Se trata de discursos erróneos o confusos sobre tecnología, sobre innovación y sobre transformación digital (que no deja de ser, en mi opinión, una forma de innovación de base tecnológica).
Por desgracia, en este campo de la tecnología y la innovación abunda el 'bombo', el 'hype', la exageración, la ampulosidad y también los errores de concepto y los discursos engañosos cuando no directamente falsos.
¿Por qué?
Pues no estoy completamente seguro, pero imagino que es una mezcla de factores que incluye el que la tecnología es realmente importante pero que, además, está de moda y la popularidad no es una buena compañera del rigor. Y también por la costumbre, la posibilidad que casi se concierte en necesidad de exposición, de publicar y opinar, que lleva a que esas publicaciones y opiniones se conviertan fácilmente en superficiales, poco apoyadas en verdadero conocimiento y que algunos de sus paladines no en raras ocasiones son meras cajas de resonancia de discursos y afirmaciones ajenos retransmitidos sin crítica, sin análisis, sin conocimiento en definitiva.
Para este post, que espero no me salga demasiado 'guerrero', traigo a colación una selección de cinco mitos, cinco conceptos erróneos o mal comunicados que me encuentro con muchíiiisima frecuencia en todo tipo de publicaciones y discursos, repetidos y retransmitidos hasta la saciedad, incluso por parte de presuntos expertos , y contra los que, humildemente, intento luchar en mi radio de acción: mis alumnos y los lectores de mis libros y también de este blog, siendo un poco esa voz aislada, esa voz que clama en el desierto.
Cinco mitos de varios de los cuales ya he hablado o contado de una forma u otra en otros posts de este blog, artículos que referenciaré.
Mito: La transformación digital 'no va' de tecnología
Éste es, quizá, el mito más común de los cinco que voy a mencionar en este post, el más común y, en cierto sentido, el más, perdóneseme la expresión, 'burdo': aquel que niega el papel de la tecnología en la transformación digital, aquel que no sólo afirma el papel de la estrategia y las personas en la transformación digital, cosa en la que estoy plenamente de acuerdo y, de hecho, reflejé en mi primer libro 'La carrera digital', sino que va más allá para afirmar, directamente, y muchas veces con esta expresión literal, que la "transformación digital no va de tecnología".
Una afirmación absurda en las que los que eso afirman creo que se quedan sólo con la palabra transformación sin conceder ninguna importancia al segundo término, digital, que es el factor diferencial, el que diferencia, valga la redundancia, a la transformación digital de otras transformaciones.
A despecho de lo que otros puedan decir, afirmo, sin ambages y sin la más mínima duda, que la transformación digital SI va de tecnología. La tecnología digital es el elemento desencadenante de la transformación y la materia prima para llevarla a cabo. Sin duda. Sin ninguna duda.
De esto ya hablé hace nada menos que cuatro años en el post, cuyo título no deja lugar a dudas: 'No os engañéis: la Transformación Digital SÍ va de tecnología' y, más recientemente, en este otro 'La transformación digital y la pereza de los directivos'.
Mito: El agilismo quiere decir velocidad
Mucho mitos rodean al mundo del agilismo, creo que demasiado rodeado de simplificaciones y falto de verdadero entendimiento. De muchos de esos malos entendidos me ocupo en clases que tocan el tema en el ámbito de la innovación, de la transformación digital o incluso de programas de robotización de procesos.
Quizá el mito más extendido, el que con frecuencia nubla el entendimiento de mandos y directivos algo alejados de la realidad de los proyectos, es aquel que identifica ágil ('agile') con velocidad, con rapidez. No es así. Agil implica adaptación, no velocidad, aunque, en la práctica, esa capacidad de adaptación pueda conducir a un menor tiempo en los proyectos, especialmente los que se ejecutan en entornos de incertidumbre.
Este tema lo recogí ya hace unos dos años en el post de título también bastante explícito: 'No, Agile no significa ir más rápido'.
Mito: La Inteligencia Artificial está ligada a los datos
Saltando ya al campo de la inteligencia artificial, un mito, además bastante promovido incluso por auténticos expertos en machine learning e inteligencia artificial, es aquel que identifica inteligencia artificial con el uso de datos, con grandes cantidades de datos.
Y no, no necesariamente es así.
Lo es con bastante frecuencia, es cierto, en la inteligencia artificial actual, dominada por el machine learning, y especialmente el deep learning. Pero, como explico en el artículo 'La equívoca relación de inteligencia artificial y datos: cinco mitos comunes', no todo tratamiento de datos, ni siquiera masivo, es inteligencia artificial, no en todos los algoritmos y modalidades de inteligencia artificial se necesitan datos (al menos, no más que en cualquier otro algoritmo informático) y, en los casos en que sí se utilizan datos, muchos datos, esto es muchas veces más un lastre que una virtud, algo que hacemos así porque no hemos encontrado un modo mejor, pero que tiene serio impacto en cuanto a dificultades de implantación. en cuanto a necesidades computacionales o en cuanto a impacto medioambiental, por ejemplo.
Así que no, tratamiento de datos no es lo mismo que inteligencia artificial.
Mito: identificación de Big Data e Inteligencia Artificial
Otro mito, a caballo entre el campo de la Inteligencia Artificial y el Big Data es, precisamente, el que tiende a identificar ambas disciplinas, un mito en parte derivado de la identificación de inteligencia artificial con procesamiento de datos.
Este mito también lo comentaba en el post 'La equívoca relación de inteligencia artificial y datos: cinco mitos comunes'.
Big Data es una tecnología (más bien un grupo de tecnologías), orientadas al uso masivo de datos, datos de todo tipo incluyendo datos poco estructurados y en tiempo real o cuasi-real. Se basa en temas como el uso de bases de datos NoSQL o algoritmos distribuidos del tipo MapReduce. Es, en esencia, una tecnología o conjunto de tecnologías aplicables a diversas situaciones y casos de uso en que, como decía, se manejan muchos datos, variados y a gran velocidad (lo que nos llevaría a las tres Vs del Big Data).
Y, si, dado que algunas formas, las predominantes, de inteligencia artificial se basan en procesamiento de muchos datos, y dado que uno de los usos de la Inteligencia Artificial es la analítica inteligente, es frecuente el maridaje de Big Data con Inteligencia Artificial.
Pero son disciplinas diferentes.
Existen muchos algoritmos y casos de uso de la Inteligencia Artificial que no precisan Big Data y existen aplicaciones del Big Data que no son del campo de la Inteligencia artificial (ej, Complex Event Processing o analítica tradicional, al estilo del Business Intelligence).
No confundamos ambas cosas.
Mito: la Inteligencia Artificial no explica cómo llega a conclusiones
El último mito que voy a comentar es, quizá, el más perdonable o el único perdonable, en realidad. De hecho, pudiera catalogarse no tanto como un mito sino como una forma que creo inadecuada de comunicar una realidad: se trata de aquel que, hablando de Inteligencia Artificial y, en concreto, de explicabilidad de la inteligencia artificial, afirma que existen algoritmos no explicables.
Esto es casi cierto, pero no del todo.
Como explico en el post 'Los algoritmos de Inteligencia Artificial sí saben explicarse', en realidad, los algoritmos de inteligencia artificial son, al menos en una enorme mayoría, plenamente deterministas y con un comportamiento perfectamente explicable. El problema real es que, manejan un volumen inmenso de datos y de parámetros y de parámetros no asimilables por una inteligencia humana, y, además, su forma de, llamémosle, 'razonar', no tiene nada que ver con la forma en que lo hacemos los humanos o, al menos, la forma en que lo comunicamos conscientemente y vía lenguaje.
Esto quiere decir que, aunque estrictamente hablando, los algoritmos sean explicables, a efectos prácticos no lo son, porque no nos proporcionan en muchos casos, explicaciones comprensibles por los humanos.
Como digo, en el fondo, éste no es completamente un mito, porque a nivel práctico lo que afirma es cierto, pero, en mi experiencia, comunicarlo sin matices a un público poco preparado, genera falsas sensaciones acerca de la pérdida de control sobre los algoritmos e, incluso, una cierta percepción de que esos algoritmos tienen alguna forma de voluntad propia...algo claramente falso.
El problema aquí es más, creo, la estrategia de comunicación de la problemática, que la falsedad del argumento propiamente dicha.
Conclusión: una voz en el desierto
Y estos son algunos de los mitos habituales que identifico en el mundo de la tecnología y la innovación. Hay más, hay muchos más, y probablemente surgirán muchos otros. El metaverso, por ejemplo, parece campo abonado para ver y escuchar todo tipo de inexactitudes e incluso absurdos.
Pero estos cinco mitos que he apuntado son, probablemente, de los más comunes y difundidos actualmente, al menos en mi percepción, y los que, quizá por ello, me han venido a la cabeza rápidamente al redactar este post.
La tecnología se mueve muy rápidamente, y eso es bueno. Y la tecnología está de moda, y eso en gran parte es bueno, pero se trata ya un arma de doble filo, porque la moda ayuda en parte a la adopción y desarrollo de la tecnología pero también genera, en abundancia, errores y malos entendidos, a veces incluso, quién sabe, mensajes intencionadamente falsos o confusos.
Sé que yo sólo no puedo cambiar esa orden de cosas y esa confusión dominante. Sé que yo sólo únicamente puedo llegar a unos pocos y seguramente a que cale el mensaje a un subconjunto de reducido de esos pocos a los que llegue.
Pero el amor que tengo a la tecnología, el amor al también al conocimiento que me caracteriza, unidos ambos a un prurito de honradez intelectual y de cumplimiento de la misión personal que me marqué hace ya casi cinco años cuando realicé un importante giro a mi carrera profesional, me llevan a denunciar esos mitos en los ámbitos en que puedo y a explicar la realidad esperando, al menos, llegar a un puñado de estudiantes, directivos o lectores de mis obras.
Seré sólo un voz que clama en el desierto pero, al menos, seré una voz.
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