Читать книгу ¿Cómo piensan las máquinas? - Fredi Vivas - Страница 13

Si hubiera una fórmula mágica para hacer cualquier cosa que nos propusiéramos —como emprender, escribir un libro o codear un algoritmo— la vida sería mucho más fácil. Lo cierto es que, a pesar de que mucha gente se hizo millonaria vendiendo libros o dando cursos sobre cómo hacerlo, no hay ninguna fórmula mágica para llevarlo a cabo. Lo mismo aplica para la receta secreta de los emprendimientos exitosos o el perfecto manual para implementar ciencia de datos en tu rubro. Muchas veces, aunque tengamos todo el conocimiento y las mejores experiencias ajenas resumidas, la mejor forma de aprender a hacer las cosas es, justamente, haciéndolas.

Sin embargo, hay tres preguntas clave en el momento de inicial de cualquier actividad. Y, lejos de querer vendérselas como una receta para el éxito (si alguien quiere comprarlas, igual estoy dispuesto a negociar), me gustaría usarlas para realizar la difícil tarea de presentarme y presentar este libro.

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¿Queres empezar una carrera, o un emprendimiento, o escribir un libro, o algo por el estilo? Bueno, te invito a que te preguntes ¿Qué? ¿Cómo? y ¿Por qué?, y vas a aprender mucho sobre vos mismo.

Estas tres preguntas son: ¿qué?, ¿cómo? y ¿por qué? Si, ya sé lo que estás pensando: comencé el párrafo como si fuera a tirar una frase disruptiva stevejobsiana y terminé escribiendo algo súper simple. Tengo dos posibles respuestas a ese —más que válido— reclamo. La primera es que lo simple tiene una belleza y una relevancia que pocas veces se tiene en cuenta. La segunda, es que, si creen que es sencillo, los invito a que se hagan esas preguntas sobre la base de lo que estén haciendo en este momento en sus vidas. Especialmente la última de ellas.

Como habrán visto si hicieron el ejercicio anterior, siempre solemos tener en claro qué es lo que queremos hacer. El cómo generalmente está un poco más difuso, pero está. El verdadero problema llega cuando nos hacemos la tercera pregunta, esa es la que nos deja a todos un poco descolocados: ¿por qué?

¿Qué encontrarás en este libro?

Cuando empezamos con el proyecto de RockingData —la empresa que fundamos junto con Martín Maffioli y Diego Oyola, y de la cual soy CEO—, sabíamos lo que queríamos hacer, pero teníamos un pequeño problema. En aquella época oscura y lejana (2018) era difícil de explicar qué es lo que hacíamos como compañía sin que el potencial cliente no nos mirara como si hubiéramos llegado con Marty McFly en el DeLorean del Doc.

En ese momento buscábamos crear una empresa que resolviera los desafíos más complejos de las organizaciones, usando el enorme —y desaprovechado— poder de la ciencia de datos. Como dirían Los Simuladores, somos un grupo de personas que resuelven problemas, con datos. Ahí, más o menos, teníamos el qué.

Pero vayamos un pasito más atrás. Muchas veces me preguntan qué es lo que hacemos y la respuesta fácil y rápida es “trabajamos con ciencia de datos”. A esto puede seguir otra pregunta: ¿qué es la ciencia de datos? Y la definición que más me gusta es la siguiente (léase con voz de señor Miyagi): “Ciencia de datos es usar los datos para responder preguntas”.

Lo que me gusta más de esta definición, además de su simpleza, es que va directo al punto y es fácil de recordar. Mediante las distintas preguntas que podemos responder usando ciencia de datos, también podemos explicar los distintos subcampos que la conforman, y que (spoiler alert!) van a ir profundizándose a lo largo de todo el libro. Por ejemplo:

Pregunta: ¿Cuánto dinero ganamos el año pasado?

Ciencia de datos: Data analytics, análisis descriptivo.

Pregunta: ¿Cuánto dinero ganaremos el próximo año?

Ciencia de datos: Predicción de demanda con machine learning(2)

Pregunta: ¿Cuánto debería costar esta casa?

Ciencia de datos: Predicción de precios con machine learning

Pregunta: ¿Qué canción le gustará a este usuario?

Ciencia de datos: Motor de recomendación con machine learning.

Pregunta: ¿Qué significa este mensaje?

Ciencia de datos: Procesamiento de lenguaje natural con inteligencia artificial.

Pregunta: ¿Hay un gato en esta imagen?

Ciencia de datos: Clasificación de imágenes con inteligencia artificial.

Pregunta: ¿Cómo respondo a esta pregunta rápidamente para un millón de usuarios?

Ciencia de datos: Ingeniería de datos y big data.

Trabajando con ciencia de datos, podemos responder todas estas preguntas usando como herramientas los elementos con nombre raro mencionados como respuesta. Eso es, básicamente, lo que hago en mi día a día: intentar entender un problema, traducirlo a formato de pregunta y encontrar así la herramienta adecuada para resolverlo.

De esto trataremos en este libro: exploraremos el potencial de la ciencia de datos y de cada una de las herramientas que la conforman, muchas de las cuales hoy son palabras de moda: inteligencia artificial, machine learning, aprendizaje profundo, big data, computer vision y algunas otras más.

Hasta acá definimos qué es lo que hacemos a diario y qué es lo que van a leer en este libro. Y todo podría resumirse en el concepto de ciencia de datos.

Hablar del cómo, ya es un poco más complicado. Teníamos una oficina gigante, llena de verde, anchas avenidas y locales de gastronomía: la calle. Éramos tres nerds entre bares y McDonald’s, y nuestro único patrimonio corporativo era el número de computadoras que teníamos. Pero ganas había de sobra y equipo también. Trabajar con amigos es lo mejor que te puede pasar en el mundo. Y es doblemente bueno, porque todo el mundo te dice que no puedes hacerlo.(3)

Cualquier empresa emergente que comienza su recorrido, tiene como primer desafío ganar experiencia para validar si lo que propone es realizable y demandado en el mercado. Esa experiencia, además, va definiendo la forma en que se estructura el trabajo.

Ahora bien, la pregunta detrás de todo eso es ¿por qué hacemos RockingData? ¿Por qué escribo este libro? ¿Por qué vos, que estás del otro lado lo tenés en este momento en la mano? Pocas veces nos preguntamos este tipo de cosas, pero, como dice el escritor británico Simon Sinek, “si realmente queremos inspirar a aquellos que tienen este libro en la mano, tenemos que empezar por el ¿por qué?”.

¿Por qué este libro?

De alguna manera, escribir un libro se parece a iniciar un emprendimiento. El qué y el cómo, lo tenemos más o menos claro, pero lo que verdaderamente importa no es eso. Desde hace un tiempo que tenía ganas de escribir un libro, pero nunca me había sentado a pensar en por qué.

No sé qué opinas, pero a mí me gustaría que los libros que estoy por leer tengan al menos algunos párrafos dedicados a que el autor me cuente por qué lo escribió. Estoy seguro de que, si sucediera, además de encontrarnos con algunas respuestas entretenidas,(4) entenderíamos mejor lo que estamos leyendo o al menos lo haríamos desde una nueva perspectiva. Además, me parece que no sería del todo honesto con los lectores si no dejara mis intenciones claras desde el comienzo. No quiero escribir este libro como trampolín para presentarme a unas elecciones, ni pienso hacerme millonario con estas páginas. Ni cerca.

Entonces, para que conozcan las razones que me llevan a embarcarme en la aventura de escribir estas páginas, primero tengo que contarles algunas otras cosas acerca de mí.

Nací en Lomas de Zamora, muy cerca de Fiorito. Un lugar mundialmente conocido, pero, en la mayoría de los casos, “solo de nombre”. Mi infancia transcurrió en los años ochenta, la segunda época dorada de la ciencia ficción y unos años gloriosos para los amantes de la tecnología. Crecí entre revistas como Muy Interesante (que traía mi hermano), que en ese entonces, muchas veces venían con robots o naves espaciales en las portadas; entre pelis como Juegos de Guerra (1983), en la que un chico se metía en las computadoras del Pentágono y desataba una guerra, Terminator (1984), Volver al Futuro (1985), Robocop (1987) y Blade Runner (1982), que muestra un futuro distópico con muchísima tecnología. También con Knight Rider, el auto fantástico, que básicamente se manejaba con inteligencia artificial. Y, obviamente, también con mucho videojuego futurista en Atari. Pero si creías que hasta acá ya teníamos un combo bastante loco, es porque todavía no te hablé de las influencias musicales de mi casa que combinaban radio, casetes y vinilos de la música más increíble y variada: tango, folklore, Sandro, Valeria Lynch, como herencia de mis viejos; y Madonna, Queen, Iron Maiden, Kiss y muchos metaleros como herencia de mis hermanos y hermanas.

Si hay algo que siempre supe era que iba a intentar superarme. Mis padres tuvieron un rol fundamental para que yo supiera esto, impulsándonos a mis hermanos y a mí a estudiar como a realizar actividades por fuera del colegio. Nunca fui muy fan de los deportes, (aunque en el colegio los profesores nos mandaran a correr en el recreo, sobre todo en invierno, porque no había estufa en las aulas), pero siempre me gustó la música. En su momento —aunque no lo creas— iba a clases de folklore, hasta que me di cuenta de que no era lo mío. En mi casa la música era muy importante, pero a mí, por alguna razón, y como buen hijo de mi generación, me apasionaban las computadoras. A los doce años me encontré de casualidad con ese mundo en el que sigo hasta hoy. Quizá no estaba tan seguro, pero algo decía que era por ese camino. Me armé de valor y le pedí a mis padres reemplazar las clases de folklore por clases de informática. Tuve la suerte de encontrar el Instituto de Computación Mariano Moreno de Lomas de Zamora, que fue como mi segundo hogar durante toda la secundaria. Como en casa no había computadora, pasaba horas ahí, pifiando comandos de MS-DOS, intentando entender Lotus 123 y fue en ese lugar donde viví, por primera vez, el mágico momento de ver alguien conectándose a Internet. Surrealista. Nunca fui muy bueno tirando código, pero siempre me gustó entender cómo se hacía. Y, es más, creo que esa frase me define bastante bien, siempre fui un apasionado de entender cómo se hacían las cosas, especialmente si estaban relacionadas a la tecnología. Sin duda, esa pasión que descubrí durante esos años en el instituto resultó con el paso del tiempo un aspecto fundamental para desarrollarme en este rubro.

Por esto, no puedo estar más agradecido de haberme cruzado con Marcela, la directora del establecimiento. Incluso, cuando hubo que apretarse el cinturón en casa, llamaron a mi vieja para decirle que me iban a becar al cien por ciento la cuota para que no tenga que dejar de estudiar.

Hice muchas cosas antes de fundar RockingData, desde tener un ciber hasta trabajar en multinacionales. Pero, de todas esas cosas, una de las actividades que más disfruté siempre fue dar clases y charlas. Hasta hace un tiempo tampoco sabía muy bien por qué, calculo que hay cosas que sencillamente nos resultan más fáciles, aunque el típico cliché diga que los nerds no somos buenos comunicando. Pero creo que la verdadera razón por la que me gusta tanto comunicar es porque, en mi caso, cruzarme con una computadora me salvó la vida. Si con mis charlas, mis clases o este libro, puedo inspirar a más gente, como diría el Sr. Spock, “mi misión aquí está cumplida”.

Este es el por qué de este libro. De corazón, espero que el “qué” y el “cómo” los atrape, les despierte interés y los divierta. Pero lo que de verdad quiero es que los inspire tanto como me inspiraron a mí en aquel instituto de computación a los 12 años, donde mi profesor, Martín, me decía “tranquilo, esto es sencillo”, y realmente lograba volverlo sencillo, aunque no lo fuera. Porque nadie puede inspirarse con algo que no entiende o que no conoce, voy a dejar de hablar de mí, y vamos a iniciar un viaje hacia el fascinante mundo de los datos.

FREDI

2- Machine learning y big data son términos que se repiten en todo el libro, fundamentales para el desarrollo de los temas que vamos a tratar. Por este motivo, vamos a emplear las expresiones en su idioma original.

3- Como verán a lo largo del libro, me fascina romper mitos.

4- Se me ocurren algunas interesantes como “Lo escribí porque quiero ganar la próxima elección”, o “Porque me ofrecieron una torta de plata por hacerlo” o “Porque no sabía qué hacer con mi tesis doctoral”.