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TIK TOK: LECCIONES PARA FUTUROS INGENIEROS INDUSTRIALES

Daniel Restrepo Giraldo, docente del programa de Ingeniería Industrial de La Sergio, explica cómo esta red social captura y analiza datos en función de los gustos de los usuarios.

Tik Tok big data Ingeniería Industrial Universidad Sergio Arboleda

Por: Daniel Restrepo Giraldo | Docente programa de Ingeniería Industrial – Universidad Sergio Arboleda

La posibilidad de ver y crear videos cortos que ocupan toda la pantalla de tu celular es el centro de una de las aplicaciones más populares del momento: Tik Tok. Cada vez que abrimos la aplicación nos encontramos con un torrente aparentemente infinito de videos que aparecen, uno tras otro, con solo hacer un gesto rápido en la pantalla. Pero, ¿qué hace que esta aplicación sea tan interesante y exitosa? Y aunque parte de la respuesta está en los millones de personas que la usan diariamente, en su alcance global y en la posibilidad de ver a artistas e influenciadores famosos, la clave de su éxito está en otra parte.

Regresemos por un momento y pensemos en la información que vemos cuando se inicia la aplicación: una página principal que nos muestra un video que ocupa toda la pantalla. Si ese video no nos gusta o no nos parece interesante, fácilmente podemos deslizar hacia arriba o hacia abajo para cambiar de video. Y, aunque la aplicación posee otras tales como búsqueda y tendencias, la pantalla principal es la estrella del espectáculo (BBC News, 2020).

Si ya sabemos que hay millones de usuarios y millones de videos, ¿por qué la aplicación decide mostrarme ese en particular? Porque sabe que, muy seguramente, ese video nos va a gustar y mejor aún, quiere saber cómo vamos a reaccionar ante cada uno los videos que nos muestre. Ese es el súper poder de la plataforma: captura y análisis de datos. Cada vez que se muestra un video, la aplicación registra información de este (por ejemplo, si es de comedia o si tiene etiquetada una tendencia específica) junto a la reacción específica ante el video (si lo vi, no lo vi o cuántos segundos del video vi) (BBC News, 2020).

Con esa información recolectada de cada usuario puede ser construido, utilizando ingeniería, matemática y ciencias de la computación, un modelo que permite encontrar cuál es la probabilidad de que, a un usuario en particular, le guste un video específico. Y de esa manera, encontrar cuáles son los videos que, con mayor posibilidad, son del agrado del usuario. Esto nos da la ventaja a los usuarios de siempre ver el contenido que nos gusta y termina generando que la aplicación en mi celular se vea diferente a la de mis amigos y conocidos (Brennan, 2020).

¿Y entonces, qué relación tiene todo esto con la ingeniería industrial? Tik Tok no es la única plataforma que utiliza datos y, por supuesto, tampoco es la única empresa que lo hace. Hacer uso de la generación de un gran volumen de datos, en algunos casos, conocidos como Big Data y esta es una característica de las empresas exitosas actuales. A modo de ejemplo, vale la pena mencionar que ByteDance, la empresa madre de Tik Tok, tiene planes de empezar a vender acciones en la bolsa de valores con una valuación total cercana a 180 billones de dólares (Yahoo! Finance, 2021).

Este uso de datos le presenta a las empresas unas oportunidades y desafíos enormes. Por un lado, a las empresas que lo aprovechen, les permite ir por delante de la competencia e innovar en la generación de nuevos productos y servicios. Por otro lado, requiere tomar decisiones arriesgadas, planeando sobre un futuro que es cada vez más incierto y buscar las personas que posean las competencias adecuadas entre una piscina de candidatos cada vez más pequeña.

Los ingenieros industriales están en una posición única para brillar en este nuevo mundo, en el que todas las empresas quieren hacer transformaciones digitales o tener una cultura orientada a datos (Data-driven). Las empresas necesitan ingenieros que puedan realizar conexiones entre las necesidades tecnológicas y de programación con la situación real del negocio. Un ingeniero industrial tiene la capacidad de entender a profundidad el problema o la necesidad de la empresa y encontrar los datos necesarios, definir cómo pueden ser analizados y explicar qué significan esos resultados para el negocio.

En este marco de ideas, en la subárea de Ciencia de Datos del programa de Ingeniería Industrial de la Universidad Sergio Arboleda, hemos desarrollado una serie de cursos de profundización que le permiten al futuro ingeniero industrial que esté aún más interesado en desarrollar las competencias necesarias para desempeñarse en el mundo de la ciencia de datos, en posiciones hoy privilegiadas, como científico de datos y analista de datos.


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