Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Machine learning transparente como ventaja competitiva de negocio

56 views

Published on

En esta sesión mostraremos casos de organizaciones que han seguido el camino de la transparencia en sus iniciativas de machine learning logrando tener modelos altamente interpretables, y cómo esto les ha brindado una ventaja competitiva.
Presentado por Jesús Ramos

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Machine learning transparente como ventaja competitiva de negocio

  1. 1. Formando equipos de Ciencia de Datos Lecciones, aciertos y desastres Jesús Ramos @xuxoramos jesus@aixsw.mx fb.com/xuxoramos lnkdin.com/xuxoramos www.aixsw.mx 1
  2. 2. Quién es éste? - Ingeniero de Software por el ITESM - MSc Computational Finance @ UNottingham - Lideró el desarrollo de 2 sistemas de escala nacional (liquidación de valores e índices de mercado para BMV) - Formado equipos de Ciencia de Datos en corporativos desde 2013 - Fundador de The Data Pub, la comunidad de Ciencia de Datos más grande de México - Cofundador y COO de Datank.ai en 2016 para habilitar a las empresas con DS - Fundador de AI x Social Wealth para resolver problemas sociales con DS - Pero más importante... 2
  3. 3. 3
  4. 4. 4
  5. 5. Entrando en materia... 5
  6. 6. México produce al año... 13,000 350 N 6
  7. 7. Ingenieros en compu sin mates ni filosofía ● Filosofía: hacer la pregunta correcta. ● Mates: modelar fielmente la realidad y validarla 7
  8. 8. Ingenieros en compu sin mates ni filosofía 8
  9. 9. Ingenieros en compu sin mates ni filosofía 9
  10. 10. Entonces ¿no contrato ingenieros? 10
  11. 11. 11
  12. 12. Y la gente afectada por el producto? 12
  13. 13. 13
  14. 14. Anatomía de un producto de datos ŷ Data Engineering Data Science Designers 14
  15. 15. Entonces, ¿qué roles tenemos? 15
  16. 16. 16
  17. 17. ¿Cómo organizamos tanto talento? 17
  18. 18. Centralizado, Autónomo, Federado 18
  19. 19. 19 Centralizado Idóneo para corporativos y empresas gigantes Necesitan un repositorio central de datos Propicia mucho aprendizaje y cross pollination... Pero poco aplicado debido a lo lento de la org Tentador colocar este grupo en la ofna de CTO… Pero el CTO pocas veces tiene rol estratégico Debe reportarle directo al CEO
  20. 20. Autónomo Ideal para startups donde cada business unit tiene su(s) analista(s) Estructura costosa si hay muchas BU A medida que la org crece, hay que “graduarse” de este modelo Mucha agilidad, pero alto riesgo de fragmentación y duplicidad de trabajo Alto riesgo de sesgos, como selección, confirmación, correlaciones espurias, etc 20
  21. 21. Autónomo (cont.) Autonomía en fuentes de datos No requiere un repo de datos central Ideal para iterar rápidamente Terrible para escalar Guerra civil :D 21
  22. 22. Federado/Distribuído Híbrido entre centralizado y autónomo Cada BU tiene capacidades de análisis de datos Pero los modelos son desarrollados, validados y deployados desde un grupo central Mantiene agilidad mientras garantiza “model governance” Puede reportarle a varios execs en org matricial No es un modelo para empezar 22
  23. 23. Federado/Distribuído (cont.) Idóneo para empresas grandes y corporativos que quieren ser ágiles… O para startups que quieren madurar su práctica Entre más tiempo dure el equipo en este modo, más maduro es 23
  24. 24. Sin importar qué modelo instauren... 24
  25. 25. Todos requieren apadrinamiento del CEO! 25
  26. 26. Conclusiones - Contrata matemáticos,ingenieros y diseñadores - No contrates a puro ingeniero - ¡Menos los egresados de los bootcamps! - Ponte exigente en el hiring - Si tienes una startup, comienza con el modelo autónomo - Si eres un gran corporativo, ubica en qué momento está tu org - Si están por entrarle a la digitalización, entonces migra lentamente al modelo federado - Si están saliendo de una etapa de digitalización, prepárate para regresar al modelo centralizado - ¡Haz tu paz con que esto es un ciclo! 26
  27. 27. ¿Preguntas? 27 Jesús Ramos @xuxoramos jesus@aixsw.mx fb.com/xuxoramos lnkdin.com/xuxoramos www.aixsw.mx

×