas de Marketing & Ventas (CRM,

análisis operacional, modelos mate-

Optimización de Redes de Ventas…)

máticos y arquitectura de sistemas.

como en Cadena de Suministro (Predicción y Planificación de la Demanda y Optimización de Inventario).

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