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¿Un asesor personal o un paso hacia el futuro?

Hace unas semanas, Amazon lanzó Echo Look. La última incorporación de la compañía, al igual que sus “primos” digitales, es esencialmente un altavoz que funciona mediante Wi-Fi – una especie de Siri-en-tubo – que escucha y obedece las órdenes de la gente. Puede llamar un Uber, pedir pizza de Domino’s, y responder preguntas de trivial. Pero puede hacer algo más que simplemente escuchar – a partir de ahora, el dispositivo ovalado también podrá ver.

Además de leer las noticias y pronósticos meteorológicos, el dispositivo está equipado con una cámara de manos libres y linternas LED. Echo Look incluso puede tomar una foto de cómo vas vestido para recomendarte una prenda u otra – mediante una comparación con ciertos estándares de blogs y una enorme Base de Datos, puede comprobar qué es lo que está a la moda. Básicamente puede funcionar como un dispositivo que usa el Machine Learning para aprender de tus gustos y ser tu asesor de moda.

Pero imagino que nada de esto os sorprende ya. Amazon tiene un buen historial a la hora de traspasar las decisiones de los humanos a las máquinas. Para el CEO del gigante tecnológico, Jeff Bezos, la relación entre los datos (información) y los hechos debería ser absoluta – básicamente, si existe una Base de Datos con toda la información posible se podrían reducir los trabajos, problemas e ineficiencias de todo el mundo, además de crear una sociedad completamente automatizada.

Cuando la máquina superó al humano

Durante los primeros días de Amazon.com, un grupo editorial compuesto por escritores reales, se dedicó a promover la literatura mediante cierta comunicación y feedback para ayudar a los usuarios a elegir un libro. A lo largo de los años, un grupo de la competencia utilizó un algoritmo llamado “Amabot” para generar recomendaciones basadas en las compras anteriores de los clientes y sus búsquedas en la web. Los dos grupos lucharon, entremedio existieron muchas críticas contra la automatización del sector y la impersonalidad. Pero en poco tiempo, el resultado comercial fue claro: los humanos no podían competir en la generación de ventas adicionales. El grupo editorial pronto fue desmantelado.

Por lo tanto, si los algoritmos ya son tan buenos en predecir cómo hacemos “clic”, compramos y pagamos en línea, ¿por qué no extender el poder de decisión de las máquinas inteligentes a los consumidores directamente, diciéndoles qué hacer en casa? Echo Look parece tomar precisamente este camino. Y, aunque la elección específica de la aplicación inicial – dar consejos de moda – debe parecer francamente peculiar a la mayoría de los forasteros, este no es más que un primer paso hacia la automatización de nuestras vidas.

Amazon, a pesar de ser el proveedor de computación en Cloud (nube) más grande del mundo (AWS) y poseer una enorme experiencia en Inteligencia Artificial y Machine Learning, ha optado por ofrecer un consultor de moda conectado a la nube, una característica casi trivial. Y aquí es donde te pregunto: ¿Por qué haría eso la compañía?

Para Amazon, el asesoramiento de moda es quizás el denominador más bajo de su poderosa Inteligencia Artificial, pero ciertamente no es una tecnología irrelevante. El reconocimiento del color, la detección de las expresiones faciales y la evaluación de las formas corporales son habilidades complejas que debe adquirir una computadora. Para recaptar información en tiempo real basada en las últimas tendencias de moda, los artículos más “cool” del mercado y las opiniones de expertos, requieren que el algoritmo maneje imágenes, datos numéricos y datos no estructurados que incluyen el lenguaje humano natural encontrado en revistas y páginas de todo internet.

Esto es exactamente lo que el famoso empresario Eric Ries llamó la “metodología Lean Startup”. Ries acuñó el término para describir las organizaciones que maximizan la oportunidad de aprender (aprendizaje validado), reunir ideas e información sobre el mercado y minimizar los recursos gastados para lograr la comercialización de una nueva tecnología.

El mayor peligro para los innovadores es cuando se fijan en la construcción de una máquina perfecta en la oscuridad, y mientras se obsesionan con ese producto, el mercado ya se ha movido, dejando a los empresarios pegados con un producto que nadie quiere. Para resolver este dilema, la velocidad importa, sobre todo en el mundo de alta tecnología. Es por eso que Ries defiende la idea de un Minimum Viable Product (MVP – Producto Mínimo Viable) antes que una creación perfecta. A menudo es mejor construir un producto viable con el conjunto más pequeño de características para que la compañía complete, lo más rápidamente posible, el ciclo de “build-measure-learn” (construye-mide-aprende). Un producto capaz de responder a las necesidades mínimas del mercado y de esta forma comprobar su demanda, posibles mejoras, feedback del usuario…

Es posible que estés pensando que esta filosofía choca totalmente contra la de Apple, que sólo lanza los productos perfectos al mercado. Hace una década, cuando el primer iPhone fue lanzado, los críticos se burlaron de Steve Jobs porque el dispositivo no tenía teclado. Las llamadas perdidas se convirtieron en algo frecuente, la cobertura era irregular y las salvaguardas de seguridad eran tan primitivas que la mayoría de los CIO de las grandes compañías se negaban a cambiar de las BlackBerrys existentes.

Para Apple, sin embargo, el B2B, aunque grande y lucrativo, era su preocupación secundaria. Era el mercado consumidor el que importaba y realmente experimentaba crecimiento. Específicamente, Apple estaba preocupada por los primeros usuarios que abrazarían un dispositivo de uso general que reproducía música, enviaba mensajes de correo electrónico, hacía llamadas y navegaba por sitios web.

 

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