Machine, Platform, Crowd

Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future 

Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson

1. Explique las tres grandes tendencias que están cambiando los tradicionales modelos de negocio. Describa con ejemplos.

Las tres grandes tendencias que están modelando los negocios son:

• Incremento rápido y expansivo de las capacidades de las máquinas
• El surgimiento de las plataformas
• El conocimiento de las masas

Estas tres tendencias tienen su contrapartida: la inteligencia artificial se contrapone a la inteligencia humana, las plataformas a los productos y servicios y el conocimiento de las masas al conocimiento centralizado.

1. ¿Cómo transforma a la inteligencia humana, los productos y al conocimiento centralizado (core)?

La tendencia es a reemplazar el juicio humano, tenemos que confiar menos en el juicio de los expertos y más en las decisiones basadas en los datos. Las personas tienen mentes brillantes pero con muchos “bugs” (sesgos, prejuicios).

Los productos digitales, creados con bits, cuya copia es gratis y perfecta, le sumamos la posibilidad de distribuir de forma instantánea desde uno a muchos, o desde muchos a muchos con internet, se convierte en una Plataforma Digital por un costo marginal casi nulo: de acceso, reproducción y distribución.

El Core sigue siendo relevante y útil pero en la era de redes globales y plataformas robustas, la masa es una fuerza poderosa. Un mundo online, descentralizado y descontrolado con libertad de expresión y de innovación.

1. ¿Cómo afecta a los procesos, a la oferta y a la organización del trabajo?

Debido a los cambios tecnológicos, las empresas necesitan repensar el balance entre las mentes y las máquinas, entre productos y las plataformas, entre el conocimiento centralizado y el de las masas para reconfigurar la economía. Por lo que:

• La reconfiguración mente/ máquina afecta a los procesos
• La reconfiguración producto/ servicio afecta a la oferta
• La configuración core/ masa afecta la configuración de la organización y del trabajo.

1. ¿Qué es machine learning y qué tareas permite realizar hoy en día?

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama dentro del campo de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es dotar a los ordenadores de la capacidad de aprender sin necesidad de ser programados.

Puede ayudarnos a buscar patrones o anomalías de grandes volúmenes de datos.  También nos servirá para la segmentación de clientes o para el análisis de redes sociales sacando patrones de las interacciones para detectar tendencias o comportamientos.

1. ¿Qué podemos esperar de esta tecnología en un futuro cercano?

Hoy  las aplicaciones de machine learning ya están muy presentes en nuestro día a día aunque no seamos conscientes de eso, creo que en un futuro los programadores continuarán perfeccionando estos algoritmos para ser lo más precisos posibles. Todo eso se trasladará al E-commerce o cualquier plataforma on-line, dado que permitirá que un sistema no se comporte siempre de la misma manera, sino que aprenda continuamente a partir del comportamiento de sus usuarios y mejore así su servicio.

1. ¿Qué son los efectos de red? Describir ejemplos.

Los efectos de red son una ventaja competitiva que se da cuando el valor de un bien o servicio se incrementa tanto para los usuarios nuevos como para los usuarios ya existentes a medida que el número de usuarios del bien o servicio aumenta. Un ejemplo es el de las tarjetas de crédito, tanto Visa como MasterCard. El valor de tener una tarjeta es mayor para los clientes si se utiliza por mucha gente, ya que les permitirá utilizarla en muchos más locales comerciales. Otro ejemplo mucho más actual de efecto red es el de las redes sociales, como WhatsApp, el valor que aporta una red social a sus usuarios está relacionado con la cantidad de amigos que utilicen esa red social. De nada sirve estar en una red social por muy buena o avanzada que sea si tú eres el único usuario.

...