El presidente de Nokia asegura que cada empleado debe tener un entendimiento básico del aprendizaje automático, incluyéndolo a él
Por Risto Siilasmaa
Harvard Business Review
Educación
Durante mucho tiempo he sido paranoico y optimista sobre la promesa y el potencial de la inteligencia artificial para interrumpir, bueno, casi todo. El año pasado, me sorprendió lo rápido que se estaba desarrollando el aprendizaje automático y me preocupaba que tanto Nokia como yo hubiéramos sido un poco lentos en la adopción. ¿Qué podría hacer para educarme y ayudar a la compañía?
Como presidente de Nokia, tuve la suerte de poder abrirme camino en los calendarios de varios de los mejores investigadores de inteligencia artificial del mundo. Pero solo entendí partes de lo que me dijeron, y me frustré cuando algunos de mis compañeros de discusión parecían más interesados en mostrar su propia comprensión avanzada del tema que en querer realmente que yo entendiera "cómo funciona realmente". trabajo."
Pasé un tiempo quejándome. Entonces me di cuenta de que, como director general y presidente desde hacía mucho tiempo, había caído en la trampa de ser definido por mi función: me había acostumbrado a que me explicaran las cosas. En lugar de tratar de descubrir las tuercas y tornillos de una tecnología aparentemente complicada, me había acostumbrado a alguien más haciendo el trabajo pesado.
¿Por qué no estudio yo mismo el aprendizaje automático y luego explico lo que aprendí a otras personas que tenían dificultades con las mismas preguntas? Eso podría ayudarles y elevar el perfil del aprendizaje automático en Nokia al mismo tiempo.
Volviendo a la escuela
Después de una rápida búsqueda en Internet, encontré los cursos de Andrew Ng en Coursera, una plataforma de aprendizaje en línea. Andrew resultó ser un gran maestro que realmente quiere que la gente aprenda. Me divertí mucho al volver a familiarizarme con la programación después de un descanso de casi 20 años.
Una vez que completé el primer curso sobre aprendizaje automático, continué con dos cursos de seguimiento especializados sobre Aprendizaje profundo y otro curso centrado en las redes neuronales convolucionales, que se aplican con mayor frecuencia para analizar imágenes visuales. A medida que me familiarizaba con el tema, también pasé un tiempo leyendo trabajos de investigación y artículos sobre arquitecturas y algoritmos de aprendizaje automático no cubiertos por los cursos de Andrew. Después de tres meses y seis cursos, había cubierto tanto los algoritmos simples como muchas de las arquitecturas más complicadas, haciendo un proyecto con cada uno para obtener una comprensión práctica.
Luego busqué en la parte más difícil: cómo explicar la esencia del aprendizaje automático de la manera más simple posible, pero sin dejar de entenderlo. Creé la presentación que desearía que alguien me hubiera dado. (La presentación está en YouTube, donde, hasta el momento, ha sido vista por casi 45,000 personas. También se la he entregado, entre otros, al gabinete completo de Finlandia, a muchos de los comisionados de la Unión Europea, un grupo de Naciones Unidas. embajadores y 200 colegialas adolescentes para que se interesen en la ciencia. Muchas compañías han hecho que mi introducción al aprendizaje automático sea obligatoria para su gestión).
Miles de empleados de Nokia han visto mi presentación y se han inspirado en ella. Muchas de nuestras personas de I + D acudieron a mí para confesar que estaban un poco avergonzados de que su presidente estuviera codificando sistemas de aprendizaje automático, aunque ni siquiera habían comenzado. Pero, dijeron, ahora estaban dedicando su propio tiempo libre para estudiar el aprendizaje automático y también estaban trabajando en los primeros proyectos de Nokia. Musica para mis oidos.
Pero ese fue solo el primer paso.
Los cinco pasos para la competencia en inteligencia artificial
Quería desarrollar una forma de promover una comprensión más amplia del aprendizaje automático, no solo para los ingenieros, sino para todos en Nokia. Con ese fin, la parte más valiosa de mi experiencia ha sido crear una plantilla para "Los Cinco Pasos para la Competencia de AI". Espero que los líderes de todas las industrias puedan aprender de estos pasos mientras buscan información sobre el uso del aprendizaje automático en sus negocios:
Haz que todos aprendan su IA ABC. Planeamos familiarizarnos con los fundamentos del aprendizaje automático como un proceso obligatorio, como conocer el código de conducta de la compañía. Vamos a crear una prueba en línea. Cada empleado tendrá que estudiar tanto el aprendizaje automático.
El punto no es solo que cada individuo descubrirá que puede entender el aprendizaje automático. Hay un significado más profundo: que el aprendizaje es algo que debemos hacer a lo largo de nuestras vidas y que podemos entender algunas cosas bastante complicadas, incluso si no creemos eso al principio. Si podemos sorprender a nuestra gente con su capacidad para aprender cosas nuevas, eso puede ser muy positivo, para ellos y para la empresa.
Crear un grupo competente de expertos. Cuando un líder empresarial o cualquier persona, para el caso, se le ocurre una idea: "Oye, podríamos ahorrar un montón de dinero si hiciéramos esto" o "Podríamos hacer este producto más competitivo si pudiéramos enseñar un sistema de aprendizaje automático a ayuda”: tendremos un grupo de expertos para evaluar la idea y decidir,“ Sí, podemos hacerlo ”o“ Probemos y veamos ”o“ De ninguna manera ”. Esto podría ser un centro de competencia interno o Incluso podría ser subcontratado a una compañía de inteligencia artificial de terceros.
Estos científicos de datos se lanzarán en paracaídas al equipo genérico de I + D de una unidad de negocios para mostrarles cómo hacer lo que sea necesario. Con cada proyecto, dejarán atrás a las personas que ahora tienen experiencia práctica y tienen más conocimientos sobre el aprendizaje automático. Difundirán su aprendizaje y, al mismo tiempo, cuando regresen al centro de competencia centralizado, podrán compartir su experiencia sobre lo que funciona en el terreno.
Por cierto, es importante centralizar porque en el mercado de talento apretado de hoy en día, es mucho más fácil reclutar a los mejores talentos en aprendizaje automático si saben que trabajarán con colegas con talentos similares.
Combine sistemas de TI y estrategia de datos robustos. Necesitaremos crear sistemas de TI que puedan combinar cualquier subconjunto de datos a los que la empresa tenga acceso con cualquier otro subconjunto para acumular los datos exactos necesarios para implementar un sistema de aprendizaje automático en particular. (Esto puede ser complicado por la legislación de privacidad de diferentes países). La configuración de un lago de datos es solo trabajo de TI. La estrategia de la mitad de la ecuación consiste en anticipar y pronosticar nuestras futuras necesidades de datos. En tres o cinco años, habrá aspectos de nuestro negocio en los que nuestra competitividad estará definida en gran medida por los sistemas de aprendizaje automático que implementaremos. Necesitaremos comprender y adquirir los datos que necesitaremos en ese momento para capacitar a los sistemas que serán críticos para nuestra competitividad.
Implementar el aprendizaje de máquina internamente. Existen numerosos trabajos que se pueden hacer mejor y más rápido si aumenta a las personas que trabajan en esas tareas con el aprendizaje automático. Para eso, tendremos que cambiar el comportamiento de las personas para que vean todo lo que les rodea como una oportunidad para automatizar.
Integrar el aprendizaje automático en productos y servicios. Debemos analizar constantemente las formas de aprovechar el aprendizaje automático para mejorar la competitividad con nuestros clientes.
Debido a que estos cinco pasos son partes igualmente importantes del futuro de la IA, deben implementarse simultáneamente. Mientras comenzamos a enseñar a nuestros empleados los conceptos básicos del aprendizaje automático, podemos comenzar a construir la infraestructura de TI, buscar talento y, en asociación con nuestros equipos de TI existentes, trabajar para agregar competencias de aprendizaje automático a nuestros productos y servicios. Al elevar el nivel de todos los diferentes elementos de nuestras habilidades de aprendizaje automático a la vez, cada elemento puede conectarse y mejorar cada parte que toca. En lugar de que una parte retenga a los demás, todos avanzan juntos, compartiendo lecciones, generando nuevas ideas y acumulando impulso.
A menudo me describo como un emprendedor. Cuando tienes una mentalidad emprendedora, todo es responsabilidad tuya. Realmente te importa y tus acciones se comunican alto y claro.
Podría haber apoyado al CEO de Nokia y al equipo de gestión para hablar sobre la necesidad de poner en marcha un rápido avance en el aprendizaje automático. Pero hablar es barato. Tomar acciones que las personas pueden ver y están motivadas para copiar es mejor que cualquier discurso en tono alto. El hecho de que el presidente de una compañía global regresara a la escuela y aprendiera una pieza crítica de tecnología era lo suficientemente novedoso como para llamar la atención de las personas y animarlas a actuar por su cuenta.
Espero que sea solo el comienzo.
Risto Siilasmaa ha sido presidente de Nokia desde 2012 y es fundador y presidente de F-Secure. Es el autor de Transforming NOKIA: El poder del optimismo paranoico para liderar el cambio colosal.
Harvard Business Review
Educación
Durante mucho tiempo he sido paranoico y optimista sobre la promesa y el potencial de la inteligencia artificial para interrumpir, bueno, casi todo. El año pasado, me sorprendió lo rápido que se estaba desarrollando el aprendizaje automático y me preocupaba que tanto Nokia como yo hubiéramos sido un poco lentos en la adopción. ¿Qué podría hacer para educarme y ayudar a la compañía?
Como presidente de Nokia, tuve la suerte de poder abrirme camino en los calendarios de varios de los mejores investigadores de inteligencia artificial del mundo. Pero solo entendí partes de lo que me dijeron, y me frustré cuando algunos de mis compañeros de discusión parecían más interesados en mostrar su propia comprensión avanzada del tema que en querer realmente que yo entendiera "cómo funciona realmente". trabajo."
Pasé un tiempo quejándome. Entonces me di cuenta de que, como director general y presidente desde hacía mucho tiempo, había caído en la trampa de ser definido por mi función: me había acostumbrado a que me explicaran las cosas. En lugar de tratar de descubrir las tuercas y tornillos de una tecnología aparentemente complicada, me había acostumbrado a alguien más haciendo el trabajo pesado.
¿Por qué no estudio yo mismo el aprendizaje automático y luego explico lo que aprendí a otras personas que tenían dificultades con las mismas preguntas? Eso podría ayudarles y elevar el perfil del aprendizaje automático en Nokia al mismo tiempo.
Volviendo a la escuela
Después de una rápida búsqueda en Internet, encontré los cursos de Andrew Ng en Coursera, una plataforma de aprendizaje en línea. Andrew resultó ser un gran maestro que realmente quiere que la gente aprenda. Me divertí mucho al volver a familiarizarme con la programación después de un descanso de casi 20 años.
Una vez que completé el primer curso sobre aprendizaje automático, continué con dos cursos de seguimiento especializados sobre Aprendizaje profundo y otro curso centrado en las redes neuronales convolucionales, que se aplican con mayor frecuencia para analizar imágenes visuales. A medida que me familiarizaba con el tema, también pasé un tiempo leyendo trabajos de investigación y artículos sobre arquitecturas y algoritmos de aprendizaje automático no cubiertos por los cursos de Andrew. Después de tres meses y seis cursos, había cubierto tanto los algoritmos simples como muchas de las arquitecturas más complicadas, haciendo un proyecto con cada uno para obtener una comprensión práctica.
Luego busqué en la parte más difícil: cómo explicar la esencia del aprendizaje automático de la manera más simple posible, pero sin dejar de entenderlo. Creé la presentación que desearía que alguien me hubiera dado. (La presentación está en YouTube, donde, hasta el momento, ha sido vista por casi 45,000 personas. También se la he entregado, entre otros, al gabinete completo de Finlandia, a muchos de los comisionados de la Unión Europea, un grupo de Naciones Unidas. embajadores y 200 colegialas adolescentes para que se interesen en la ciencia. Muchas compañías han hecho que mi introducción al aprendizaje automático sea obligatoria para su gestión).
Miles de empleados de Nokia han visto mi presentación y se han inspirado en ella. Muchas de nuestras personas de I + D acudieron a mí para confesar que estaban un poco avergonzados de que su presidente estuviera codificando sistemas de aprendizaje automático, aunque ni siquiera habían comenzado. Pero, dijeron, ahora estaban dedicando su propio tiempo libre para estudiar el aprendizaje automático y también estaban trabajando en los primeros proyectos de Nokia. Musica para mis oidos.
Pero ese fue solo el primer paso.
Los cinco pasos para la competencia en inteligencia artificial
Quería desarrollar una forma de promover una comprensión más amplia del aprendizaje automático, no solo para los ingenieros, sino para todos en Nokia. Con ese fin, la parte más valiosa de mi experiencia ha sido crear una plantilla para "Los Cinco Pasos para la Competencia de AI". Espero que los líderes de todas las industrias puedan aprender de estos pasos mientras buscan información sobre el uso del aprendizaje automático en sus negocios:
Haz que todos aprendan su IA ABC. Planeamos familiarizarnos con los fundamentos del aprendizaje automático como un proceso obligatorio, como conocer el código de conducta de la compañía. Vamos a crear una prueba en línea. Cada empleado tendrá que estudiar tanto el aprendizaje automático.
El punto no es solo que cada individuo descubrirá que puede entender el aprendizaje automático. Hay un significado más profundo: que el aprendizaje es algo que debemos hacer a lo largo de nuestras vidas y que podemos entender algunas cosas bastante complicadas, incluso si no creemos eso al principio. Si podemos sorprender a nuestra gente con su capacidad para aprender cosas nuevas, eso puede ser muy positivo, para ellos y para la empresa.
Crear un grupo competente de expertos. Cuando un líder empresarial o cualquier persona, para el caso, se le ocurre una idea: "Oye, podríamos ahorrar un montón de dinero si hiciéramos esto" o "Podríamos hacer este producto más competitivo si pudiéramos enseñar un sistema de aprendizaje automático a ayuda”: tendremos un grupo de expertos para evaluar la idea y decidir,“ Sí, podemos hacerlo ”o“ Probemos y veamos ”o“ De ninguna manera ”. Esto podría ser un centro de competencia interno o Incluso podría ser subcontratado a una compañía de inteligencia artificial de terceros.
Estos científicos de datos se lanzarán en paracaídas al equipo genérico de I + D de una unidad de negocios para mostrarles cómo hacer lo que sea necesario. Con cada proyecto, dejarán atrás a las personas que ahora tienen experiencia práctica y tienen más conocimientos sobre el aprendizaje automático. Difundirán su aprendizaje y, al mismo tiempo, cuando regresen al centro de competencia centralizado, podrán compartir su experiencia sobre lo que funciona en el terreno.
Por cierto, es importante centralizar porque en el mercado de talento apretado de hoy en día, es mucho más fácil reclutar a los mejores talentos en aprendizaje automático si saben que trabajarán con colegas con talentos similares.
Combine sistemas de TI y estrategia de datos robustos. Necesitaremos crear sistemas de TI que puedan combinar cualquier subconjunto de datos a los que la empresa tenga acceso con cualquier otro subconjunto para acumular los datos exactos necesarios para implementar un sistema de aprendizaje automático en particular. (Esto puede ser complicado por la legislación de privacidad de diferentes países). La configuración de un lago de datos es solo trabajo de TI. La estrategia de la mitad de la ecuación consiste en anticipar y pronosticar nuestras futuras necesidades de datos. En tres o cinco años, habrá aspectos de nuestro negocio en los que nuestra competitividad estará definida en gran medida por los sistemas de aprendizaje automático que implementaremos. Necesitaremos comprender y adquirir los datos que necesitaremos en ese momento para capacitar a los sistemas que serán críticos para nuestra competitividad.
Implementar el aprendizaje de máquina internamente. Existen numerosos trabajos que se pueden hacer mejor y más rápido si aumenta a las personas que trabajan en esas tareas con el aprendizaje automático. Para eso, tendremos que cambiar el comportamiento de las personas para que vean todo lo que les rodea como una oportunidad para automatizar.
Integrar el aprendizaje automático en productos y servicios. Debemos analizar constantemente las formas de aprovechar el aprendizaje automático para mejorar la competitividad con nuestros clientes.
Debido a que estos cinco pasos son partes igualmente importantes del futuro de la IA, deben implementarse simultáneamente. Mientras comenzamos a enseñar a nuestros empleados los conceptos básicos del aprendizaje automático, podemos comenzar a construir la infraestructura de TI, buscar talento y, en asociación con nuestros equipos de TI existentes, trabajar para agregar competencias de aprendizaje automático a nuestros productos y servicios. Al elevar el nivel de todos los diferentes elementos de nuestras habilidades de aprendizaje automático a la vez, cada elemento puede conectarse y mejorar cada parte que toca. En lugar de que una parte retenga a los demás, todos avanzan juntos, compartiendo lecciones, generando nuevas ideas y acumulando impulso.
A menudo me describo como un emprendedor. Cuando tienes una mentalidad emprendedora, todo es responsabilidad tuya. Realmente te importa y tus acciones se comunican alto y claro.
Podría haber apoyado al CEO de Nokia y al equipo de gestión para hablar sobre la necesidad de poner en marcha un rápido avance en el aprendizaje automático. Pero hablar es barato. Tomar acciones que las personas pueden ver y están motivadas para copiar es mejor que cualquier discurso en tono alto. El hecho de que el presidente de una compañía global regresara a la escuela y aprendiera una pieza crítica de tecnología era lo suficientemente novedoso como para llamar la atención de las personas y animarlas a actuar por su cuenta.
Espero que sea solo el comienzo.
Risto Siilasmaa ha sido presidente de Nokia desde 2012 y es fundador y presidente de F-Secure. Es el autor de Transforming NOKIA: El poder del optimismo paranoico para liderar el cambio colosal.
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