Esto no es una queja contra las palabras de moda, per se, que en contextos específicos puede ser bastante útil. Más bien, es una crítica de un proceso de pensamiento fácil de lo que diferencia a una startup basada en tecnología. Decir que usa inteligencia artificial es como decir que usa una biblioteca de redes para construir la empresa . En estos días, algún nivel de inteligencia artificial está integrado en cada producto creado con código.
Del mismo modo con Big Data: cada startup hoy en día está rastreando sus datos y usándolos como parte del ciclo de retroalimentación. Algunos lo hacen mejor que otros, por supuesto, al igual que algunos equipos superan los límites de la IA un poco más que otros. Pero no es un punto interesante para iniciar una conversación.
Estamos presenciando un período de innovación absolutamente increíble en el que algunos de los trabajos más avanzados en inteligencia artificial, procesamiento de datos, visión por computadora y más están disponibles como bibliotecas de código abierto disponibles con una instalación rápida de pip. Es increíblemente emocionante lo que un poco de codificación puede ganar en capacidades. Pero recuerde que esta capacidad no es diferenciadora: requiere acceso a GitHub. Bienvenido a la democratización de la ingeniería.
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En cambio, lo que recomendaría a los fundadores, especialistas en marketing y otras personas que escriben los mensajes de sus nuevas empresas es esto: centre su atención completa y absoluta en el desafío y la solución de su espacio problemático. Si está creando un producto para vendedores, no diga “estamos usando inteligencia artificial y grandes datos para abordar la eficiencia de las ventas”. En su lugar, defina que el producto es el mejor del mercado para resolver un problema que fomentaría la adopción entre vendedores. Grandes soluciones venden productos, no palabras llamativas y populares.
Pero no tome esto como una crítica a los fundadores: los capitalistas de riesgo han hecho más que cualquier persona para popularizar y exagerar la inteligencia artificial y los grandes datos. La cantidad de líderes de opinión que han construido carreras completas en torno a palabras de moda es francamente fascinante. No puedo evitar que este tren salga de la estación, pero ciertamente puedo tratar de convencer a la gente de que deje de comprar boletos para abordar en la próxima plataforma.
En cambio, nosotros como industria necesitamos hacer más para leer en profundidad sobre los problemas técnicos específicos y las capacidades que vienen con estas nuevas tecnologías. Big data es excelente, pero ¿resolverá realmente un problema que tiene una organización? ¿Más datos realmente conducen a un mejor resultado? Porque la ironía de las estadísticas es que pueden ser notablemente efectivas con los datos existentes si se implementan adecuadamente. La pregunta es a menudo más sobre evitar las respuestas que resolver problemas de adquisición de datos.
