El machine learning está posibilitando y va a posibilitar grandes oportunidades tanto para el sector público como privado. La transición de la investigación y desarrollo en machine learning a casos de negocio concretos es un proceso delicado que va más allá de lo puramente técnico.
Hemos creado una nueva sección dedicada a todos los aspectos relacionados con las aplicaciones del machine learning en la sociedad y cómo facilitar este proceso.
En esta sección nos plantearemos cuestiones clave como:
- ¿Qué tipo de formación e investigación es necesario potenciar en las universidades para que sirvan de fuente de transformación del sector público y privado? Veremos que las universidades no deben estar únicamente para cubrir las demandas actuales de las empresas sino que deben ser el origen del conocimiento avanzado y aplicado, independientemente de su aplicación actual en un entorno geográfico concreto.
- ¿Qué procesos deben seguir los centros para definir sus líneas y servicios de investigación y que estos sean atractivos y rentables tanto para las empresas como los propios centros? Aquí es necesario que los centros de investigación estudien bien las demandas del mercado tanto nacional como internacional para poder enfocar su líneas y servicios.
- ¿Cómo tienen las empresas que enfocar sus esfuerzos en investigación y desarrollo en machine learning? Estas deben tener áreas de I+D+i que no estén aisladas del resto de la empresa y que sirvan de unión entre los últimos avances científicos y las necesidades de la empresa.
- ¿Qué papel tienen las empresas dedicadas a ofrecer servicios de investigación en machine learning a otras empresas? ¿Cómo deben orientar su negocio? Las grandes (Google, Amazon, Microsoft, Cloudera, etc.) están teniendo un papel predominante en proveer soluciones hardware y software en la nube. Por ello, las empresas de servicios deben tener una orientación vertical, estar especializadas en un sector y ofrecer toda la cadena de valor (propuesta de valor, captación de los datos, algoritmos, implementación en software y hardware de terceros en la nube, etc.).
- Ejemplos de sectores y empresas que están utilizando técnicas de machine learning como procesamiento de lenguaje natural, visión artificial, predicción de series temporales, sistemas de recomendación, clustering, etc. en sus negocios.
Es necesario hacer un esfuerzo para trasladar a la sociedad los avances del machine learning, especialmente en España, donde ya nos hemos quedado atrás en la creación de infraestructura hardware y software en la nube pero todavía tenemos la oportunidad de potenciar las aplicaciones sobre esta infraestructura.
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