Ciencia de Datos
Resumen. Nuestra vida cotidiana y el consumo de todo lo digital son cada vez más analizados y dictados por algoritmos: desde lo que vemos — o no vemos — en nuestras noticias y redes sociales, hasta los productos que compramos, hasta la música que escuchamos. Lo que se presenta cuando escribimos una
Ciencia de Datos
Resumen. Junto con el crecimiento de la IA han surgir serias preguntas sobre nuestra capacidad para construir algoritmos imparciales y «justos». Y es cierto que sin intervención, los algoritmos de aprendizaje automático reflejarán cualquier sesga en los datos subyacentes. Pero precisamente porque ML nos obliga a instruirla de manera muy
Ciencia de Datos
Resumen. La empresa de transporte de viajes Uber y otras empresas de economía de conciertos gestionan cada vez más a sus empleados remotos mediante lo que se denomina «gestión algorítmica». La investigación de los autores revela que la gestión algorítmica es frustrante para los trabajadores; su resentimiento puede llevarlos a
Ciencia de Datos
Resumen. El porcentaje de empresas que se identifican como impulsadas por datos ha disminuido en cada uno de los últimos 3 años, pasando del 37,1% en 2017 al 32,4% en 2018 al 31,0% este año. Estos resultados y descensos aleccionadores se presentan a pesar de la creciente
Ciencia de Datos
Resumen. La toma de decisiones algorítmica y la inteligencia artificial («IA») tienen un enorme potencial y es probable que sean éxitos económicos, pero nos preocupa que la publicidad haya llevado a muchas personas a pasar por alto los graves problemas de introducir algoritmos en las empresas y en la sociedad.
Ciencia de Datos
Resumen. Últimamente, la analítica de personas, que utiliza la información estadística de los datos de los empleados para gestionar el talento, ha recibido mucha publicidad e incluso ha ganado la aceptación general. Sin embargo, la mayoría de las empresas no comprenden qué dimensiones del talento impulsan el rendimiento en sus
Ciencia de Datos
Resumen. Casi todos los trabajadores del conocimiento hoy en día necesitan ser un consumidor regular de análisis de datos. Cuatro conceptos de análisis de datos que cada gerente debe entender incluir 1.) experimentos controlados aleatorizados; 2.) pruebas A/B; 3.) análisis de regresión; y 4.) significancia estadística. Esta lista de
Blockchain
Resumen. La investigación de una nueva encuesta de liderazgo global muestra que, en promedio, los líderes de RRHH están muy por detrás de otros profesionales en cuanto a su capacidad para operar en un entorno altamente digital y utilizar los datos para guiar las decisiones empresariales. Las empresas pueden empezar
Ciencia de Datos
Resumen. ¿Cómo puede una organización saber si realmente está permitiendo que los datos informen su toma de decisiones o si simplemente está usando análisis superficiales para justificar las decisiones retroactivamente? Tradicionalmente, las organizaciones han utilizado el análisis de datos como una herramienta de retrospección, como un medio para responder preguntas
Ciencia de Datos
Resumen. A pesar de la explosión del interés por el big data, muchas organizaciones siguen relegando el conocimiento de la ciencia de datos a un pequeño número de empleados. Eso es un error, y a largo plazo, es insostenible. Muy pocas empresas esperan sólo escritores profesionales para saber escribir. Entonces,
Ciencia de Datos
Resumen. Durante la última década, el comercio electrónico ha impuesto una dolorosa reducción de beneficios a los minoristas de cajas grandes, lo que ha dado lugar a despidos, cierres de tiendas, reconfiguraciones de centros comerciales e incluso quiebras. El mundo online está a punto de hacer lo mismo con las
Ciencia de Datos
Resumen. En julio de 2016, el equipo de comercio electrónico de Vineyard Vines se propuso encontrar una solución para ayudarles a mantener el ritmo de su dinámica base de clientes y mantenerse fieles a sus principios de comunicaciones auténticas, relevantes y personalizadas. Ellos contrataron una plataforma de marketing automatizada que