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Design thinking en ciencia de datos

638Puntos

hace un mes

Curso de Estadística Inferencial con R
Curso de Estadística Inferencial con R

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Determina resultados sin necesidad de analizar todos tus datos. Realiza la muestra de una población, analiza su comportamiento a través de un modelo de pronóstico e interpreta los resultados gráficamente con R.

Uno de mis primeros trabajos fue en una consultora donde varios científicos de datos teníamos que atender los requerimientos de muchas empresas en diferentes proyectos. Yo estaba realizando un modelo de pronóstico de deserción para una compañía de telecomunicaciones. Sin embargo, no era el único realizando un modelo así para una compañía de ese sector. Resulta que en otro proyecto muy similar había otro científico de datos estimando un modelo parecido. Nuestro jefe se dio cuenta de que lo que estábamos haciendo era muy distinto y organizó una reunión entre los equipos. En esta reunión nosotros íbamos a exponer nuestras metodologías y se iba a decidir cuál era el camino correcto.

Muchas veces cuando eres científico de datos necesitas defender tus modelos. Para lograr esto es necesario tener muy claro todos los fundamentos teóricos, además de la utilidad y el objetivo de los mismos. Y sobre todo, cómo encajan en el proyecto en el que viven.

La reunión comenzó, yo propuse estimar varios modelos muy genéricos (regresión logística, redes neuronales, etc.) para calcular la probabilidad de deserción de los clientes y me centré en mostrar el funcionamiento de los modelos; una vez calculados todos se elegiría el mejor usando una métrica.

Mi contraparte mencionó que no era necesario realizar muchos modelos. Presentó un artículo en el cual se mostraba un modelo bayesiano usado específicamente para pronosticar la deserción. Se trataba de un modelo muy sofisticado que después de su etapa de entrenamiento era capaz de calcular la curva de distribución del pronóstico por medio de métodos de simulación Montecarlo.

La discusión se tornó bastante agitada, y al ver que ninguno de los dos cedía ante el otro, se determinó un duelo a muerte por cuchillos que cada proyecto tendría un modelo distinto y al final con la retroalimentación del cliente se decidiría cuál de los dos era mejor.

Dos semanas más tarde me enteré de que en el otro proyecto se estaba implementando mi propuesta metodológica. No porque fuera más fácil, menos compleja o tuviera mejores resultados, sino porque el pronóstico iba a ser usado por personas de atención al cliente que trabajaban en un call center.

Eso significaba que nuestro modelo iba a ser usado por personas sin un trasfondo matemático avanzado. Utilizar el modelo sofisticado, que ciertamente era bastante mejor que lo que yo proponía, hubiera requerido una capacitación a todo el personal del call center sobre probabilidad, funciones de densidad y funciones de densidad acumulada.

Este asunto me dio la razón, pero nunca por ninguno de los argumentos que yo expuse, sino por un factor que yo no había contemplado dentro de la ciencia de datos y que es muy relevante: las personas.

Cuando realizamos proyectos de ciencia de datos puedes estar concentrado en el factor predictivo, en la generalizabilidad del modelo, en la reproducibilidad del código o en el costo computacional del mismo. Y esto te puede llevar a tomar decisiones que perjudican directamente a las personas que van a usar tu modelo.

Diseñar soluciones basadas en las personas que tienen en cuenta la usabilidad es totalmente competitivo. Cuando no tienes en cuenta las personas las soluciones probablemente exijan habilidades que ellas no poseen, y en esto puede llegar otro científico de datos y arrebatarte tus clientes con una solución más apropiada para los usuarios.

Vengo a decirte con todas estas palabras que, aunque no exista dentro de la ruta de ciencia de datos, tú necesitas tomar el Curso de Design Thinking. Porque solamente cuando tienes en cuenta los requerimientos puntuales de las personas y el uso que le van a dar a los modelos, puedes realizar un trabajo que cumpla realmente su propósito.

Normalmente los científicos de datos no queremos relacionarnos con las personas, nos llevamos mejor con las máquinas, nos gusta enseñarles cosas y que ellas se aprendan. Pero es necesario al principio de un proyecto, que tú o alguien de tu equipo se entreviste con todas las personas que van a usar el modelo o los modelos de manera que haya una misión conjunta y unas expectativas razonables.

También me ha pasado muchas veces que el cliente piensa que la ciencia de datos es una bola de cristal que le va a decir el futuro pero cuando vamos a mirar los datos ninguna de las variables se correlacionan y terminamos tratando de pronosticar el color de los ojos por medio del color de los zapatos. Este tipo de comunicaciones mal hechas son nefastas para un proyecto y hay que prevenirlas a toda costa.

Ten en cuenta que cada modelo que realizas es distinto, tiene fuentes de datos distintas, objetivos distintos y salidas distintas (tableros, reportes, datos, pronósticos). Es posible que para ti sea muy claro lo que quieres hacer; sin embargo, los usuarios de tu modelo pueden tener visiones distintas a la tuya. Realizar procedimientos de empatía, definición, ideación, prototipado y socialización te da garantías de que tu modelo sea usado por los usuarios.

Por eso te animo a que aprendas design thinking y diseñes tus modelos con propósito. Al principio va a ser extraño, pero con el tiempo vas a entender que lo que importa es la gente, y te va a pasar como a mí, que todo el mundo me mira raro cuando comienzo a hablar de machine learning centrado en las personas. Pero no te preocupes, al contrario, al mismo tiempo muchas otras personas entenderán lo que haces al ver los resultados de tu trabajo centrado en ellas mismas.

Curso de Estadística Inferencial con R
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Determina resultados sin necesidad de analizar todos tus datos. Realiza la muestra de una población, analiza su comportamiento a través de un modelo de pronóstico e interpreta los resultados gráficamente con R.
Cruz
Cruz
@cruz-julian

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29500Puntos

La correlación que existe entre personas, procesos y **tecnología **es clave para la estrategia y diseño de cualquier proyecto que pretenda impactar a nuestras organizaciones.
@cruz-julian; hablar de machine learning centrado en las personas es diferenciador para lograr la apropiación y adopción de las herramientas. Después de todo; de nada sirve tener el ferrari más costoso si no sabes cómo usarlo y sobre todo; si no tienes la visión para convertir esta herramienta en habilitadora de soluciones.
Triangulo TIC.jpg

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4202Puntos

Hey esta correlacion es muy interesante, a lo mejor en el futuro si existe machine learning centrado en las personas.

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29500Puntos
un mes

Excelente recomendación. Mil gracias!

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1450Puntos

Morí con lo de “duelo a muerte con cuchillos”. Qué buena referencia xD

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6562Puntos

Hola, yo hice el curso de Desing Thinking y la verdad te cambia mucho la perspectiva en lo que diseñar (proyecto, objetos, plataformas digitales…) se refiere. Las personas a las cuales están dirigidas estos están presentes desde el comienzo para ayudarte a confirmar, precisar, aclarar lo que quieres hacer, a basar tu prototipo y hacer pruebas con ellos. Esto puede sonar complicado, tedioso y hasta costoso, pero si uno mira bien los beneficios que tiene diseñar centrado en las personas y como aminora los costos de diseñar algo sin haberlas tomado en cuenta, tu percepción cambia drásticamente, así como cambió la de @cruz-julian. La profesora Stephy Speranza demuestra con ejemplos concretos como aplicar la metodología y qué ha ocurrido o puede ocurrir cuando diseñamos solo desde nuestra mirada… En resumen, diseñas no “para”, sino “con” las personas.

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3704Puntos

Es increíble ese curso de Design Thinking. El contenido que aprendes te puede servir para muchas áreas pero nunca pensé que también para ciencias de datos. Creo que de verdad uno nunca para de aprender 😃

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Muchas gracias, profe!!! Estaba esperando el curso de Estadística Inferencial. Además, está muy buena la recomendación de tomar el curso de Design Thinking 💚💚💚

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867Puntos

Wow, que maravilloso articulo, creo que tienes toda la razón, en mi poca experiencia aun me encontré con algo parecido en el que a golpes de timón tuve que aprender a centrar mis soluciones en los usuarios que trabajarían con ellas, de igual forma hace tiempo tome mi primer curso de Design Thinking y entendí de esta vital importancia. Mil gracias por ayudarnos a reflexionar como si estan correlacionados estos aprendizajes.

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6882Puntos

Muy interesante. Muchas gracias tomaré ese curso

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Excelente articulo, es claro que partir desde el usuario es clave para brindar una experiencia y una solución adecuada para sus necesidades.

Gracias por compartir!

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Me gustó bastante la experiencia. Justo es algo que veo constantemente en el trabajo donde me desempeño como analista de estrategia de la empresa: puedes desarrollar análisis complejos que pudieran llevarte a resultados más precisos, pero quienes lo van a utilizar e interpretar deben de poder conocer tanto el proceso como lo que dicen los resultados, y ahí está el verdadero reto.

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1729Puntos

@Cruz-julian, Muy interesante lo que escribis en este artículo ya que la Ciencia de Datos es una disciplina multidisciplinar y entender de diseño y como darle funcionalidad a esos datos y herramientas para ser utilizados por usuarios o demás profesionales es un buen resultado. Esto me anima a asumir mas retos de capacitación y perspectivas del tema ya que soy estudiante de la carrera acá en Platzi y estoy muy feliz y conectado con este nuevo proyecto en mi vida. No dejes de compartir tus experiencias, sin duda van a servir para enrriquecer el camino de nuestro aprendizaje. Saludos. (^_-)