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miércoles, 8 de abril de 2026

Inteligencia de guerra… @elprofesorcapomasi...

Inteligencia de guerra…

Líbano. Bombardeos sobre Beirut. El uso bélico de la inteligencia artificial, debatido en el conflicto en Medio Oriente. Fotografía: Getty Images.

La IA empieza a ocupar un lugar central en el terreno militar. La reciente disputa entre Anthropic y el Pentágono reactivó el debate sobre los riesgos y dilemas éticos de entregar el control de armas letales a estas herramientas.

© Escrito por Esteban Magnani el martes 31/03/2026 y publicado por la Revista Acción de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, República Argentina.


Uno de los principales incentivos para el desarrollo tecnológico a lo largo de la historia ha sido el uso militar. El ejemplo paradigmático es el Proyecto Manhattan, que durante la Segunda Guerra Mundial reunió en los Estados Unidos a los mejores cerebros y muchísimo dinero para desarrollar en solo tres años una bomba atómica antes de que lo hiciera, como se temía, el régimen de Adolf Hitler. El conocimiento desarrollado con apuro permitió luego, en tiempos de paz, aprovechar la energía nuclear. 


En la actualidad, la tecnología que podría compararse con ese ambicioso proyecto es la IA generativa: países como Estados Unidos y China, sobre todo, compiten por desarrollar sus modelos, a los que consideran clave para definir la disputa geopolítica entre ambas potencias. Esta tecnología podría incidir en cuestiones de distinto tipo, desde comerciales o científicas hasta logísticas o espaciales. Pero el área en el que esta herramienta podría resultar más determinante ‒y la más discutida‒ es la militar.


El uso bélico de la IA generativa se debate desde hace tiempo: un caso que avivó la discusión y la instaló en un primer plano internacional ocurrió en 2024, durante el contraataque de Israel a Palestina. Durante varios días prácticamente se delegó en una IA llamada Lavender el bombardeo sobre presuntos blancos terroristas, a pesar del margen de error estadístico de esta herramienta.


Ahora la discusión se reactivó en los Estados Unidos por la negativa de la empresa Anthropic a que su herramienta de IA generativa tenga control total sobre armas letales o sea usadas para tareas de vigilancia interior. La disputa entre la empresa desarrolladora de Claude y el Pentágono escaló y abrió un debate necesario sobre el uso militar de las IA.


Una empresa moral


Darío Amodei es el CEO de Anthropic, una empresa que fundó luego de abandonar OpenAI por discrepar con su CEO, Sam Altman. Desde el punto de vista de Amodei, la urgencia económica no daba tiempo para testear los potenciales usos peligrosos de las herramientas. Por eso, en 2021 decidió armar su propia compañía.


Anthropic no solo parecía la cara más «ética» de Silicon Valley, sino que lanzó una de las herramientas mejor valoradas del mercado de IA generativa: Claude. Gracias a su posterior asociación con Amazon, que le prestó infraestructura, dinero y contactos, la nueva empresa pudo conseguir algunos anhelados contratos con el Estado norteamericano, incluido el aparato militar, que le permitieron importantes ingresos.


El dinero fue bienvenido, pero generó una fuerte tensión con el discurso ético de
Amodei, quien se mostró independiente de su nuevo cliente, por ejemplo, criticando la política de volver a exportar chips a China. Sobre el tema específico de la IA generativa, denunció violaciones a acuerdos sobre el uso de una versión de Claude retocada para uso militar que fue utilizada en el secuestro de Nicolás Maduro. Amodei dio a conocer públicamente sus opiniones frente a un Gobierno al que no le gusta en absoluto la disidencia. 


El diálogo terminó de quebrarse el 26 de febrero cuando el CEO de Anthropic publicó una carta abierta en la que reconocía que era el Departamento de Guerra, «no empresas privadas, quienes toman las decisiones militares», pero que «en algunos pocos casos, la IA puede minar, más que defender, valores democráticos. Algunos usos también están fuera de los límites de lo que la tecnología de hoy puede hacer de manera segura y confiable». 


Al día siguiente de esta publicación se vencía el plazo para llegar a un acuerdo con el Pentágono que exigía, según Amodei, que se quitaran todas las salvaguardas que impedían a la IA ser usada para automatizar totalmente armas letales o usarlas para la vigilancia interna. Como era de esperar, la publicación fue leída como una declaración de guerra por el propio presidente Donald Trump quien respondió en su red social Truth Social con un extenso posteo: «Los locos izquierdistas de Anthropic acaban de cometer un ERROR DESASTROSO intentando torcer EL BRAZO del Departamento de Guerra». En el mismo tono escribieron otros funcionarios. 


Desde el Pentágono aseguraron que su plan no era hacer ninguna de las tareas que denunciaba Amodei, sino que simplemente querían disponer de toda la capacidad de la herramienta en caso de urgencia. Luego, el Gobierno de Estados Unidos declaró a Anthropic como un «riesgo para la cadena de suministro», prohibió sus herramientas en el Estado y también contratar a quienes tuvieran vínculos con ellas. El anuncio funcionó como una gigantesca advertencia para una industria a la que Trump viene protegiendo como a pocas.


Empleados de distintas empresas de IA apoyaron la posición de Amodei y convocaron a otros empresarios a imitarlo. Algunos de estos líderes, como Sam Altman, hablaron en favor de Anthropic, pero pronto se supo que habían firmado un contrato suficientemente ambiguo con el Pentágono como para que este pudiera hacer lo que quisiera con sus herramientas.


Urgido, el mismo Amodei pidió reabrir las negociaciones, sin suerte, por lo que presentó una demanda contra el Gobierno de los Estados Unidos para que se revierta su condición de «riesgo para la seguridad nacional». Aun si consigue un fallo favorable, su relación con los clientes más grandes quedará seriamente dañada, al menos hasta que haya un cambio de signo político en el Gobierno estadounidense.

Dinero y locura


La inversión en IA generativa que se está realizando en los Estados Unidos es tan desmedida que cada vez más especialistas señalan que va a ser imposible recuperarla. Por eso, cualquier contrato es valorado enormemente, no tanto por los ingresos que propicia (que no llegan a modificar una ecuación muy deficitaria), sino porque ayuda a generar un aura de sostenibilidad económica. Por eso, no resulta extraño que OpenAI y Google se hayan alineado rápidamente para conseguir los contratos del Estado que Anthropic acaba de perder. Negocios son los negocios.


Más allá de la problemática cuestión comercial, lo más preocupante es que el Gobierno de los Estados Unidos considere una buena idea delegar el control total de armas de guerra en IA generativas. Tal como explicó Amodei, estas no dan garantías suficientes para tareas que requieren certezas.


Es que, pese a lo engañoso del nombre, la inteligencia artificial no es inteligencia, sino estadística. Si bien resulta sorprendente lo que puede hacer, el mecanismo probabilístico sobre el que se construye también define sus límites. Por eso se repiten las historias en que distintas IA cometen lo que resulta un error evidente para cualquier humano. Al ser herramientas estadísticas que se basan en miles de millones de ejemplos, carecen de un criterio propio y pueden generar respuestas poco sensatas en áreas para las que no tienen suficientes datos, estos quedaron viejos o simplemente arrojan algo «posible» pero improbable simplemente porque los datos con los que cuentan avalan esa posibilidad.


Este límite puede no ser tan grave en casos de una tarea escolar o una receta de cocina, pero cuando se trata de un arma letal, puede costar miles de vidas. De hecho, se sabe que la IA Claude fue utilizada en el ataque a Irán pese a la prohibición publicada por Trump horas antes: durante ese ataque, según denuncia Irán, se bombardeó una escuela en la que murieron más de 170 niñas. El caso está en discusión, pero no debería descontarse un «error estadístico» o que estuviera basado en información vieja, como indican algunas investigaciones.


La disputa entre Anthropic y el Gobierno de los Estados Unidos es excepcional para ilustrar la relación simbiótica entre una industria que necesita contratos y desregulación, por un lado, y un Gobierno que busca automatizar decisiones con IA para conseguir un aura de neutralidad ideológica que reduzca las críticas y disidencias internas. 



sábado, 9 de noviembre de 2019

Actualizaciones Educativas… @dealgunamanera...

Los nuevos desafíos formativos de la educación superior en la era digital…

En clases. La mayoría de los trabajos profesionales son crecientemente “híbridos”, y requieren interactuar con programas informáticos y con tecnología de alguna manera. Fotografía: Gentileza UCEMA

Las casas de altos estudios tienen que actualizarse a los tiempos del mundo del trabajo; por ello es fundamental motivar a los alumnos con las nuevas tecnologías y en habilidades de programación y gestión de datos.

© Escrito por María A. Alegre, Directora de las Licenciaturas en Negocios Digitales y en Administración de Empresas de la Universidad del CEMA, el sábado 09/11/2019 y publicado por el Diario Perfil de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. 


La transformación digital de la economía está reescribiendo las reglas de los negocios en mayor o menor medida en todas las industrias y sectores, y ha impuesto un ritmo de cambio e innovación vertiginoso, que hace difícil proyectar el futuro. La educación universitaria no escapa a este fenómeno. 

Está claro que el mundo de la educación cambió, y que este cambio apenas comienza. Como en tantos otros sectores, se trata de un proceso de cambio donde abundan las preguntas y son pocas las certezas. Sin embargo, hay algunas conclusiones y aprendizajes que pueden empezar a extraerse con cierto grado de certidumbre.

Cambios. Como el tema es enorme, me voy a enfocar en un aspecto más específico: los objetivos de aprendizaje, las competencias y habilidades que tiene sentido priorizar en la enseñanza universitaria. No cabe duda que la nueva economía requiere definir objetivos de aprendizaje diferentes respecto de aquello que tuvo sentido impulsar en otros tiempos.

Para empezar, está claro que la acumulación y memorización de información fáctica ha perdido enorme relevancia, en un mundo donde cualquier dato puede “googlearse” y tornarse disponible en un instante. Se ha achicado muchísimo la ventaja de los “memoriosos”. 

En contraste, cuando el 49% de los pedidos de empleo en EE.UU. en el cuartil de posiciones mejor pagas indica como requisito excluyente habilidades de programación, el mundo del “coding” no puede quedar acotado al escaso puñado de ingenieros informáticos y científicos computacionales que logran egresar de estas carreras cada año. Hay cantidades de competencias que son esenciales en el mundo del trabajo de la nueva economía, y que apenas registraban hace cinco años.

Por ejemplo, el manejo de herramientas de visualización de datos como requisito solicitado en una búsqueda laboral creció +2.574% en los últimos cinco años. Podemos identificar una secuencia de cambios concatenados en el mundo del trabajo que están reescribiendo las reglas en materia de preparación universitaria requerida:

(1). Muchas tareas predecibles y relativamente lineales que antes realizaban las personas se están automatizando de la mano de la tecnología; 

(2). Esto amenaza con hacer desaparecer por completo algunos puestos, pero principalmente está reemplazando algunas tareas en casi todos los puestos; 

(3). En consecuencia, la mayor parte de los trabajos profesionales son crecientemente “híbridos”, y requieren interactuar con programas informáticos y con tecnología de alguna u otra manera; 

(4). La era digital es la era de los datos: las nuevas tecnologías generan cantidades crecientes de información, la cual se utiliza, de la mano del data mining y la inteligencia artificial, para construir ventaja competitiva en todos los sectores y en la mayoría de las profesiones. Esto explica por qué, habilidades de programación y de gestión de datos se “cuelan” en una cantidad creciente de puestos.

Si la educación superior pretende servir los requerimientos del mundo del trabajo, está claro que este tipo de competencias deberán permear un número creciente de programas académicos, como en otros tiempos ocurrió con las habilidades de escritura, el manejo de planillas de cálculo tipo Excel, o el manejo de idiomas. 

Pero la historia no termina aquí, hay un factor adicional que es aún más disruptivo que la secuencia anteriormente señalada: en un mundo donde todo cambia, las habilidades de innovación, y la capacidad de aggiornar competencias y seguir aprendiendo a lo largo de la vida resultan fundamentales. 

Casi todos vamos a trabajar de una forma significativamente diferente en diez años respecto de cómo lo hacemos hoy. Y si vamos a mantenernos profesionalmente vigentes, no queda otra que seguir aprendiendo.

Nuevas formas. El desafío más profundo y estructural de la formación universitaria actual es enseñar a aprender. Una parte de este desafío pasa por alimentar la curiosidad, generar experiencias de aprendizaje que sean desafiantes y a la vez placenteras, en las que se generen muchas preguntas y se obtengan limitadas respuestas, pero también donde se vivencie cómo las limitadas respuestas que tenemos nos permiten operar sobre la realidad y tener un impacto transformador.

Otra parte igualmente importante de enseñar a aprender es romper con el esquema en el cual el profesor lleva de la mano a los alumnos en cada paso del proceso de aprendizaje: los alumnos tienen que aprender a investigar, a nutrirse de diversas fuentes, saltar al vacío y toparse con el mar de información que existe, aprender a identificar lo esencial, lo relevante, a distinguir qué fuentes de información son confiables. 

Y cuando hablamos de fuentes, esto involucra tanto libros y publicaciones científicas como sitios online, tanto los autores reconocidos como el testimonio vivo de los profesionales ya egresados que ponen todo ese capital intelectual en uso todos los días en el mundo del trabajo.

Aprender con otros y aprender de otros, saber nutrirse de pares, del equipo, y también de mentores.

Finalmente, una dimensión crítica para aprender a aprender que debemos desarrollar en la Universidad es el método y la disciplina. La paciencia para dedicar a un tema muchas horas por día durante un período sostenido de tiempo. La atención y el foco. La práctica de entrenar lo aprendido hasta hacerlo carne. En esto no hay atajos.

En algún sentido, podría decirse que aprender nunca fue tan fácil, ni estuvo a disposición de tanta gente. Hay cantidades enormes de cursos gratuitos online disponibles, en plataformas de muy buena calidad como EdEx o Coursera por nombrar algunas. Sin embargo, el 95% de los enrolados en cursos online de nivel universitario han recibido alguna formación universitaria presencial previamente. Y aun así la tasa de deserción de los cursos online ronda el 90%: muchos los inician, pero casi nadie los completa.

Las personas que más beneficio obtienen de estos nuevos recursos educativos digitales son mayormente quienes ya se educaron. Los previamente entrenados en el arte de aprender.







domingo, 24 de diciembre de 2017

Revolución Industrial 4.0... @dealgnamanera...

Gestión del Cambio. En 2018 no alcanzará con tecnología: la clave será el cambio cultural… 

No solo Tech. Si la tecnología no se acompaña con asimilación del cambio exponencial que supone, se termina utilizando apenas 30% de la capacidad instalada. Foto: CEOP Perfil

El retorno de la inversión (ROI) que ofrece la automatización de procesos ronda el 15%, pero si se acompaña con la gestión del cambio que impone la tecnología, el porcentaje se puede duplicar.

El desembarco de la “Revolución industrial 4.0” ya es tema de agenda en la mayoría de las organizaciones privadas y públicas.  

Desde las empresas de taxis que utilizan aplicaciones (app) y GPS para organizar la distribución de viajes de sus móviles, pasando por las grandes distribuidoras de gaseosas y los bancos que incorporaron chat-bots para mejorar la atención a clientes, o las automotrices que sumaron robots soldadores a sus líneas de producción, hasta las áreas del Estado que digitalizaron procesos para el cobro de  servicios e impuestos… de uno u otro modo, todas están atravesadas por el cambio exponencial que implica la tecnología, y la inteligencia artificial (IA) en particular.

Según un informe de PwC, la IA impulsará un aumento de 14% del PBI global de aquí a 2030 (equivalente a US$ 15.700 millones adicionales). A su vez, una investigación de Accenture & Frontier Economics indica que  en 2035 la inteligencia artificial le aportará a la economía de la Argentina casi US$ 59.000 millones de Valor Agregado Bruto (VAB), para un total de US$ 702.000 millones, lo cual significará poder sostener un ciclo de crecimiento del 4%, como base. Y esto no es algo que ocurrirá “allá afuera”; Córdoba ya es un potente ecosistema creador de IA aplicada a múltiples industrias, con tecnológicas como Apex, Dicsys o Intelydrone.

Sin duda, la automatización de procesos es un camino sin retorno: aumenta la productividad, hace más eficientes los costos y ofrece un retorno sobre su inversión (ROI) de al menos el 15%. Sin embargo, allí donde radican sus bondades se esconden también sus vulnerabilidades: cuando sólo se pone foco en la tecnología y no en los talentos, se usa 30% de la capacidad tecnológica instalada, asegura una investigación realizada por ASUG (Grupo de Usuarios de SAP Argentina).  

De acuerdo a esta fuente, ocho de cada diez CIO`s (Chief Information Officer) reconocen “resistencia cultural tras grandes implementaciones” y 95% de ellos cree que es “muy importante” la gestión del cambio cultural que debe acompañar al proceso. 

Este tema será clave en 2018 para las empresas que destinen inversión a este tema. En efecto, deberán acelerar los resultados de su aplicación y su retorno para poder lidiar con una economía de, todavía, bajo crecimiento (3,5%, en el mejor escenario). 

Ahora bien ¿cómo hacer para acelerar el ROI del proceso de automatización con la gestión del cambio que conlleva?

Cinco claves. 

Perfil Córdoba recopiló cinco tendencias, en base a una investigación publicada por la firma global Top Employers Institute (a partir de la certificación de los procesos vividos por 1.200 compañías líderes en todo el mundo) y a las “Tendencias 2018” identificadas por la empresa española Value Experience:

1. Reinvención. La gestión del cambio será imprescindible para que las compañías puedan reinventarse. No se entenderá solo como transformación tecnológica, sino, sobre todo, como un cambio cultural que replanteará toda la manera de trabajar. La preocupación se centrará en cómo el equipo es capaz de enfocarse en resultados;  coordinar tareas, roles y funciones;  gestionar la incertidumbre; mejorar procesos;  resolver problemas e Innovar.

2. Colaborar será crítico. De la gestión de personas se pasará a la gestión de equipos. Esto dará lugar a nuevas formas de liderar: los sistemas jerárquicos y estáticos darán lugar a las redes de equipos autogestionados, que pueden adaptarse a entornos en constante cambio. 

3. Comunicación horizontal. El 2018 será también el año de la comunicación multidireccional en todos los ámbitos de la gestión del talento. Esa comunicación deberá promover procesos de aprendizaje,  escalabilidad del desempeño, creación de ambientes creativos y disruptores. Saber escuchar y crear conversaciones con valor agregado marcará la diferencia. 

4. Estrategias de retención. La propuesta de valor al empleado (EVP en sus siglas en inglés) será más estratégica para así retener talentos y reducir la rotación. En un contexto de  consolidación de la generación millennials (con sus demandas de flexibilidad en los estilos de trabajo) será prioritario ofrecerles una EVP personalizada: opciones para tele-trabajo, becas de capacitación, espacios para intrapreneurs (emprendedores al interior de la empresa que innovan por iniciativa propia), etc.

5. Planificación de carrera. Será una de las principales prioridades de Recursos Humanos, no solo para los puestos clave, sino para toda la organización. Se promoverá la movilidad vertical, y también la horizontal y multifuncional, impulsando que los propios profesionales tomen las riendas de su desarrollo de carrera. Será muy valorado el “líder coach”, que estimula el crecimiento  de su equipo.

¿Y… Los Salarios?

Dada la realidad macroeconómica del país, se anticipan estas tendencias:

-Paritarias al 17%. Las expectativas inflacionarias del sector privado están en 16,6% para el año que viene, por lo que se espera que las paritarias cierren en torno a ese porcentaje. El BCRA sigue con la meta de entre el 8% y el 12%. El Presupuesto Nacional  prevé un 15,7%.

-Remuneraciones consolidadas.  Durante 2018, también se verá una creciente tendencia a la “retribución integrada”. Esta propuesta incluye elementos retributivos tradicionales como el salario, más la monetización de los beneficios extra que ofrecen las empresas, la inversión en formación e incentivos a largo plazo.

-Incrementos por productividad. Más allá de los ajustes por inflación, se consolidará la tendencia de entregar aumentos atados al crecimiento de la productividad.


miércoles, 1 de marzo de 2017

IA Marketing, la revolución inminente… @dealgunamanera...

 IA Marketing, la revolución inminente…


Todo el tiempo que hoy pasamos haciendo búsquedas online, en breve lo pasaremos dialogando con la computadora, pidiéndole que nos encuentre información, nos averigüe datos o nos envíe imágenes y videos sobre los productos que nos interesan. 

© Publicado el miércoles 1º/03/2017 por http://brandsmkt.com (Brand Magazine) de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

¿Cómo cambiará esto el negocio del ad searching y los 83 mil millones de dólares anuales que está moviendo al día de hoy?

Seguramente modificará mucho el escenario: alcanza con decir que los proyectos más secretos de Google (que hoy acapara casi el 55% de ese volumen de facturación, y ya se prepara para un futuro cambiante)  están relacionados con su plataforma Assistant, que pretende instalar en cada smartphone del mundo un software capaz de establecer un diálogo con su usuario y que funcionará como un “agente inteligente”. La compañía reconoce que está reorientando su negocio del “mobile first” al “IA first”.

El CEO de Google, el indio Sundar Pichai, dijo a fines del año pasado: “nos hemos pasado los últimos años reconfigurando nuestro negocio para adaptarlo al celular, que es una especie de control remoto de nuestras vidas. Pero los próximos años los pasaremos trabajando sobre AI, que significa un mundo donde las computadoras estén presentes en absolutamente todo”.

Si este concepto estará en todo, el marketing juega un rol central en su avance. Sin ir más lejos, el mayor banco de Japón hace poco reemplazó su enorme call center por terminales robóticas: cada operador es un bot que habla 18 idiomas, sabe de memoria todas las respuestas a cualquier consulta y tiene incorporado un algoritmo capaz de reconocer en las inflexiones de la voz del cliente si éste se encuentra apurado, ansioso, molesto o tenso, como para adaptar mejor su respuesta a la persona que está en la línea.

Los expertos Brian Halligan y Dharmesh Shah (cofundadores de HubSpot), en el Inbound Meeting que se realizó hace pocas semanas en la ciudad de Boston, repasaron algunas de las tendencias que ven venir en lo inmediato y cómo impactara la AI en el marketing. Los siguientes son seis claves que ayudan a entender esta tendencia y cómo puede modificar esta industria:

2017 será el año de los bots. 
 
Se verá un fuerte incremento en el uso de esta herramienta, y ya puede decir que a mediano plazo (próximos tres a cinco años) será raro hacer búsquedas online o navegar a través de la app de una empresa. Simplemente tomaremos el aparato –sea cual fuere que estemos usando—y le formularemos las preguntas que deseamos ver respondidas. Esto nos pondrá en contacto con la web requerida y en  diálogo con un bot que responderá, dará información, tomará reservas o asesorará sobre modos de pago. Más rápido, eficiente y seguro que navegar erráticamente por docenas de sites buscando datos o dejar nuestro número en un formulario a la espera de que un representante de la firma nos contacte. Según los especialistas, estos bots no reemplazarán los websites, sino que los potenciarán.
 
La “conversación de marketing” será entre un humano y una máquina.

Todas las marcas se han pasado los últimos años repitiendo que necesitan establecer una conversación, que en los últimos años solía ser de un operador humano asistido por una pantalla y un teclado de computadora. Esa ecuación está simplificándose para ser directa entre consumidor y computadora. “La interfase conversacional” –sostuvieron— está perfeccionándose cada vez más a medida que las empresas incorporan software basados en la web. 

El diálogo es la forma más natural e intuitiva de informar, interactuar y vender. Las máquinas incorporan un input de voz porque es mucho más eficiente que el tipeo de información, y un output visual porque es más eficaz que la escucha”.   Los teclados (y con ellos los textos complejos) están en vías de desaparición: le hablaremos al sistema para solicitar datos, y éste nos brindará la información en la misma forma o, a lo sumo, en gráficos.
 
La Inteligencia Artificial acelerará la comercialización y las ventas. 

“En los próximos años –dijo Shah–, vamos a ver marketing autónomo, auto-gestionado y automatizado”. El aprendizaje automático mejorará el software de ventas y de marketing, dándole la capacidad de hacer las cosas sin que haya un operador humano ordenándole explícitamente qué hacer. “Como resultado, las tareas tales como el scoring predictivo de leads, las recomendaciones de contenido, y las gestiones vía correo electrónico conseguirán mejores resultados. Otro ejemplo interesante es lo que Shah llama “Match.com para leads”: enrutamiento automático de clientes o pedidos a la persona de ventas correcta, basado en el análisis de los datos sobre cada lead específico y sobre cada ejecutivo de ventas.
 
Los profesionales de marketing no serán reemplazados por la Inteligencia Artificial, pero podrán saltear las tareas mecánicas. 

“Cualquier cosa que parezca repetitiva o mecánica –dice Shah– no hay razón para que los seres humanos lo hagan: todo va a ir a la IA”. Sin embargo, los ejecutivos de marketing seguirán involucrados con cualquier cosa que tenga que ver con la creatividad y su trabajo se centrará en “comprender al cliente, averiguar cuál es el posicionamiento efectivo de la marca, tener conversaciones reales con otros seres humanos”. Las personas estarán a cargo de diseñar las interacciones, más que en aplicar la mecánica de la comercialización. “Los bots en el fondo son asistentes virtuales que ayudarán con el tipo de tarea que  la gente de ventas no tienen interés en hacer, por ejemplo la actualización del CRM.
 
El desarrollo de algoritmos será un commodity, pero los datos se convertirán en el diferencial clave. Ahora que se puede comprar algoritmos off-the-shelf o prearmados, “la gente común no tienen que aprender sobre el funcionamiento de las máquinas” dice Shah. “Muchas más compañías de cualquier tamaño empezarán a tener los programas que antes requerían de cien expertos en informática. Pero los ganadores serán los que tengan los datos capaces de alimentar los algoritmos de aprendizaje automático”.
 
El “link graph” va a ser reemplazado por el “engagement graph”. 

Google ha ganado fama y fortuna por haber construido el mejor link graph, la indexación y la cartografía de las conexiones entre todas las páginas web, la determinación de la calidad del contenido de popularidad, es decir, el mapa de los enlaces entrantes. Amazon ha construido el product graph y en la actualidad, más de 50% de las personas que buscan un producto, en primer lugar buscan en Amazon. Facebook se ha construido el social graph que une los 1,79 mil millones de personas, y utiliza su cuadro de búsqueda 2 mil millones de veces al día. Pero el futuro pertenece al engagement graph, donde la calidad del contenido es determinado por el número de personas que escuchan, interactúan, lo comparten y se comprometen con él.