Originalmente “fintech” se refiere al conjunto de “tecnología” (digital) que permite la mejora en el desarrollo de operaciones “financieras”. No obstante, alrededor de ese concepto se ha ido creando una nueva categoría de empresas especializadas en productos y servicios digitales que están cambiando radicalmente la industria financiera: “las fintech”. Christine Lagarde, la Directora del Fondo Monetario Internacional (FMI) ha pedido recientemente que las autoridades presten atención prioritaria a la regulación de una actividad que parece venir llena de oportunidades y amenazas para la banca tradicional (Kihara, 2019). En este artículo, vamos a repasar las actividades y empresas emergentes en el ámbito “fintech”, las razones para su crecimiento y las consecuencias para el sector financiero. [Leer más…] acerca deQué son las Fintech, Para Qué Sirven y Por Qué los Bancos les Tienen Miedo
Qué es “Gig Economy” y Cómo Revoluciona las Relaciones Laborales: ¿Oportunidad o Precariedad?
La “gig economy” es la realidad económica basada en encargos de trabajos concretos que son pagados tras su ejecución mediante contratos independientes (esto es reforzamiento en la importancia de los contratos autónomos o “freelance” en lugar de laborales). La economía “gig” ha crecido espectacularmente en todo el mundo, pero también el debate sobre sus consecuencias. En este artículo describimos en qué consiste, sus ventajas y sus inconvenientes, y su potencial evolución. [Leer más…] acerca deQué es “Gig Economy” y Cómo Revoluciona las Relaciones Laborales: ¿Oportunidad o Precariedad?
Qué es el Big Data y Cómo Funciona en las Empresas: Tamaño y Algo Más
Vivimos en la época de “la revolución de los datos”. La expansión de internet y la tecnología han generado que los datos de ubicación, compras, comunicaciones, gustos, o intereses estén disponibles en cualquier momento digitalmente. Google ha rentabilizado su conocimiento de algunos de estos datos vendiendo publicidad personalizada a empresas que quieren llegar a clientes interesados en ciertos temas o en determinados lugares o momentos. Una encuesta de la consultora NV Partners a responsables de grandes empresas señalaba que un 97% ha realizado inversiones en “big data” en el último año, pero sólo el 27% está satisfecho de los resultados obtenidos. Muchos expertos consideran que esta estadística prueba la importancia de entender bien qué es exactamente el “big data” y qué características debe tener para resultar útil. Esta entrada pretende responder a esas preguntas y dar algunos ejemplos. [Leer más…] acerca deQué es el Big Data y Cómo Funciona en las Empresas: Tamaño y Algo Más
Qué es Economía Colaborativa y cómo será en el futuro
La Economía Colaborativa se ha hecho popular en los últimos años de la mano de empresas tan exitosas como Uber, Airbnb, BlaBlaCar, Cabify, or Wallapop entre otras. Estas empresas han puesto en marcha planteamientos que han revolucionado industrias tan tradicionales como la del transporte o la hostelería. Sin embargo, también han generado polémica, dudas y errores. En este “post” intentamos delimitar qué se entiende por economía colaborativa y ofreceremos algunos ejemplos. Al mismo tiempo, buscaremos identificar cómo deberíamos esperar que sean las tendencias para el futuro en este ámbito. Nuestro argumento es que la idea de la economía colaborativa es interesante económica y socialmente; sin embargo, se necesita garantizar una ordenación que evite los muy serios problemas que una “falsa economía colaborativa”, tal como la que en la práctica se desarrolla con cierta frecuencia, puede ocasionar.
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Inteligencia Artificial: ¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona en las empresas?
La inteligencia artificial (IA) está adquiriendo una importancia creciente como fuente de decisiones en el mundo de la empresa. La inteligencia artificial consiste en la utilización de procedimientos digitales que permiten sugerir automáticamente productos y servicios o identificar problemas o sus soluciones partiendo de unos parámetros generales de referencia. La inteligencia artificial está ya presente en muchos de los servicios que usamos a diario, incluso cuando quizás no somos conscientes de ellos. Por ejemplo, cuando Amazon nos sugiere productos que quizás querríamos comprar (una sugerencia que es cada vez más común en todas las empresas que usan comercio electrónico) está usando un sistema basado en inteligencia artificial para aconsejar un producto en función de tus compras previas y de lo que otras personas han comprado después de comprar lo que tú estás comprando.
La inteligencia artificial tiene aplicaciones en múltiples campos. Además del ya comentado del comercio electrónico, se cuenta con aplicaciones más o menos avanzadas de inteligencia artificial en ámbitos como las finanzas, los seguros, la sanidad, la educación, etc. El funcionamiento general de la mayor parte de las aplicaciones más simples tienen una estructura similar:
1- Identifica un problema en la empresa que resulta importante para su funcionamiento y que puede responderse mejor contando con la experiencia de cómo se solventó en casos previos. Ejemplos: ¿Devolverá esta persona su préstamo?, ¿cuántos accidentes tendrá este potencial asegurado?, ¿qué medicinas pueden ayudar más a este paciente?, ¿qué ejercicios podrían ayudar más a este estudiante?.
2- Se toman ejemplos de situaciones concretas en el pasado y se analiza tanto la situación de ciertas variables relacionadas de partida como la evolución posterior en el problema que se desea analizar. Ejemplo, analizamos edad, ocupación y número de miembros de la familia que tuvieron clientes anteriores de la entidad financiera y observamos si devolvieron o no sus prestamos a tiempo. Similarmente, los síntomas de enfermedad y la situación física general de pacientes anteriores, las dosis de medicina que tomaron y su evolución posterior. En general, cuanto más variables de partida y casos tengamos, mejor funcionará el sistema de inteligencia artificial.
3- Se trata de buscar un sistema estadístico basado en computación que permita predecir el resultado para casos futuros partiendo de datos conocidos en las variables de partida. El sistema necesita entrenamiento con muchos casos previos y también necesita la comprobación de su funcionamiento con los nuevos casos para seguir actualizándolo en el futuro (una forma de aprendizaje continuo).
La utilización de inteligencia artificial a gran escala ha levantado alarmas entre muchos expertos. Los riesgos sobre los que se ha advertido tienen que ver con temas tanto laborales como éticos. La posibilidad de que las personas tengan dificultades para encontrar trabajos en el futuro puesto que un robot podría sustituir y mejorar sus actividades en cualquier ámbito es un aspecto sobre el que se especula continuamente. En el pasado, la revolución industrial mostró que las máquinas sustituyeron parte del trabajo que las personas hacían, pero aparecieron nuevos trabajos que eran desconocidos hasta ese momento. Con la inteligencia artificial, muchos esperan una evolución similar, pero otros temen que robots suficientemente avanzados puedan evolucionar rápidamente para cubrir cualquier nueva faceta. Desde un punto de vista ético, las dudas tienen que ver con la calidad de las decisiones que una máquina pueda tomar sobre temas que son sensibles para las personas, como por ejemplo, cuánto tratamiento y hasta cuándo debe recibir una persona enferma considerando su coste.
En cualquier caso, los avances en inteligencia artificial son exponenciales y no se adivina que vayan a detenerse en el futuro. Al contrario. Si quieres saber algo más sobre el tema, a lo mejor te apetece ver este vídeo en el que Jeff Dean, experto en inteligencia artificial de Google, hace un pequeño resumen de las posibilidades técnicas disponibles y de sus implicaciones. La charla está en inglés, pero puedes conectarle los subtítulos si eso te ayuda.
