Pueden las APIs ser predictivas ?

Apis predictivas

El sector de la tecnología…

…lleva algún tiempo concentrado en sacar el máximo partido de las APIs (Application Programming Interface), esos algoritmos complejos que están revolucionando la vida de desarrolladores de software y emprendedores. 2014 ha sido, sin duda, el año de las startups que han aprovechado las oportunidades que ofrecen las APIs abiertas.

Dentro de las compañías que se dedican a dar servicios mediante el uso de estas aplicaciones, aquéllas que trabajan en el marco de las APIs predictivas y el machine learning son la vanguardia de la innovación. Startups como Big ML, Clever Task, Scaled Inference, Datagami, Indico o Dataiku lideran una disciplina que cambiará para siempre los criterios de inversión empresarial, la gestión y el control de procesos, la evaluación de riesgos, la obtención de predicciones de demanda, diagnósticos, recomendaciones, mercado de valores, resultados deportivos… Una auténtica revolución. De hecho, empresas de gran volumen y mayor potencial económico como Google, Microsoft, Facebook o IBM llevan tiempo experimentando en este campo.

Las APIs predictivas permiten la creación de herramientas sencillas que tratan los datos y obtienen patrones para tomar decisiones. Además, son capaces de aprender y predecir necesidades y metas. Ese es su verdadero poder, no sólo manejan datos, también se anticipan a ellos con el diseño de modelos predictivos basados en pautas estadísticas. Industrias como la automoción, la banca, los seguros, la energía, la sanidad o el retail están usando ya este tipo de APIs.

El caso de Big ML, de la teoría a la práctica

“Nosotros tenemos clientes en EEUU cuyo valor bursátil es más grande que todo el Ibex 35 en España” avanza Martín sobre la apuesta decidida por las APIs predictivas al otro lado del Atlántico.

Una de las compañías con mayor proyección en el uso de estas aplicaciones y su empleo en machine learning es Big ML, empresa fundada por el español Francisco J. Martín, una de las referencias en Big Data a nivel planetario. Antes del nacimiento de esta startup, Martín impulsó Strands, una empresa pionera en la investigación y aplicación de tecnologías de recomendación social en ámbitos como la música, las finanzas o el deporte. Además fundó iSOCO, dedicada a la Inteligencia Artificial y la web semántica. Es alguien vinculado siempre al emprendimiento innovador.

El equipo actual de Francisco J. Martín se ha convertido en uno de los grandes jugadores del sector: Big ML ha sido calificada como una de las nueve startups que mejoraron nuestras vidas en 2014 y un informe de la consultora The Bloor Group cree que es una de las compañías a vigilar en 2015 .

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Soluciones fáciles y escalables

El éxito radica en hacer fácil lo complejo. Big ML ha cogido APIs y algoritmos vinculados a la predicción y el machine learning existentes desde hace 10 o 20 años, “herramientas de científicos para científicos” como las define Martín, y las han simplificado para que puedan ser usadas por cualquier persona: “Ahora son más fáciles de programar y son escalables, es decir, funcionan bien con grandes volúmenes de datos”. Eso permite arrastrar datos a una interface de forma intuitiva, hacer proyecciones sobre lo que sucederá en una compañía y plantear iniciativas.

“La figura del Data Scientist que están contratando muchas empresas, que sabe programar y además sabe estadística y matemáticas, es un perfil muy complicado. Al final no existen supermanes”, afirma Martín. “La realidad es que crear tu propio algoritmo para sacar el máximo provecho a los datos es muy caro y necesita mucho tiempo”, insiste. De ahí que soluciones como las de Big ML, una aplicación que mezcla a la perfección APIs predictivas, patrones estadísticos y visualización de datos sean una herramienta de gran valor añadido para cualquier compañía.

El futuro de las APIs predictivas

En un sector tan puntero como el de las APIs predictivas, las empresas siempre miran hacia el futuro. Para Martín, los próximos pasos son “el trabajo en la composición de las APIs, ser capaces de hacer mecanos de aplicaciones que nos permitan desarrollar soluciones más inteligentes”. En la actualidad, existen muchos más profesionales del machine learning concentrados en aprovechar los algoritmos que ya existen, que en crear unos nuevos. “Cuando alguien hace alguna mejora en una algoritmo, el salto de calidad se puede medir en centésimas”, concluye el CEO de Big ML.

Otro de los elementos clave en 2015 será el proceso de estandarización de las APIs predictivas. “Es posible que vayamos hacia la creación de modelos que independientemente del quién, el cómo, el cuándo y el por qué, todo el mundo sea capaz de usarlos”, dice Martín. Un estudio reciente del Open Data Institute y Fingleton Associates insistía en la necesidad de que se dieran pasos en la estandarización de la APIs en el sector financiero. A partir de ese análisis, el Gobierno del Reino Unido presentó un documento en el que se pedía ese esfuerzo a la banca británica. Lo más probable es que suceda algo similar con las APIs predictivas y todo el trabajo hecho por la comunidad de desarrolladores en ese campo tecnológico.

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