No olvides el factor humano

Las mejores herramientas de análisis e inteligencia artificial del mundo no pueden explicar las debilidades únicas de los seres humanos.

Imagen: iStock / metamorworks

Después de años de resistirme al “fútbol de simulación”, finalmente me uní a una liga de fútbol de fantasía del barrio. Soy un aficionado al fútbol muy casual y probablemente no podría nombrar a 10 jugadores activos sin pensarlo varios minutos, pero con el interés de participar en algo de diversión entre vecinos y aprender un poco más sobre el juego, creé mi primer equipo.

Francamente, todavía no entiendo por completo la puntuación del fútbol fantasy y todos los matices, pero para los que no están familiarizados, seleccionas un equipo virtual de un grupo de jugadores disponibles durante un proceso de draft, y las actividades de cada jugador en el campo esa semana contribuyen a tu rendimiento general. puntuación del equipo. Por ejemplo, si mi defensa bloquea un touchdown, podría obtener 10 puntos, mientras que si un corredor de mi equipo corre unos metros en un juego diferente, obtengo una fracción de un punto. Teóricamente, esto crea interés en más equipos al darle al fanático más jugadores para seguir, pero en este punto, principalmente está creando confusión ya que mi extremadamente limitado “cerebro de fútbol” intenta seguir media docena de juegos simultáneos.

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Nuestra liga utiliza Yahoo! La aplicación / sitio web de Fantasy Sports, y aunque han pasado años desde que utilicé algo de Yahoo, la aplicación y el sitio web son extremadamente impresionantes. Lo más notable para este rango amateur es la amplitud y profundidad de las estadísticas disponibles, desde las que esperarías sobre el desempeño pasado de un jugador hasta las predicciones del resultado de cada enfrentamiento en nuestra liga. Mi primer juego había pronosticado puntajes para cada uno de mis jugadores con precisión de dos decimales, puntajes generales pronosticados y una probabilidad de victoria, todos los cuales se actualizaron en tiempo real durante los juegos del fin de semana.

Comencé el día como un perdedor, pero a través de una combinación de suerte y casualidad, mi equipo aparentemente ha ganado a menos que mi pateador, que juega hoy, de alguna manera anote: 13 puntos. Al estudiar la aplicación a intervalos aleatorios el domingo, no pude evitar sentir que estaba mirando la plataforma de negociación en línea de mi corredor de bolsa. Cifras aparentemente precisas en rojo y verde, números intermitentes, daban una apariencia de certeza digital sobre lo que es esencialmente un lanzamiento de unos dados tremendamente complejos.

Esos humanos desordenados

Esta aleatoriedad puede parecer muy indeseable. Después de todo, nadie quiere un resultado impredecible para una cirugía mayor, un vuelo en avión, una costosa cena de bistec o incluso la liga de fútbol de fantasía de su vecindario, donde los principales premios incluyen algunas latas de cerveza local. Como líderes tecnológicos, la estrategia de mitigación de la imprevisibilidad suele ser la automatización o, más recientemente, el análisis y la inteligencia artificial.

En innumerables conferencias y en las páginas de los libros de tecnología, he oído hablar de una especie de mundo nuevo y valiente, donde las máquinas toman decisiones casi perfectas y reducen o eliminan el “desorden” de los humanos. Por supuesto, esto tiene precedentes, y las máquinas han demostrado ser capaces e incluso superiores en todo, desde volar aviones de combate hasta ganar juegos complejos como Go.

Sin embargo, a pesar de los análisis en tiempo real, la transmisión de datos en vivo y mucho más poder de procesamiento que mi insignificante cerebro de fútbol novato, las máquinas no pudieron predecir con precisión el resultado de mi partido de fútbol de fantasía. No solo se perdieron la predicción de la victoria, sino que la predicción inicial me tenía con solo un 39% de posibilidades de ganar.

Se podría sugerir que es una tarea tremendamente injusta esperar que una máquina funcione correctamente. Después de todo, el resultado de cualquier evento deportivo podría depender de algo obvio como el clima, o algo trivial como lo que un atleta clave desayunara. Todo esto es cierto, sin embargo, el peligro para los líderes tecnológicos es la certeza implícita que proviene de todo, desde señales visuales como predicciones aparentemente precisas, hasta la riqueza de datos introducidos en un modelo predictivo.

El modelo analítico que predijo que mi corredor anotaría 15,89 puntos probablemente tuvo años de datos de alta calidad y puede haber sido desarrollado por algunos de los mejores científicos de datos, pero alguna combinación de azar y circunstancia conspiró para que ese jugador obtuviera un 4,90. Perder la marca en un 70% está bien para el fútbol de fantasía, pero probablemente no sea tan bueno para tareas desde la navegación transoceánica hasta la previsión de ventas.

Como líderes tecnológicos, nuestro trabajo es transmitir con precisión lo que las tecnologías como la inteligencia artificial, el análisis y el aprendizaje automático pueden y no pueden hacer. Estos modelos pueden tener habilidades asombrosas y aparentemente mágicas en algunas áreas, pero carecen de habilidades que incluso un niño realiza con facilidad en otras. Estas dicotomías se vuelven aún más desafiantes cuando la mayoría de los usuarios, y en el caso de las redes neuronales, incluso los creadores o la red, no pueden comenzar a comprender cómo funcionan los modelos. Ya sea que esté luchando por ganar el derecho de fanfarronear en el vecindario o haciendo una “apuesta a que la empresa” se mude a un nuevo mercado, comprenda las herramientas a su disposición y los defectos y habilidades de cada uno.

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