El documento argumenta que las organizaciones deben iniciar una práctica de machine learning para mantenerse competitivas, ya que la ventaja competitiva actual depende de algoritmos y aprendizaje automático. Recomienda seleccionar un problema piloto de bajo riesgo y alto impacto para desarrollar internamente, construir un equipo para mantener modelos de machine learning, y aprender antes de comprar software externo.

1. ¿Por qué debo iniciar una práctica de
Machine Learning en mi organización?
CTO Forum SG'14
Emilio Osorio
@SaibaMinoru
minoru@sistemashumanos.com

2. Machine Learning hoy se
usa como una caja negra
para predecir solo
métricas de negocio

3. Las ventajas competitivas de hoy son
algorítmicas y exponenciales

4. Los sectores altamente competitivos tiene que desarrollar
sus propios algoritmos y sus propios datasets por que su
competencia ya lo esta haciendo

5. Aprender antes
de comprar

6. Saber como usar Machine Learning esta
alcance de todos

7. No es indispensable comprar
licencias, el Software Libre
ayuda a reducir el costo de
aprender

8. ¿Donde se
necesita al
Data Scientist?

9. Una cultura ágil
que entienda la
experimentación
como parte del
aprendizaje es
indispensable

10. Machine Learning Engineer:
El perfil clave en la empresa

11. Conocer el estado del arte:
Alguien del equipo obtiene conocimiento general de la
practica de machine learning y los tipos de problemas
relacionados con la empresa que se resuelve.
Realizar un Proyecto Piloto:
Con ayuda de un stakeholder de negocio, seleccionar un
problema de baja dificultad y alto impacto para ser
desarrollado internamente o con un partner estratégico con
el fin de aprender e iniciar la práctica.
Escalar la práctica.
Seleccionar infraestructura, armar un equipo que pueda
seleccionar y mantener los modelos. Solo outsourcear la
generación del modelo.

12. Emilio Osorio García
minoru@sistemashumanos.com
@SaibaMinoru
Cel: +521 55 3233 2476