Los algoritmos gobiernan buena parte de nuestra vida digital, desde la canción que escuchamos en Spotify hasta la serie que vemos en Netflix. Por eso, que Twitter haya decido que el suyo empiece a mostrar los contenidos más relevantes para los usuarios, en lugar de simplemente una 'timeline' cronológica como hasta ahora, ha causado una conmoción a nivel mundial.
Obviamente, este cambio no afecta solo a los usuarios particulares, sino también a las empresas, por lo que la red social de los 140 caracteres trata de convencerlas de que recurran a su servicio Twitter Ads para pymes.
Del mismo modo, que Google cambie su famoso algoritmo de búsqueda puede causar pérdidas millonarias a las compañías. El año pasado, los de Mountain View realizaron una importante modificación que obligó a millones de páginas web a adaptar su diseño a los 'smartphones' bajo la amenaza de desaparecer de la primera página de resultados, en la que se genera el 70% del tráfico.
Sin embargo, las compañías no solo tienen que obedecer algoritmos para mejorar su imagen de cara a la galería. En los últimos tiempos, muchas están recurriendo a las máquinas para que todos los procesos de la empresa sean más eficientes, empezando por la contratación de personal.
Un puñado de 'startups' (como Gild, Entelo, Textio, Doxa o GapJumpers) ofrecen ya su 'software' para automatizar el proceso de selección de personal. Los algoritmos tienen en cuenta desde el currículum hasta los resultados de las entrevistas estructuradas a los candidatos. Aunque por el momento no parece que vayan a sustituir a los 'headhunters', sí pueden dar un necesario enfoque sin prejuicios a la hora de incorporar un nuevo miembro al equipo.
La llegada de la “economía de los algoritmos”
2,5 millones de dólares al minuto (2,2 millones de euros) se invertirán este año en la internet de las cosas en todo el mundo, o al menos esa es la optimista previsión de Gartner. Según la firma, las empresas desearán aprovecharse cada vez más y mejor de la ingente cantidad de datos que generern esos dispositivos conectados, de ahí que el entrenamiento de algoritmos que permitan extraer conocimiento sea cada vez más necesario.
La consultora afirma que la economía de los algoritmos la economía de los algoritmosya ha llegado, y aconseja a los departamentos de tecnología ponerse las pilas. De hecho, Peter Sondergaard, vicepresidente de investigación de Gartner, reunió recientemente a 8.500 CIOs y otros profesionales TI en una 'keynote' para advertirles sobre la necesidad de innovar en este ámbito.
A su juicio, en 2020 viviremos una transformación de gran calado: en lugar de utilizar aplicaciones, los asistentes virtuales (que en el fondo no son más que algoritmos en la nube) dirigirán las tareas diarias de las empresas y serán capaces de predecir las amenazas o detectar los mejores momentos para invertir, entre otras cosas.
En realidad, esta idea no es tan futurista como cabría imaginar. Como ya te hemos contado, una compañía de Hong Kong, Deep Nowdlege Venture, se convirtió en 2014 en la primera en aceptar a un algoritmo en su junta directiva para aconsejar sobre las mejores inversiones.
Otras grandes compañías ya están utilizando métodos similares. Después de catorce meses consecutivos de disminución de ventas, IBM quiere volver a crecer. Además de lograrlo con las ideas de su personal humano, espera que el 30% de su éxito se deba a los algoritmos, en los que confía para predecir el futuro de sus acuerdos.
Hace unos meses, Telefónica presentó el algoritmo predictivo que había desarrollado gracias a la tecnología de la empresa especializada en 'machine learning' BigML. El sistema está entrenado para predecir en qué 'startups' invertir reduciendo la subjetividad y la intuición humanas.
Pónme una máquina para atender a los clientes y otra que me prediga el futuro
Ahora bien, no todas las empresas necesitarán un algoritmo que prediga las inversiones ni todas uno que trabaje en atención telefónica. Cada CIO debe tener en cuenta cuáles son las necesidades de su compañía y definir de forma conjunta con el 'data scientist' cuál es la finalidad de los algoritmos que desarrollen. Evidentemente, uno solo no puede valer para todo.
Harvard Business Review acaba de encuestar a 30 empresas que están comenzando a adaptarse al 'machine reengineering', el término con el que califican a la labor en la que los procesos humanos de la empresa se automatizan progresivamente.
Más de la mitad de las empresas estaban utilizando algoritmos predictivos, especialmente para mejorar la fase de 'marketing' y ventas, aunque también para desarrollar su capacidad empresarial.
Algunos de los departamentos de 'marketing' también usan algoritmos para detección visual o de reconocimiento del lenguaje natural que, como ya señalaba Gartner, pueden ser de gran utilidad para automatizar la atención telefónica a través de sistemas de biometría de voz.
De hecho, las empresas que estaban utilizando sistemas para entender mejor nuestra forma de hablar habían reducido sus costes y atendían mejor a sus clientes. Por su parte, el análisis predictivo les estaba sirviendo para aumentar sus ingresos.
Casi la mitad de las empresas afirmaba haber mejorado su rendimiento tras utilizar técnicas de aprendizaje automático y un tercio vio cómo recortaba entre el 15% y el 70% los costes en algunos procesos.
Eso sí, alguna firma se encontró con ciertos problemas en los primeros momentos, ya que las máquinas no aciertan de la misma forma si no cuentan con una buen histórico de datos. Sin embargo, tras cambiar su CRM por lo que denominaron como SRM ('scientific revenue machine', máquina de ingresos científicos'), lograron hacer más caja.
Así que los CIOs que crean que el 'machine learning' solo puede ayudar a las grandes empresas, han de darse cuenta de que los algoritmos pueden mejorar diferentes procesos de la compañía en casi todos los sectores. Pueden ayudar a los médicos a predecir cómo un paciente responderá a una terapia o al departamento de recursos humanos a adivinar si un trabajador se marchará o no de la compañía a la primera de cambio. Así que los departamentos de tecnología tendrán que comenzar a desarrollar sus propios algoritmos si quieren seguir siendo competitivos.
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