Algunas ventajas:

• Ayudar a garantizar que la capacitación sea tan efectiva y tan amplia como sea posible. Se gastan millones cada año en programas de capacitación técnica y en habilidades de trabajo, pero no hay mucha visibilidad sobre cómo estos programas se comparan o si las habilidades que se enseñan realmente coinciden con lo que será necesario en el futuro.
• «Por lo tanto, parte de nuestro financiamiento se destinará a investigación para comprender mejor qué capacitaciones serán más efectivas para ayudar a la mayoría de las personas a obtener los empleos del futuro», se indica en el blog oficial de Google.  Social Finance está estudiando qué programas de capacitación para jóvenes utilizan más eficazmente las contribuciones de los alumnos, los gobiernos y los futuros empleadores para dar a las personas las mejores posibilidades de éxito.

• Mejorar la calidad de empleo para los trabajadores de bajo ingreso. El sector de servicios es el que crece más rápidamente en los Estados Unidos, Europa y muchas otras economías desarrolladas, y probablemente lo seguirá siendo. Pero a medida que más gente ocupa estos puestos de trabajo, les resulta difícil obtener el tipo de apoyo que históricamente ha sido común para los trabajadores de las grandes corporaciones.

Por ahora solo funciona con el buscador en inglés. Así funciona:

«Es una pesadilla el trabajo manual», refirió Jim Kennedy , vicepresidente senior de AP para la estrategia y el desarrollo de empresas. Así lo señaló en conversación con NiemanLab. En conjunto, los periodistas de AP pasan alrededor de 800 horas a la semana convirtiendo historias de papel en otros formatos.

Es por eso que la agencia ahora está experimentando con el Machine Learning, en un intento por automatizar algunos de los procesos. La agencia de noticias quiere liberar el tiempo de los periodistas mientras incrementa su producción, pues pretende ofrecer nuevos tipos de cobertura a sus clientes para tratar de aumentar su negocio.

Kennedy señaló que en el 2020 le gustaría que el 80% de la producción de contenidos en AP sea automatizado. Admitió que el objetivo es «más una aspiración que algo real«.

En los últimos meses un equipo de cinco personas ha estado trabajando en el desarrollo de un marco para automarizar el proceso de convertir historias del periódico a otros formatos. El equipo construyó un prototipo que solo identifica los elementos de los textos del impreso que necesitan ser alterados para su difusión. No obstante, la agencia aún tiene que realizar ensayos reales para el control de calidad de la herramienta, de acuerdo con ejecutivos de la compañía.

Para seguir adelante con el proyecto, AP tendrá que asociarse con una empresa externa que se especializa en el aprendizaje automático.

Lee la nota completa en NiemanLab.