José Luis Flórez
José Luis Flórez

Vayan por delante mis disculpas por el contenido algo crítico de este artículo, pero me parece necesario llamar la atención al lector sobre un comportamiento cada día más frecuente en innovación y que puede hacer pagar a justos por pecadores. Consiste en que es cada día más difícil encontrar una startup que no incluya entre sus proezas tecnológicas sus asombrosas capacidades en Big Data, Machine Learning y más recientemente en Deep Learning. Y no deja de resultar curioso tal proliferación de talento cuando los Data Scientists son un recurso tan escaso y cuando solo hace un par de años Google adquirió una compañía como Deep Mind, que contaba con 50 empleados, 15 de los cuales eran considerados expertos en Deep Learning, por 500 millones de dólares. ¿500 millones por 15 expertos en Deep Learning? Tiene sentido cuando se estimaba que en Deep Mind estaban la mitad de los expertos en la materia a nivel mundial.

Resulta paradójico que empresas de cualquier origen, bagaje profesional de sus socios y empleados y ámbito de negocio, utilicen con tal ligereza estas credenciales. Este tipo de innovación vacía de contenido y convertida en mero reclamo publicitario ha llegado a tal abuso que muchos inversores ponen cara de póker cuando se les habla del número de expertos en estas materias que se tienen y de los sofisticados algoritmos que han creado.

Hay que destacar que esta no es una práctica restringida al mercado español sino bastante generalizada. La innovación sustentada en estas nuevas capacidades suele presentarse de este modo: en primer lugar, se elige un ámbito de aplicación no necesariamente innovador como la búsqueda de empleo, de piso, de un viaje, o la propuesta de un restaurante; a continuación se emplea el argumento de que es la información la que debe encontrar al usuario y no el usuario a la información (otro mantra de la new age de negocios) y la forma en que la información adquiere esa facultad es a través de la aplicación de big data, machine learning, o si se es aún más audaz, de deep learning. Se añade alguna mención a alguna universidad con cierto prestigio y se tiene un paquete listo para recibir subvenciones, inversiones de algún business angel despistado o similar. En este sentido son muy llamativas las carencias científicas y técnicas de los inversores que ante la dificultad para valorar objetivamente lo genuino de la innovación tienen que conformarse con analizar el pedigrí de los promotores. Que hayan pasado por universidades norteamericanas y preferiblemente de la Ivy League, es en muchas ocasiones la única forma de certificar lo cierto de la ¿innovación?

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