Arquitectura organizacional y aprendizaje profundo
En una organización de pensamiento sistémico, la capacidad de capturar y aplicar conocimientos valiosos que solo se pueden obtener a través de la experiencia se denomina aprendizaje profundo. Exploremos ese concepto y cómo beneficia a las organizaciones.
En la popular película Jurassic Park , el espectador se embarca en un viaje hacia lo que supuestamente es una nueva y sorprendente frontera en el mundo de la ciencia genética. Los creadores e inversores del parque creen que han desarrollado una forma segura y rentable de permitir que los dinosaurios y los humanos interactúen. Si has visto la película, sabes que la historia no se desarrolla así. En cambio, ocurre un desastre imprevisto cuando los sistemas del parque fallan, se pierde la contención y los dinosaurios escapan para llover la destrucción por todo el parque.
Puede parecer una forma extraña de ilustrar un principio empresarial, pero en realidad es un gran ejemplo de aprendizaje profundo.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo podría describirse como la suma del conocimiento existente sin experiencia, el conocimiento obtenido de la experiencia y una comprensión precisa de las relaciones entre las variables en cada una. Eso es un poco técnico, así que ilustremos el concepto comparando el aprendizaje simple y el aprendizaje profundo uno al lado del otro en Jurassic Park .
| Aprendizaje simple | Aprendizaje profundo |
|---|---|
| Las cercas eléctricas contendrán a los dinosaurios. | Si el sistema informático no funciona bien, las vallas fallan, los dinosaurios escapan y causan estragos en el parque. |
| Tener dinosaurios exclusivamente hembras prohíbe la reproducción involuntaria. | Los dinosaurios, exclusivamente femeninos, encuentran una forma de reproducirse. Necesitaremos encontrar una mejor manera de controlar la población de dinosaurios. |
| Los vehículos turísticos automatizados llevarán automáticamente a las personas a cualquier lugar donde se puedan ver los dinosaurios. | Los vehículos automatizados hacen que sea difícil escapar del parque cuando los dinosaurios escapan de las vallas y comienzan a perseguir a la gente. |
¿Por qué es importante el aprendizaje profundo?
Dejando a un lado los ejemplos tontos, es de esperar que el tema común sea claramente obvio. El aprendizaje simple es cuando sabemos que algo es cierto en teoría, pero el aprendizaje profundo se realiza cuando ese conocimiento se combina con la experiencia real y los elementos que influyeron en la experiencia. El aprendizaje profundo es lo que a menudo distingue a las empresas exitosas de las que fracasan porque los ciclos de aprendizaje profundo son los que permiten que la empresa exitosa cambie dentro de su arquitectura organizacional , mientras que las organizaciones sin la capacidad de aprendizaje profundo no han podido reconocer o prepararse para los cambios. La arquitectura organizacional es esencialmente el espacio en el que la empresa ejerce o recibe influencia.
El valor del aprendizaje profundo se puede ilustrar bien si se considera la industria de seguros de automóviles. Piense en todas las cosas necesarias para obtener un presupuesto. Su precio es diferente según decenas de factores como:
| Género | Años | Citaciones y accidentes |
| Color del coche | Modelo de auto | Marca de auto |
| Características del coche | Distancia conducida | Propósito de conducir |
| Región geográfica | Dispositivos de retroalimentación | Historial de crédito |
La aseguradora de automóviles desea esta información no necesariamente porque sea importante en su caso individual, sino porque el aprendizaje profundo le ha enseñado a la aseguradora que un conductor masculino de 18 años de un Corvette convertible rojo brillante que conduce a la escuela todos los días en Seattle es mucho riesgo mayor que el de una mujer de 38 años que conduce una camioneta pequeña marrón a la práctica de fútbol en Des Moines dos veces por semana.
Las compañías de seguros utilizan el aprendizaje profundo para evaluar el riesgo en sus sistemas y responden en consecuencia con una tasa que refleja lo que el aprendizaje profundo les ha enseñado sobre el riesgo. Sin el aprendizaje profundo, las aseguradoras no podrían evaluar con precisión el riesgo y establecer tarifas adecuadas. Esto, por supuesto, podría tener consecuencias desastrosas y pérdidas financieras si la empresa adivina mal la tasa adecuada.
Infraestructura organizacional y aprendizaje profundo
En el ejemplo de Jurassic Park , el aprendizaje profundo no estaba muy controlado. Fue el resultado de algunos resultados bastante malos que nunca se crearían artificialmente solo con fines de aprendizaje. Entonces, ¿cómo se asegura una organización de que está aprendiendo lo que necesita cuando no va a obtener el beneficio de la retrospectiva hasta que algo haya salido terriblemente mal? Ahí es donde la infraestructura organizacional juega un papel clave. La infraestructura de una organización son sus procesos, y su infraestructura de aprendizaje son los procesos que la ayudan a recopilar comentarios que se utilizan en el proceso de aprendizaje.
Infraestructura, datos y aprendizaje profundo
Para nuestras compañías de seguros de automóviles, la infraestructura de aprendizaje son dólares pagados en reclamaciones. La empresa analiza las reclamaciones pagadas, las primas pagadas y las variables de los conductores. Luego, los recursos tecnológicos de la compañía toman los datos obtenidos de la infraestructura de aprendizaje y los ejecutan a través de una ecuación que se creó con los resultados del aprendizaje profundo que ya se ha llevado a cabo.
Cuando falla la retroalimentación
La importancia de una relación estrecha entre la infraestructura y la retroalimentación se ilustra en las consecuencias de las decisiones tomadas sobre la base de hechos defectuosos o incompletos. En otras palabras, una empresa debe tener la infraestructura de aprendizaje en su lugar si quiere beneficiarse del aprendizaje profundo. Es la diferencia entre una aseguradora de automóviles que establece tarifas basadas en datos reales de los conductores o si los datos utilizados son simplemente una estimación o suposición.
Recuerde que la prueba y error, como en el ejemplo de Jurassic Park , no es una gran infraestructura de aprendizaje, ya que requiere que ocurra un desastre para aprender. El parque, por supuesto, aprenderá de su experiencia, pero podría (y debería) haber aprendido esas mismas cosas sin un desastre al tener una infraestructura de aprendizaje robusta para proporcionar datos de alta calidad utilizados para actividades de toma de decisiones.
Cuando funciona correctamente, un ciclo de aprendizaje profundo da como resultado una organización que mejora constantemente sus valores, servicios, productos y relaciones comerciales al aprender de sus experiencias, cambiar componentes de su perspectiva y desarrollar nuevas competencias para enfrentar sus desafíos existentes.
Resumen de la lección
El aprendizaje profundo es el tipo de aprendizaje que proviene de poder aplicar el conocimiento capturado a experiencias del mundo real con una sólida comprensión de cómo se comportan las variables en la arquitectura organizacional o la esfera de influencia de la organización. El mecanismo o proceso mediante el cual una organización captura este importante conocimiento basado únicamente en la experiencia se denomina infraestructura de aprendizaje . El aprendizaje profundo ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones, procesos y productos debido a su capacidad para proporcionar comentarios significativos y procesables. Sin ciclos de aprendizaje profundo, una cantidad sustancial de procesos comerciales se basan en la intuición y el sentimiento más que en los datos y la evidencia.
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