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Innovar para Crecer:
Desafíos y Oportunidades
Eugenio GómezEntorno Económico, IPADE
Email: [email protected]
Twitter: @eugeniogomez
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Uber yourself or
get kodaked
Uberéate o serás kodakeado
Fuente: José Cordeiro, Singularity University
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4Fuente: Harvard Business Review, Abril 2016.
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La cuarta revolución industrial
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Características de la nueva economía
• Efectos de red
• Digitalización
– No rivalidad
– Reproducción gratuita
• Ley de Moore y crecimiento exponencial
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Efectos o externalidades de red
• Externalidades de red
– Teléfono
– Office (software)
– Uber
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Efectos de red positivos en el crecimiento de UBER
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Características de la nueva economía
• Efectos de red
• Digitalización
– No rivalidad
– Reproducción gratuita
• Ley de Moore y crecimiento exponencial
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Proyecto del Genoma Humano
• El proyecto del Genoma Humano: Empieza en 1990. Se estimaba que tomaría 15 años y costaría 6 mil millones de dólares
• En 1997, se tenía el 1% de la secuencia del genoma
• ¿Cuánto más se tardará?
• ¿700 años?
Fuente: Ismail, Salim; Malone, Michael S.; van Geest, Yuri. Exponential Organizations: Why new organizations are ten times better, faster, and cheaper than yours (Kindle Location 315). Diversion Books. Kindle Edition.
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El tablero de ajedrez
• El ajedrez se origina en India en el siglo VI
• Se cuenta que el gobernante de la época le ofreció al inventor del juego que pidiera una recompensa por su invento
• El inventor pidió un grano de arroz en el primer cuadro del tablero, dos en el segundo, cuatro en el tercero y así sucesivamente
• En el cuadro 32 hay que pagar 4 mil millones de granos de arroz (el valor de la cosecha de un terreno grande)
• El problema (para el gobernante) empieza en la segunda mitad
• Al cuadro 64 le corresponden 263 granos de arroz (Un montón de granos así haría ver pequeño al monte Everest)
Fuente: Brynjolfsson, Erik. The Second Machine Age (p. 46). W. W. Norton & Company. Kindle Edition.
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Proyecto del Genoma Humano
• El proyecto del Genoma Humano: Empieza en 1990. Se estimaba que tomaría 15 años y costaría 6 mil millones de dólares
• En 1997, se tenía el 1% de la secuencia del genoma
• ¿Cuánto más se tardará?
• ¿700 años?
• El avance se duplicaba cada año
• El proyecto se completó en 2001
Fuente: Ismail, Salim; Malone, Michael S.; van Geest, Yuri. Exponential Organizations: Why new organizations are ten times better, faster, and cheaper than yours (Kindle Location 315). Diversion Books. Kindle Edition.
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ImageNet Challenge
• En 2010 el sistema ganador nombró las imágenes correctas un 72% del tiempo
• El promedio para los humanos es 95%
• En 2012 un equipo liderado por Geoff Hinton de la Universidad de Toronto logró un salto al 85% con una nueva técnica llamada “deep learning”
• Esto desencadenó grandes avances y en 2015 se alcanzó una precisión del 96% con lo que se superó a los humanos por primera vez
Fuente: The Economist. From not working to neural networking. 25 de junio de 2016.
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Deep learning
• Inspirado en neuronas del cerebro: “artificial neural networks”
• Puede ser usado para muchas aplicaciones diferentes
Fuente: The Economist. From not working to neural networking. 25 de junio de 2016.
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Coche autónomo deep learning
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Go
• Deepmind empieza a trabajar en AlphaGo en 2014
• En 2015 se enfrenta a Fan Hui, el campeón de Europa.
• En marzo de 2016 enfrenta a Lee Sedol
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AlphaGo
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AlphaGo Zero
https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/
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Sophia
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La cuarta revolución industrial
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PIB per cápita mundial
-
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
7,000
1 1000 1500 1600 1700 1820 1870 1940 1970 2000
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Humanos vs máquinas
• Las máquinas responden preguntas, no hacen nuevas preguntas interesantes. Esta habilidad parece ser únicamente humana, y todavía muy valiosa.
• Nunca hemos visto una máquina realmente creativa, o emprendedora o innovadora. Ideación: crear nuevas ideas o conceptos.
• La ideación, el reconocimiento de patrones en un marco amplio y las formas complejas de comunicación son áreas cognitivas donde las personas parecen tener todavía una ventaja.
• Kasparov: Los equipos de humanos y máquinas dominaron incluso a las más fuertes computadoras.
Fuente: Brynjolfsson, Erik. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies (p. 189). W. W. Norton & Company. Kindle Edition.
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Reflexión final
• El cambio será rápido
• Tecnología de uso general, como la electricidad
• Nuevas reglas económicas
• Uber yourself or…