Paco Nathan (California, 1962), licenciado en Matemáticas y Computación por la Universidad de Stanford y jefe de formación de O´Reilly Media, en California, sabe cómo sacar partido a todo el aluvión de información que navega por el mundo.
"La mayor parte del big data empezó, aún continúa, como algo relacionado con las máquinas que recopilan datos. Cuando usamos Facebook, por ejemplo, hay muchos virus, recogen información sobre hábitos de consumo... Más aún, cuando conducimos coches o volamos en un avión están recabándose datos. Todo eso es muy importante porque, por ejemplo, cuando subes a un avión quieres estar seguro de que los motores funcionan correctamente. En el caso de que las turbinas fallen, hay que saberlo para cambiarlas. Hay montones de datos que se recogen cuando volamos que valen para saber cuándo debemos cambiar algo de la seguridad. Lo mismo ocurre con todo tipo de medios de transporte. En medicina también se manejan enormes cantidades de datos que ayudan a los médicos a diagnosticar mejor. Por ejemplo, en el caso del cáncer tenemos una radiografía de cómo ataca desde hace varias décadas. Algunas empresas pueden usar ese bagaje histórico de imágenes médicas, para aprender de ellas. Con todo esto, el objetivo es ayudar".
"Vemos como la gente y los medios hablan del reemplazo de la gente en el trabajo, pero realmente lo que trata de hacer la inteligencia artificial es mejorar. Como empresario, no me interesaría perder a mis empleados porque ellos tienen experiencia, se trata de usar esta tecnología para aumentar el rendimiento y mantener la empresa próspera. Se trata de mejorar, no de sustituir. Las empresas deben usarla para mejorar los empleos, no para deshacerse de ellos. Podemos hallar un buen balance entre el hombre y la máquina".
Enlace "La Voz de Galicia"
"La mayor parte del big data empezó, aún continúa, como algo relacionado con las máquinas que recopilan datos. Cuando usamos Facebook, por ejemplo, hay muchos virus, recogen información sobre hábitos de consumo... Más aún, cuando conducimos coches o volamos en un avión están recabándose datos. Todo eso es muy importante porque, por ejemplo, cuando subes a un avión quieres estar seguro de que los motores funcionan correctamente. En el caso de que las turbinas fallen, hay que saberlo para cambiarlas. Hay montones de datos que se recogen cuando volamos que valen para saber cuándo debemos cambiar algo de la seguridad. Lo mismo ocurre con todo tipo de medios de transporte. En medicina también se manejan enormes cantidades de datos que ayudan a los médicos a diagnosticar mejor. Por ejemplo, en el caso del cáncer tenemos una radiografía de cómo ataca desde hace varias décadas. Algunas empresas pueden usar ese bagaje histórico de imágenes médicas, para aprender de ellas. Con todo esto, el objetivo es ayudar".
"Vemos como la gente y los medios hablan del reemplazo de la gente en el trabajo, pero realmente lo que trata de hacer la inteligencia artificial es mejorar. Como empresario, no me interesaría perder a mis empleados porque ellos tienen experiencia, se trata de usar esta tecnología para aumentar el rendimiento y mantener la empresa próspera. Se trata de mejorar, no de sustituir. Las empresas deben usarla para mejorar los empleos, no para deshacerse de ellos. Podemos hallar un buen balance entre el hombre y la máquina".
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