IA para las personas y las empresas

Prefacio

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La motivación de este marco y este libro

Tras obtener mi máster en Matemáticas Aplicadas (otorgado con distinción), me convertí en ingeniero de coches de carreras de IndyCar y estratega de carreras que compitió en más de 100 carreras en todo el mundo, incluidas muchas veces las 500 Millas de Indianápolis. También dirigí el departamento de dinámica de vehículos y ciencia de datos en Andretti Autosport, que ayudó a impulsar los resultados de un equipo de carreras IndyCar de cuatro coches.

En el automovilismo profesional estadounidense, ganar las 500 Millas de Indianápolis es el objetivo final. Asistí a mis primeras 500 Millas de Indianápolis cuando aún estaba en el instituto. Si nunca has estado, te lo recomiendo encarecidamente. Este acontecimiento es realmente el mayor espectáculo del automovilismo y es el mayor acontecimiento deportivo de un solo día en todo el mundo. El propio circuito es la mayor instalación deportiva del mundo en cuanto a capacidad.

El primer año que asistí, 1992, resultó ser el final de la Indy 500 más reñido de la historia (y aún lo es), y terminó con Al Unser, Jr. batiendo a Scott Goodyear por la victoria ¡por 0,043 segundos! ¡Piénsalo! Eso es menos de la mitad de una décima de segundo después de correr durante casi tres horas, a una velocidad media de más de 220 mph, ¡y durante 500 millas (el equivalente a conducir de Chicago a Toronto)!

Me quedé tan impresionado que aquel día salí del Indianapolis Motor Speedway (IMS) diciendo a los que estaban conmigo que algún día trabajaría en las carreras de IndyCar, y el resto es historia. Además, y de forma muy serendípica, mi carrera en las carreras empezó cuando trabajé para Al Unser, Jr. el piloto que ganó aquella misma Indy 500 a la que yo asistí de niño. Entré en el equipo como ingeniero asistente jefe de Alan Mertens, ¡el ingeniero que diseñó el coche con el que Unser ganó en 1992!

La figura P-1 muestra una imagen de un artículo de la revista Racer tras las 500 Millas de Indianápolis de 2007, en las que fui ingeniero de carrera y estratega de Davey Hamilton. Aparezco a la derecha celebrando un noveno puesto después de salir 20º. Esta fue la extraordinaria carrera de regreso de Davey después de 23 operaciones para reconstruirle las piernas y los pies tras un terrible y masivo accidente en el Texas Motor Speedway en 2001.

Figura P-1. Artículo de Racer Magazine sobre las 500 Millas de Indianápolis de 2007 (reimpreso de RACER Magazine con permiso)

A medida que avanzaba mi carrera en las carreras, aprendí rápidamente que el automovilismo profesional implica generar ventajas competitivas con esteroides. Las carreras a ese nivel requieren una intensa innovación, optimización continua, perfección, análisis avanzado de cantidades desmesuradas de datos, trabajo en equipo y colaboración sólidos como una roca, y la capacidad de ejecutar y adaptarse sobre la marcha a un ritmo a menudo irreal. Todo ello bajo una intensa presión y responsabilidad. En última instancia, el automovilismo profesional consiste en maximizar los conocimientos para impulsar -y beneficiarse de- decisiones, acciones y resultados en el menor tiempo posible. Así es como se produce la ventaja competitiva y los mejores resultados.

Como ingeniero de coches de carreras de IndyCar y estratega de carreras que utiliza IA, aprendizaje automático y ciencia de datos para optimizar la configuración de los coches de carreras y la estrategia de carrera para una combinación determinada de piloto, trazado de la pista (superpista, óvalo corto, circuito de carretera, circuito urbano) y condiciones (clima, superficie de la pista), pude ayudar a mis equipos a ganar muchas carreras y a subir al podio, incluida la histórica victoria en la última carrera de la Champ Car (antes CART) en Long Beach, California. Trabajé directamente con muchos pilotos y propietarios de equipos notables, como Michael Andretti, Al Unser, Jr., Jimmy Vassar, Will Power, Tony Kanaan, Danica Patrick y Ryan-Hunter Reay, por nombrar algunos.

Quizá te estés preguntando qué tiene que ver esto con este libro, con el marco de trabajo del que trata y con la IA en general. La respuesta es ¡todo! Deja que me explique.

Tras unos 10 años en el mundo de las carreras, decidí pasar al sector tecnológico. Rápidamente me di cuenta de que, al igual que en las carreras, las empresas también intentan constantemente batir a sus competidores para ganar. Una cosa que enseguida me quedó clara es que lo que se necesita para ganar carreras no se aplica sólo a las carreras, sino también a las empresas, independientemente de su sector o tamaño. Aunque la definición de ganar puede ser diferente para cada empresa (por ejemplo, alcanzar objetivos específicos de beneficios y crecimiento empresarial), lo que se necesita para ganar es lo mismo. Tanto en las carreras como en los negocios, ganar, y especialmente ganar de forma consistente, requiere una ventaja competitiva, que es la capacidad de comprender, actuar y alcanzar niveles de rendimiento de formas que tus competidores no pueden.

Basándome en mi experiencia profesional tanto en las carreras como en los negocios, la ventaja competitiva procede principalmente de dos áreas. En primer lugar, para los productos con algún tipo de interfaz de usuario (UI), la ventaja competitiva procede de un diseño magnífico, una experiencia de usuario (UX) optimizada y de funciones que deleitan. En segundo lugar, y lo más importante en mi opinión, proviene de tener los datos "correctos", crear una estrategia ganadora para aprovecharlos, ejecutar esa estrategia, y luego utilizar los datos para mejorar y optimizar continuamente las cosas a lo largo del tiempo.

Desde que dejé las carreras, he aprovechado mi experiencia en negocios, analítica y gestión de productos para ayudar a empresas de todos los tamaños y de muchos sectores a beneficiarse de la innovación tecnológica y la transformación digital, y a crear grandes productos de datos. También he ayudado a miles de personas a comprender los detalles y las ventajas de la ciencia de datos y la analítica avanzada mediante conferencias y clases.

Soy fundador y director general de Why of AI y profesor adjunto del programa MBAi de Kellogg/McCormick de la Universidad Northwestern, así como asesor de confianza, ponente principal y autor. He pasado las dos últimas décadas asesorando a empresas sobre cómo utilizar los datos, la analítica y la tecnología para impulsar el éxito empresarial y de los clientes. Mis objetivos principales son ayudar a las personas y a las organizaciones a comprender mejor la IA y el aprendizaje automático, así como ayudar a identificar casos de uso beneficiosos de la IA y ayudar a crear estrategias para construir soluciones de IA responsables y de éxito.

Este libro, y el marco que presenta, se basa en estos objetivos y en mis casi 20 años de innovación, experiencia y conocimientos en el mundo real; su objetivo es guiar la creación de mejores experiencias humanas y el éxito empresarial a través de la innovación integral basada en la IA, construida sobre una visión y una estrategia ganadoras de la IA.

Navegar por este libro

El libro se divide en cuatro partes. La Parte I presenta y detalla el Marco de la IA para Personas y Empresas (AIPB), su Estrella Polar, ventajas y componentes. Termina con una visión general no técnica de la IA y el aprendizaje automático, así como una visión general de las aplicaciones y oportunidades de la IA en el mundo real. Esto ayudará a generar ideas y proporcionará el contexto necesario para desarrollar una visión y una estrategia en torno a aplicaciones y casos de uso relevantes de la IA.

La Parte II trata sobre el desarrollo de una visión de la IA. Comienza con un debate en profundidad sobre por qué perseguir la IA, seguido de la definición de objetivos alineados con la visión de la IA para las distintas partes interesadas, como empresas, clientes y usuarios. Luego repasamos lo que la gente necesita y quiere, y cómo convertirlo en grandes productos basados en la IA y mejores experiencias humanas.

La Parte III trata sobre el desarrollo de una estrategia de IA. Se centra en conceptos como innovación científica, preparación y madurez de la IA, y consideraciones clave para alcanzar el éxito con la IA. Deberías utilizar estos conceptos para realizar las evaluaciones apropiadas, tal y como las define el AIPB, para desarrollar una estrategia que cubra las carencias y aborde las consideraciones clave, así como para desarrollar una estrategia de soluciones de IA alineada con la visión.

La Parte IV concluye con un debate sobre la posible repercusión de la IA en los puestos de trabajo, reflexiones finales y el futuro de la IA, en particular qué esperar y a qué prestar atención.

No dudes en visitar https://aipbbook.com en cualquier momento para consultar la información y los recursos más recientes de la AIPB. Gracias por hacerte con un ejemplar de este libro. Espero que lo disfrutes.

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Agradecimientos

Me gustaría darte las gracias a ti, lector de este libro. Escribirlo fue una empresa importante y muy difícil que merece la pena al 100% si lo lees y aprendes algo nuevo y valioso.

Me gustaría dar las gracias a Alan Mertens y a Chris Mower por arriesgarse a contratar a un ingeniero de coches de carreras y estratega de carreras desconocido y relativamente inexperto. Gracias a ellos he trabajado y competido al más alto nivel del automovilismo profesional, he viajado por todo el mundo, he trabajado con algunos de los nombres más importantes de la historia de este deporte y he experimentado la indescriptible emoción de ganar carreras. Todo ello contribuyó a sentar las bases de mis éxitos profesionales posteriores a las carreras.

Gracias a todos los profesores, expertos, colegas y mentores que me han ayudado a lo largo de mi trayectoria profesional. Las personas que comparten conocimientos y experiencia con el fin de beneficiar a los demás contribuyen sin duda a hacer del mundo un lugar mejor.

Gracias a Matt Mayo por ser un gran colaborador y por ponerme en contacto con Marsee Henon.

Me gustaría dar las gracias a los revisores de mi libro, Beth Partridge y Matt Kirk. Ambos aportaron ideas y puntos de vista inestimables, y mi libro es mejor gracias a su ayuda. Además, me gustaría dar las gracias a todas las personas cuyo trabajo e ideas de alta calidad se mencionan en este libro, y a todos los que me han aconsejado a lo largo del camino.

Gracias a todas las personas de O'Reilly Media con las que puede que no haya interactuado directamente o de forma significativa, pero que han ayudado a producir este libro. También quiero dar las gracias a O'Reilly Media por publicar mi libro. He leído muchos libros de O'Reilly, he asistido a conferencias, me he beneficiado de su plataforma de aprendizaje en línea y soy un fan en general. Es un honor poner mi nombre junto al de O'Reilly Media en este libro.

Concretamente en O'Reilly, quiero dar las gracias a Marsee Henon por presentarme a Mike Loukides, que fue mi Editor de Adquisiciones. Gracias a Mike, así como a Nicole Tache, de O'Reilly, por compartir mi visión de este libro, por proporcionarme excelentes ideas y por ayudarme a hacer de este libro una posibilidad. También me gustaría dar las gracias a Nicole por su trabajo de edición, que me ayudó a introducir muchas mejoras necesarias.

Me gustaría dar las gracias a todos los miembros del personal de producción de O'Reilly que han trabajado en el libro, especialmente a Rebecca Panzer y Nan Barber. También me gustaría dar las gracias a Bob Russell por su experiencia en la corrección de textos.

Me gustaría dar las gracias especialmente a mi editor de desarrollo, Jeff Bleiel, por todas sus grandes ideas y mejoras, y por aguantar la música alta y los ruidos de la máquina de café expreso durante nuestras reuniones cuando trabajaba desde cafeterías. Y lo que es más importante, me gustaría dar las gracias a Jeff por ser un gran colaborador y por ayudar a que mi libro sea mucho mejor.

Me gustaría dar las gracias a Kate Shoup, una querida amiga y colega autora. Su amplia experiencia profesional en redacción y edición, así como sus consejos, han demostrado ser de un valor incalculable. También es una anfitriona increíble en los actos de la carrera. Gracias a todos los demás buenos amigos que me han apoyado a lo largo de mi vida.

Un agradecimiento especial a mi familia y amigos, que me han proporcionado un cariño y un apoyo constantes. En particular, me gustaría dar las gracias a Nancy y Richard Noyes y a Lourdes y Alain Weber por su interés, sus visitas y sus ánimos durante todo el proceso de escritura del libro. En concreto, quiero dar las gracias a Richard por ofrecerme inmediatamente su ayuda para la revisión y por proporcionarme después grandes ideas y consejos.

Por último, este libro está dedicado a mi querida esposa, Stephanie, y a mi madre, Linda. Me gustaría dar las gracias a mi madre por su amor inquebrantable, su apoyo y los sacrificios que ha hecho por mí a lo largo de mi vida. Esto, y su énfasis en la educación, así como en tener múltiples opciones, me ha ayudado en gran medida a llegar a donde estoy. Por último, me gustaría dar las gracias a mi mujer por su amor, apoyo y paciencia firmes y constantes durante todo el proceso de escritura del libro y en general. Su inteligencia, perspectiva y ayuda hacen que todo lo que hago sea mejor. No podría haber escrito este libro sin ella.