Mezclando Open Innovation y Machine Learning
[vc_row][vc_column][vc_single_image image=”3346″ img_size=”full”][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Por decimosexta ocasión, Ifema acogió el Congreso Internacional y Feria Profesional Expoelearning, que organiza la entidad ferial junto a Aefol y en la que participé como Director de Desarrollo In Company de IEBS mezclando conceptos como Open Innovation y Machine Learning.[/vc_column_text][vc_column_text]
El contexto actual
[/vc_column_text][vc_column_text]En mi ponencia, comencé por situar el contexto en el que estamos actualmente. Un contexto marcado por la disrupción tecnológica que vivimos en la que el Machine learning se encuentra en un momento de máxima expectación según la gráfica Hype Cycle de la consultora Garnert. Esto significa que el Machine Learning se encuentra en un momento dulce de divulgación mediática y de estudio por empresas e investigadores, pero su momento de aplicación real y de máxima rentabilidad está aún por llegar, y esto será en dos o tres años.
Además, en el contexto actual, la única constante es el cambio, y desde esta idea, sólo hay dos alternativas: 1) arriesgar y evolucionar, o bien, 2) no hacer nada, y fracasar. ¿Qué opción quieres?