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Publicado exactamente un mes antes de cambio de gobierno pretende quedar como parte del «legado» Obama y mostrar altura de miras histórica. Sin embargo, se percibe también la falta de un sustrato teórico suficiente para entender los cambios que anuncia más allá de los deseos.El informe sugiere que los diseñadores de políticas deben prepararse para cinco efectos económicos primarios:

• Contribuciones positivas al crecimiento agregado de la productividad;
• Cambios en las habilidades demandadas por el mercado de trabajo, incluyendo una mayor demanda de habilidades técnicas de alto nivel;
• Distribución desigual del impacto, a través de sectores, niveles salariales, niveles educativos, tipos de trabajos y ubicaciones;
• Agitación del mercado de trabajo a raíz de la desaparición de determinadas profesiones mientras sigue activo el proceso de creación de otras nuevas; y
• La pérdida de puestos de trabajo para algunos trabajadores en el corto plazo, y posiblemente más tiempo en función de las respuestas políticas.

En términos generales, el informe sugiere tres estrategias para abordar los impactos de la automatización impulsada por la AI en toda la economía estadounidense:

• Invertir y desarrollar la IA dados sus beneficios;
• Educar y capacitar a los estadounidenses para los trabajos del futuro;
• Ayudar a los trabajadores en la transición ofreciendo capacitaciones a los trabajadores que aseguren un crecimiento equilibrado.

Las herramientas para el análisis de datos que están disponibles para todas las compañías no son un store restringido de las startups. De hecho, las empresas parten de una ventaja a priori generada a lo largo de años por el desarrollo de sus actividades en el mercado: interacciones con clientes, proveedores, socios… Las tres evidencias que demuestran el principio de la ventaja son: (i) Los datos provienen de una actividad real, no de simulaciones, modelos o estudios; (ii) Los datos tienden a generar más datos; (iii) Las plataformas tienden a ganar.Sin embargo, no todos los datos son igual de válidos. Todas las actividades producen información, pero ésta no se transforma en datos a menos que involucren una aplicación, un dispositivo o un sensor. Cuando Google desplegó su flota de coches para fotografiar medio mundo poco imaginaron que estaba en marcha una estrategia para ofrecer una nueva gama de servicios a partir de los datos recopilados de los usuarios finales y empresas de su inocente Google Maps. Es difícil saber a ciencia cierta cuáles son las actividades que reportarán mejores datos desde el punto de vista comercial, lo que es seguro es que la información transformada en datos es el nuevo capital de las empresas, si éstas lo saben aprovechar. Es un caso en el que el coste de oportunidad de «no estar» es mucho mayor que el coste de implementar una estrategia que se demuestra errónea. Si no eres parte de una transacción o una interacción cuando ésta ocurre, tu oportunidad de capturar sus datos se perderá para siempre. Los primeros movimientos de capitalización de datos están ocurriendo en el ámbito de la investigación científica bio-neurológica. Se está produciendo un aumento considerable de la inversión en el sector tecnológico en el ámbito de la neurociencia. Un paraguas amplio en el que se están englobando disciplinas de neurología, psiquiatría y ciencias del comportamiento. Este interés está relacionado con la búsqueda de soluciones basadas en la inteligencia artificial para la automatización de procesos. Los resultados iniciales, aún rudimentarios, toman la forma de bots. Pero aún queda mucho desarrollo hasta alcanzar una experiencia que pueda sustituir a las personas en entornos conversacionales complejos. Y para conseguirlo será necesario utilizar mucho «big data psicológico». Los agentes que dispongan de información en cantidad suficiente como para someterla a procesos de análisis útiles para el diseño de herramientas tecnológicas conseguirán una posición de ventaja en el mercado. Bajo este enfoque cabe pues preguntarse, si podría resultar interesante ofrecer determinados productos, y además de segmentar la oferta de servicios, estar en disposición de realizar un posterior aprovechamiento de los datos.Resulta además llamativo encontrar aplicaciones de autoayuda, control de estrés o depresión entre las apps móviles más demandadas por los usuarios y las declaradas de mayor utilidad por los profesionales médicos. Entre sus usuarios destaca un segmento de edad joven que, una vez integrados en el mercado laboral no encuentran acomodo de acuerdo a sus expectativas. En España, donde el uso de terapeutas aún no termina de estar normalizado, resulta más sencillo seguir pautas a través de un dispositivo móvil que acudir al soporte personal y hacer pública una derrota.

Como adelantamos en mayo en exclusiva para los suscriptores del informe de innovación financiera del Instituto Hermes, Commerzbank, el segundo mayor banco de Alemania, será el primer gran banco en lanzar una plataforma de crédito p2p. La noticia la ha hecho pública esta Michael Kotzbauer en rueda de prensa juanto con Birgit Storz directora de la incubadora de la entidad «Main Founders».Stortz se negó a dar una cifra sobre la expectativa de volumen que la entidad espera gestionar a través de esta plataforma, diciendo que lo importante es estar preparados para atender los deseos de diversificación que han detectado entre muchos de sus clientes y ser flexibles ante un posible aumento rápido del número de inversores en la plataforma.Queda la incógnita de si el banco llevará esta nueva plataforma a China, el mayor mercado p2p lending del mundo. La clientela de Commerzbank en China creció un 30% el año pasado.