{"id":2198,"date":"2020-03-10T07:36:03","date_gmt":"2020-03-10T14:36:03","guid":{"rendered":"https:\/\/melindaozel.com\/?p=2198"},"modified":"2025-02-21T16:02:34","modified_gmt":"2025-02-21T21:02:34","slug":"big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/melindaozel.com\/es_cl\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","title":{"rendered":"Los h\u00e1bitos homog\u00e9neos de contrataci\u00f3n de las grandes tecnol\u00f3gicas est\u00e1n da\u00f1ando nuestros datos"},"content":{"rendered":"

En nuestro mundo digital centrado en el consumidor, hemos fabricado una urgencia para innovar y desarrollar productos emergentes. Con la tendencia del aprendizaje autom\u00e1tico y una presi\u00f3n que se autoperpet\u00faa para moverse r\u00e1pido y romper -quiero decir \"construir\"- cosas, la gran tecnolog\u00eda necesita constantemente constructores. Como resultado, los ingenieros de software se han convertido en un producto muy codiciado, que domina la plantilla y provoca guerras de ofertas entre las empresas. Sin embargo, a medida que crecen las ambiciones del aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n crecen las necesidades de datos, transformando los problemas centrados en los ingenieros en asuntos interdisciplinarios. Los proyectos que producen datos muy ambiguos -como las expresiones faciales para el seguimiento de rostros- exigen una comprensi\u00f3n de los datos que va m\u00e1s all\u00e1 del \u00e1mbito de la ingenier\u00eda; requieren una uni\u00f3n interdisciplinar entre la ingenier\u00eda y el campo complementario que se aplica. Por tanto, es fundamental que las empresas tecnol\u00f3gicas se responsabilicen de la integridad de los datos incorporando expertos en la materia al proceso de desarrollo del producto.<\/p>\n

Aunque no est\u00e1 en la cultura de las grandes empresas tecnol\u00f3gicas dar prioridad a las funciones no relacionadas con la ingenier\u00eda, otros sectores reconocen la importancia de los conocimientos t\u00e9cnicos en el aprendizaje autom\u00e1tico. El campo de la biotecnolog\u00eda, por ejemplo, se basa en la colaboraci\u00f3n entre expertos m\u00e9dicos y<\/em> ingenieros. En este caso, la necesidad de colaboraci\u00f3n es obvia, pero en \u00e1mbitos de especializaci\u00f3n m\u00e1s oscuros, la necesidad no siempre es evidente. Como ya se ha mencionado, un \u00e1rea importante que sufre de oscuridad y falta de comprensi\u00f3n es el seguimiento facial. Los casos de uso m\u00e1s comunes para el seguimiento facial -incluidos los filtros faciales, la detecci\u00f3n de caracter\u00edsticas para la publicidad de productos (por ejemplo, la detecci\u00f3n de labios para probar productos de pintalabios o la detecci\u00f3n de ojos para gafas) y los avatares- son relativamente benignos. Sin embargo, cuando se consideran casos de uso menos \"bonitos\", como la detecci\u00f3n de emociones, la supervisi\u00f3n de comportamientos y la detecci\u00f3n de enga\u00f1os con aplicaciones en el sistema de justicia penal, el sector de los seguros o el mundo de la ciberseguridad, el rendimiento de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico se vuelve pol\u00e9mico; y si se hace de forma incorrecta, se vuelve peligroso. Ya hay muchos problemas conocidos con la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial y su uso no regulado en diferentes pa\u00edses e industrias. Dado que el seguimiento de la expresi\u00f3n facial no se limita a identificar a una persona, sino que observa y saca conclusiones sobre su comportamiento, tiene la capacidad de ser mucho m\u00e1s invasivo.<\/p>\n

A pesar de la importancia fundamental de los datos de expresi\u00f3n para el seguimiento facial, las grandes empresas tecnol\u00f3gicas no suelen dar prioridad a la calidad de los datos de expresi\u00f3n. Los directores de producto, los directores de ingenier\u00eda, los investigadores de usuarios y los ingenieros de software suelen confiar en su propia comprensi\u00f3n superficial y en las b\u00fasquedas ad hoc, en lugar de beneficiarse de la profundidad de la comprensi\u00f3n que podr\u00eda proporcionar un experto. Aunque los ingenieros de software son maestros en la creaci\u00f3n de algoritmos, a menudo s\u00f3lo poseen un conocimiento superficial de lo que contienen los datos. Dada su elevada carga de trabajo y su concentraci\u00f3n en sus propios conocimientos especializados, no es factible que los ingenieros desarrollen una experiencia adicional en el escrutinio de datos de expresi\u00f3n sutil o en el dominio de conceptos complejos en la investigaci\u00f3n de las emociones.<\/p>\n

Determinar qu\u00e9 tipo de datos se necesitan, c\u00f3mo recogerlos y c\u00f3mo etiquetarlos es una proceso delicado<\/a>. Si elige como objetivo los datos equivocados, no importar\u00e1 lo bien que los recoja o etiquete. Si eliges datos \u00fatiles pero los recoges de forma incorrecta, tambi\u00e9n fracasar\u00e1. Y volver\u00e1 a fallar si no los etiqueta con precisi\u00f3n o exactitud. Debido a las diferencias morfol\u00f3gicas de los rasgos faciales, a los sesgos inherentes a la interpretaci\u00f3n de las expresiones y a la controversia entre los investigadores de las emociones y los anatomistas faciales, cualquier grupo que desarrolle algoritmos de seguimiento facial con intenciones que vayan m\u00e1s all\u00e1 de probar antes de comprar un l\u00e1piz de labios debe aceptar la responsabilidad \u00e9tica de la integridad de los datos.<\/p>\n

En lugar de asegurarse de que los componentes de sus algoritmos sean bien comprendidos por quienes los utilizan, la desafortunada situaci\u00f3n de las grandes empresas tecnol\u00f3gicas consiste en recopilar o adquirir cantidades masivas de datos y pas\u00e1rselos a terceros etiquetadores. Los etiquetadores suelen ser subcontratados, contratados y casi siempre infravalorados. Para supervisar la calidad de las etiquetas, la norma es crear y hacer cumplir varios indicadores clave de rendimiento, o KPI, pero como Big Tech decide no invertir recursos en personas que puedan supervisar leg\u00edtimamente la calidad de los datos avanzados, los KPI son generalmente arbitrarios y tienen poco m\u00e9rito. Para agravar el problema, si los ingenieros no est\u00e1n debidamente equipados con la profundidad de entendimiento necesaria para identificar las verdades b\u00e1sicas, \u00bfqu\u00e9 es lo que realmente est\u00e1n midiendo? Existe el aprendizaje no supervisado. Y luego est\u00e1 la ingenier\u00eda no supervisada.<\/p>\n

Cuando trabaj\u00e9 en una de las cinco grandes empresas de Silicon Valley, no dejaba de sorprenderme la despreocupaci\u00f3n por los complejos datos de seguimiento facial. Aunque mis colegas eran mentes destacadas en el desarrollo de algoritmos, pose\u00edan un conocimiento poco profundo de la anatom\u00eda facial, los conceptos b\u00e1sicos de las emociones y el comportamiento de las expresiones. Como cualquier otra materia altamente especializada, comprender los matices de la expresi\u00f3n humana requiere a\u00f1os de estudio intensivo y experiencia. A pesar de que yo era el experto residente en expresi\u00f3n facial que hab\u00eda dedicado mi vida y mi carrera a entender los matices del rostro humano, se me exclu\u00eda regularmente de las reuniones importantes y de las sesiones de planificaci\u00f3n. A menudo sorprend\u00eda a mis compa\u00f1eros de trabajo rebuscando en p\u00e1ginas de referencia de expresi\u00f3n anticuadas e inexactas (que actualmente estoy proporcionando nuevas soluciones para aqu\u00ed<\/a>) en los intentos de elaborar un plan de canalizaci\u00f3n de datos. Mi experiencia fue relegada con frecuencia a un papel de supervisi\u00f3n, y mis habilidades fueron mal utilizadas en tareas irrelevantes como la clasificaci\u00f3n de los tipos de barba y el color del pelo. Cuando se\u00f1alaba tendencias en las incoherencias de los datos o preve\u00eda problemas de hardware, me sentaban y me ofrec\u00edan una lecci\u00f3n sobre \"c\u00f3mo funciona el aprendizaje autom\u00e1tico\".<\/p>\n

Veo muchas ofertas de empleo en las que se piden X a\u00f1os de experiencia en el seguimiento de rostros, pero pedir experiencia relacionada no es suficiente. Del mismo modo que el trabajo anterior de un ingeniero en tecnolog\u00eda m\u00e9dica no le capacita para ser m\u00e9dico, el mero hecho de haber trabajado en tecnolog\u00eda de seguimiento no capacita a un ingeniero para ser una autoridad en expresiones faciales o emociones. Si se prestara m\u00e1s atenci\u00f3n a la contrataci\u00f3n de los expertos adecuados, tal vez se aliviar\u00eda la lucha por encontrar ingenieros con experiencias raras y espec\u00edficas; ese alivio podr\u00eda dar cabida a una colaboraci\u00f3n m\u00e1s innovadora entre la ingenier\u00eda y las disciplinas complementarias con las que puede emparejarse.<\/p>\n

La visi\u00f3n de t\u00fanel de las grandes tecnol\u00f3gicas centrada en la ingenier\u00eda es un h\u00e1bito negligente que debe cambiar. Aunque los ingenieros de software son realmente esenciales para el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico, las ambiciones de \u00e9ste nos han llevado a un punto en el que debemos reconocer la necesidad de una acci\u00f3n interdisciplinar. Los datos de los sistemas que dependen de los matices no deben tomarse a la ligera, sobre todo cuando tienen potencial para casos de uso invasivos. Si las empresas valoraran la experiencia en materia de datos con la misma reverencia y apoyo que lo hacen con la experiencia en ingenier\u00eda, los algoritmos\u00a0y\u00a0<\/em>los datos a partir de los cuales se construyen ser\u00edan m\u00e1s completos y menos falibles. La falta de sistemas de datos hol\u00edsticos nos dejar\u00e1 con productos no regulados susceptibles de ser sesgados. Un desequilibrio en la inversi\u00f3n que se inclina hacia los algoritmos y se aleja de la calidad de los datos conducir\u00e1 a un esfuerzo de ingenier\u00eda desperdiciado, a productos deficientes y a la propagaci\u00f3n de tecnolog\u00eda poco \u00e9tica.<\/p>\n

No pongas todos tus efectivos en la misma cesta. Contrate con responsabilidad.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A medida que crecen las ambiciones de aprendizaje de las m\u00e1quinas, crecen tambi\u00e9n las necesidades de datos, transformando los problemas centrados en la ingenier\u00eda en asuntos interdisciplinarios.<\/p>","protected":false},"author":60486633,"featured_media":2199,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[676756913,676756994,676756915,676756914,676757008,676756993],"tags":[],"class_list":["post-2198","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-action-units","category-ar-vr","category-facial-expressions","category-muscles","category-free","category-tech","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\nBig Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data - Face the FACS | Facial Expressions in Animation, AI, & Behavior<\/title>\n<meta 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